GEO local : comment les IA transforment le référencement de proximité
L’émergence des IA génératives modifie progressivement les usages de recherche, y compris pour les requêtes de proximité. Selon l’enquête réalisée par Geolid, 40 % des consommateurs utilisent déjà l’IA dans leur parcours d’information, 77 % des utilisateurs de ChatGPT s’en servent comme moteur de recherche et, pour les recherches locales, un internaute sur trois déclare préférer les outils d’IA générative, avec une adoption plus marquée chez les publics jeunes.
Cette évolution s’accompagne d’une recherche plus conversationnelle, fondée sur des questions complètes, et sur des réponses directement rédigées qui intègrent des éléments locaux, parfois sans passer par une liste de liens. Dans les pays où les AI Overviews sont déployés, on observe également un recul du trafic organique traditionnel, certaines entreprises constatant des baisses pouvant atteindre 40 %.
Comprendre le GEO local
Le GEO (Generative Engine Optimization) appliqué au local vise à renforcer la capacité d’un établissement, d’une marque ou d’un réseau de points de vente à apparaître dans les réponses produites par les IA. Là où les moteurs de recherche classent des pages, les IA génératives combinent recommandations, éléments factuels et signaux de crédibilité issus de plusieurs sources pour formuler une réponse.
La recherche locale demeure, à ce stade, moins touchée que d’autres segments, mais la progression des usages est rapide et justifie une adaptation méthodique.
Comment les IA sélectionnent l’information locale
Pour qu’une marque ou un point de vente soit recommandé par une IA, il est nécessaire d’être présent et crédible sur l’ensemble de l’écosystème digital. Les sources mobilisées par les modèles se structurent en quatre grandes familles :
- Sites web indexables : pages de site, articles, store locators, qui constituent une base d’informations “officielles”.
- Presse : médias spécialisés et blogs influents, qui apportent des signaux d’autorité.
- Bases de données spécialisées : par exemple Wikipédia, l’INSEE ou Statista, qui fournissent des données structurées.
- Communautés et avis en ligne : Google Maps, réseaux sociaux, forums, qui reflètent la réputation et l’expérience client.
Dans ce contexte, la cohérence des données locales devient déterminante : une divergence sur le nom, l’adresse ou le numéro de téléphone peut affaiblir la fiabilité perçue et, par conséquent, la probabilité d’être cité.
Recommandations opérationnelles pour améliorer son GEO local
Il n’existe pas de formule garantie et que les études consolidées restent limitées. Néanmoins, des pratiques se dégagent pour maximiser la qualité des signaux transmis aux IA.
5 bonnes pratiques à privilégier.
Nous pouvons résumer l’enjeu à un principe : devenir une source d’information fiable, cohérente et incontournable sur son marché.
Voici 5 actions prioritaires proposées :
- Disposer de fiches d’établissement Google complètes et à jour, afin de fournir des données fiables et structurées.
- Créer des pages locales distinctes et les relier à un store locator clair, pour expliciter l’implantation du réseau.
- Maintenir des données NAP cohérentes (Nom, Adresse, Téléphone) sur l’ensemble du web, pour éviter toute ambiguïté.
- Obtenir des mentions externes (médias, blogs spécialisés, annuaires) afin d’accroître l’autorité perçue.
- Produire des contenus factuels répondant aux questions fréquentes, pour faciliter l’analyse sémantique et la contextualisation de l’offre.
Suivre ses performances : une mesure encore incomplète, mais pilotable
Le suivi du GEO demeure complexe en l’absence d’outil standardisé : les données sont éclatées, les solutions disponibles restent partielles et une partie des signaux liés aux IA n’est pas directement traçable.
Pour autant, l’enquête de Geolid propose des approches d’observation utiles :
- Suivi des mentions de marque : tester régulièrement plusieurs IA sur des requêtes pertinentes et apprécier la fréquence et la qualité des citations.
- Analyse des sources citées : identifier les contenus réutilisés par les IA et concentrer les efforts sur les supports les plus contributifs.
- Suivi des conversions indirectes : évolution des appels, demandes d’itinéraires, et recueil d’indications via des enquêtes client.
Conclusion
Le GEO local s’inscrit dans une trajectoire claire : la recherche devient plus conversationnelle, plus synthétique, et repose davantage sur la consolidation de signaux de confiance. Pour les acteurs de proximité, la priorité consiste à sécuriser la qualité des informations (complétude et cohérence), à structurer la présence locale (pages dédiées, store locator) et à renforcer l’autorité externe (mentions, avis), tout en mettant en place un pilotage pragmatique fondé sur des indicateurs qualitatifs.
Sources clés : https://lp.geolid.com/geo-local-le-nouveau-seo-local-guide-complet?utm_campaign=235521224-2025-11%20Livre%20blanc%20%3A%20GEO%20local%20-%20Le%20nouveau%20SEO%20local%20%3F&utm_source=BDM&utm_medium=Partner