AI Visibility & Citation

Voici le test. Ouvrez ChatGPT. Ouvrez Perplexity. Ouvrez Google AI Overviews. Tapez le nom de votre concurrent. Puis tapez le vôtre.

Si le concurrent apparaît et pas vous, le problème n'est pas votre contenu. C'est votre infrastructure sémantique. L'IA ne vous cite pas parce qu'elle ne vous comprend pas. Et elle ne vous comprend pas parce que vous ne lui parlez pas dans sa langue.

En 2026, le trafic organique classique stagne ou décline pour la plupart des sites. Les AI Overviews avalent les clics informationnels. Les agents acheteurs court-circuitent les pages produits. Le "Zero-Click" n'est plus un risque — c'est la norme pour le haut du funnel.

Mais le bas du funnel — les requêtes de validation, les questions techniques, les recherches d'expertise — reste un terrain où les IA citent des sources. Pas toutes les sources. Celles qui sont structurées, typées, et vérifiables. Celles dont les entités sont propres, dont les auteurs sont identifiés, dont les expertises sont ancrées dans des bases de connaissance mondiales.

C'est là que Glorics intervient. Pas pour vous rendre "visible" — pour vous rendre citable.

Un LLM ne fonctionne pas comme un moteur de recherche classique. Google indexe des pages et les classe par pertinence. Un LLM ingère des sources, les comprend (ou croit les comprendre), et construit une réponse synthétique en citant les sources qui ont le meilleur score de confiance.

Ce score de confiance dépend de trois facteurs :

La clarté de l'entité. L'IA doit pouvoir identifier qui parle. Si votre site a trois blocs JSON-LD contradictoires (un Organization générique de Yoast, un LocalBusiness du thème, un Product d'un plugin d'avis), l'IA ne sait pas qui vous êtes. Elle ne peut pas vous attribuer d'autorité si elle ne peut pas vous identifier.

La vérifiabilité de l'expertise. L'IA ne croit pas les affirmations gratuites. "Nous sommes experts en cybersécurité" est du texte marketing — invisible pour un modèle probabiliste. Un lien knowsAbout vers Wikidata Q3510521 (Computer security), un auteur avec un sameAs vers un profil LinkedIn vérifié, et un worksFor bidirectionnel reliant l'expert à l'organisation — ça, c'est une preuve machine-readable.

La couverture du cluster. L'IA construit ses réponses par "Fan-out" — elle décompose une question complexe en sous-questions et cherche des sources qui couvrent chaque facette. Si votre site couvre trois sous-questions sur cinq, vous avez 161% plus de chances d'être cité que si vous ne couvrez que la question principale. C'est une donnée Ahrefs/SurferSEO, pas une intuition.

Google a martelé l'importance de l'E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Mais la plupart des sites l'implémentent comme du marketing : une bio auteur en bas de page, une photo souriante, et "15 ans d'expérience" en texte libre.

Pour un agent IA, c'est du bruit. Il ne peut pas vérifier une bio en texte libre.

L'infrastructure Glorics implémente l'E-E-A-T comme de la donnée structurée :

worksFor bidirectionnel. L'entité Person de votre expert a un lien worksFor vers votre Organization. Et votre Organization a un lien employee (ou founder, ou member) vers cette Person. C'est une boucle fermée. L'IA peut vérifier que Jean Dupont travaille bien chez vous, et que vous reconnaissez bien Jean Dupont comme votre expert.

sameAs vers les profils vérifiés. L'entité Person de l'auteur a un sameAs pointant vers son profil LinkedIn, son profil X, sa page Google Scholar. L'IA peut recouper : la personne qui signe cet article existe bien, elle est bien rattachée à cette organisation, et elle a bien publié sur ce sujet.

author.sameAs sur chaque article. Chaque article publié porte la signature structurée de son auteur — pas juste un nom en texte, mais un lien @id vers l'entité Person complète avec ses knowsAbout et ses sameAs. Pour les LLMs, c'est le signal E-E-A-T le plus fort : une personne identifiable, reliée à une organisation identifiable, qui écrit sur un sujet dans lequel elle a une expertise vérifiable.

citation pour le GEO. Quand votre article cite des sources, l'Entity Builder les encode en propriété citation dans le JSON-LD. Pour un LLM qui construit sa réponse, un article qui cite ses sources est plus fiable qu'un article qui affirme sans preuves. C'est le même mécanisme que le peer review académique — sauf qu'ici, le reviewer est une machine.

Comment savoir si les IA vous citent ? Google Analytics ne vous le dira pas. Les citations IA ne génèrent pas toujours des clics. L'utilisateur obtient sa réponse sur ChatGPT, il ne clique pas sur votre lien. Mais il a vu votre nom. Il a retenu votre marque. Deux jours plus tard, il tape votre nom directement dans Google.

Ce trafic arrive en "marque" ou en "direct". Si vous ne mesurez que le trafic "non-marque", vous croyez être en déclin alors que vous êtes en croissance de notoriété.

Le KPI de 2026 : la Search Demand. C'est la courbe du volume de recherche de votre propre marque. Si cette courbe monte pendant que votre trafic SEO générique stagne, c'est le signal de réussite GEO. Les IA parlent de vous "off-site", et les gens viennent vous chercher spécifiquement. C'est le passage de la Découverte (SEO) à la Destination (Marque).

L'audit de citation : surveillez les pages de votre site qui sont citées par les LLMs. Identifiez vos "actifs GEO stratégiques" — les articles qui ne génèrent que 5 conversions directes par mois mais qui sont la source n°1 utilisée par ChatGPT pour répondre aux questions de votre secteur. Sans ces articles, vous disparaissez de la recommandation IA. L'article ne génère pas de clics — il génère de la confiance machine.

Le sentiment IA : quand l'IA parle de vous, quels adjectifs utilise-t-elle ? Si "cher" ou "complexe" ressort, c'est un frein à la recommandation qu'aucun backlink ne corrigera. C'est un signal sémantique — pas un signal technique. Et c'est un signal que seul un monitoring continu peut capter.