Depuis quelques mois, une question revient dans les discussions SEO : avec l’essor du GEO (Generative Engine Optimization), assiste-t-on au retour des pratiques black hat ? La réponse est nuancée.
Non, le black hat SEO classique n’est pas de retour, mais de nouvelles pratiques manipulatoires émergent dans l’espace des réponses IA. L’empoisonnement de modèles, le « negative GEO », l’exploitation de failles encore non documentées…
Ces tactiques existent déjà, et elles représentent un risque réel pour les marques. Dans un environnement aussi mouvant, prendre des raccourcis peut compromettre des années de construction de réputation.
L’essentiel :
- Les stratégies durables restent la seule option viable à long terme
- La possibilité d’influencer les réponses de l’IA entraîne l’émergence de nouvelles pratiques manipulatoires.
- 250 documents suffisent à empoisonner un modèle de langage
- Les règles sont floues aujourd’hui, les sanctions arriveront demain
Quand le flou réglementaire ouvre une zone grise
Contrairement au SEO classique, le GEO évolue dans un environnement encore peu encadré. Google a passé vingt ans à affiner ses algorithmes, à documenter ses pénalités, à publier des guidelines. Les moteurs génératifs (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity…), eux, n’en sont qu’à leurs débuts.
Résultat : il n’existe aujourd’hui ni Search Console pour les réponses IA, ni alerte claire en cas de manipulation, ni procédure standard pour signaler un problème. Cette absence de règles strictes crée un terrain propice aux dérives.
Comme le souligne Benjamin Beinard dans Leptidigital, “ce flou réglementaire ouvre une zone grise… que certains exploitent déjà”.
Le parallèle avec les débuts du SEO est frappant :
| SEO classique (années 2000) | GEO (2025-2026) | |
| Réseaux de liens artificiels | Réseaux de contenus trompeurs | |
| Failles algorithmiques exploitées | Failles d’entraînement des modèles | |
| Pénalités a posteriori (Panda, Penguin) | Sanctions encore à venir |
L’histoire nous enseigne une chose : les raccourcis finissent presque toujours par coûter cher.
L’empoisonnement des modèles, un phénomène déjà documenté
L’une des pratiques les plus inquiétantes porte un nom : l’AI poisoning, ou empoisonnement des données.
Des travaux menés par Anthropic en octobre 2025 ont révélé une réalité troublante. Il suffirait d’environ 250 documents malveillants pour influencer durablement le comportement d’un modèle de langage, quelle que soit sa taille.
Sciences et Avenir précise d’ailleurs que ces 250 documents représentent 0,00001 des données d’entraînement.
(Source : https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison)
Comment fonctionne l’AI poisoning ?
Il ne s’agit pas d’un piratage au sens classique, mais d’un mécanisme bien plus subtil :
- Création de contenus volontairement biaisés ou mensongers
- Diffusion massive sur des plateformes ouvertes (forums, sites UGC, faux blogs)
- Insertion de signaux déclencheurs discrets dans les textes
- Réutilisation de ces signaux dans des prompts pour forcer certaines réponses
Le résultat ? Des réponses qui semblent naturelles, crédibles… mais qui reposent sur des informations délibérément faussées.
Nous avions d’ailleurs analysé ce phénomène dans notre article sur l’expérience Ahrefs, qui montrait comment une marque fictive avait réussi à tromper la plupart des IA génératives en quelques semaines seulement.
“Negative GEO” : quand les marques deviennent des cibles
Pour une marque, le risque n’est pas anecdotique. Imaginez qu’un prospect demande à ChatGPT ou Perplexity :
“Quels sont les meilleurs outils dans ce secteur ?”
Si la réponse :
- Omet votre marque
- Minimise vos fonctionnalités
- Suggère un problème de conformité inexistant
L’impact peut être immédiat sur la perception, la confiance et les ventes.
Nos experts SEO en interne notent que : “Les risques associés à ces pratiques incluent perte d’autorité, pénalisation implicite par les moteurs, ou associations négatives de marque dans les réponses générées.”
Et contrairement au SEO traditionnel, il n’existe aujourd’hui aucun moyen simple de détecter ces manipulations. La surveillance repose sur l’observation manuelle, les tests répétés et le suivi constant de votre réputation de marque dans les réponses IA. L’expérience Ahrefs l’a d’ailleurs démontré : l’article Medium (qui réfutait certains mensonges avant d’en glisser d’autres) a été la source la plus citée par les IA. Reddit, Medium, Quora… Ces plateformes ouvertes sont perçues comme « crédibles » par les modèles, même quand elles véhiculent de fausses informations.
Faut-il parler de « retour du black hat » ?
Pas vraiment. Ce qui émerge aujourd’hui n’est pas un retour du black hat SEO des années 2000, mais l’apparition de comportements borderline dans l’espace des réponses IA.
Les tactiques ne sont pas les mêmes :
- Pas de keyword stuffing ni de cloaking
- Pas de réseaux de liens factices
- Mais des tentatives d’influence massive de signaux pour faire apparaître ou exclure certains contenus sans pertinence réelle
Ces pratiques sont encore marginales en 2026, mais elles attirent l’attention parce que les grandes IA génératives n’ont pas encore de règles publiques aussi strictes que celles de Google.
La tentation existe. Certains pourraient se dire : “Si c’est possible et non sanctionné, pourquoi ne pas en profiter ?”
C’est exactement le raisonnement qui dominait les débuts du SEO… avant les mises à jour Panda et Penguin. Et on connaît la suite.
Pourquoi les approches white hat restent indispensables
Dans un environnement aussi mouvant et incertain que le GEO, le fait de prendre des risques inconsidérés peut compromettre des années de construction de marque.
Voici pourquoi les stratégies durables semblent être les seules viables à long terme.
1. Les modèles évoluent vite, les pénalités aussi
Les LLMs apprennent en continu. Ce qui fonctionne aujourd’hui peut être détecté et sanctionné demain. OpenAI, Anthropic et Google investissent massivement dans la détection des manipulations.
2. Votre réputation est en jeu
Contrairement à un site pénalisé par Google (qu’on peut parfois « nettoyer »), une marque associée à de fausses informations dans les réponses IA peut voir sa crédibilité durablement entachée.
3. Le GEO repose sur la confiance
Les moteurs génératifs privilégient les sources fiables, structurées et cohérentes. Jouer avec les failles, c’est prendre le risque d’être exclu des citations futures.
4. Les stratégies white hat fonctionnent
Pour Benjamin Beinard, la meilleure solution est de “produire des contenus factuels, sourcés et structurés ; répondre clairement aux questions que se posent les utilisateurs ; surveiller régulièrement les réponses génératives liées à votre marque. Autrement dit : faire du SEO de qualité… mais pensé pour la logique des réponses, pas seulement pour le ranking.”
Les fondamentaux d’un GEO sain et durable
Bonne nouvelle ! Il existe des leviers concrets, accessibles dès aujourd’hui, même sans expertise technique avancée.
✅ Combler chaque vide informationnel avec du contenu officiel
Créez une FAQ qui indique clairement ce qui est vrai et ce qui est faux. Utilisez des formulations directes et ajoutez du balisage schema.org. Incluez systématiquement des dates et des chiffres.
✅ Revendiquer des superlatifs spécifiques, pas génériques
Ne dites pas “nous sommes les meilleurs”. Concentrez-vous sur “le meilleur pour [cas d’usage précis]” ou “le plus rapide sur [indicateur spécifique]”.
✅ Surveiller les mentions de votre marque
Mettez en place des alertes sur le nom de votre marque ainsi que sur des termes comme “analyse approfondie”, “avis”, “dossier”, “buzz”.
✅ Tester régulièrement ce que disent les LLMs à votre sujet
Chaque modèle d’IA utilise des données différentes. Posez la question à ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity : “Que savez-vous de [Votre marque] ?”
✅ Structurer vos contenus pour l’IA
Dates, chiffres, sources, hiérarchie claire. Les IA préfèrent une réponse détaillée à une absence de réponse. Si vous ne fournissez pas une version officielle claire, elles en inventeront une ou récupéreront le post Reddit le plus convaincant.
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