geo-seo-claude : Optimisez votre site pour les moteurs de recherche IA avec Claude Code

Le SEO traditionnel consiste à se positionner dans Google. L’optimisation pour les moteurs génératifs — GEO — consiste à être cité par ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini. Ce sont deux problèmes différents, et la plupart des sites web ne sont pas conçus pour les deux.

geo-seo-claude de Zubair Trabzada est un plugin de compétences open source pour Claude Code qui effectue un audit GEO + SEO complet sur n’importe quel site web à l’aide de 13 sous-compétences spécialisées et de 5 agents d’analyse parallèles. Vous l’invoquez depuis la ligne de commande, il récupère et analyse votre site, puis génère des scores exploitables accompagnés d’un rapport PDF professionnel que vous pouvez remettre directement à un client.

Ce guide couvre ce que fait l’outil, comment l’installer et ce que chaque sous-compétence vérifie réellement.

Pourquoi le GEO n’est plus facultatif

Les chiffres qui justifient toute cette catégorie d’outils :

Les moteurs de recherche IA ne crawlent pas et ne classent pas les pages comme Google. Ils récupèrent des informations à partir de leurs données d’entraînement et de leurs capacités de navigation web, puis synthétisent des réponses. Pour apparaître dans ces réponses, votre contenu doit être citable — structuré, factuel, autonome et accessible aux robots d’exploration IA. La plupart des sites web échouent sur au moins trois de ces critères.

geo-seo-claude diagnostique exactement où vous échouez et vous indique comment y remédier.

Ce qu’est l’outil

geo-seo-claude est un plugin de compétences pour Claude Code — une collection de fichiers markdown qui étendent les commandes slash de Claude Code. Une fois installé, vous exécutez /geo audit et l’outil orchestre 13 sous-compétences et 5 agents parallèles pour analyser un site web cible de bout en bout.

Le résultat est un score GEO composite, des analyses section par section, et soit un rapport markdown, soit un PDF complet avec des graphiques, des jauges de score et un plan d’action priorisé.

Le dépôt en un coup d’œil

geo-seo-claude/
├── skills/          # 13 fichiers markdown de sous-compétences spécialisées
├── agents/          # 5 agents d'analyse parallèles
├── examples/        # Exemples de sorties de rapports
├── install.sh       # Installateur en une commande macOS/Linux
└── install-win.sh   # Installateur Windows (Git Bash)

Licence : MIT
Prérequis : Python 3.8+, Claude Code CLI, Git

Installation

macOS / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude/main/install.sh | bash

Windows (Git Bash)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude/main/install-win.sh | bash

Installation manuelle

git clone https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude.git
cd geo-seo-claude
bash install.sh

L’installateur copie les fichiers de compétences et d’agents dans ~/.claude/skills/geo/ et configure un environnement virtuel Python dédié dans ~/.claude/skills/geo/.venv/. Votre Python système n’est jamais touché — l’outil référence directement le venv.

Après l’installation, redémarrez Claude Code et les commandes /geo sont disponibles dans n’importe quel projet.

Les 12 commandes principales

Chaque commande peut fonctionner de manière autonome ou dans le cadre de l’orchestration complète /geo audit. L’exécution de l’audit active les 13 sous-compétences en parallèle via le système de sous-agents de Claude, de sorte que l’analyse complète prend à peu près le même temps qu’une seule sous-compétence.

Analyse approfondie : les 13 sous-compétences

1. geo-audit — l’orchestrateur

La sous-compétence maîtresse. Elle lance 5 agents d’analyse parallèles — couvrant la visibilité IA, l’optimisation de plateforme, le SEO technique, la qualité du contenu et le schéma — puis agrège leurs scores en un score GEO composite sur 100. C’est ce que /geo audit appelle.

2. geo-citability — vos contenus peuvent-ils être cités par l’IA ?

C’est la sous-compétence la plus importante pour la visibilité GEO pure. Elle analyse vos blocs de contenu selon les schémas spécifiques que les modèles d’IA ont tendance à citer.

Les recherches de la documentation de l’outil montrent que les passages optimaux cités par l’IA partagent ces caractéristiques :

• 134 à 167 mots — assez long pour être substantiel, assez court pour être reproduit
• Autonome — le passage a du sens sans le contexte environnant
• Riche en faits — inclut des statistiques, des entités nommées, des dates ou des affirmations vérifiables
• Réponse à une question — répond directement à une requête utilisateur probable

geo-citability score chaque bloc de contenu majeur sur ces dimensions et signale les sections qui nécessitent une restructuration.

3. geo-crawlers — les robots IA sont-ils autorisés ?

De nombreux sites web bloquent les robots d’exploration IA sans le savoir, soit par des règles robots.txt trop larges, soit en bloquant des user-agents qui n’étaient pas des robots IA au moment où les règles ont été écrites.

La sous-compétence vérifie robots.txt pour plus de 14 user-agents de robots d’exploration IA, dont :

GPTBot          (OpenAI)
ClaudeBot       (Anthropic)
PerplexityBot   (Perplexity)
Google-Extended (Google AI Overview)
Applebot        (Apple)
CCBot           (Common Crawl)

Elle génère le statut autoriser/refuser par robot et produit les règles robots.txt corrigées à ajouter.

4. geo-llmstxt — le nouveau standard de cartographie pour l’IA

llms.txt est un nouveau standard volontaire (analogue à robots.txt mais pour guider les systèmes IA plutôt que de les bloquer). Un fichier llms.txt à la racine de votre domaine indique aux robots d’exploration IA ce que fait votre site, quelles pages sont faisant autorité et comment le contenu est organisé.

geo-llmstxt vérifie si votre site dispose de ce fichier, évalue sa qualité s’il existe et génère une version correcte adaptée à la structure de votre domaine.

5. geo-brand-mentions — autorité là où l’IA cherche

Les modèles de langage IA développent une connaissance des marques principalement à travers les plateformes sur lesquelles ils sont entraînés. Une marque avec une forte présence sur YouTube, Reddit, Wikipedia, LinkedIn et Quora est bien plus susceptible d’être recommandée par une IA qu’une marque qui n’existe que sur son propre domaine.

geo-brand-mentions rapporte que la présence de marque sur les plateformes citées par l’IA est corrélée 3 fois plus fortement avec la visibilité IA que les backlinks traditionnels. La sous-compétence analyse :

• YouTube (contenu vidéo et autorité de la chaîne)
• Reddit (discussions communautaires et recommandations)
• Wikipedia (présence encyclopédique)
• LinkedIn (autorité professionnelle)
• Quora (citations en questions-réponses)
• 7+ plateformes supplémentaires

Résultat : score de présence par plateforme et liste priorisée des plateformes à cibler.

6. geo-platform-optimizer — chaque moteur IA a ses propres exigences

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews et Claude récupèrent et présentent chacun les informations différemment. Ce qui fonctionne bien pour l’un peut ne pas se traduire pour l’autre.

geo-platform-optimizer génère des recommandations spécifiques à chaque plateforme pour chaque moteur de recherche IA majeur, couvrant les préférences de format de contenu, les signaux d’autorité que chaque plateforme pondère le plus et les exigences techniques propres à ce moteur.

7. geo-schema — données structurées pour la découverte par l’IA

Le balisage de schéma JSON-LD est l’un des signaux les plus clairs qu’un site peut envoyer aussi bien aux moteurs de recherche traditionnels qu’aux systèmes IA. La sous-compétence audite l’implémentation de schéma existante selon les standards actuels, vérifie les champs obligatoires manquants et génère le balisage corrigé pour :

• Organization
• Article / BlogPosting
• BreadcrumbList
• FAQPage
• HowTo
• Product

8. geo-technical — les fondations SEO

Le GEO ne remplace pas le SEO technique — il s’appuie dessus. geo-technical vérifie les Core Web Vitals, l’exploration, la compatibilité mobile, les balises canoniques, HTTPS et la vitesse de page. Un site qui échoue sur les fondamentaux obtiendra de mauvais scores de visibilité IA quelle que soit la qualité du contenu.

9. geo-content — E-E-A-T et qualité du contenu

L’Expérience, l’Expertise, l’Autorité et la Fiabilité (E-E-A-T) est le cadre que Google utilise pour évaluer la qualité du contenu, et les modèles IA ont internalisé des critères similaires à travers leur entraînement. geo-content évalue votre contenu selon ces signaux : signatures d’auteur et accréditations, citations de sources primaires, signaux de précision factuelle, fraîcheur du contenu et profondeur versus contenu superficiel.

10. geo-report — markdown prêt pour le client

Agrège les sorties de toutes les sous-compétences dans un rapport markdown structuré organisé par score, priorité et effort d’implémentation. Utile pour la documentation interne ou le transfert de développeur.

11. geo-report-pdf — livrables professionnels

Génère une version PDF du rapport avec des composants visuels :

• Jauge de score (0–100) avec bandes de couleur
• Graphiques en barres par catégorie de sous-compétence
• Visualisation de l’état de préparation par plateforme
• Tableaux de priorité en couleur
• Plan d’action priorisé avec estimations d’effort

Conçu pour être remis directement à un client ou téléchargé dans un système de gestion de projet.

12. geo-prospect — développement commercial

Analyse le site web d’un client potentiel et génère un rapport de lacunes formaté comme un document de vente. Utile pour les agences qui proposent des services GEO.

13. geo-compare — suivi avant/après

Compare deux instantanés d’audit ou deux URL côte à côte. Utile pour suivre l’amélioration dans le temps ou faire un benchmark par rapport à un concurrent.

À quoi ressemble une sortie d’audit

Une exécution typique de /geo audit sur un blog de taille moyenne produit une sortie structurée comme suit :

Score GEO : 61/100

Visibilité IA :       58/100  ⚠
Citabilité :          55/100  ⚠  — 3 des 12 blocs de contenu sont prêts à être cités
Robots d'exploration : 90/100  ✓  — ClaudeBot et PerplexityBot sont bloqués
llms.txt :             0/100  ✗  — Aucun llms.txt trouvé
Mentions de marque :  45/100  ⚠  — Aucune présence YouTube ou Reddit détectée
Spécifique plateforme : 62/100  ⚠

SEO Technique :       78/100  ✓
Balisage schéma :     40/100  ⚠  — Schema Article manquant sur 8 articles
Contenu (E-E-A-T) :  70/100  ✓

Top 3 des priorités :
1. Débloquer ClaudeBot et PerplexityBot dans robots.txt  [15 min]
2. Créer llms.txt  [30 min]
3. Restructurer 9 blocs de contenu pour la citabilité  [2–4 heures]

La version PDF restitue cela sous forme de tableau de bord visuel avec des estimations d’effort d’implémentation pour chaque recommandation.

Pour qui est cet outil

Agences : L’outil est explicitement positionné pour les missions de conseil GEO à 2 000–12 000 $/mois. La sous-compétence de rapport PDF produit des livrables clients sans travail de mise en forme supplémentaire.

Équipes marketing : Effectuez des audits sur votre propre domaine tous les trimestres pour suivre la visibilité IA à mesure que la part de recherche IA augmente.

Créateurs de contenu et blogueurs : La sous-compétence de citabilité seule vaut le temps d’installation — la plupart des contenus sont structurés pour les lecteurs humains, pas pour la citation IA, et l’écart est plus grand que la plupart des gens ne le pensent.

Développeurs construisant des outils SEO : L’architecture modulaire de sous-compétences est propre et extensible sous licence MIT. Chaque sous-compétence est un fichier markdown autonome avec une interface bien définie.

Le contexte plus large : GEO vs SEO

Il convient d’être clair sur ce qu’est cet outil et ce qu’il n’est pas.

Le SEO traditionnel optimise pour les algorithmes de classement — dérivés de PageRank, correspondance de mots-clés, graphes de backlinks. Les signaux sont bien compris et l’outillage est mature.

Le GEO optimise pour une sortie différente : la citation dans des réponses génératives. Les signaux sont moins établis, mais les premières recherches (y compris les travaux reflétés dans cet outil) pointent vers un ensemble cohérent de facteurs : structure de citabilité, accès des robots d’exploration IA, autorité de plateforme et découverte assistée par schéma.

Les deux disciplines se recoupent considérablement. Un site techniquement solide avec du contenu E-E-A-T élevé et un balisage de schéma correct se comportera raisonnablement bien sur les deux. Mais les spécificités diffèrent suffisamment pour que des outils GEO dédiés — comme geo-seo-claude — soient véritablement utiles plutôt que redondants.

Commencer

Le dépôt est sur github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude. L’installation prend moins de cinq minutes sur tout système avec Python 3.8+ et le CLI Claude Code.

# Installer
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude/main/install.sh | bash

# Lancer votre premier audit
/geo audit https://votresite.com

L’audit complet d’un site web typique se termine en 2 à 4 minutes. Le rapport PDF est sauvegardé dans votre répertoire de travail courant.