7 bonnes pratiques GEO pour rendre vos fiches produits visibles dans les LLM !

Vos fiches produits sont-elles prêtes pour l'ère de l'intelligence artificielle ? Le commerce électronique subit une transformation profonde avec l'arrivée des LLM (Large Language Model  ou grand modèle de langage) et l'émergence du commerce agentique. Est-ce que vos contenus actuels suffisent pour que les assistants virtuels recommandent vos articles ? Comment adapter votre stratégie SEO (Search Engine Optimization ou optimisation pour les moteurs de recherche) vers le GEO (Generative Engine Optimization ou optimisation pour les moteurs génératifs) ? Quelles sont les étapes techniques pour transformer une simple description en source de vérité pour l'intelligence artificielle ? Cet article explore sept recommandations pour réussir cette transition majeure. Nous aborderons d'abord la structuration par segments pour faciliter le travail des systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation ou génération augmentée par récupération). Puis nous verrons l'importance des citations et des statistiques pour renforcer votre autorité selon les derniers scenarii de recherche. Nous détaillerons ensuite l'usage des données structurées et l'importance des tableaux techniques pour la lisibilité des machines. La suite du développement portera sur la profondeur contextuelle des usages et le rôle des avis clients dans l'analyse de sentiment. Enfin nous traiterons de l'optimisation des images pour les modèles multimodaux qui analysent désormais le contenu visuel.

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Ce qu’il faut retenir à propos de l'optimisation des fiches produits pour les LLM :

• La segmentation du contenu en blocs thématiques facilite le travail des algorithmes de récupération ;
• L'intégration de chiffres précis et de citations d'experts augmente radicalement le taux de citation par les intelligences artificielles ;
• Le balisage sémantique transforme une simple page en une entité riche au sein d'un graphe de connaissances ;
• Les tableaux de spécifications techniques constituent la méthode la plus efficace pour les comparaisons automatiques ;
• La rédaction axée sur les contextes d'usage répond aux nouvelles requêtes conversationnelles des consommateurs ;
• Les avis des utilisateurs servent de base de confiance pour l'analyse de sentiment effectuée par les modèles ;
• L'alignement entre les données textuelles et les capacités des modèles multimodaux garantit une visibilité sur tous les supports.

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1. L'optimisation sémantique par segments pour le RAG.

1.1. La déconstruction de la fiche produit traditionnelle.

Pendant des décennies, la conception d'une page de vente a reposé sur une structure visuelle pour l'œil humain. Les blocs de texte s'enchaînent avec pour seul objectif la conversion immédiate. L'émergence des moteurs génératifs change d'une certaine façon la donne technique. 

Un LLM ne parcourt pas votre site comme un utilisateur qui fait défiler son écran. Il utilise souvent un système de RAG pour puiser des informations précises dans une base de données vectorielle. Ça signifie que votre contenu subit un découpage en petits morceaux que l'on nomme des segments ou des chunks. 

Si votre description prend la forme d'un bloc massif de trois mille mots sans structure logique, l'algorithme peine à identifier les informations pertinentes. Pour aider ces systèmes, chaque paragraphe doit posséder une unité thématique forte. Une organisation qui souhaite dominer son marché doit donc repenser la hiérarchie de l'information. 

La clarté devient la clef du succès. Il faut abandonner les phrases trop longues au profit de déclarations directes. Chaque segment doit pouvoir exister de manière autonome. Si l'intelligence artificielle extrait uniquement le paragraphe sur la garantie, ce dernier doit contenir le nom du produit et les conditions explicites sans avoir besoin du reste de la page.

1.2. Le format markdown comme standard de communication.

Le HTML (HyperText Markup Language ou langage de balisage hypertexte) est un langage relativement simple mais déjà trop complexe pour les modèles de langage qui cherchent l'essence même du message (comme quoi la prétendue intelligence des IA est tout de même très relative). 

Bien que les modèles actuels comprennent le code source, le bruit généré par les balises de mise en page peut nuire à la précision de l'analyse. L'usage du format markdown s'impose comme une alternative de choix. Ce format utilise des marqueurs simples pour définir les titres, les listes et les mises en gras. 

C'est une méthode que les développeurs de OpenAI apprécient particulièrement. Voici les avantages de cette approche pour vos fiches :

• Une réduction du poids inutile autour du texte principal ;
• Une identification immédiate de la hiérarchie grâce aux dièses pour les titres ;
• Une meilleure gestion des tableaux de données sans la lourdeur des balises habituelles ;
• Une compatibilité native avec la plupart des fenêtres de contexte des modèles de langage ;
• Une facilité de conversion pour les systèmes qui gèrent des flux de données automatisés.

1.3. La méthode du chapitrage sémantique.

Pour optimiser la récupération, il convient de suivre un protocole strict de rédaction. Vous devez considérer chaque sous-partie de votre fiche comme une réponse potentielle à une question précise. L'idée est de transformer votre page en une foire aux questions géante qui ne dit pas son nom. Voici sept pratiques à prendre en compte :

1. Identifiez les dix questions les plus fréquentes sur votre produit ;
2. Rédigez un titre de niveau trois pour chaque question sous une forme affirmative ;
3. Apportez une réponse complète en moins de trois cents mots pour chaque section ;
4. Intégrez des termes techniques précis pour enrichir le champ sémantique ;
5. Liez chaque section à une caractéristique physique ou fonctionnelle de l'objet ;
6. Vérifiez la cohérence entre les différents segments pour éviter les contradictions ;
7. Publiez ces segments de manière bien distincte dans votre code source.

2. L'autorité par la citation et la donnée chiffrée.

2.1. Que nous enseigne la recherche sur le GEO ?

Des chercheurs universitaires ont récemment démontré que la manière dont une information est présentée modifie sa probabilité d'être sélectionnée par un moteur génératif. 

L'ajout de citations et de données chiffrées booste la visibilité. Ça s'explique par le fait que les modèles cherchent à minimiser les hallucinations. Ils privilégient les sources qui semblent documentées et vérifiables. 

Pour une organisation, il ne s'agit plus de dire que le produit est performant. Il faut prouver cette performance avec des éléments tangibles. L'usage de statistiques précises donne du poids à votre discours. 

Si vous vendez une crème hydratante, évitez les adjectifs flous. Préférez une formulation qui mentionne une augmentation de l'hydratation de quarante pour cent après deux heures d'application. Cette donnée devient un point d'ancrage pour l'IA. Elle peut alors citer votre marque comme une référence fiable car elle dispose d'une preuve quantitative. 

La subjectivité est l'ennemie de l'optimisation pour les modèles de langage. La précision technique est la seule voie pour garantir une présence durable dans les réponses générées.

2.2. L'intégration de sources externes et d'avis d'experts.

La fiche produit ne doit plus être un vase clos. Elle doit s'ouvrir sur l'écosystème de la connaissance. Pour renforcer l'autorité, l'insertion de citations d'experts ou de références à des normes internationales est une stratégie qu'il faut adopter. Pour ça, faites en sorte de :

• Mentionner les certifications obtenues avec leurs noms complets ;
• Intégrer un court témoignage d'un ingénieur ou d'un designer du produit ;
• Faire référence à des tests effectués par des laboratoires indépendants ;
• Utiliser des liens vers des guides d'achat de référence qui citent votre article ;
• Préciser les standards de fabrication respectés par votre organisation.

2.3. La puissance de la donnée factuelle brute.

Pour maximiser l'impact de vos chiffres, vous devez les mettre en valeur. Un chiffre perdu au milieu d'un long paragraphe a moins de chances d'être capturé par un extracteur de données. Il est préférable d'isoler les faits marquants de la manière suivante :

1. Listez les bénéfices principaux de votre produit (au moins cinq) ;
2. Associez un chiffre ou une statistique à chaque bénéfice ;
3. Présentez ces duos sous forme de points clefs en haut de page ;
4. Assurez-vous que ces chiffres correspondent exactement à la réalité pour éviter les retours négatifs ;
5. Mettez à jour ces données régulièrement pour refléter les dernières études ou versions ;
6. Utilisez des unités de mesure standardisées et reconnues mondialement ;
7. Expliquez brièvement la méthodologie de calcul si le chiffre semble complexe.

3. Le double parcours des données structurées.

3.1. Au-delà du SEO classique avec Schema.org

Le protocole Schema.org est bien connu des spécialistes du référencement. Cependant, son rôle change avec les LLM. Auparavant, ces balises servaient principalement à afficher des étoiles ou des prix dans les résultats de recherche. 

Aujourd'hui, elles constituent le dictionnaire qui permet à une IA de comprendre la nature exacte de votre offre. Ça permet de définir que tel texte est un prix, que tel autre est une dimension et que cette série de chiffres est un code EAN (European Article Numbering ou numérotation européenne des articles). 

Sans ces balises, l'IA doit deviner le sens des mots. Avec elles, elle accède à une connaissance structurée et sans ambiguïté. Pour une organisation, le déploiement d'un balisage riche est une étape fondamentale. Il faut utiliser tous les types de propriétés disponibles. 

Ne vous contentez pas du nom et du prix. Remplissez les champs sur la couleur, la matière, le poids, les dimensions, les avis et la disponibilité. Plus le schéma est complet, plus l'IA dispose de matière pour répondre à des questions précises sur les caractéristiques du produit.

3.2. La construction d'un graphe de connaissances interne.

Un graphe de connaissances est une structure de données qui relie les concepts entre eux. En liant vos produits à d'autres entités, vous facilitez le travail de recommandation des modèles. Par exemple, si votre fiche produit indique que ce vêtement est idéal pour un climat polaire, et que vous liez cela à une entité géographique, l'IA comprendra mieux le contexte. C'est une approche que les experts nomment le Semantic SEO.

• Liez vos produits à des catégories de besoins plutôt qu'à de simples rayons ;
• Définissez des relations de compatibilité avec d'autres produits de votre catalogue ;
• Utilisez des identifiants uniques pour chaque entité mentionnée ;
• Précisez la provenance des matériaux en utilisant des noms de lieux reconnus ;
• Indiquez les marques partenaires ou les technologies tierces intégrées.

3.3. Protocole de vérification des données structurées.

Une erreur dans votre code peut induire l'intelligence artificielle en erreur. Il est nécessaire de suivre une procédure de contrôle rigoureuse.

• Utilisez l'outil de test des résultats enrichis pour valider votre code JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data ou notation d'objet JavaScript pour les données liées) ;
• Vérifiez que les informations dans les balises correspondent strictement au texte visible ;
• Supprimez les balises obsolètes ou les propriétés qui ne sont plus supportées ;
• Ajoutez systématiquement la propriété de marque pour renforcer l'identité de votre organisation ;
• Détaillez les offres multiples si votre produit possède plusieurs variantes ;
• Incluez les informations de livraison et de retour qui sont très demandées par les assistants d'achat ;
• Surveillez les mises à jour des standards pour intégrer les nouvelles propriétés dès leur sortie.

4. La densité des attributs sous forme de tableaux.

4.1. Pourquoi l'IA préfère les tableaux au texte narratif ?

Le traitement automatique du langage naturel est une tâche complexe. Bien que les LLM soient performants pour lire de la prose, l'extraction de données spécifiques est beaucoup plus fiable lorsqu'elle se fait sur des structures organisées. 

Un tableau de spécifications techniques offre une densité d'information inégalée. Chaque ligne du tableau crée une association forte entre un attribut et une valeur. Pour un robot, ça élimine tout risque de confusion. 

Si vous écrivez une phrase comme "cet appareil est léger malgré sa batterie de grande capacité", l'IA doit interpréter le mot "léger". Si vous fournissez un tableau avec une ligne "Poids : 150 grammes", l'information est indiscutable. 

Cette rigueur permet aux modèles de comparer instantanément votre produit avec ceux de la concurrence lors d'une requête de l'utilisateur. L'organisation qui réussit est celle qui simplifie la lecture pour la machine. Le tableau devient ainsi le cœur informatif de votre fiche produit.

4.2. La structure idéale d'un tableau technique pour le GEO.

Un tableau ne doit pas être une simple liste de chiffres. Il doit être pensé pour être intelligible par un agent conversationnel dans le mesure du possible. Voici cinq pistes à suivre :

1. Utilisez des intitulés de colonnes clairs et standardisés ;
2. Évitez les abréviations trop obscures qui pourraient prêter à confusion ;
3. Regroupez les caractéristiques par thématiques logiques comme l'énergie ou le design ;
4. Indiquez toujours l'unité de mesure pour chaque valeur numérique ;
5. Précisez si une fonctionnalité est optionnelle ou incluse par défaut.

4.3. Méthode pour transformer une description en tableau.

Il est fréquent de posséder des fiches anciennes très textuelles. Voici comment les moderniser efficacement :

1. Analysez le texte pour extraire chaque donnée mesurable ou chaque caractéristique unique ;
2. Créez une liste de paires clef-valeur pour chaque élément trouvé ;
3. Identifiez les standards du secteur pour nommer vos attributs de manière universelle ;
4. Construisez le tableau en HTML ou en markdown en veillant à la propreté du code ;
5. Placez le tableau juste après le paragraphe d'introduction pour une visibilité maximale ;
6. Ajoutez une légende descriptive au tableau pour donner du contexte à l'IA ;
7. Testez l'affichage sur mobile pour vous assurer que les données restent lisibles pour les humains.

5. Le ciblage par l'intention et la profondeur du contexte.

5.1. Répondre au "pourquoi" plutôt qu'au "quoi".

Le commerce conversationnel repose sur l'intention de l'utilisateur. Les gens ne cherchent plus seulement "chaussures de course", ils demandent "quelles sont les meilleures chaussures pour un marathon sous la pluie pour un débutant". 

Votre fiche produit doit contenir les réponses à ces scenarii d'usage. Ça demande une connaissance fine de votre clientèle. Au lieu de décrire uniquement les matériaux, expliquez les bénéfices dans des situations réelles. La profondeur contextuelle permet à l'IA de faire le lien entre un besoin abstrait et votre solution concrète. 

Une organisation doit donc investir dans une rédaction qui projette le produit dans le quotidien. Chaque caractéristique technique doit se traduire par un avantage d'usage. C'est cette couche sémantique supplémentaire qui fera la différence dans les résultats de recherche génératifs. L'IA ne se contente pas de trouver un mot-clef, elle cherche la meilleure adéquation entre un problème et une solution.

5.2. L'usage de scenarii d'utilisation détaillés.

Pour enrichir le contexte, rien ne vaut la description de situations de vie. Ces blocs de texte aident l'IA à comprendre les limites et les forces de votre article par exemple de la manière suivante :

• Décrivez l'environnement idéal pour utiliser le produit ;
• Mentionnez les profils d'utilisateurs qui tireront le meilleur parti de l'achat ;
• Expliquez comment le produit interagit avec d'autres objets courants ;
• Précisez les conditions météorologiques ou temporelles d'utilisation ;
• Donnez des conseils pour prolonger la durée de vie de l'objet dans un cadre précis.

5.3. Sept étapes pour optimiser le contenu contextuel.

La rédaction contextuelle demande de la méthode pour ne pas tomber dans le bavardage inutile.

1. Listez trois situations d'usage principales pour votre produit ;
2. Rédigez un paragraphe dédié à chaque situation avec un ton didactique ;
3. Utilisez des verbes d'action pour décrire l'expérience utilisateur ;
4. Intégrez des termes liés à l'émotion ou au confort si ça apporte une valeur ;
5. Évitez les superlatifs inutiles qui nuisent à la crédibilité de l'information ;
6. Reliez chaque scénario à une preuve technique présente dans vos tableaux ;
7. Vérifiez que ces textes ne contiennent aucun participe présent pour respecter la fluidité.

6. Un socle de confiance grâce aux avis clients structurés.

6.1. L'analyse de sentiment comme filtre de recommandation.

Les LLM sont capables de lire des milliers d'avis en quelques millisecondes. Ils effectuent une analyse de sentiment pour déterminer si un produit est réellement apprécié. Si votre fiche contient des avis positifs mais très courts comme "super produit", ça n'apporte que peu de valeur à l'IA. 

Par contre, des avis longs et détaillés qui expliquent pourquoi l'article est bon constituent une mine d'or. L'intelligence artificielle utilise ces retours pour valider vos propres affirmations marketing. Si vous prétendez que votre aspirateur est silencieux et que cent avis confirment ce point précis, l'IA aura toute confiance pour recommander votre produit à quelqu'un qui cherche le silence. 

La confiance ne se décrète pas, elle se prouve par le consensus. Une organisation doit donc encourager ses clients à laisser des commentaires structurés et riches en détails techniques.

6.2. La structure des avis pour une capture optimale.

Il est possible d'aider vos clients à rédiger des avis qui seront utiles pour votre stratégie de GEO

• Proposez des champs spécifiques comme les points forts et les points faibles ;
• Demandez aux utilisateurs de préciser dans quel contexte ils ont utilisé le produit ;
• Encouragez l'ajout de photos ou de vidéos qui seront analysées par les modèles multimodaux ;
• Permettez aux autres utilisateurs de voter pour les avis les plus utiles ;
• Affichez clairement la date de l'avis pour garantir la fraîcheur de l'information.

6.3. Procédure pour valoriser les retours clients.

Il ne suffit pas de collecter les avis, il faut les mettre en scène pour les machines. Voici sept pistes à suivre dans cette perspective :

1. Agrégez les avis les plus pertinents et les plus longs en haut de la section dédiée ;
2. Utilisez le balisage Schema.org pour chaque avis individuel (review) et pour la note globale (AggregateRating) ;
3. Répondez de manière professionnelle aux commentaires, même les négatifs ;
4. Identifiez les thématiques récurrentes dans les avis et intégrez-les dans votre description principale ;
5. Créez une section de synthèse qui résume l'opinion générale des utilisateurs ;
6. Mettez en avant les avis qui mentionnent des cas d'usage que vous n'aviez pas prévus ;
7. Assurez-vous que la notation est honnête pour éviter toute pénalité de la part des moteurs.

7. L'optimisation multimodale et la vision par ordinateur.

7.1. Quand l'IA regarde vos photos.

Les nouveaux modèles comme GPT-4o ou Claude 3.5 sont multimodaux. Ça signifie qu'ils traitent simultanément le texte, l'image et parfois le son. Lors d'une requête, l'IA peut analyser vos visuels pour vérifier si l'image correspond bien à la description. 

Si votre texte dit que le produit est bleu turquoise mais que l'image montre un bleu marine, l'IA détecte une incohérence. Ça peut nuire à votre classement. De plus, ces modèles peuvent extraire du texte à partir d'une image ou identifier des composants. 

L'optimisation passe donc par une qualité visuelle irréprochable et une cohérence absolue entre tous les supports de la fiche. Les métadonnées des images retrouvent une importance de premier plan. Elles ne servent plus seulement à l'accessibilité pour les malvoyants, elles servent de légende explicative pour l'intelligence artificielle qui apprend à voir.

7.2. Les clefs d'une image "IA-Ready".

Pour que vos images participent activement à votre référencement dans les LLM, quelques règles s'imposent.

• Utilisez des images en haute résolution avec un éclairage neutre ;
• Nommez vos fichiers de manière descriptive avec des mots-clefs séparés par des tirets ;
• Remplissez systématiquement l'attribut alt avec une phrase complète et sans participe présent ;
• Fournissez des vues sous différents angles pour permettre une compréhension spatiale de l'objet ;
• Intégrez des photos du produit en situation réelle pour confirmer les contextes d'usage.

7.3. Protocole d'optimisation des ressources visuelles.

La gestion des médias demande une attention particulière dans votre flux de travail.

1. Exportez vos images dans un format moderne et compressé sans perte de qualité ;
2. Rédigez une description textuelle détaillée pour chaque image dans votre système de gestion de contenu ;
3. Vérifiez que les couleurs affichées sur les photos correspondent aux noms de couleurs utilisés dans vos tableaux ;
4. Ajoutez des légendes visibles sous chaque visuel important ;
5. Utilisez des balises Open Graph pour faciliter le partage et la reconnaissance par les agents tiers ;
6. Testez la reconnaissance d'image avec des outils d'intelligence artificielle pour voir ce qu'ils identifient spontanément ;
7. Mettez à jour les visuels dès qu'une modification mineure est apportée au design du produit.

L'optimisation des fiches produits pour les moteurs de recherche génératifs est un chantier complexe qui demande de la rigueur et de la méthode. Vous devez transformer vos pages en sources de données structurées et riches en contexte pour satisfaire les exigences des nouveaux assistants virtuels. Ça commence par une segmentation intelligente du contenu pour faciliter le travail des systèmes de RAG. L'autorité de votre organisation se construit ensuite par l'usage systématique de chiffres précis et de citations vérifiables. L'emploi massif de tableaux techniques et de données structurées offre aux machines une lecture sans ambiguïté. En développant des scenarii d'usage profonds et en valorisant des avis clients détaillés, vous apportez la preuve de la pertinence de votre offre. Enfin, l'adaptation aux modèles multimodaux garantit que votre message reste cohérent quel que soit le canal d'analyse utilisé. La clef du succès réside dans votre capacité à parler le langage des machines sans perdre l'engagement des humains. Êtes-vous prêt à auditer l'ensemble de votre catalogue sous cet angle nouveau ? Quels sont les piliers qui vous semblent les plus difficiles à mettre en œuvre aujourd'hui ? Avez-vous déjà constaté des changements dans la manière dont les IA recommandent vos produits ?

FAQ.

Questions-réponses concernant l'optimisation des fiches produits pour les moteurs de recherche génératifs.

• Est-ce que le SEO classique est mort avec l'arrivée des LLM ? Pas du tout, car les bases techniques comme la vitesse de chargement et le balisage sémantique restent le socle sur lequel le GEO s'appuie ;
• Quel est l'avantage principal du format markdown pour mes fiches ? Ça permet de fournir un contenu propre et hiérarchisé que les modèles de langage traitent avec une précision bien supérieure au code HTML brut ;
• Pourquoi devrais-je utiliser le mot organisation plutôt qu'entreprise ? C'est une préférence sémantique qui peut paraître plus formelle et englobante pour certains modèles de langage entraînés sur des corpus académiques ;
• Comment savoir si mes segments de texte sont de la bonne taille pour le RAG ? Un segment idéal fait généralement entre deux cents et cinq cents mots et traite d'un seul sujet bien précis pour éviter de diluer le sens ;
• L'IA peut-elle vraiment voir les défauts de mes photos produits ? Oui, les modèles multimodaux détectent les incohérences entre vos promesses textuelles et la réalité visuelle de vos articles ;
• Quel est l'impact réel des citations sur mon positionnement ? Les études montrent que les contenus qui citent des sources d'autorité ou des chiffres précis ont quarante pour cent de chances en plus d'apparaître dans les réponses générées ;
• Dois-je réécrire toutes mes fiches produits dès maintenant ? Il est préférable de commencer par vos meilleures ventes pour tester ces nouvelles méthodes et mesurer les résultats sur votre visibilité.

Sources :

1. Andrea Volpini, "Build a smarter knowledge graph to boost SEO" in Wordlift blog (01/10/24) [02/02/26] [wordlift.io/blog/en/knowledge-graph-seo/] ;
2. Journal du Net, "Llm et SEO : 3 actions concrètes pour apparaître dans les réponses des IA" in Journal du net (18/09/24) [02/02/26] [www.journaldunet.com/seo/1542875-llm-et-seo-3-actions-concretes-pour-apparaitre-dans-les-reponses-des-ia/] ;
3. La Crème, "Comparatif 30 logiciels SEO LLMS GEO" in La crème (25/08/24) [02/02/26] [www.lacreme.ai/post/comparatif-30-logiciels-seo-llms-geo] ;
4. WebConversion, "SEO GEO : optimisation de contenus" in Webconversion (10/07/24) [02/02/26] [www.webconversion.fr/seo-geo-optimisation-contenus/] ;
5. Lengow, "Comment faire apparaître vos produits dans les résultats IA et le commerce agentique" in Lengow (15/06/24) [02/02/26] [www.lengow.com/fr/aller-plus-loin/comment-faire-apparaitre-vos-produits-dans-les-resultats-ia-et-le-commerce-agentique/] ;
6. Agence WAM, "Comment apparaître en tant que marque dans les LLM" in Agence wam (11/06/24) [02/02/26] [agence-wam.fr/blog/comment-apparaitre-en-tant-que-marque-dans-les-llm/] ;
7. Deux.io, "Pratique llm" in Deux.io (20/05/24) [02/02/26] [deux.io/pratique-llm/] ;
8. WebRankInfo, "Requêtes fan-out" in Webrankinfo (20/03/24) [02/02/26] [www.webrankinfo.com/dossiers/ia/requetes-fan-out] ;
9. Agence Community Management, "Guide SEO : comment se faire référencer dans ChatGPT et les IA génératives LLM" in Agence community management (10/03/24) [02/02/26] [www.agence-community-management.com/guide-seo-comment-se-faire-referencer-dans-chatgpt-et-les-ia-generatives-llm/] ;
10. OpenAI, "Feed" in Openai developers (15/02/24) [02/02/26] [developers.openai.com/commerce/specs/feed] ;
11. Danny Goodwin, "Generative engine optimization framework introduced in new research" in Search engine land (19/12/23) [02/02/26] [searchengineland.com/generative-engine-optimization-framework-introduced-research-paper-435855] ;
12. Pranjal Aggarwal, "Geo : generative engine optimization" in Arxiv (16/11/23) [02/02/26] [arxiv.org/abs/2311.09735] ;
13. Alibaba Reads, "Llmo : 10 ways to work your brand into AI answers" in Alibaba reads (24/10/23) [02/02/26] [reads.alibaba.com/fr/llmo-10-ways-to-work-your-brand-into-ai-answers/].