Mesurer le GEO : les KPIs clés pour mesurer la visibilité des marques dans l’IA générative
Optimiser sa visibilité dans les moteurs d’IA générative est devenu un enjeu central. Le GEO (Generative Engine Optimization), ou optimisation pour les moteurs génératifs, s’impose comme le prolongement naturel du SEO. Cependant, mettre en place une stratégie GEO ne suffit pas : il faut aussi savoir l’évaluer.
Et c’est là que réside le véritable défi : comment mesurer la performance et le ROI du GEO ? Quels KPIs suivre pour s’assurer que sa marque est non seulement visible, mais aussi perçue comme crédible et génératrice de business ?
GEO : un terrain encore opaque
D’ici 2026, un quart des recherches devrait quitter Google au profit de ChatGPT et autres moteurs génératifs. Cette bascule redessine déjà le parcours de découverte des marques et transforme les points de contact avec les consommateurs.
Pourtant, contrairement à Google qui fournit une abondance de signaux (Search Console, Ads, Analytics), les LLM (Large Language Models) comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity restent des boîtes noires. En effet, très peu de données natives sont accessibles, et les premiers outils de suivi sont encore en phase d’expérimentation.
Dans ce contexte, les marketeurs doivent combiner des indicateurs tangibles et des signaux indirects pour suivre leurs résultats GEO.

Les KPIs essentiels du GEO
1. Mentions et citations IA
C’est l’indicateur phare du GEO. Une marque citée dans une réponse générée est perçue comme une source fiable. Aujourd’hui, Une citation récurrente équivaut à une position 1 en SEO. Suivre ces citations permet de mesurer la légitimité accordée par les moteurs génératifs et d’identifier si votre contenu s’impose comme référence sur un sujet donné.
2. Trafic référent issu des moteurs génératifs
Même si l’expérience IA favorise le « zero-click », des liens sources continuent d’exister et apportent un trafic qualifié. De plus, Ce trafic est particulièrement précieux : un utilisateur qui clique depuis une réponse IA est souvent plus avancé dans son parcours de décision. Résultat : un taux de conversion supérieur à celui du SEO classique.
3. Part de voix dans les réponses IA
En revanche, il ne suffit pas d’être présent : il faut aussi mesurer la fréquence et le poids de cette présence.
- Êtes-vous cité dans 10 %, 20 % ou 50 % des réponses générées ?
- Votre marque est-elle mentionnée en ouverture ou reléguée en bas de paragraphe ?
Ce KPI donne une vision claire de la place occupée par votre contenu face aux concurrents dans l’écosystème génératif.
4. Trafic de marque SEO & SEA
Un indicateur indirect mais de plus en plus stratégique : le suivi des requêtes de marque.
Exemple : un utilisateur demande à ChatGPT « quel est le meilleur hôtel à Chicago ? » puis recherche votre enseigne dans Google. À terme, la progression du trafic Marque ou Direct sera un proxy fort pour évaluer l’impact du GEO sur la notoriété.
Les signaux émergents à surveiller
Certaines dimensions restent difficiles à mesurer mais seront bientôt décisives :
- La qualité contextuelle des citations : êtes-vous cité comme expert ou simplement mentionné ?
- La position dans la réponse : un contenu cité en premier a beaucoup plus d’impact qu’une mention finale.
- La différenciation Marque vs IA : l’utilisateur attribue-t-il l’information à votre marque ou à l’IA elle-même ?
Ces signaux ne sont pas encore stabilisés, mais ils façonnent déjà la perception des marques dans les environnements génératifs.
Vers un dashboard GEO de nouvelle génération
Le dashboard GEO/GSO de 2025 combinera des métriques hybrides :
- citations et mentions IA
- trafic référent génératif
- part de voix
- trafic Marque SEO/SEA
- et des indicateurs qualitatifs comme la pertinence, le sentiment associé et la hiérarchie dans la réponse.
Ainsi, le SEO de demain ne sera plus seulement une question de classement dans Google. Il reposera sur la capacité des marques à exister au cœur des réponses générées par l’IA et à transformer cette visibilité en valeur business. Il se jouera entre deux compétences : savoir exploiter pleinement les métriques disponibles aujourd’hui et anticiper la valeur qui émergera de celles, encore insaisissables, qui façonneront l’optimisation de demain.
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