Réponse courte
Utilisez le travail à accomplir, pas seulement l’acronyme le plus court.
Le SEO reste la base de la découverte dans la recherche classique et générative. Answer Engine Optimization et Generative Engine Optimization décrivent des travaux visant la visibilité ou les citations dans des réponses générées. Agentic Engine Optimization est un terme émergent pour rendre les sources techniques utilisables par des agents de programmation. Agent Search Optimization et Agentic Search Optimization étendent le problème à la découverte, l’évaluation et l’action sur un site. RAG, query fan-out, llms.txt, MCP et WebMCP sont des méthodes, fichiers ou protocoles — pas des remplaçants du SEO.
01 · Quand y prêter attention
Le glossaire est utile lorsqu’un label masque le véritable livrable.
- 01
Une proposition promet de l’AEO sans préciser s’il s’agit de moteurs de réponse ou d’agents autonomes.
- 02
Un rapport compte les mentions sans séparer citations, sources, visites et actions accomplies.
- 03
On demande llms.txt ou un serveur MCP avant de décider ce que l’agent doit trouver ou faire.
- 04
Le GEO est présenté comme un remplacement du SEO plutôt que comme une extension concernant les réponses génératives.
- 05
LLMO désigne à la fois la visibilité et le fine-tuning, l’évaluation ou l’optimisation de l’inférence.
- 06
De nouveaux acronymes réemballent le travail connu d’accès, d’architecture de l’information, de rédaction technique, de données structurées et de réputation.
02 · Méthode de travail
Je regroupe les termes en quatre couches.
Ces couches se chevauchent sans être interchangeables. Une page doit d’abord être accessible et compréhensible. Elle peut ensuite être choisie comme source. Un agent peut aller plus loin en comparant une offre ou en accomplissant une tâche. Les protocoles rendent cette interaction plus fiable, mais ne créent seuls ni autorité ni demande.
Fondations de la recherche
SEO, accès des robots, URL canoniques, sitemaps, liens internes, données structurées et contenu utile déterminent si une source peut être découverte, indexée, comprise et jugée fiable. Google traite l’optimisation de ses fonctionnalités génératives comme du SEO.
Visibilité dans les réponses générées
Answer Engine Optimization, GEO, AI Search Optimization et LLMO visent la présence d’une source ou d’une entité dans une réponse IA. Le vocabulaire et les métriques restent hétérogènes entre recherche, plateformes et prestataires.
Découverte et action par les agents
Agentic Engine Optimization, Agent Search Optimization et Agentic Search Optimization décrivent des travaux destinés aux agents : récupération documentaire, évaluation d’une marque, formulaire, outil ou transaction.
Récupération, protocoles et mesures
RAG, grounding, query fan-out, llms.txt, MCP, WebMCP, citations, mentions et part de voix décrivent des mécanismes ou des mesures. Ils ne garantissent ni classement, ni citation, ni adoption.
03 · Comparaison
Une taxonomie pratique des termes en circulation.
| Terme | Cible habituelle | Comment je le qualifierais |
|---|---|---|
| SEO — Search Engine Optimization | Découverte, indexation, classement, pages utiles et demande dans la recherche classique et assistée par IA. | Fondation établie. À utiliser par défaut plutôt que d’annoncer une discipline de remplacement. |
| AEO — Answer Engine Optimization | Réponses claires et étayées dans les surfaces de réponse et les réponses générées. | Terme émergent courant. Google reconnaît le développement, mais considère le travail comme du SEO. |
| GEO — Generative Engine Optimization | Visibilité et citations des sources dans les réponses de systèmes de recherche à base de LLM. | Terme émergent issu de la recherche en 2023 ; les résultats dépendent des plateformes. |
| LLMO — Large Language Model Optimization | Visibilité dans les réponses LLM ou, ailleurs, entraînement, compression et inférence du modèle. | Label ambigu. Développer l’acronyme et définir le résultat à chaque utilisation. |
| AI Search Optimization / AISO | Catégorie large pour AI Overviews, chat search et moteurs de réponse. | Formulation compréhensible, acronyme instable. Catégorie utile, pas spécification technique. |
| GSO — Generative Search Optimization | Variante de GEO visant la recherche générative. | Moins établi et généralement proche du GEO. |
| AEO — Agentic Engine Optimization | Contenu technique, documentation et interfaces utilisables par des agents. | Terme praticien émergent. Toujours écrire l’expression complète à cause de la collision avec Answer Engine Optimization. |
| ASO — Agent Search Optimization | Capacité des agents à découvrir, évaluer et agir sur un site. | Terme praticien émergent ; collision avec App Store Optimization. |
| Agentic Search Optimization | Découverte, évaluation, confiance et action dans les parcours médiés par agents. | Variante émergente employée par Semrush ; périmètre encore fluide. |
| Visibilité IA / part de voix | Mentions, sources citées, pages citées, sentiment et présence sur un jeu de prompts. | Famille de mesures. Le jeu de prompts et la méthode doivent être divulgués. |
| RAG et grounding | Récupération d’informations externes pour fournir un contexte actuel ou faisant autorité. | Mécanisme technique établi ; il n’explique pas pourquoi une marque mérite d’être choisie. |
| Query fan-out | Génération de recherches liées pour réunir les éléments d’une question complexe. | Comportement documenté dans les fonctionnalités IA de Google, pas nouvelle discipline marketing. |
| llms.txt | Proposition Markdown guidant les modèles vers un site et des sources choisies. | Proposition ouverte ; ni exigée par Google ni garantie de découverte ou de citation. |
| MCP et WebMCP | Accès structuré à des outils, données, ressources ou actions du navigateur. | Protocoles et propositions d’interaction ; ils ne créent pas l’autorité en recherche. |
Séquence pratique
Traduisez chaque acronyme en travail réel avec quatre questions.
- 01
Nommer la surface
Google, moteur de réponse, assistant de code, agent navigateur ou système interne ? Sans surface, le périmètre reste vide.
- 02
Nommer le comportement
Séparez découverte, citation, recommandation, évaluation et action. Chaque résultat demande des pages, preuves et mesures différentes.
- 03
Nommer le mécanisme
Précisez si le travail modifie accès, contenu, entités, preuve externe, données structurées, fichier de contexte, API, MCP, formulaire ou transaction.
- 04
Nommer la preuve
Consignez prompts, moteurs, date, URL citées, visites, réussite des actions et limites. Mesurez avant de débattre du sigle.
Guide de décision court
Choisissez le terme selon le prochain résultat observable.
Pour une découverte durable dans une recherche indexée, appelez le travail SEO. Pour la sélection comme source dans des réponses générées, utilisez GEO ou Answer Engine Optimization en définissant moteurs et citations. Pour la documentation consommée par des agents de programmation, Agentic Engine Optimization est un label étroit utile. Si l’agent doit comparer ou accomplir une tâche, parlez de préparation aux agents ou d’Agent Search Optimization et testez le parcours. N’utilisez llms.txt, MCP ou WebMCP que lorsque leur modèle de contexte ou d’interaction résout un vrai problème.
Sources primaires
Recherche, recommandations officielles et définitions praticiennes.
Questions
Questions à régler avant de commander un travail de recherche IA.
AEO signifie Answer Engine Optimization ou Agentic Engine Optimization ?
Les deux développements sont employés. Google utilise Answer Engine Optimization ; Addy Osmani et des praticiens de la documentation utilisent Agentic Engine Optimization. Écrivez toujours l’expression complète et nommez le système ou le public.
Le GEO remplace-t-il le SEO ?
Non. Le GEO cible les réponses générées, mais dépend de sources accessibles, utiles et crédibles. Google traite l’optimisation de ses fonctionnalités génératives comme du SEO.
LLMO est-il un standard établi ?
Non. C’est un acronyme ambigu. En marketing, il concerne souvent la visibilité ; en machine learning, il peut concerner l’amélioration du modèle. Définissez développement, système, intervention et mesure.
llms.txt améliore-t-il le classement ou garantit-il des citations ?
Non. C’est une proposition pour fournir un contexte Markdown et des sources choisies. Google précise qu’aucun fichier texte IA spécial n’est requis pour ses fonctionnalités génératives.
MCP et WebMCP sont-ils du SEO ?
Non. MCP expose données, outils, prompts et ressources. WebMCP est une proposition orientée vers les actions du navigateur. Ils facilitent l’usage après la découverte sans remplacer contenu ni autorité.
Comment nommer le service ?
Commencez par le résultat : visibilité dans la recherche IA, amélioration des sources citées, récupération documentaire ou transactions prêtes pour les agents. Ajoutez l’acronyme après l’avoir défini.