L’été dernier, lors des Jeux Olympiques de Paris, Mack McConnell a compris que la recherche avait fondamentalement changé lorsque ses parents ont utilisé indépendamment ChatGPT pour organiser leur journée, l’IA recommandant des agences de tours, des restaurants et des attractions — des entreprises gagnant en visibilité sans précédent. Cette insight a inspiré Geostar, une startup soutenue par Pear VC, qui vise à aider les entreprises à naviguer dans ce bouleversement majeur de la découverte en ligne, impulsé par la recherche alimentée par l’IA, un secteur prévu pour passer de 43, 63 milliards de dollars en 2025 à 108, 88 milliards en 2032. En à peine quatre mois, avec deux fondateurs et sans employés, Geostar frôle le million de dollars de revenu annuel récurrent. Gartner prévoit une baisse de 25 % du volume de recherche traditionnel d’ici 2026 en raison des chatbots IA, avec les Aperçus IA de Google apparaissant dans des milliards de recherches mensuelles. Des chercheurs de Princeton indiquent qu’optimiser pour l’IA peut augmenter la visibilité de 40 %. McConnell explique que les entreprises doivent désormais optimiser pour plusieurs interfaces — recherche classique, Mode IA, Gemini, Aperçus IA, plus ChatGPT, Claude et Perplexity — chacune avec ses critères propres. Cette fragmentation bouleverse des décennies de stratégies SEO centrées sur Google, tandis que Forrester révèle que 95 % des acheteurs B2B prévoient d’utiliser l’IA générative pour leurs achats, mais que la majorité des entreprises ne sont pas encore prêtes. Cihan Tas, cofondateur et CTO de Geostar, souligne ce changement massif, notamment avec le fait que des avocats acquièrent désormais jusqu’à 50 % de leurs clients via ChatGPT. La startup prône l’Optimisation par Moteur Génératif (GEO), une rupture avec le SEO traditionnel axé sur les mots-clés et backlinks, nécessitant une compréhension de la façon dont les grands modèles de langage (LLMs) interprètent, synthétisent et naviguent dans les données web. Chaque site doit agir comme une “petite base de données” pour divers robots d’IA, chacun ayant ses préférences : Google extrait de son index de recherche, ChatGPT privilégie les données structurées, et Perplexity favorise les sources autoritaires comme Wikipedia. Tas note que la réussite dépend désormais d’être concis et de répondre directement aux questions, en ajustant le contenu pour le raisonnement de l’IA comme pour celui d’un humain. Les données structurées, telles que le balisage schema, utilisées par seulement 30 % des sites, augmentent de 36 % la probabilité d’apparaître dans les résumés IA. Pourtant, beaucoup d’entreprises ne sont pas conscientes ou n’ont pas les compétences pour mettre en œuvre ce type de balisage. Geostar y répond avec des « agents ambiants » intégrés dans les sites clients qui optimisent de façon autonome le contenu et la technique en temps réel, en apprenant à partir des modèles de tous ses clients pour améliorer l’ensemble du réseau. Par exemple, RedSift, entreprise de cybersécurité, a vu ses mentions dans l’IA augmenter de 27 % en trois mois, obtenant des premiers results sur Google et ChatGPT pour des termes clés comme “meilleurs fournisseurs DMARC” en quelques jours. McConnell compare le service de Geostar à celui d’une agence facturant 10 000 $ par mois, mais à l’échelle d’un logiciel, avec des tarifs allant de 1 000 à 3 000 $ par mois. Dans la recherche IA, les mentions de marque sans liens — autrefois cauchemar du SEO — ont désormais une importance considérable, car l’IA analyse sentiment et contexte à partir de vastes sources textuelles comme Reddit, articles, et réseaux sociaux.

McConnell explique qu’une mention non liée dans des médias comme The New York Times peut influencer positivement les recommandations de l’IA. Cependant, cela crée aussi des vulnérabilités : des études de l’Institut indien de technologie et de Princeton montrent que l’IA favorise des sources tierces plutôt que le contenu de la marque, rendant la réputation externe plus influente que le site propre de l’entreprise. Les indicateurs évoluent : on passe des clics et des classements aux “impressions” — la manière dont une marque apparaît de façon proéminente et positive dans les réponses générées par l’IA, même sans clic utilisateur. Geostar concurrence des startups comme Brandlight, Profound, et Goodie dans la course à la domination de l’optimisation IA dans le marché du SEO, évalué à 80 milliards de dollars. Contrairement à beaucoup d’autres qui proposent des tableaux de bord et des recommandations, Geostar déploie des agents autonomes qui appliquent directement les changements, tirant parti de l’expérience des fondateurs, issus de leur précédente startup soutenue par Y Combinator, Monto. Ils affirment qu’adapter des outils SEO classiques à l’IA ne suffit pas ; l’IA peut réellement effectuer elle-même l’optimisation. Les enjeux sont particulièrement élevés pour les petites et moyennes entreprises, qui manquent souvent de ressources pour des consultants spécialisés mais représentent un marché important — près de la moitié des 33, 2 millions de petites entreprises américaines investissent dans le SEO, comprenant des centaines de milliers de cabinets d’avocats dépensant des milliers de dollars chaque mois pour rester compétitifs localement. L’itinéraire de Tas, cococréateur, qui vient d’un village kurde de 50 habitants en Turquie, ayant appris la programmation par lui-même après la maladie de sa mère, puis en s’associant avec McConnell avant même de se rencontrer en personne, incarne l’esprit innovant de la startup. Il insiste sur le fait que GEO est fondamentalement nouveau et rendu possible par la technologie d’aujourd’hui. La transformation de la recherche devrait s’accélérer, s’intégrant dans des outils de productivité, des objets connectés, et de la réalité augmentée, chacun nécessitant une optimisation spécifique. McConnell voit en l’avenir des interfaces multimodales mêlant vue et son comme la prochaine étape du search. Mais à côté de l’innovation technique se posent des questions éthiques sur l’équité, la manipulation et la transparence dans les recommandations IA, dans un contexte réglementaire encore vide — un véritable “Far West” pour GEO. L’époque où il suffisait d’optimiser pour Google touche à sa fin, remplacée par un écosystème complexe où la réussite dépend de la compréhension des systèmes d’IA, de leur synthèse et de leurs recommandations. Pour des millions d’entreprises dépendantes de la découverte en ligne, maîtriser ce nouveau paradigme est un défi existentiel. La question centrale n’est plus de savoir s’il faut optimiser pour l’IA, mais si leur capacité à s’adapter rapidement leur permettra de rester visibles face à ces changements rapides. L’expérience de Paris, guidée par l’IA, des parents de McConnell annonçait cette nouvelle réalité : au lieu de chercher ou cliquer, les utilisateurs demandent simplement à l’IA, qui décide quelles entreprises recommander. Dans cette économie en pleine évolution de la découverte, gagner ne signifie plus uniquement être en tête du classement, mais être choisi par l’IA.