Engie.fr score 36/100. EDF 37/100. TotalEnergies 33/100. Des comparateurs fondés après 2015 captent 100% des requêtes transactionnelles énergie sur ChatGPT et Perplexity. Ce n'est pas une question de budget.
Les marques les plus connues des Français sont les moins visibles sur les IA. Résultat de 8 audits GEO sur les acteurs du secteur.
Scores calculés via le moteur GEO Corerank V5 — 22 signaux × 4 LLMs. Données mars 2026.
4 causes structurelles identifiées sur les 8 acteurs audités.
Les grandes infrastructures web des groupes énergétiques — Akamai, Cloudflare Enterprise — bloquent souvent GPTBot et PerplexityBot par défaut. Résultat : les LLMs n'ont jamais "ingéré" vos contenus récents. C'est le cas sur Engie.fr et EDF.fr.
Les pages offres énergie — tarifs gaz, électricité verte, biométhane — manquent quasi-systématiquement de balisage FAQPage, HowTo et Product schema. Selectra balisait ses pages comparatives avant 2020. Vous ne l'avez pas encore fait.
Les LLMs valident l'existence et la crédibilité d'une entité via Wikidata et Wikipedia. Les grands groupes énergie ont des fiches Wikidata mais avec des données manquantes ou obsolètes — filiales absentes, liens officiels cassés, secteurs mal catégorisés.
Un groupe comme Engie opère sur 12+ domaines (engie.fr, engie-solutions.fr, grdf.fr, storengy.fr…). Sans llms.txt centralisé et sans cocon sémantique structuré, les LLMs ne savent pas comment les entités du groupe se relient entre elles.
Quand vos prospects B2B posent ces questions à ChatGPT ou Perplexity, voici ce qu'ils obtiennent.
Priorisées par impact. Testées sur les acteurs du secteur.
Autoriser GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended. Sur les CDN Enterprise (Akamai, Cloudflare), configurer les règles WAF pour laisser passer ces user-agents spécifiques.
⚡ Impact : 8–15 pts en 2–4 semainesDéployer un schema Organization complet avec subOrganization pour chaque filiale, sameAs vers Wikidata/Wikipedia, founder, foundingDate, areaServed. Les LLMs valident l'entité et ses sous-entités.
⚡ Impact : crédibilité entité + citations groupeBaliser les questions clients réelles sur vos pages tarifs, offres entreprises, contrats multi-sites. Les LLMs extraient directement ces paires Q&A pour répondre aux requêtes de sélection.
⚡ Impact : +25 pts sur les requêtes transactionnellesCréer un llms.txt sur le domaine principal qui référence l'ensemble des entités du groupe : filiales, marques, domaines secondaires, expertises. Les LLMs disposent d'une carte complète du groupe.
⚡ Impact : couverture groupe sur 4 LLMsArticles HowTo structurés sur les requêtes à fort potentiel : "comment réduire sa facture énergie entreprise", "quelle solution décarbonation pour PME", "comparer fournisseurs énergie verte B2B".
⚡ Impact : requêtes longue traîne décision B2BEnrichir et synchroniser les fiches Wikidata pour le groupe et chaque filiale. Développer des partenariats éditoriaux avec médias spécialisés énergie pour augmenter les citations externes.
⚡ Impact : ancrage long terme dans les LLMs30 requêtes secteur × 4 LLMs. Benchmark concurrentiel. Score sur 100. Rapport PDF 12–15 pages.
Semaine 1robots.txt, schema groupe + filiales, llms.txt multi-domaines. Corrections prioritaires par impact.
Semaines 2–4Articles FAQ, guides comparatifs, pages offres optimisées. Contenus conçus pour être cités par les LLMs.
Mois 2–4Audit citation mensuel. Part de voix IA sur 30 requêtes. Ajustements selon évolution des LLMs.
Mois 6 & 12Score sur 100, concurrents qui vous devancent sur les LLMs, quick wins identifiés. En 24h.