Comment nous avons implémenté le GEO sur seoforge.fr

Avant de proposer le référencement IA (GEO) comme service, nous l'avons appliqué à notre propre site. Cet article documente ce que nous avons réellement mis en place sur seoforge.fr : chaque point est vérifiable en ligne, dans notre robots.txt, notre llms.txt ou le code source de nos pages.

Le principe du GEO tient en une phrase : pour qu'un assistant IA vous cite, il faut qu'il puisse lire votre site, comprendre qui vous êtes et restituer vos informations. Voici, poste par poste, ce que cela a donné chez nous.

Ouvrir le site aux crawlers IA, correctement

Notre robots.txt autorise nommément quinze crawlers IA : GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, Claude-User, PerplexityBot, Perplexity-User, Google-Extended, GoogleOther, CCBot et les autres. Le détail qui compte : ils partagent tous un seul groupe de règles avec l'astérisque. La norme robots.txt (RFC 9309) veut qu'un robot n'obéisse qu'au groupe le plus spécifique qui le désigne ; des groupes séparés par robot, avec un simple « Allow: / », auraient annulé pour eux les interdictions sur l'admin et les pages techniques.

Le fichier ne suffit pas : le CDN a son mot à dire. Cloudflare bloque les crawlers IA par défaut, au-dessus du robots.txt. L'autorisation doit donc aussi être donnée dans le tableau de bord, et vérifiée depuis l'extérieur avec les user-agents concernés.

Désambiguïser l'entité : SEOForge n'est pas SEOForge

Au moins deux produits sans lien avec nous s'appellent aussi « SEOForge ». Sans signal clair, les modèles de langage mélangent les entités - et attribuent à l'un ce que fait l'autre. Notre parade est machine-lisible : un schéma Organization complet dans chaque page, avec la dénomination enregistrée au registre, le SIRET en identifiant, le numéro de TVA, la date de création INSEE, le fondateur et le profil LinkedIn officiel en sameAs. La description elle-même précise « à ne pas confondre avec des produits SaaS homonymes », en visible comme en données structurées.

Un llms.txt généré, jamais périmé

Notre llms.txt résume l'agence, les services, les prix publics et chaque article du blog, en français et en anglais. Il n'est pas un fichier statique : il est généré à la demande depuis les routes du site et la liste des articles, comme le sitemap. Un service ajouté apparaît, un lien renommé suit ; un test parcourt chaque URL listée et échoue si l'une d'elles ne répond plus.

Des dates honnêtes, pas des dates fraîches

Les moteurs de réponse tiennent compte de la fraîcheur - et repèrent la fraîcheur simulée. Sur un déploiement en zip, la date de modification des fichiers devient la date du déploiement : toutes les pages auraient l'air modifiées à chaque mise en production. Nous générons donc en intégration continue un manifeste des vraies dates git de chaque gabarit ; c'est lui qui alimente le sitemap, les lignes « Dernière mise à jour » visibles et le dateModified des données structurées. Et quand aucune date fiable n'existe, la règle est simple : on n'affiche rien.

Le même principe a joué contre nous : nos dix articles de blog partageaient une date de mise à jour identique, issue d'une retouche en masse. Plutôt que de publier ce faux signal, le dateModified a été retiré du balisage tant que les dates réelles n'étaient pas rétablies, article par article.

Ce que le code ne peut pas faire

Une partie du GEO se joue hors du site : profils officiels complétés sous un nom identique (LinkedIn, Google Business Profile, registres comme Pappers), entrée Wikidata, avis sur des plateformes tierces, notoriété de la marque dans les recherches. C'est un travail d'entité, pas de code - il figure tel quel dans nos recommandations, chez nous comme chez nos clients.

Ce que nous mesurons

Honnêtement : il est trop tôt pour les chiffrer, et la mesure du GEO reste immature. Ce que nous suivons : les passages des crawlers IA dans les journaux du serveur, le trafic référent des assistants, et ce que répondent ChatGPT ou Perplexity quand on les interroge sur notre marché. Ce que nous ne ferons pas : inventer des pourcentages. Quand nous aurons des données, elles seront publiées avec leur méthode, dans un article de suivi prévu d'ici environ 90 jours.

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