Du mot-clé à la réponse : repenser les intentions de recherche SEO à l’ère du GEO

Ah, les intentions de recherche. Cela faisait plusieurs années que je souhaitais en parler. La notion d’intention de recherche s’est vraiment imposée dans les années 2010, à mesure que Google est devenu plus capable d’interpréter le besoin derrière une requête, et que les professionnels du contenu ont commencé à penser moins en termes de mots-clés isolés qu’en termes de réponses à apporter.

Ce fut le moment où l’on commença à passer d’une approche centrée sur les mots-clés à une approche centrée sur les intentions. Mais qu’est-ce que cela veut dire ? 

Des mots-clés aux intentions de recherche 

Pardonnez-moi la digression, mais il me paraît important de comprendre ce qui a amené le SEO du mot-clé aux intentions. 

Il fut une époque en référencement naturel où nous nous concentrions donc sur les mots-clés et que nous créions des contenus spécifiques à ces mots-clés. Par exemple, vous souhaitiez vous positionner sur le mot-clé “audit SEO”, vous rédigiez un long article en mentionnant le plus souvent possible les termes “audit SEO” dans des phrases qui avaient du sens (je grossis un peu le trait, je le reconnais).  

Il faut dire qu’il y a 15 ans, il n’y avait pas de recherche vocale et la majorité des utilisateurs n’étaient pas nécessairement très volubiles dans leurs recherches. Vous couplez ça avec des moteurs de recherche qui avaient des index relativement basiques (un document = un mot-clé, encore une fois je grossis le trait) et vous obtenez le monde que je vous décrivais ci-dessus. 

Et puis plusieurs transformations ont débuté dans les années 2010 : 

• Les utilisateurs ont commencé à mieux maîtriser leurs claviers, y compris sur smartphone, et à taper des recherches plus longues (et donc plus complexes à interpréter pour les moteurs de recherche) ; 
• La recherche vocale est arrivée sur les smartphones ; 
• Les moteurs de recherche se sont complexifiés pour analyser si un document répondait bien aux attentes des utilisateurs (une évidence qui a été confirmée lors des Google Leak) ; 
• Et les rédacteurs de contenus ont cherché à se différencier par rapport à ce qui se faisait à l’époque en apportant le “p’tit truc en plus”. 

En parallèle, il y avait aussi tout ce mouvement dans l’univers du digital d’avoir des approches centrées utilisateurs et on a vu de plus en plus de UX Designers par exemple et même des intitulés de poste de UX Writers. 

Donc il y avait dans cette période, un mouvement de fond pour une meilleure considération des besoins réels d’un utilisateur (que ce soit le simple lecteur d’un site, un acheteur sur un site-ecommerce, ou l’utilisateur d’une application mobile) 

Définition d’une intention de recherche

Et c’est donc dans ce contexte qu’est apparu le concept d’intention de recherche. 

Mais qu’est-ce qu’une intention de recherche ? Je vais adresser le sujet des deux points de vue : d’abord du côté de l’internaute qui effectue une recherche, et ensuite du côté du professionnel en GEO (Generative Engine Optimization) ou en SEO (Search Engine Optimization)

Le dictionnaire Larousse définit l’intention comme “Disposition d'esprit par laquelle on se propose délibérément un but”. 

Ainsi, lorsqu’un utilisateur se lance dans une recherche, que ce soit sur un moteur de recherche déterministe ou probabiliste, celui-ci exprime un besoin pour lequel il attend une réponse (son but). 

Mais de l’autre côté de l’écran, pour les professionnels du référencement que nous sommes, il existe une vraie difficulté à comprendre le but réel de l’internaute. 

Par exemple, quel est le besoin (le but) recherché par l’internaute qui écrit “pompe à chaleur” ? Connaître le prix ? Trouver un installateur ? Comprendre le fonctionnement ? Découvrir les aides disponibles ? 

Celui qui cherche “agence seo”, cherche-t-il un emploi ? Un prestataire ? La définition ? 

Une requête n’est jamais qu’une formulation. L’intention, elle, est le besoin réel qui se cache derrière cette formulation. Et toute la difficulté du SEO comme du GEO consiste précisément à inférer ce besoin avec le moins d’ambiguïté possible.

Et c’est là le dilemme… Car si vous ne capturez pas l’essence de la requête, et donc l’intention réelle derrière la recherche de cet internaute, comment savez-vous quel contenu lui servir ? Qu’écrire sur la page sur laquelle il arrivera ? Et plus largement quels médias lui servir ? Mais je vais revenir sur ces sujets un peu plus loin dans l’article. 

Les différents types d’intentions de recherche

Tout d’abord, Il me paraît essentiel de porter à votre connaissance que Google propose lui-même une typologie des besoins utilisateurs dans ses Search Quality Rater Guidelines (qui sert de référence à l’approche EEAT de Google). C’est ce document qui sert de base aux humains qui évaluent de manière qualitative la pertinence des résultats proposés par Google pour une requête donnée. 

Ainsi, Google propose de catégoriser les intentions de recherche de la manière suivante : 

• Know : l’internaute cherche à explorer un sujet, répondre à une question ; 
• Do : l’internaute cherche à accomplir une action significative en ligne (ex : regarder une vidéo, calculer son apport calorifique parfait, simuler ses impôts, régler une amende en ligne) ; 
• Website : l’internaute cherche une page ou un site en particulier (ex : connexion à twitter, gmail, etc.) ; 
• Visit-In-Person : l’internaute souhaite se rendre dans un endroit physique (ex : pizzeria autour de moi, supermarché le plus proche, etc.). 

Néanmoins, du côté des professionnels du SEO, la catégorisation est un peu différente bien que les deux catégorisations aient des points communs. Je retiens néanmoins celle que je vais vous présenter car je la trouve plus pertinente et plus logique si on considère l’évolution de la réflexion d’un internaute de la recherche d’information jusqu’à l’identification d’une solution et de son passage à l’acte. 

Les intentions de recherche “traditionnelles” 

La catégorisation dont je parle, contient initialement 4 intentions de recherche : 

1. Informationnelle ; 
2. Navigationnelle ; 
3. Commerciale ; 
4. Transactionnelle. 

L’intention informationnelle (Know)

Similaire au know évoqué ci-dessus, une intention de recherche “informationnelle” signifie que l’internaute cherche à apprendre quelque chose, à répondre à une question. 

Quelques exemples : 

Comment faire du SEO sur un site en Javascript ? 
Où se situe la tour Eiffel ? 
Qui est Quentin Hervé  ?
Quand est la journée internationale de la femme ? Et pourquoi ce n’est qu’une journée dans l’année ? 

Typiquement, on retrouve dans ce type de requêtes les 5 W (Qui (Who), (Où) Where, (Pourquoi) Why, Quoi (What), Quand (When) auxquels on peut ajouter le “Comment” (How). Ces questions peuvent parfois être très simples dans leur réponse (ex : Où se situe la tour Eiffel ? Réponse brève : Paris) ou plus longue (ex : Comment résoudre XXX problème GSC)  

L’intention navigationnelle (Website) 

Dans ce cas précis, l’internaute souhaite se rendre sur une page ou un site bien précis. C’est pour cette raison que l’on peut l’associer à la catégorie Website dans le système de Google

Quelques exemples : 

• Site web WeGrowth.io 
• Connexion Twitter 
• Zalando

Pensez d’ailleurs à vérifier que vos contenus qui pourraient satisfaire la requête d’un internaute soient bien accessibles. Par exemple, l’utilisateur qui tape “connexion Twitter” souhaite arriver directement sur l’écran de connexion, ce qui pourrait être compliqué si la page n’était pas indexée. 

L’intention commerciale 

Dans ce cas précis, l’internaute a identifié le ou les solutions pour répondre à son besoin et il écrit donc des requêtes pour découvrir par exemple : 

• des alternatives ; 
• des recommandations ; 
• des avis ; 
• des tutoriels ou des comparaisons ; 
• des codes promotionnels ; 
• des délais de livraison ou de retour ; 
• etc. 

Nous sommes dans les recherches qui précèdent le “passage à l’acte” que ce soit une transaction ou une simple inscription. 

L’intention transactionnelle 

C’est le cas le plus clair et précis, l’utilisateur souhaite passer à l’acte, ce qui, selon votre business model, peut être une transaction ou encore une inscription. 

Exemples : 

Pizzeria autour de moi ; 
Tickets pour le concert de Rammstein ; 
Inscription essai gratuit à Ahrefs. 

Vous constaterez que je n’évoque pas la notion d’intention “locale” (Visit-In-Person). De mon point de vue, l’internaute qui cherche “Horaires Décathlon” est dans une intention Navigationnelle, celui qui cherche “Magasins de sport Bordeaux” peut être dans une intention commerciale, et celui qui cherche “Pizzeria autour de moi” est définitivement dans une intention Transactionnelle; 

Jusqu’ici, nous avons surtout parlé des intentions comme les SEO les manipulent depuis des années. Mais avec les moteurs génératifs, une nouvelle question apparaît : que fait l’IA de cette intention ? Et surtout, comment la transforme-t-elle en réponse ? C’est là que la lecture “GEO” des intentions devient intéressante. 

Les intentions de recherche “GEO” 

Avec les moteurs génératifs, la notion d’intention de recherche ne disparaît pas. Au contraire, elle devient encore plus centrale. Mais elle change légèrement de nature.

Jusqu’ici, en SEO, nous utilisions surtout l’intention de recherche pour mieux comprendre ce que l’internaute attendait derrière une requête : le niveau d’explication nécessaire, l’angle à adopter, les questions secondaires à traiter, les objections à lever, les preuves à apporter, le vocabulaire à utiliser, ou encore le format de contenu le plus adapté.

Cela pouvait évidemment conduire à produire un article, une page catégorie, une fiche produit, une page locale, un comparatif ou une landing page. Mais ce n’était qu’une conséquence. Le vrai sujet, déjà, était de comprendre le besoin réel derrière la formulation.

Avec les moteurs génératifs, cette logique ne disparaît pas. Elle s’intensifie.

Car l’IA ne cherche plus seulement à identifier les pages susceptibles de répondre à une requête. Elle cherche à produire une réponse satisfaisante. Et pour produire cette réponse, elle doit souvent interpréter la demande, la découper en sous-questions, rechercher plusieurs éléments d’information, puis les recomposer dans une synthèse cohérente.

C’est précisément ce que j’évoquais dans mon article sur le Query Fan-Out : une requête simple en apparence peut déclencher plusieurs recherches implicites, parce que le moteur essaie d’anticiper ce que l’utilisateur veut vraiment savoir.

Prenons une requête comme :

“meilleure pompe à chaleur maison ancienne”

Un moteur classique peut y voir une intention commerciale : l’utilisateur compare des solutions avant de prendre une décision.

Un moteur génératif, lui, peut aller plus loin et explorer plusieurs sous-intentions :

• quelle pompe à chaleur est adaptée à une maison ancienne ?
• faut-il isoler avant d’installer une pompe à chaleur ?
• quel est le coût moyen ?
• quelles aides sont disponibles ?
• quels sont les risques si les radiateurs sont anciens ?
• faut-il privilégier une PAC air/eau ou une autre solution ?

Autrement dit, l’IA ne traite pas uniquement l’intention visible. Elle cherche aussi à inférer les intentions latentes.

Et c’est là qu’apparaissent, selon moi, deux formes d’intentions particulièrement importantes en GEO : l’intention procédurale et l’intention générative.

L’intention procédurale

L'intention procédurale, c'est celle qui se situe quelque part entre l'informationnelle et la transactionnelle — et c'est précisément pour ça qu'elle était difficile à catégoriser dans les taxonomies traditionnelles.

L'internaute qui exprime une intention procédurale ne cherche pas juste à comprendre quelque chose. Il cherche à faire quelque chose, étape par étape. Il est dans une logique d'exécution.

Ce n’est pas simplement :

“Qu’est-ce qu’un audit SEO ?”

C’est plutôt :

“Comment réaliser un audit SEO complet ?”
“Comment choisir une pompe à chaleur adaptée à ma maison ?”
“Comment optimiser une page pour ChatGPT Search ?”
“Comment structurer un contenu pour être cité par une IA ?”
“Comment corriger l’erreur aucun sitemap référent détecté dans la Google Search Console ?”

Ce qui caractérise l'intention procédurale, c'est la séquentialité. L'utilisateur attend un guide, des étapes, un processus. Et ça change profondément ce que doit produire votre contenu : pas un article de blog classique, mais quelque chose qui ressemble davantage à un mode d'emploi. 

En SEO classique, on aurait souvent traité cette intention sous l’angle informationnel. Et ce n’est pas faux. Mais en GEO, je trouve utile de distinguer l’intention procédurale, car elle appelle un format très spécifique : une réponse séquencée.

Pour y répondre correctement, un contenu doit donc être structuré autour d’une progression claire :

1. comprendre le problème ;
2. identifier les prérequis ;
3. présenter les étapes ;
4. préciser les erreurs à éviter ;
5. donner éventuellement un exemple ou un cas pratique.

C’est aussi pour cette raison que les contenus de type “guide complet”, “méthode”, “checklist”, “tutoriel” ou “plan d’action” sont particulièrement importants dans une logique GEO. Ils sont plus faciles à découper, à extraire et à réutiliser dans une réponse générative.

On retrouve ici ce que j’évoquais déjà dans mon guide sur le GEO : un contenu exploitable par une IA doit être composé d’unités de sens claires, bien structurées, capables de tenir debout même lorsqu’elles sont extraites de leur contexte initial.

L’intention générative

L’intention générative, elle, est encore différente.

Elle apparaît lorsque l’utilisateur ne cherche pas seulement à obtenir une information ou une méthode, mais à faire produire quelque chose par l’IA.

Par exemple :

“Rédige-moi un brief SEO sur les intentions de recherche”
“Donne-moi une comparaison entre SEO et GEO”
“Crée une checklist pour optimiser une page en GEO”
“Propose-moi 10 idées de contenus pour une agence SEO”
“Résume-moi les différences entre pompe à chaleur air/eau et chaudière gaz”

Dans un moteur de recherche traditionnel, cette intention était beaucoup moins centrale : Google orientait principalement vers des contenus existants. Dans un moteur génératif, elle devient native, puisque l’utilisateur peut directement demander la production d’un livrable. 

Dans ce cas, l’utilisateur attend une production : un plan, un texte, une synthèse, une comparaison, une liste, un tableau, une reformulation, une recommandation.

C’est une différence majeure avec le SEO traditionnel.

Sur Google, l’utilisateur cherche souvent un contenu existant. Sur un moteur génératif, il demande parfois au moteur de produire un contenu nouveau à partir de plusieurs sources.

Cela change évidemment la manière dont nous devons penser nos contenus.

Pour être repris dans une réponse à intention générative, votre contenu doit alors être facilement mobilisable. Il doit contenir des définitions claires, des comparaisons bien structurées, des listes d’avantages et d’inconvénients, des exemples, des données sourcées, des angles d’analyse.

En d’autres termes, il ne suffit plus d’avoir “une bonne page”. Il faut produire des blocs d’information que l’IA pourra utiliser comme matière première pour générer autre chose.

C’est là qu’on comprend mieux la différence entre être lu et être réutilisé.

Dans une logique SEO, l’objectif est souvent que l’utilisateur clique, arrive sur votre page, lise votre contenu et passe éventuellement à l’action.

Dans une logique GEO, votre contenu peut être mobilisé sans que l’utilisateur ne voie immédiatement votre page. Il peut être cité, résumé, reformulé, comparé, intégré dans une réponse plus large.

Et donc, pour répondre à une intention générative, vous devez produire du contenu qui résiste bien à la transformation.

Cela signifie notamment :

• des définitions courtes et isolables ;
• des comparaisons explicites ;
• des exemples concrets ;
• des listes structurées ;
• des tableaux ;
• des étapes ;
• des sources clairement nommées ;
• des formulations sans ambiguïté.

Car une IA générative ne cherche pas seulement à trouver une page pertinente. Elle cherche des éléments suffisamment fiables et structurés pour construire une réponse.

Ce que le GEO change : des intentions isolées aux intentions hybrides

Si vous travaillez dans le référencement naturel depuis longtemps, vous êtes probablement déjà parvenus à ce dilemme de temps à autre : derrière une requête se cacherait deux intentions. 

En effet, une même requête peut être à la fois informationnelle, commerciale, procédurale et parfois même générative. C’était déjà vrai en SEO, mais les moteurs génératifs rendent cette réalité beaucoup plus visible.

En SEO classique, nous avons longtemps raisonné en cherchant l’intention dominante d’une requête. On identifiait une intention principale, on construisait une page autour d’elle, puis on observait si Google validait ce choix dans les résultats.

Cette approche reste utile. Mais en GEO, elle devient insuffisante.

Car un moteur génératif ne cherche pas seulement à comprendre l’intention principale d’une requête. Il cherche aussi à identifier les sous-questions nécessaires pour produire une réponse utile, complète et cohérente.

Prenons un exemple :

“Comment choisir une pompe à chaleur adaptée à ma maison ?”

En SEO classique, on pourrait classer cette requête comme procédurale, voire commerciale. L’utilisateur veut comprendre comment faire un choix, probablement avant de passer à l’action.

Mais un moteur génératif peut aller plus loin et décomposer cette requête en plusieurs dimensions :

• une dimension informationnelle : qu’est-ce qu’une pompe à chaleur, quels types existent ;
• une dimension procédurale : comment évaluer les besoins de son logement ;
• une dimension commerciale : quels critères comparer, quelles marques regarder, quels labels vérifier ;
• une dimension commerciale : quel budget prévoir, quelles aides sont disponibles ;
• une dimension générative : produire un tableau comparatif, une checklist ou une recommandation personnalisée.

Autrement dit, l’IA ne traite pas seulement l’intention visible. Elle projette aussi des intentions latentes.

C’est là que le Query Fan-Out devient important. Une requête simple en apparence peut déclencher plusieurs pistes de recherche implicites, parce que le moteur essaie d’anticiper les informations dont l’utilisateur aura besoin pour obtenir une réponse satisfaisante.

Votre page n’a pas nécessairement besoin de tout couvrir de manière exhaustive. Mais si elle ne couvre qu’une seule dimension du sujet, elle risque de n’être mobilisée que sur une partie de la réponse voire même pas du tout.

Il ne suffit plus de se demander quelle page produire pour une requête donnée. Il faut aussi comprendre ce que l’utilisateur doit clarifier, comparer ou décider pour avancer — puis choisir le format le plus utile : une liste, un tableau, un schéma, un comparatif ou un guide étape par étape.