#6 - NextEdu Insights - L'orientation à l'ère des LLM et du Generative Engine Optimization (GEO)

Bienvenue dans ce 6ème numéro de NextEdu Insights. Un hors-série de rentrée à quelques jours de la reprise, dédié à l’usage des LLM par les étudiants. Un bouleversement des pratiques d’orientation… et une adaptation nécessaire de la part des écoles !

🎓​ La révolution silencieuse de l’orientation

L’orientation scolaire et universitaire traverse une révolution silencieuse mais fondamentale. En 2024, une étude menée par le Pôle Universitaire Léonard de Vinci nous apprenait que 99% des étudiants utilisent les IA génératives, dont 92% de manière régulière. Cette même année, un rapport d’EducationDynamics indiquait que 37% d’entre eux s’en servent spécifiquement pour rechercher des informations sur les établissements d’enseignement, mais il y a fort à parier que ce chiffre est largement sous-estimé… Bref, nous assistons à la naissance d’un nouveau paradigme : l’orientation augmentée par l’IA.

Cette transformation va bien au-delà d’une simple évolution technologique. Elle redéfinit fondamentalement la manière dont les futurs étudiants découvrent, évaluent et choisissent leur parcours académique. Pour les professionnels de l’orientation et les établissements d’enseignement supérieur, cette mutation représente à la fois une menace existentielle et une opportunité majeure de réinventer leurs pratiques.

À cela s’ajoute la situation particulière de la France : nous sommes l’un des tous derniers pays à ne pas avoir encore la fonctionnalité AI Overviews déployée de la part de Google. Le moteur de recherche dominant a en effet décidé de ne plus être qu’un moteur d’indexation de contenus mais d’être un moteur de réponse généralisée déterminée à partir du contenu indexé. Le contenu ainsi généré par l’IA occupe plus des deux tiers du volume occupé par la page des résultats, réduisant les taux de clics de 70 à 90% : 

Il ne s’agit plus seulement d’adapter la politique marketing de son institution à l’essor du GEO mais aussi de savoir transformer totalement la manière dont les équipes marketing utilisaient le SEO et le SEA pour se faire connaître de la part des candidats.

Au moment où la concurrence entre les établissements n’a jamais été aussi forte et que les enjeux démographiques font peser une pression baissière sur les effectifs des Grandes Ecoles, ne pas adapter de politique GEO en 2025 constituerait une erreur fondamentale. 

PS : pour des questions de simplicité, nous utilisons l’acronyme GEO (Generative Engine Optimization) mais cela ne fait pas l’objet d’une réelle norme. Nous parlions d’AI-SEO dans une publication précédente. Et si au fond, cela relevait toujours du SEO… mais sous la signification de Search Everywhere Optimization ? 

🔎​ La fin de l’orientation traditionnelle : vers un nouveau paradigme

Le modèle traditionnel d’orientation fondé uniquement sur les salons étudiants, les brochures institutionnelles et les recherches Google classiques appartient désormais au passé. À ce triptyque s’ajoute clairement l’orientation par l’IA.

Les chiffres compilés par Bain révèlent une transformation radicale des usages dans les pays où Google a déployé AI Overviews :

• 60% des recherches se terminent désormais sans clic vers un site externe, les utilisateurs obtenant leurs réponses directement via les AI Overviews. 

• 80% des consommateurs s’appuient sur les résultats « zero-click » dans au moins 40% de leurs recherches.

• Les requêtes sur les plateformes IA font désormais en moyenne 10-11 mots contre 2-3 sur Google traditionnel.

Cette évolution s’accompagne d’une sophistication des questions posées. À titre d’exemple, reprenons le schéma de recherche classique d’un étudiant cherchant un master en finance. 

Là où un étudiant recherchait autrefois « master finance Paris », il demande maintenant à ChatGPT : « Quel master en finance quantitative à Paris offre les meilleures débouchés en trading, avec des cours le soir pour les professionnels en activité ? »

Parcours de recherche traditionnel avec Google :

1. L’étudiant tape « master finance Paris » sur Google

2. Consulte plusieurs sites d’universités et d’écoles depuis les résultats

3. Compare les programmes entre différents établissements

4. Finit par demander des informations ou candidater aux formations sélectionnées

Parcours de recherche piloté par l’IA :

1. L’étudiant demande « Quel master en finance à Paris conviendrait le mieux à un étudiant ayant une licence en mathématique ? »

2. Reçoit une réponse conversationnelle complète citant 2-3 programmes spécifiques

3. L’étudiant poursuit : “Je souhaite m’orienter en finance de marché et j’aimerais travailler à Londres ?”

4. Reçoit une seconde réponse conversationnelle complète citant 2-3 programmes similaires ou différents au précédent 

5. Peut ou non visiter les sites des établissements recommandés pour approfondir sa réflexion

6. Prend ses décisions basées sur les informations synthétisées par l’IA ainsi que d’autres sources, avant de candidater aux formations recommandées

Pour l’orientation, cette transformation signifie que les futurs étudiants prennent de plus en plus de décisions cruciales basées sur des informations synthétisées par l’IA, avant même de visiter les sites institutionnels. Les établissements qui ne maîtrisent pas leur présence dans ces réponses IA risquent tout simplement de devenir invisibles.

💥​ GEO vs SEO : une révolution pour l’enseignement supérieur

L’éducation est un des premiers cas d’usage des agents IA. Les données d’OpenRouter, un « one stop shop » permettant d’interagir avec des modèles d’IA le montre très clairement : à partir du début des vacances d’été, l’usage de ces outils décline totalement :

La conclusion est claire : lorsque les étudiants sont en vacances, le niveau d’usage des agents IA chute drastiquement… De quoi souligner l’importance de l’usage éducatif de l’IA ! 

Comprendre les différences fondamentales

Le Generative Engine Optimization (GEO) ne remplace pas le SEO, il l’étend et le dépasse :

SEO traditionnel = viser le classement Google, générer du trafic qualifié, miser sur backlinks, autorité de domaine et optimisation technique.

GEO = optimiser pour l’IA, apparaître dans les réponses génératives, structurer l’information pour un alignement parfait avec les questions des utilisateurs.

👉 Parmi les Grandes Ecoles, les marques les plus puissantes resteront avantagées.
👉 Mais la montée des agents conversationnels valorise désormais la qualité plutôt que le simple budget marketing des écoles.

Résultat : les écoles du top 10 à 25 qui comptent investir sérieusement dans le GEO ont une carte à jouer.

En résumé :

• 2020-2025 sonnait la victoire du marketing agressif et des fonds sur-dotés.

• 2025-2030 signe le retour en force de la qualité, de l’expertise et de l’autorité de marque.

Les critères à maîtriser pour briller en GEO

Pour réussir en GEO, les établissements d’enseignement supérieur partent avec un avantage naturel.

• Autorité et crédibilité : grâce aux critères E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), portés par leurs accréditations, leur recherche et leur reconnaissance académique.

• Contenu exhaustif : leurs descriptifs de programmes, analyses et données de carrière correspondent au format privilégié par les IA.

• Alignement question-réponse : les interrogations des étudiants collent parfaitement aux requêtes complexes traitées par les LLM, à condition que les sites soient structurés en ce sens.

⚠️​ Attention : chaque LLM applique ses propres critères d’évaluation du contenu.

​⭐​ Comment briller sur les LLM et mesurer ses efforts GEO ?

Chaque plateforme IA a ses propres règles de sourcing : les maîtriser est essentiel pour rester visible en 2025. En voici deux exemples :

Google AI Overviews : l’autorité structurée

• Privilégie le contenu hiérarchisé (H1, H2, H3, listes, FAQ) et les données structurées (Schema.org).

• Récompense les domaines à forte autorité (avantage aux grandes marques).

• Favorise les pages récentes : mises à jour <30 jours = 3,2x plus de citations (Superprompt).

• Les réponses directes en ouverture sont 67% plus citées.

Pas encore actif en France, mais incontournable pour anticiper le choc à venir.

ChatGPT (OpenAI) : la synthèse smart

• Combine ses données d’entraînement avec de la navigation web en direct.

• Valorise le format Q&A naturel, le contexte riche et la cohérence sémantique.

• Les exemples concrets et dates de mise à jour augmentent la visibilité.

De la même manière, chaque plateforme dispose de ses propres indicateurs de performance :

Google AI Overviews

• % de requêtes où votre contenu apparaît.

• Position dans les snippets (top 1-3 sources).

• CTR généré depuis l’Overview.

ChatGPT et Claude

• Fréquence de citation dans les réponses.

• Qualité du contexte (positive, neutre ou négative).

• Tests A/B avec différentes formulations de contenu.

Un exemple parlant…

Nous avons demandé à notre alternant qui préparera les concours AST2 l’an prochain quelles étaient ses questions récemment posées aux LLM à propos des Grandes Ecoles. Celui-ci est actuellement en BUT à l’UVSQ (Vélizy-Rambouillet) et souhaite poursuivre son PGE en alternance.

Dernière question posée de sa part aux IA : « Quelles sont les Grandes Ecoles de commerce où il est possible de faire une première année en alternance et de partir en césure l’année qui suit ? ».

On réalise donc que les sites de l’IESEG, de SKEMA, de KEDGE et d’Audencia ne sont pas structurés pour qu’OpenAI puisse répondre à cette requête. Dans ce cas de figure, la recommandation du LLM est donc claire, filer à MBS ou à l’ISTEC :

Quel plan pour attaquer le GEO en 2025-2026 ?

Avec +527 % de trafic IA entre janvier et mai 2025 (SearchEngineLand), le GEO n’est plus une option mais une condition de survie pour l’enseignement supérieur. Les acteurs qui s’y engagent dès maintenant prendront une avance décisive.

Feuille de route express :

• Phase 1 (0-30j) : audit & Diagnostic pour tester votre visibilité dans ChatGPT, Claude, Perplexity via des prompts candidats ; utiliser des outils dédiés.

• Phase 2 (30-60j) : optimisation technique pour implémenter les données structurées, reformater les pages programmes en mode GEO (Q/R, chiffres, données détaillées).

• Phase 3 (60-90j) : expansion stratégique pour renforcer votre présence sur les sources tierces que scrutent les LLM (Reddit, Wikipedia, YouTube, Quora…), en respectant les règles pour éviter toute sanction.

Bref, à l’instar de toutes les transformations, les premières écoles à s’attaquer à ce chantier prendront une longueur d’avance inestimable. À l’inverse, ceux qui tardent risquent l’invisibilité totale dans l’écosystème de recherche de demain…

Comme évoqué au début, ce ne sont plus forcément les plus gros budgets qui s’imposent dans les recommandations des LLM mais tout simplement ceux qui ont cette capacité à structurer l’information de manière claire… NextEdu peut vous accompagner dans la mise en place de cette stratégie GEO.

Merci d’avoir lu cette newsletter, et à bientôt !

Hugo & Mehdi