Consultant SEO freelance à Paris,
pour Google ET pour les IA.

En combinant SEO classique et GEO (Generative Engine Optimization). Les deux partagent l'essentiel des bonnes pratiques (contenu structuré, schema.org, autorité), mais divergent sur quelques points. Concrètement, les LLM préfèrent des passages auto-suffisants citables, des FAQ avec réponses de 80-150 mots, des sources nommées explicitement, et un fichier llms.txt à la racine. Sur ce site même, j'applique les deux logiques en parallèle : c'est ma référence pour vous montrer que ça fonctionne.

Un audit démarre à 490 €, une mission de structuration à 3 000 €, un accompagnement mensuel à 690 € par mois. L'audit SEO complet (technique, contenu, backlinks, AI Overviews) est livré sous 5 jours. La mission de structuration couvre la refonte d'arborescence, l'optimisation de 10 à 30 pages clés, le schema.org, le llms.txt et la configuration Search Console. Le montant exact dépend du nombre de pages et de l'état de départ, il est fixé lors de l'audit express gratuit. Pas de durée minimum imposée sur l'accompagnement, vous pouvez sortir à tout moment.

Entre 4 semaines et 6 mois selon le type de requête : SEO local rapide, requêtes nationales plus longues, AI Overviews entre les deux. Sur le SEO local Paris ("consultante automatisation Paris", "créateur site internet Île-de-France") : 4 à 8 semaines pour les premières positions top 10. Sur les requêtes nationales ("consultant SEO TPE", "freelance Next.js France") : 3 à 6 mois pour des résultats stables. Sur les AI Overviews et la citation par ChatGPT/Perplexity : 6 à 12 semaines, plus rapide qu'on ne le croit car les LLM crawlent plus souvent que Google.

Beaucoup d'agences SEO parisiennes facturent 1 500-3 000 €/mois pour produire 4 articles de blog optimisés Surfer/Yoast, sans toucher à l'architecture technique du site ni à la stratégie GEO. C'est rentable pour elles mais ça ne fait plus bouger les positions en 2026. Mon approche est différente : audit technique d'abord (Core Web Vitals, schema, hreflang, llms.txt), puis architecture topique (clusters, anti-cannibalisation), puis contenu calibré pour Google ET les LLM. Moins d'articles, mieux ciblés, qui rankent vraiment.

Next.js livre par défaut un terrain SEO propre : pré-rendu statique (Google n'a pas à exécuter le JS), images optimisées, métadonnées dynamiques par page, sitemap.xml automatique. Le SEO technique avancé sur Next.js consiste à : tagger correctement le schema.org par page (Product, Service, FAQPage, BreadcrumbList), gérer le hreflang multilingue, configurer les Core Web Vitals (LCP < 2,5 s, INP < 200 ms, CLS < 0,1), bloquer ou whitelister les bons crawlers, et publier un llms.txt pour les moteurs LLM. Sur un site WordPress, ce travail est plus long : il faut composer avec le thème et les extensions.

Oui : Ahrefs pour la recherche keywords + backlinks + content gap, Search Console pour le suivi quotidien des positions et de la santé technique, Screaming Frog pour les audits techniques en profondeur, GA4 pour la mesure du trafic et des conversions, Looker Studio pour les dashboards client. Pour la veille AI Overviews, j'utilise une combinaison de monitoring manuel + outils dédiés (Otterly, Peec) sur les requêtes business critiques.

Oui, c'est devenu un pilier de mon offre. Les AI Overviews de Google affichent des extraits issus de pages qui combinent : autorité de domaine, contenu structuré (Schema FAQPage et HowTo), passages auto-suffisants de 80-200 mots, sources nommées, freshness (date de dernière mise à jour). Mon protocole comprend : audit des requêtes éligibles, restructuration des pages clés en "chunks citables", schema.org enrichi, surveillance des résultats hebdo. Premiers résultats en 6 à 12 semaines.