« Alexandre, GEO, LLMO, AEO, AIO, SXO : c’est quoi la différence ? »

Mis à jour le 22 octobre 2026

« On fait du GEO ou du LLMO ? » « Votre offre AIO comprend-elle l’AEO ? » Si ces phrases vous donnent le tournis, vous n’êtes pas seul. Depuis l’arrivée des moteurs d’IA, les sigles se sont multipliés, souvent portés par des agences ou des éditeurs d’outils qui cherchaient à nommer « leur » méthode.

Le résultat est un vocabulaire confus, où des mots différents désignent la même chose, et où le même mot désigne parfois des choses différentes selon qui l’emploie.

Cette page fait partie de mon guide du generative engine optimization. Elle fait le tri : ce que veut dire chaque sigle, d’où il vient, ce qui le distingue (ou pas) des autres, et lequel utiliser pour se faire comprendre.

Par Alexandre Montenon, consultant GEO à Lyon

Le tableau récapitulatif

GEO : le terme qui s’est imposé

Le mot vient du monde de la recherche. En novembre 2023, des chercheurs de l’université de Princeton et de l’Indian Institute of Technology de Delhi ont publié un article intitulé « GEO: Generative Engine Optimization ». Ils y montraient que certaines méthodes de rédaction, comme l’ajout de citations, de statistiques ou de sources, pouvaient augmenter jusqu’à 40 % la visibilité d’un contenu dans les réponses des moteurs génératifs.

Le terme a l’avantage d’être précis : il vise les « moteurs génératifs », c’est-à-dire les systèmes qui rédigent une réponse à partir de sources (ChatGPT avec recherche, Perplexity, Aperçus IA et mode IA de Google, Copilot). Et il a une origine académique identifiable. C’est le terme le plus utilisé en France, et celui que j’emploie.

LLMO : viser les modèles de langage

Le LLMO, pour Large Language Model Optimization, met l’accent sur les modèles de langage eux-mêmes, les « LLM » comme GPT, Claude, Gemini ou Mistral. Il englobe donc aussi ce que le modèle « sait » de vous grâce à son entraînement, indépendamment de toute recherche web.

C’est une nuance utile. Une réponse d’IA peut venir de deux endroits :

➭ de la mémoire du modèle, construite pendant l’entraînement à partir d’une partie du web ;

➭ d’une recherche en direct, quand l’assistant consulte des pages au moment de la question.

Le LLMO insiste davantage sur le premier point : la présence de votre marque dans les données qui ont servi à entraîner les modèles, ce qui relève surtout de la notoriété et des mentions sur le web dans la durée. Le GEO couvre les deux, avec un accent sur les moteurs qui cherchent en direct. Dans la pratique, les deux termes sont souvent employés comme synonymes.

On rencontre aussi l’expression « LLM SEO » : c’est la même idée, formulée autrement.

AEO : devenir la réponse

L’AEO, pour Answer Engine Optimization, est plus ancien que l’IA générative. Il est né à l’époque des assistants vocaux et de la position zéro de Google, quand l’objectif était d’être « la » réponse lue par l’enceinte connectée ou affichée en haut de page.

Avec les moteurs génératifs, le terme a pris une nouvelle vie. Il insiste sur la forme du contenu : des réponses directes, concises, bien structurées, faciles à extraire. Je l’explique plus en détail dans ma page sur l’answer engine optimization.

AIO : le sigle le plus ambigu

AIO est le terme à manier avec le plus de précaution, car il n’a pas de sens fixe. Selon les auteurs, il peut signifier :

➭ AI Optimization, le travail de visibilité pour l’IA en général, synonyme large de GEO ;

➭ AI Overviews Optimization, le travail spécifique pour les Aperçus IA de Google ;

➭ parfois même l’utilisation de l’IA pour améliorer un site, ce qui est un tout autre sujet.

Quand un prestataire vous parle d’AIO, demandez-lui simplement ce qu’il entend par là. La réponse vous en dira long sur la clarté de son offre.

SXO : un cousin plus ancien

Le SXO, pour Search Experience Optimization, n’est pas lié à l’IA générative. Il désigne la combinaison du SEO et de l’expérience utilisateur (UX) : il ne suffit pas d’attirer un visiteur, il faut que la page réponde à son intention et le conduise à agir (demande de devis, achat, inscription).

Le SXO reste très pertinent à l’ère de l’IA. Les visiteurs envoyés par un assistant arrivent souvent avec une intention précise et une décision presque prise. Si la page d’arrivée est confuse ou lente, ils repartent. Le GEO amène le visiteur ; le SXO le convertit.

Ce qui est commun à tous ces termes

Au-delà des étiquettes, les fondations sont les mêmes. Google le rappelle dans son guide sur les fonctionnalités d’IA : les bonnes pratiques SEO restent pertinentes pour apparaître dans les fonctionnalités d’IA générative de la recherche.

C’est pour ça que je déconseille de choisir un prestataire sur la base du sigle qu’il met en avant. Demandez plutôt comment il mesure les résultats, quelles actions concrètes il mène, et comment il articule son travail avec le SEO existant. Je développe ce lien dans ma page sur le SEO à l’ère de l’IA.

Les autres termes que vous croiserez

Visibilité IA : l’expression française la plus simple, comprise par tout le monde, pour parler de la présence d’une marque dans les réponses des assistants.

Référencement IA : traduction courante de GEO ou de LLMO, utilisée surtout par les agences et les médias français.

Part de voix IA : la proportion de réponses, sur un panel de questions, dans lesquelles une marque est citée par rapport à ses concurrents. C’est un indicateur, pas une discipline.

Citation : le fait qu’une page soit affichée comme source d’une réponse générée. À distinguer de la mention, quand la marque est nommée dans le texte sans lien vers son site.

Query fan-out : la façon dont un moteur d’IA décompose une question en plusieurs recherches parallèles pour construire sa réponse. Un concept clé pour comprendre pourquoi une page peut être citée sur des questions qu’elle ne cible pas directement.

RAG : Retrieval-Augmented Generation, la technique qui permet à un modèle d’aller chercher des documents avant de répondre. C’est le mécanisme qui rend possible la citation de sources.

D’où vient cette inflation de sigles ?

Trois raisons expliquent qu’en deux ans, une même discipline ait reçu autant de noms.

La nouveauté du sujet. Quand une pratique émerge, personne ne sait encore comment l’appeler. Chacun propose son terme, et il faut du temps pour qu’un usage s’impose. Le SEO lui-même a connu cette période, avec des expressions comme « référencement naturel », « positionnement » ou « travail sur les moteurs ».

Le marketing des prestataires. Un nouveau sigle permet de se distinguer, de créer une catégorie, de vendre une méthode « propriétaire ». C’est de bonne guerre, mais cela brouille les pistes pour les clients.

La diversité des moteurs. ChatGPT, Perplexity, Gemini, les Aperçus IA, le mode IA, Copilot, Siri : chaque outil fonctionne un peu différemment, et certains termes ont été créés pour viser un outil en particulier. Avec le temps, les pratiques se sont rapprochées, et les termes avec elles.

Le marché finira sans doute par converger vers un ou deux termes. En France, en 2026, « GEO » tient clairement la corde dans les métiers du marketing, et « visibilité dans les IA » auprès des dirigeants.

Quel terme utiliser ?

Mon conseil est pragmatique : utilisez le mot que votre interlocuteur comprend. Avec un dirigeant, « visibilité dans les IA » ou « être recommandé par ChatGPT » parle immédiatement. Avec une équipe marketing, « GEO » est devenu le terme de référence. Avec une équipe technique, « LLMO » ou « GEO » font l’affaire.

Et méfiez-vous des offres qui inventent un nouveau sigle pour se démarquer. Un nouveau nom ne fait pas une nouvelle méthode.

Questions fréquentes sur LLMO, GEO, AEO, AIO et SXO