Mon workflow SEO + GEO pour préparer WordPress aux AI Overviews (et le reproduire)

On vous a vendu du rêve : ChatGPT, Perplexity et les autres allaient déverser des visiteurs sur votre site. Chez moi ? Une cinquantaine de visites par mois envoyées par les assistants IA. Stable. Ça ne décolle pas…

Le trafic qui a vraiment grimpé cette année vient d’ailleurs. Mais la vraie question n’est pas là. Elle est ici : les AI Overviews de Google débarquent en France (Google l’a confirmé aux éditeurs de presse le 29 juin 2026, déploiement au plus tard le 23 septembre). Avez-vous un workflow pour mesurer et piloter votre visibilité dans les IA ? Sans mesure, vous avancez à l’aveugle, et vous découvrirez le jour J si vous existez ou non aux yeux de Gemini.

Voici le mien. En entier : les outils, les scripts, les vrais chiffres, et les pièges où je me suis cassé les dents. Reproductible chez vous.

Petit retour en arrière. En juin 2025, je reçois un message sur mon formulaire de contact. La personne m’explique qu’elle m’a trouvé via une IA. ChatGPT, en l’occurrence. C’était la première fois. Sur le coup, j’ai tiqué… puis j’ai testé de mon côté, sur plusieurs IA, mes propres requêtes. Parfois cité. Parfois pas. Aucune logique apparente. C’est ce jour-là que j’ai arrêté de deviner et commencé à mesurer. J’ai fini par coder mon propre plugin OGEEAT, et deux capteurs maison. Voici ce que ça donne.

Sans SEO, le GEO n’est rien

Le GEO (pour Generative Engine Optimization, l’optimisation pour être cité par les IA) n’est pas une discipline à part. C’est du SEO qui a mis un chapeau. Google l’a formulé elle-même dans sa doctrine SEO de mai 2026 : optimiser pour la recherche générative, c’est optimiser pour l’expérience de recherche, donc du référencement. Mes mesures disent exactement la même chose : les pages que je positionne bien sur Google sont celles que les IA reprennent. Les autres, jamais.

Faut-il abandonner le SEO pour se ruer sur le GEO ? Non. C’est l’inverse. Tout passe d’abord par un très bon référencement. Le GEO reste une composante du SEO, pas son remplaçant. Alors les vendeurs de "structure de page magique" qui vous promettent d’être cité par ChatGPT en ajoutant trois balises… j’ai des doutes. J’ai testé chez moi. La structure seule n’a rien changé tant que le rang organique ne suivait pas.

Vous voulez la preuve chiffrée que la structure ne suffit pas ? La voici. Mon propre outil d’audit note la préparation technique de ma page d’accueil à 91 sur 100 (note A, dans le top 5 % des sites WordPress analysés). Quasi parfait. Et pourtant, sur les questions où je ne suis pas nommé, je ne suis repris que 3 fois sur 15 par ChatGPT, 2 fois sur 15 par Gemini. La préparation est au plafond, la citation ne suit pas. La leçon est nette : le levier qui reste n’est pas une balise de plus, mais le rang et l’autorité. Comme en SEO, toujours.

Un exemple, mesuré sur cinq passes : mes tutoriels génériques (créer un site, référencement, Gutenberg, Yoast) ne sortent jamais dans les AI Overviews que je surveille. Zéro citation. Alors que la requête "formateur WordPress", sur laquelle je travaille mon métier depuis des années, me cite à tous les coups. Le point commun des pages citées : elles rankent déjà bien sur Google. Si vous voulez le détail des réglages on-page, j’ai un guide complet pour optimiser WordPress pour le GEO. Ici, on parle méthode, outils et mesure.

Brique 1 : mesurer son référencement sur Google ET sur Bing

La première brique, c’est le suivi de position, et surtout pas sur une seule source. La Search Console de Google, évidemment. Mais aussi les Bing Webmaster Tools, parce que Bing alimente une partie des réponses de ChatGPT et de Copilot. Ignorer Bing revient à se priver de la moitié du tableau côté citabilité IA.

Par-dessus, je couple des outils de suivi de rang. Monitorank et Check Position pistent l’évolution de mes mots-clés au jour le jour, une centaine de requêtes suivies en continu. Et j’utilise DataForSEO, une API qui donne accès aux données de recherche de Google : volumes, pages de résultats, et surtout la présence ou non d’un AI Overview sur une requête donnée. Ce dernier point est devenu ma boussole : savoir sur quelles requêtes Google affiche déjà un résumé IA, ailleurs qu’en France.

Brique 2 : comment mesurer ce que les IA disent de vous ?

Voilà le cœur du dispositif, et la partie que personne ne publie : mesurer votre citabilité, savoir si les IA vous citent et sur quelles requêtes. J’ai deux capteurs maison. Un pour les AI Overviews de Google, un pour les chatbots. Les deux mesurent un taux sur plusieurs passes, jamais un oui/non binaire, parce qu’une IA ne répond jamais deux fois exactement pareil. Un "cité une fois sur cinq" n’est pas un verdict, c’est une probabilité.

Les AI Overviews, depuis un pays qui les a déjà

Les AI Overviews ne sont pas encore actifs en France. Rien ne vous empêche pourtant de les regarder depuis un pays qui les a déjà. Vous voulez savoir si une IA vous cite ? La méthode manuelle prend deux minutes :

1. Installez un VPN gratuit, par exemple le Proton VPN intégré à Firefox.
2. Placez-vous dans un pays qui a déjà les AI Overviews, les Pays-Bas font très bien l’affaire.
3. Tapez vos requêtes cibles en ajoutant "en France" ou "francophone", pour ne pas hériter du contexte local.
4. Regardez si vous êtes cité dans le résumé IA affiché en haut de page, et notez-le.

Ça, c’est pour un coup d’œil rapide. Pour mesurer 50 requêtes chaque mois, à la main, ce serait ingérable. Alors je l’ai automatisé, et là, ça devient intéressant. Mon capteur interroge DataForSEO en géolocalisation Pays-Bas, récupère les résultats de recherche et force le chargement de l’AI Overview (qui arrive de façon asynchrone côté Google). J’ai d’abord tenté de scraper Google directement : mauvaise idée, un reCAPTCHA me bloquait dès la deuxième requête sur la même adresse. La voie API est la seule tenable.

Le cœur du capteur tient en quelques lignes. Il tape l’API de résultats de DataForSEO en forçant la géolocalisation Pays-Bas (le code 2528) et le chargement de l’AI Overview :

URL = "https://api.dataforseo.com/v3/serp/google/organic/live/advanced"

payload = [{
    "keyword": "seo wordpress",
    "location_code": 2528,               # Pays-Bas : debloque l'AIO (indispo en France)
    "language_code": "fr",               # intention francophone
    "load_async_ai_overview": True,      # resout l'AIO asynchrone cote API
}]

Le load_async_ai_overview est la clé. Sans lui, l’API vous rend les résultats classiques mais pas le résumé IA, qui se charge en différé côté Google. Avec lui, vous récupérez la liste des sources citées dans l’AI Overview, et vous n’avez plus qu’à y chercher votre domaine.

Le coût est dérisoire : environ un demi-centime par requête. Moins d’un dollar pour scanner 50 requêtes en cinq passes chacune. Autant dire rien, au regard de ce que ça m’apprend. Et ce que ça m’apprend, sans complaisance : à ma dernière mesure, je suis cité sur 19 requêtes sur 50 testées. Attention, ce n’est pas une progression par rapport au mois d’avant : j’ai mesuré sur plus de passes, et Google affiche désormais plus d’AI Overviews qu’avant (44 requêtes sur 50 en déclenchent un, contre 36 le mois dernier). Disons : stable, sur une surface en hausse. Toujours les mêmes gagnantes, mes pages commerciales et comparatives. Jamais les tutoriels génériques, où la documentation officielle de WordPress.org écrase tout le monde.

Les chatbots, et le sale piège de ChatGPT

Le second capteur s’attaque aux chatbots, actifs en France, eux : ChatGPT, Gemini, Claude. Le principe est simple sur le papier : je pose un panel de quarante-quatre questions piliers (le genre de questions que mes clients tapent vraiment), cinq passes chacune, en localisation France, et je note qui me cite. Une règle d’or : ne jamais reformuler les questions du panel d’un mois sur l’autre, sinon les mesures ne sont plus comparables. Et toujours forcer la recherche web, sinon le modèle répond de mémoire, sans citer la moindre source.

Simple sur le papier, donc. En pratique, chaque moteur cache un piège, et c’est là que se joue la fiabilité de la mesure.

ChatGPT est le plus retors. Interrogé via l’API de mesure classique, il ne renvoie aucune source : le champ qui devrait les contenir arrive tout simplement vide. Un débutant en conclurait qu’il ne cite personne. Faux. Il cite, mais l’API ne le montre pas. Pour obtenir le vrai résultat, il a fallu aller le chercher dans l’interface réelle de ChatGPT Search et la faire analyser directement. Sans cette bascule, ChatGPT m’affichait un zéro pointé qui était un pur artefact de mesure. Cerise sur le gâteau, cette voie coûte moins d’un centime par appel, douze fois moins cher que l’API classique.

Gemini a le sien : le nom de domaine réellement cité est planqué dans un champ annexe, pas là où on l’attend. L’URL visible, elle, n’est qu’un lien de redirection interne à Google. Si vous lisez au mauvais endroit, vous ratez la moitié de ses citations. Claude, lui, joue franc-jeu et expose ses sources proprement.

Ces contraintes se traduisent par deux commandes, lancées une fois par mois, une par famille de moteur :

Avant même de lire un seul taux, je vérifie une chose : que mon capteur ne raconte pas n’importe quoi. J’ai glissé dans le panel quatre questions totalement hors-sujet, du logiciel de CRM à la pâte à pizza en passant par le padel. Si WPFormation ressortait cité sur la pâte à pizza, ma détection compterait des citations fantômes. Résultat : zéro faux positif sur les trois moteurs. Quand le capteur dit "cité", il dit vrai. Sans ce garde-fou tout bête, tous les autres chiffres seraient bons à jeter.

# Gemini et Claude exposent leurs sources : mode "responses" classique
python capteur.py --mode responses --moteurs gemini,claude --passes 5

# ChatGPT n'expose rien par ce canal : mode "scraper" obligatoire
python capteur.py --mode scraper --moteurs chat_gpt --passes 5

Une fois ces pièges désamorcés, le verdict tombe. Sur l’ensemble du panel, Claude me cite dans 66 % des cas, ChatGPT 39 %, Gemini 34 %. Mais cette moyenne ment un peu : interrogés sur ma marque, les trois me citent, forcément. Le vrai test consiste à être repris sans être nommé, sur une question générique. Et là, l’écart devient brutal : Claude 10 sur 15, ChatGPT 3 sur 15, Gemini 2 sur 15. Être cité quand on ne vous cherche pas, voilà le nerf de la guerre, et j’ai encore du chemin. Perplexity ? Je ne l’ai pas encore branché, je le note honnêtement plutôt que d’inventer un chiffre. Si vous voulez creuser, j’ai compilé ce que disent les études tierces sur le contenu cité par les IA.

Brique 3 : automatiser le workflow avec Claude Code

Faire tourner tout ça à la main, chaque mois, devient vite intenable. La troisième brique, l’automatisation, repose sur Claude Code (l’assistant de développement d’Anthropic qui tourne en ligne de commande) et deux mécanismes : les MCP et les skills.

Les MCP (pour Model Context Protocol) sont des connecteurs qui branchent l’assistant sur vos outils. Au lieu d’ouvrir cinq onglets et de recopier des chiffres, je pose ma question en langage naturel et le rapport se construit. Bonne nouvelle : ceux que j’utilise sont open source, vous les installez en une commande. Voici mon branchement exact :

• La Search Console de Google, via mcp-server-gsc : requêtes, positions, clics, impressions.
• Google Analytics, via le serveur officiel de Google : sessions, engagement, conversions.
• Les Bing Webmaster Tools, via mcp-server-bwt : le versant Bing, qui nourrit ChatGPT et Copilot.
• L’annuaire des extensions de WordPress.org, via wordpress-org-mcp-server : pour analyser un plugin sans quitter le terminal.

Un skill, lui, est une procédure que l’assistant sait rejouer à l’identique, décrite dans un simple fichier texte. Ce sont mes routines maison. Voici celles que j’ai bâties pour le référencement et la citabilité :

• /audit-seo croise six sources (Search Console, Analytics, Check Position, Bing, suivi des crawlers IA et mes propres règles qualité), lance onze analyses et sort un score sur 100 avec les quick wins et les conflits de cannibalisation.
• /maillage-interne repère les liens cassés, les redirections en cascade, les articles orphelins et l’état de mes fichiers SEO (robots.txt, sitemap, llms.txt).
• /audit-drift prend un instantané de 17 éléments critiques (titre, meta description, données structurées, canonical) sur mes 15 pages stratégiques, et m’alerte si un déploiement casse quelque chose.
• /dataforseo va chercher les volumes de recherche, les pages de résultats et la présence d’un AI Overview sur une requête.
• Les deux capteurs de citabilité vus plus haut, un pour les AI Overviews, un pour les chatbots, chacun avec son journal de suivi mois après mois.

Un skill, dans les faits, ça tient dans un en-tête et une poignée d’étapes. Voici la tête de mon skill d’audit :

---
name: audit-seo
description: Audit SEO complet, 6 sources, score sur 100
allowed-tools: curl, jq, WebFetch, Read
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1. Récupérer positions et clics via la Search Console
2. Croiser avec la citabilité (AI Overviews + chatbots)
3. Vérifier le maillage et les données structurées
4. Détecter la cannibalisation entre pages
5. Noter sur 100 et sortir les quick wins

Et pour lancer l’audit complet d’un article, une seule ligne dans le terminal :

/audit-seo workflow-seo-geo-ia

L’assistant interroge les six sources, croise tout, et me rend un rapport noté avec les actions prioritaires. Ce que je faisais en une demi-journée à la main, je l’obtiens en deux minutes. Claude Code a été un vrai déclencheur : voilà ce qui a transformé une bidouille manuelle et chronophage en workflow qui tourne pendant que je fais autre chose.

Nota : je garde au chaud la plomberie sensible, les identifiants et les clés d’API. Mais les briques, elles, sont publiques et reproductibles. Claude Code, un connecteur MCP vers votre Search Console, vos propres routines : vous n’avez pas besoin de mon installation exacte pour obtenir le même résultat. Si vous débutez avec l’outil, j’ai un guide pour piloter WordPress avec Claude Code.

Brique 4 : pourquoi mesurer avant ET après ?

Quatrième brique, la plus importante et la plus négligée : ne rien valider au feeling. Le référencement est plein de croyances que personne ne vérifie jamais. Alors chaque changement que je fais sur le site, je le mesure avant, je le déploie, et je re-mesure trente jours plus tard. Si le chiffre n’a pas bougé, l’optimisation n’a rien donné, et je le reconnais. Point.

Comment savoir si une optimisation a vraiment marché ? En posant sa condition de réfutation avant de la lancer. Par exemple, quand je consolide un cluster d’articles, j’écris noir sur blanc ce qui prouverait que j’ai eu tort : "si dans trente jours la page mère n’a pas gagné de position sur sa requête cible, c’était une fausse bonne idée." Ça m’empêche de me raconter des histoires après coup, en cherchant dans les chiffres ce qui m’arrange.

Deuxième garde-fou, avant chaque déploiement : l’audit anti-régression. Mon skill /audit-drift photographie 17 éléments critiques sur mes 15 pages les plus importantes, et compare à l’instantané précédent. Un titre qui saute, une donnée structurée qui disparaît, un canonical qui part de travers : il me prévient avant que Google ne le voie. On casse toujours quelque chose sans le vouloir, autant le savoir tout de suite.

La cadence que je m’impose

Un workflow sans rythme, ça retombe vite en poussière. Le mien tourne à quatre tempos, et voilà ce qui le rend tenable dans la durée :

• Tous les jours, deux vérifications automatiques : une sur les failles de sécurité des extensions, une sur mes routes SEO critiques (sitemap, robots.txt, llms.txt), avec alerte par mail si quelque chose casse.
• Une fois par mois, je fais tourner les deux capteurs de citabilité et je compare au mois précédent.
• Avant chaque déploiement, l’audit anti-régression sur les pages stratégiques.
• Trente jours après chaque changement notable, la re-mesure avant/après, sans laquelle rien n’est validé.

Rien d’héroïque là-dedans. Juste de la régularité, qui vaut mieux qu’un grand audit une fois par an et plus rien derrière.

Ce que la mesure m’a fait changer dans mes priorités

Un workflow ne sert à rien s’il ne débouche sur aucune décision. En croisant mes données, je suis tombé sur deux problèmes que je ne voyais pas à l’œil nu.

D’un côté, du sous-maillage. Certains de mes articles ne recevaient qu’un seul lien interne. D’autres, carrément aucun. Des orphelins, perdus au fond du site, que même mes propres pages ne pointaient pas. De l’autre, et ça pique un peu plus, des articles très bien positionnés sur Google mais sans aucun trafic derrière. Bien classés, jolis dans les rapports, et pourtant personne ne cliquait, personne ne convertissait. Ça flattait mon ego, rien de plus…

J’ai revu mes priorités dans la foulée. Aujourd’hui, je vise la conversion avant le classement. Être premier sur une requête que personne ne tape, ou que personne ne transforme, ça ne me sert à rien. Bref, sans la mesure, je serais encore en train d’admirer mes positions en me racontant que tout va bien.

La mesure m’évite aussi de courir après des mirages. Un outil me remontait des requêtes bien positionnées avec zéro clic, l’air de souffler "corrige ton title, tu gagnes du trafic". En regardant de près, la moitié étaient des requêtes anglaises qui tombaient sur mes pages françaises, ou des mots-clés tête ultra-larges. Bien classé, zéro clic, et rien à corriger : juste un affichage sans intention derrière. Sans le croisement des sources, j’aurais réécrit des dizaines de balises pour rien.

Comment se préparer aux AI Overviews avant septembre ?

Google a prévenu les éditeurs de presse français le 29 juin 2026 : les AI Overviews et le mode IA arrivent en France, au plus tard le 23 septembre. Concrètement, un résumé généré par l’IA de Google s’affichera en tête des résultats, avec des liens vers les sources utilisées. Trois engagements l’accompagnent, la possibilité de refuser d’y figurer, des statistiques distinctes du référencement classique, et une rémunération au titre des droits voisins de la presse.

On est en retard, et ça m’agace un peu, je l’avoue. Neuf pays européens ont ces résumés IA depuis mars 2025, l’Allemagne, l’Italie, l’Espagne, la Belgique et quelques autres. La France, elle, a attendu, coincée par les droits voisins de la presse et par l’AI Act européen. On était l’un des derniers grands marchés à ne pas y avoir droit…

Mon avis là-dessus est clair : c’est une bonne chose. Une vraie opportunité. Les IA font partie de notre quotidien, il est logique que le premier moteur de recherche s’y mette aussi. Il était temps. Reste à s’y préparer, et ce workflow est fait pour ça. Montez-le maintenant, mesurez votre base de départ tant que la France n’a encore rien, via le proxy Pays-Bas. Le jour du lancement, ceux qui auront mesuré avant verront précisément ce qui change. Les autres découvriront à l’aveugle. Pour aller plus loin sur la préparation de vos pages, j’ai détaillé comment préparer un site WordPress au SEO zero-click.

Faut-il laisser les IA réutiliser votre contenu ?

Voilà la question qui fâche, maintenant que Google propose l’opt-out : autoriser les IA à piocher dans vos articles, ou tout bloquer. Moi, j’autorise. Sans hésiter. Je viens même de l’inscrire noir sur blanc dans mes mentions légales.

La raison est simple. Ce n’est pas tant la visite de ma page qui m’importe, c’est la réputation et la citabilité. Que les gens sachent qui je suis et ce que je fais. Le jour où ils auront besoin d’un expert WordPress, c’est à moi qu’ils penseront. Le trafic vers la page reste utile, aucun débat là-dessus. Mais aujourd’hui, ce qui compte, c’est le branding, bien plus que le trafic. Une citation dans une IA, même sans clic, fait circuler mon nom.

Et puis le peu de trafic IA qui arrive vaut de l’or. Aux États-Unis, sur le commerce en ligne, Adobe a mesuré en mars 2026 que les visiteurs venus d’une IA convertissent 42 % mieux que ceux venus de la recherche Google classique. Un autre marché que le mien, je le précise. Mais la tendance est parlante, moins de visiteurs, oui, mais des visiteurs déjà à moitié convaincus.

Voilà mon workflow, sans rien garder pour moi. Rien de magique, que des briques que vous pouvez assembler chez vous dès aujourd’hui :

• Mesurer votre référencement sur Google et sur Bing, pas seulement sur l’un des deux.
• Tester votre citabilité via un VPN pour les AI Overviews et en interrogeant directement les chatbots.
• Automatiser ce qui peut l’être avec des connecteurs et des routines, pour tenir la cadence.
• Comparer avant et après chaque changement, toujours, sinon vous ne saurez jamais si ça marche.

Je reprends mes propres mesures le jour où les AI Overviews s’allument en France, et je republie les vrais chiffres, français cette fois, trente jours plus tard. Rendez-vous à la rentrée pour vérifier ensemble.

À vous de jouer ;-)

Article original sur WPFormation