Étude de cas GEO : comment Gemini en est venu à citer OptimyCloud

En octobre 2026, un ingénieur cloud qui travaillait sur un projet GEO a demandé à Gemini de lui citer dix entreprises spécialisées dans le domaine. OptimyCloud est arrivé en quatrième position. Il m'a ensuite contacté sur LinkedIn.

OptimyCloud, c'est un site statique de consultant indépendant, sans agence derrière ni équipe marketing. Cet article retrace ce qui a été fait sur le site, mois par mois, avec les chiffres réels de la Google Search Console. Il dit aussi ce que ça n'a pas produit, parce que c'est la partie la plus utile pour qui envisage une démarche GEO.

Contexte

OptimyCloud est l'activité de conseil d'Alexandre Gillon, ingénieur cloud et IA freelance. Le site a été créé en août 2025 : du HTML statique compilé avec Tailwind, sans CMS. Ce choix compte pour la suite. Chaque page est servie telle quelle, sans JavaScript nécessaire pour afficher le contenu, ce qui la rend lisible par n'importe quel robot d'indexation, y compris ceux des IA.

Le GEO (Generative Engine Optimization) désigne l'ensemble des pratiques qui rendent un site compréhensible et citable par les moteurs de réponse : ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews. Le principe de base de ce site était simple : appliquer sur lui-même, et en premier, tout ce que je recommande ensuite à des clients.

Point de départ

De septembre 2025 à février 2026, le site existe mais Google ne le montre presque jamais : entre 68 et 212 impressions par mois, entre 1 et 4 clics. Un site vitrine propre, rapide, mais sans contenu de fond, sans données structurées reliées et sans rien qui le distingue aux yeux d'un moteur.

Ce qui a été fait, dans l'ordre

Les dates ci-dessous viennent de l'historique Git du site. Rien n'a été fait d'un bloc : chaque étape est une modification datée et vérifiable.

1. Août 2025

   Création du site en HTML statique, sans CMS.

2. 27 février 2026

   Services IA, section Réalisations, blog et premier llms.txt. Le site cesse d'être une simple vitrine et commence à publier.

3. 12 mars 2026

   Corrections d'audit SEO sur tout le site et mise en place d'un @graph Schema.org en JSON-LD : les entités Organization, Person et Service sont reliées entre elles par identifiant, page après page.

4. 15 mars 2026

   Publication du guide llms.txt, ajout d'un llms-full.txt, et un robots.txt qui autorise explicitement les robots des IA : GPTBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, Applebot-Extended.

5. 21 mars 2026

   Marqueurs E-E-A-T (auteur, qualifications) et maillage interne sur tous les articles du blog.

6. Février à avril 2026, puis juillet

   Une douzaine d'articles pratiques : assistant IA sur WhatsApp, EKS Auto Mode, erreur 500 WordPress, audit FinOps, prix d'un chatbot, agents IA… Deux autres suivent en juillet 2026.

7. 8 juin 2026

   Version anglaise complète du site, sous /en/, avec les balises hreflang correspondantes.

8. 18 octobre 2026

   OAI-SearchBot autorisé, page d'offre Audit GEO publiée, guide llms.txt mis à jour.

Résultats : les chiffres de la Search Console

Données de la propriété sc-domain:optimycloud.com, arrêtées au 17 octobre 2026. Le mois d'octobre est donc partiel (du 1er au 17).

Trois paliers se lisent dans ce tableau. En mars 2026, le mois des corrections SEO, du @graph Schema.org et du guide llms.txt, les impressions passent de 212 à 719. En avril, avec les articles qui s'accumulent, elles dépassent 2 000. En juin, le mois de la version anglaise, elles sont multipliées par plus de trois et atteignent un pic de 14 728 en août.

La page qui porte l'essentiel de cette visibilité est le guide llms.txt : environ 24 000 impressions en cumulant ses versions française et anglaise. C'est de loin la première page du site.

Ce que ça rapporte vraiment : des citations, pas des clics

124 clics pour 55 814 impressions, c'est un taux de clic d'environ 0,2 %. Pris isolément, le chiffre est décevant. Il devient intéressant quand on regarde qui génère ces impressions.

Sur environ 900 requêtes distinctes, 162 sont manifestement rédigées par des machines : de longues questions en langage naturel que des assistants IA envoient à Google pour le compte de leurs utilisateurs. Elles totalisent environ 2 700 impressions. 66 d'entre elles portent sur le GEO ou llms.txt, souvent avec une position moyenne entre 1 et 6, en anglais, français, allemand et espagnol.

Ces 162 requêtes ont généré zéro clic. C'est logique : l'assistant lit les résultats, en tire une réponse et la donne à l'utilisateur, qui ne visite jamais la page. La première requête du tableau est éclairante. Quelqu'un a demandé à son assistant de lui trouver une agence pour ce travail, et l'assistant est allé chercher la réponse sur Google, où OptimyCloud sortait vers la deuxième position.

Je ne peux pas prouver quel signal précis a conduit Gemini à retenir OptimyCloud. Ce que les données montrent, c'est que les assistants interrogent Google sur ce sujet et que le site figure en haut des résultats qu'ils consultent. Être dans cet ensemble de pages candidates est la condition pour être nommé dans la réponse. Le reste, c'est-à-dire le choix final du modèle, ne se mesure pas de l'extérieur.

Ce que j'en retiens, et les limites

Une étude de cas qui ne montre que les bons chiffres ne sert à rien. Voici ce qu'il faut garder en tête avant d'en tirer des conclusions.

Avec ces réserves, quatre leçons se dégagent.

• Publier des données de première main. La page la plus vue du site est un guide pratique qui répond à une question précise avec des exemples concrets, et c'est pour cela que nous y avons ajouté, en octobre 2026, nos propres chiffres de Search Console plutôt qu'une synthèse de ce qu'on lit ailleurs. Un moteur de réponse a besoin d'une source à citer ; un chiffre original en fait une.
• Déclarer des entités claires. Qui est l'auteur, quelle est l'organisation, quels services elle propose : le @graph Schema.org le dit de façon univoque, avec les mêmes identifiants sur toutes les pages.
• Laisser entrer les robots. Un robots.txt qui autorise explicitement les robots des IA, un llms.txt et un llms-full.txt qui leur donnent un résumé exploitable. C'est le minimum, et beaucoup de sites bloquent encore ces robots sans le savoir.
• Écrire dense en faits. Des dates, des chiffres, des configurations précises. Les passages qui répondent à une question en deux phrases vérifiables sont ceux qu'un assistant peut reprendre.