Bonjour Alexandre, pour commencer, pouvez-vous nous présenter votre parcours, le type de clients avec lesquels vous travaillez aujourd’hui, et ce qui vous a amené à vous spécialiser dans les stratégies SEO de nouvelle génération pour préparer 2026 ?
Je suis consultant SEO & GEO chez Deux.io, une agence dans le groupe Sonate. En gros, ça fait une dizaine d'années que je travaille sur la visibilité en ligne avec des clients très variés : des écoles de commerce, des e-commerces, des acteurs de la mobilité, des sites de défiscalisation plutôt grand compte. Des contextes vraiment différents, ce qui force à ne jamais raisonner en mode template. Ce qui m'a amené à m'intéresser à ce qu'on appelle le SEO de nouvelle génération, c'est honnêtement les données avant les discours. À un moment, on commence à voir dans les logs serveur des bots qu'on ne reconnaît pas. GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot. Et là tu réalises que les moteurs génératifs crawlent tes sites, qu'ils construisent leurs réponses à partir de ton contenu, mais que ça n'apparaît nulle part dans ton reporting classique. En parallèle, les études et les données commencent à sortir sur la perte de clics en présence des réponses IA dans Google. Et tu vois des clients dont le classement est stable mais dont le trafic baisse. Ce n'est pas un bug, c'est un changement structurel. Donc la spécialisation est venue naturellement : comment on mesure ça, comment on l'optimise, et comment on en parle à des clients sans les noyer dans le jargon.
On parle beaucoup de fin des cookies tiers, d’IA générative et de recherche conversationnelle : concrètement, comment ces évolutions ont déjà changé votre manière de construire une stratégie SEO, et quels ajustements majeurs vous avez faits sur vos propres projets ?
Sur les cookies tiers, je vais être honnête : pour le SEO pur, l'impact direct est limité. Ce qui a changé c'est surtout la lecture des données. GA4 est devenu la norme, et ce qu'on observe c'est une montée du trafic "direct" qui n'est pas vraiment du direct. C'est du trafic LLM qui n'est pas identifié. Les gens cliquent depuis une réponse ChatGPT ou Perplexity, et GA4 te dit "direct". Donc le premier ajustement concret qu'on a fait, c'est mettre en place un tracking spécifique : des regex dans GA4, des channel groups dédiés, des UTM sur les liens sortants quand on peut les contrôler. Pour commencer à mesurer ce qui était invisible.
Sur l'IA générative et la recherche conversationnelle, là c'est plus profond. Ce qui a vraiment changé dans ma façon de construire une stratégie, c'est la question de départ. Avant c'était : est-ce que tu ranks sur ces mots-clés ? Maintenant c'est : est-ce que les LLMs te citent quand quelqu'un pose cette question ? Et ce ne sont pas les mêmes leviers.
Concrètement, sur mes projets, j'ai ajouté un audit de présence LLM systématique. On teste des prompts dans ChatGPT, Perplexity, Gemini, on regarde si le client est cité, comment il est décrit, par rapport à ses concurrents. Et les recommandations qui en sortent touchent à des choses qu'on ne regardait pas avant : la cohérence des données structurées, les mentions non linkées sur des sources tierces, la qualité des définitions qu'on trouve sur le client en dehors de son propre site.
Ce qui ne change pas, c'est la base. Un site rapide, bien structuré, avec du contenu qui a vraiment de la valeur, ça reste le fondement. L'IA n'a pas rendu le SEO technique optionnel, elle a juste ajouté une couche au-dessus.
Dans vos missions récentes, quels leviers “nouvelle génération” (SEO programmatique, données first-party, optimisation pour l’IA, search multimodal, etc.) se sont révélés les plus efficaces pour booster la visibilité, et pouvez-vous nous donner un exemple chiffré d’avant/après ?
Ce qui ressort de mes missions récentes : les fondamentaux exécutés à grande échelle battent les nouvelles tactiques mal déployées. La nouveauté c'est qu'on ajoute une couche GEO par-dessus : on mesure la présence dans les LLMs, on identifie les gaps, et on travaille les signaux qui y contribuent, les mentions tierces, la cohérence des données structurées, la qualité des définitions qu'on trouve sur la marque en dehors de son propre site.Sur le SEO programmatique et le multimodal, honnêtement je suis prudent. J'en vois beaucoup parler, j'en vois peu avec des résultats vérifiables sur des marchés francophones. Ce qui se passe en anglais avec le search multimodal ne se transpose pas directement. Donc je préfère dire que c'est en observation plutôt que de vendre un bilan que je n'ai pas.
Et puis ce qui fonctionne vraiment sur le long terme, c'est quelque chose d'assez simple à énoncer : rester droit dans sa stratégie et produire des choses de qualité. L'automatisation de masse, j'y crois pas. Pas parce que c'est une posture, mais parce que dans les faits tu perds le contrôle sur ce qui est produit, et la valeur pour l'utilisateur n'est souvent pas au rendez-vous. Google le voit, les LLMs le voient aussi. Un contenu généré en volume sans vraie valeur ajoutée, ça ne trompe plus personne, ni les algorithmes, ni les gens qui le lisent.
La montée des contenus générés par l’IA crée une inflation massive de pages en ligne. Comment, très concrètement, faites-vous pour que les contenus que vous pilotez se distinguent en 2026 : quels sont vos critères de qualité, vos process éditoriaux, vos façons de prouver l’expertise (E‑E-A-T) ?
Ce qui change vraiment dans ma façon de travailler, c'est qu'avant de produire quoi que ce soit, on pose une question simple : qu'est-ce que ce contenu apporte que les dix premiers résultats n'apportent pas déjà ? Si on ne trouve pas de réponse concrète, on ne produit pas. Ça paraît évident dit comme ça, mais dans les faits ça élimine une grande partie de ce qui se fait encore aujourd'hui.
Concrètement sur le process, on travaille avec des briefs qui intègrent un scoring d'information gain. L'idée c'est de qualifier la valeur du contenu avant de l'écrire : est-ce qu'on a une donnée terrain, un angle absent du web, une expérience réelle à documenter ? Si le score est trop bas, on va chercher la matière qui manque plutôt que de rédiger avec ce qu'on a.
Sur le E-E-A-T, ce qui a changé c'est qu'on le traite maintenant comme un signal technique autant qu'éditorial. Les données structurées autour de l'auteur, le sameAs vers ses profils LinkedIn ou Wikipedia si c'est pertinent, la cohérence entre ce qui est écrit dans la bio et ce qui existe sur le web. Les LLMs s'appuient sur ces signaux pour décider s'ils citent une source ou pas. Donc on travaille autant la crédibilité de l'auteur que la qualité du texte.
Et puis il y a quelque chose qu'on ne peut pas automatiser : l'expérience terrain. Un contenu qui cite un test réel, une donnée issue d'un client, une observation de logs, ça ne ressemble pas à du contenu généré. Pas parce que c'est mieux écrit, mais parce que l'information elle-même n'existe pas ailleurs. C'est ça qui résiste à l'inflation.
Sur le terrain, quelles sont selon vous les erreurs les plus fréquentes des entreprises qui pensent “faire du SEO moderne” (Core Web Vitals, SXO, schema, clusters…), mais qui restent invisibles dans les SERP, et comment vous les aidez à corriger le tir étape par étape ?
L'erreur la plus fréquente que je vois, c'est les entreprises qui ont coché les cases : Core Web Vitals dans le vert, quelques schemas implémentés, une architecture en clusters sur le papier. Mais rien n'est connecté. Le schema Organization est là mais il contredit ce qui est écrit dans le footer. Le cluster thématique existe mais les pages ne se lient pas entre elles. Les Core Web Vitals sont bons sur le test de Google et catastrophiques sur les vrais appareils des utilisateurs. C'est du SEO de surface.
Ce qui manque presque toujours, c'est la lecture des données brutes. Pas les dashboards agrégés, les vraies données : les logs, les exports GSC par page, les inlinks dans Screaming Frog. Quand on ouvre ça avec un client, il y a presque toujours un écart entre ce qu'il pense de son site et ce que les données montrent. C'est là qu'on commence à travailler. Et puis il y a une tendance en ce moment qui mérite qu'on en parle : l'idée que le SEO s'est démocratisé au point que n'importe quel outil peut le résoudre. Tu vois passer des posts LinkedIn avec des promesses de gains à trois chiffres en quelques semaines. Le problème c'est pas l'outil en lui-même, c'est que chaque site a un historique, une autorité, des problèmes qui lui sont propres. Une solution générique ne peut pas diagnostiquer ce qu'elle n'a pas analysé.
Et il y a quelque chose qu'on oublie souvent : quand tout le monde utilise le même outil IA avec les mêmes prompts, tout le monde produit la même stratégie. L'IA répète la méthode à chaque personne qui l'utilise. Donc au lieu de te différencier, tu converges vers ce que font tes concurrents. Ce que ça donne sur le terrain, c'est des budgets dépensés sans résultat, parfois avec des dégâts à corriger derrière.
Si l’on se projette à 3–4 ans, entre recherche vocale, résultats directement générés par les moteurs et disparition progressive du clic, comment imaginez-vous le rôle du SEO dans l’acquisition de trafic, et sur quels chantiers concrets vous conseillez déjà à vos clients d’investir dès maintenant ?
Je vais être honnête, je me méfie des projections à 3-4 ans dans ce secteur. Il y a 18 mois, personne ne parlait de GEO comme d'un chantier opérationnel. Aujourd'hui c'est dans mes missions client. Donc sur la forme, je reste prudent.
Ce que je vois en revanche, c'est que la disparition progressive du clic c'est pas une hypothèse, c'est déjà là. Les AI Overviews captent une partie de l'intention sans renvoyer vers le site. La recherche conversationnelle répond directement. Le trafic organique classique se contracte sur certaines typologies de requêtes sans que les classements bougent. Donc le SEO comme outil d'acquisition de volume de clics, oui, il va continuer à évoluer.
Mais sur le rôle du SEO en lui-même, je suis pas inquiet. Tant qu'il y a un système de classement, il y a des critères. Et tant qu'il y a des critères, il y a du SEO. Les interfaces changent, les algorithmes évoluent, mais le fond reste le même : comprendre comment un système évalue la pertinence et travailler pour y répondre honnêtement. C'est ce qu'on fait depuis dix ans, c'est ce qu'on fera dans quatre ans.
Pour conclure, quel serait votre message – ou votre plan d’action en trois priorités – à un dirigeant ou un responsable digital qui veut vraiment préparer son SEO pour 2026, mais qui ne sait pas par quoi commencer dès ce trimestre ?
La première chose, et c'est souvent celle qu'on zappe le plus vite, c'est de comprendre ses utilisateurs. Pas ses mots-clés, ses utilisateurs. Ce qu'ils cherchent vraiment, ce dont ils ont besoin, ce qui les bloque. C'est ça le point de départ. Tout le reste : la structure, le contenu, les optimisations techniques, ça vient après et ça ne tient que si cette base est solide.
La deuxième, c'est de tester et de publier. Je vois beaucoup d'équipes passer des semaines sur un article en essayant de l'optimiser dans tous les sens avant de le mettre en ligne. C'est contre-productif. Oui, il faut produire quelque chose de quali. Mais à un moment il faut se lancer. Les utilisateurs et Google sont nos juges, pas nos convictions sur ce qui devrait fonctionner.
Et la troisième, c'est de monitorer et de prendre des décisions en fonction de ce que les données disent. Un contenu qui ne performe pas, c'est pas un échec, c'est une information. L'échec fait partie du SEO, c'est même comme ça qu'on apprend vraiment ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les meilleurs réflexes en SEO viennent de ce qu'on a raté autant que de ce qu'on a réussi.
Pour en savoir plus : https://deux.io/