L’analyse de Catalyst AEO s’articule autour d’une question de plus en plus pertinente pour les spécialistes du marketing B2B : lorsqu’un acheteur ouvre ChatGPT et demande quels fournisseurs d’une catégorie méritent d’être pris en considération, l’entreprise apparaît-elle dans la réponse ?

Le rapport Answer Economy de G2, publié en avril 2026, a révélé que 51 % des acheteurs de logiciels B2B commencent désormais leur processus d’achat dans un chatbot d’IA plutôt que dans un moteur de recherche traditionnel, contre 29 % 12 mois plus tôt (Source : G2). La même enquête menée auprès de 1 076 décideurs a montré que 69 % avaient finalement choisi un fournisseur différent de celui qu’ils envisageaient initialement, parce que le chatbot les avait orientés ailleurs.

Catalyst a construit sa pratique d’optimisation des moteurs de réponse (AEO) et d’optimisation des moteurs génératifs (GEO) autour de cette évolution. Le programme s’adresse aux entreprises B2B dont le trafic organique stagne alors que les acheteurs potentiels utilisent de plus en plus ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini pour leurs recherches. Ses cinq principales fonctionnalités sont un audit gratuit des citations, une stratégie d’autorité d’entité, des tableaux de bord de suivi en direct, une garantie de part de citations et une exécution par un opérateur senior.

Points clés

• Catalyst AEO se concentre sur l’autorité d’entité et la part de citations plutôt que sur les classements traditionnels par mots-clés.
• Le Citation Audit gratuit examine 25 requêtes sur quatre moteurs d’IA et livre ses résultats sous 48 heures.
• Les tableaux de bord en direct sont mis à jour chaque semaine au lieu d’être fournis sous la forme de rapports PDF trimestriels.
• Le programme comprend une garantie écrite d’au moins 40 % de part de citations après six mois.
• Catalyst affirme que Rise a augmenté de 860 % ses sessions sur Gemini et influencé plus de 8 millions de dollars de pipeline.

Ce que fait Catalyst AEO

L’AEO, ou optimisation des moteurs de réponse, consiste à faire citer, reprendre et recommander une marque dans les réponses générées par l’IA avant même qu’un acheteur ne visite le site de l’entreprise. Catalyst présente l’AEO comme une discipline distincte de l’optimisation traditionnelle pour les moteurs de recherche, car les données d’entrée et les systèmes d’évaluation diffèrent.

Les moteurs de recherche traditionnels comme Google classent les pages à partir de signaux associés à l’autorité du domaine. Les moteurs génératifs sélectionnent les sources en fonction de l’autorité d’entité : leur compréhension de ce qu’est une entreprise, de la catégorie à laquelle elle appartient et de sa capacité à constituer une réponse crédible à une question précise.

Cette distinction aide à comprendre pourquoi des entreprises très bien classées dans les moteurs de recherche peuvent rester absentes des réponses générées par l’IA. Les signaux qui les ont aidées à se positionner dans la recherche traditionnelle ne sont pas nécessairement ceux qu’utilisent les modèles génératifs pour sélectionner leurs sources. Pour les équipes qui évaluent ce canal, l’AEO relève donc à la fois de la mesure, du contenu et de la recherche : la question n’est pas seulement de savoir si une page est bien classée, mais aussi si l’entreprise est représentée dans les réponses aux requêtes de ses acheteurs. L’approche en cinq volets de Catalyst vise à combler cet écart.

1. Un audit gratuit de 25 requêtes de citations sur quatre moteurs

Le point d’entrée de Catalyst est un audit gratuit des citations réalisé en 48 heures. L’entreprise cartographie 25 requêtes à forte intention d’achat sur ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini, puis mesure la part de citations du client par rapport à trois concurrents désignés pour chaque requête.

L’audit comprend :

• Vingt-cinq requêtes à forte intention d’achat sélectionnées à partir du langage de la catégorie plutôt que de termes liés à la marque.
• Une couverture des quatre principaux moteurs d’IA au lieu d’un instantané fourni par un seul modèle.
• Une analyse comparative de l’écart de citations face à trois concurrents.
• Une évaluation de l’autorité d’entité montrant comment les modèles décrivent actuellement l’entreprise.
• Une feuille de route hiérarchisée indiquant les requêtes à cibler en premier.

Selon Catalyst, l’audit est utile parce que la plupart des équipes ignorent à quelle fréquence elles sont citées dans les réponses qui influencent les présélections des acheteurs. Une entreprise peut savoir que son trafic a diminué et soupçonner l’influence de la recherche par IA, sans savoir si elle détient 2 % ou 30 % des citations sur les requêtes pertinentes. L’audit vise à transformer cette incertitude en référence mesurable avant tout engagement dans le programme.

2. Une stratégie d’autorité d’entité plutôt que l’optimisation des mots-clés

Catalyst présente la stratégie d’autorité d’entité comme la fonctionnalité qui distingue son service AEO d’une prestation SEO traditionnelle à laquelle on aurait simplement ajouté un vocabulaire lié à l’IA. Plutôt que de rechercher des positions sur des mots-clés, le programme se concentre sur des signaux structurés destinés à donner aux modèles suffisamment confiance pour citer une entreprise dans une réponse.

Le travail comprend :

• Du contenu structuré pour l’extraction et la citation plutôt que pour le taux de clics.
• Des balises Schema et des signaux d’entité qui clarifient ce qu’est l’entreprise et ce qu’elle fait.
• La création de sources faisant autorité afin de fournir des corroborations tierces.
• Le remplacement concurrentiel des citations sur les requêtes dont un concurrent contrôle actuellement la réponse.
• Des pages de définition et de FAQ optimisées pour l’IA, que les modèles peuvent reprendre clairement.

Catalyst cite Lumanu, une entreprise FinTech spécialisée dans les paiements aux créateurs, comme exemple. L’entreprise n’aurait eu aucune présence dans la recherche par IA au début de la mission. Dans les 60 jours suivant la mise en place de son autorité d’entité, Lumanu recevait 5 130 visites de recommandation depuis ChatGPT uniquement, soit une hausse de 1 746 %. Catalyst affirme que ces visites se convertissaient à des taux supérieurs à ceux de tout autre canal organique.

L’entreprise décrit ce phénomène comme récurrent, estimant que les recommandations issues de l’IA peuvent bénéficier d’une approbation implicite parce qu’elles proviennent du modèle. Catalyst oriente les entreprises qui souhaitent obtenir une première évaluation vers son Citation Audit gratuit, qui couvre 25 requêtes, quatre moteurs et trois concurrents, avec des résultats fournis sous 48 heures.

3. Des tableaux de bord en direct plutôt que des rapports PDF trimestriels

Catalyst affirme que la plupart des rapports d’agence sont rétrospectifs. Ses clients bénéficient au contraire d’une couche de mesure en direct dès le début de la collaboration, actualisée chaque semaine et reliée aux conversions enregistrées dans le CRM ainsi qu’au chiffre d’affaires conclu.

Le reporting couvre :

• Generative Engines : fréquence des citations par modèle, suivie d’une semaine à l’autre.
• Prompt Visibility : position moyenne et pourcentage de visibilité pour les requêtes suivies à forte intention d’achat.
• Citation Share : part des citations d’IA du client par rapport aux concurrents désignés, domaine par domaine.
• AI Sentiment : manière dont les modèles décrivent la marque, classée comme positive, neutre ou négative.
• Recent AI Chats : flux en direct des requêtes d’acheteurs, du modèle qui répond, de la zone géographique et des concurrents apparaissant aux côtés du client.
• AI Traffic and Conversions : clics et événements de conversion par source d’IA, reliés au CRM.

Catalyst indique que les clients réagissent particulièrement au flux Recent AI Chats, car il affiche les requêtes utilisées par les acheteurs et montre lorsqu’un concurrent apparaît dans la même réponse. La part de citations constitue la principale mesure de performance, et l’entreprise affirme que les clients la voient selon la même cadence hebdomadaire que l’équipe interne de Catalyst.

4. Une garantie de performance de 40 % de part de citations

Catalyst AEO comprend une garantie de performance écrite d’au moins 40 % de part de citations sur les 25 principales requêtes à forte intention d’achat d’un client, sur ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini, dans un délai de six mois. Si l’objectif n’est pas atteint, Catalyst affirme poursuivre le travail sans frais supplémentaires jusqu’à ce que le seuil soit atteint.

La garantie repose sur quatre conditions :

• La mesure est la part de citations, et non les impressions, les sessions ou le nombre de mots-clés.
• L’ensemble des requêtes est défini à l’avance et ne peut pas être modifié ultérieurement pour déplacer l’objectif.
• La mesure couvre ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini plutôt qu’un seul moteur favorable.
• Le recours consiste à poursuivre le travail gratuitement plutôt qu’à accorder un remboursement partiel.

Catalyst explique que le seuil repose sur la part de citations parce qu’une garantie n’a de sens que si la mesure sous-jacente est précise. L’entreprise cite Rise comme exemple de la progression recherchée par le programme. Sur 12 mois, Rise a augmenté de 860 % ses sessions sur Gemini, enregistré plus de 8 278 sessions d’IA au total dans plus de 100 pays et influencé plus de 8 millions de dollars de pipeline. Catalyst affirme que l’entreprise partait d’un trafic organique en baisse et d’une absence totale de présence dans l’IA.

Catalyst propose également un appel découverte de 30 minutes afin d’évaluer l’adéquation du programme avec un client potentiel.

5. Une exécution par des opérateurs seniors plutôt que par des chargés de compte juniors

La cinquième fonctionnalité relève du modèle de staffing plutôt que d’une capacité logicielle. La pratique AEO et GEO de Catalyst est dirigée par Austin Heaton, qui possède 12 ans d’expérience dans la recherche et a été cité dans Fast Company, SimilarWeb et Zapier.

Catalyst affirme que le travail est réalisé par un opérateur senior intégré à l’équipe du client, plutôt que transmis à un coordinateur de compte. Le modèle opérationnel comprend :

• Un praticien senior responsable de la stratégie et de l’exécution plutôt qu’une équipe de compte à plusieurs niveaux.
• Une phase d’intégration de quatre semaines, avec des résultats attendus sous 90 jours.
• L’absence d’obligation de contrat à long terme.
• Des résultats cumulés annoncés de 560 % de croissance moyenne des clics issus de l’IA en 45 jours et un retour sur investissement de 5 à 7 fois pour le programme.

Le portefeuille AEO actuel de Catalyst comprend Rise, DFNS, Lumanu, Pactvera et AirOps. L’entreprise affirme que les clients citent le plus souvent l’exécution senior comme différence structurelle du programme. L’AEO étant encore une discipline relativement récente, Catalyst estime que le jugement compte davantage que la documentation des processus et qu’il se délègue difficilement.

À qui s’adresse Catalyst AEO ?

Catalyst indique que son service s’adresse aux entreprises B2B de SaaS et de services allant de la Series B à la Series D, généralement avec plus de 10 millions de dollars de revenus récurrents annuels. Les clients ciblés ont déjà des acheteurs qui recherchent leur catégorie dans des outils d’IA et mesurent la performance marketing à travers le pipeline plutôt que le trafic.

Les signes d’une bonne adéquation comprennent :

• L’entreprise a investi dans le SEO mais n’apparaît toujours pas dans les réponses de l’IA.
• Des concurrents sont cités dans les réponses de l’IA alors que l’entreprise ne l’est pas.

Catalyst considère les situations suivantes comme de mauvaises adéquations :

• L’entreprise est en phase de pré-produit ou ne dispose d’aucun ensemble défini de requêtes à forte intention d’achat.
• L’entreprise a besoin de générer du pipeline sous 30 jours, car l’autorité d’entité se cumule sur plusieurs mois.
• L’entreprise évolue sur un marché qui n’a pas encore adopté l’IA pour la recherche de catégories.

Catalyst affirme que si au moins deux conditions de mauvaise adéquation s’appliquent, l’audit identifiera cette incompatibilité avant tout engagement de l’entreprise.

Conclusion sur Catalyst AEO

Le principe central de Catalyst est que la première impression qu’un acheteur se fait d’une marque ne vient peut-être plus de sa page d’accueil. Elle peut désormais être une phrase générée par un modèle d’IA au sujet de la catégorie de l’entreprise, assemblée avant que l’acheteur ne visite le site ou ne remplisse un formulaire.

G2 a constaté qu’un tiers des acheteurs avaient finalement acheté auprès d’un fournisseur dont ils n’avaient jamais entendu parler avant de saisir leur requête. Catalyst présente ce constat comme une opportunité et un risque pour les entreprises qui n’apparaissent pas dans les recommandations générées par l’IA.

Les cinq fonctionnalités sont conçues pour traiter différentes dimensions du même problème. L’audit établit la position de l’entreprise. Le travail sur l’autorité d’entité vise à améliorer cette position. Les tableaux de bord suivent les évolutions semaine après semaine. La garantie lie la poursuite de la rémunération à un résultat défini de part de citations. L’exécution senior confie le travail à un praticien disposant d’une expérience pertinente.

Les entreprises peuvent commencer par le AI Citation Audit gratuit de Catalyst afin d’évaluer leur position sur 25 requêtes à forte intention d’achat et quatre moteurs, ou programmer un appel découverte pour discuter de l’adéquation du programme. Catalyst affirme que cet appel vise à fournir une évaluation directe de l’adéquation plutôt qu’un argumentaire commercial.

Foire aux questions

Qu’est-ce que Catalyst AEO et en quoi diffère-t-il du SEO ?

Catalyst AEO est l’optimisation des moteurs de réponse, c’est-à-dire la pratique consistant à faire citer et recommander une entreprise dans des réponses générées par l’IA. Elle diffère principalement du SEO par ce qu’elle optimise. Le SEO traditionnel développe l’autorité du domaine pour améliorer le classement sur une page de résultats, tandis que Catalyst se concentre sur l’autorité d’entité, c’est-à-dire les signaux utilisés par les modèles pour déterminer quelles sources doivent apparaître dans une réponse générée. Les deux systèmes sont liés, mais ne sont pas interchangeables, ce qui explique selon Catalyst pourquoi de bons classements dans Google ne produisent pas nécessairement de citations dans l’IA.

Combien de temps faut-il à Catalyst AEO pour produire des résultats ?

Catalyst affirme que le programme produit généralement des résultats mesurables sous 90 jours, après une phase d’intégration de quatre semaines. L’autorité d’entité se cumule généralement plutôt qu’elle n’augmente brutalement : les premiers progrès peuvent donc apparaître sous la forme d’une hausse de la part de citations sur des requêtes intermédiaires avant de devenir visibles dans le trafic. Chez ses clients, Catalyst rapporte une croissance moyenne de 560 % des clics issus de l’IA en 45 jours, tandis que les effets sur le pipeline peuvent prendre davantage de temps, à mesure que les citations s’accumulent sur les requêtes à forte intention.

Que mesure Catalyst AEO chaque mois ?

La principale mesure est la part de citations par requête et par moteur. Catalyst suit également l’évolution des concurrents, le trafic et les conversions issus de l’IA, les nouvelles opportunités de requêtes et le sentiment exprimé dans les réponses de l’IA. L’entreprise présente ces données dans des tableaux de bord en direct mis à jour chaque semaine plutôt que dans une présentation trimestrielle, et relie les conversions issues de l’IA au CRM du client afin d’évaluer le programme selon sa contribution au pipeline plutôt que selon les impressions.

Catalyst AEO nécessite-t-il un contrat à long terme ?

Catalyst affirme qu’aucun contrat à long terme n’est nécessaire. Le programme comprend une intégration de quatre semaines, vise des résultats sous 90 jours et s’accompagne d’une garantie écrite d’au moins 40 % de part de citations sur les 25 principales requêtes à forte intention d’achat du client après six mois. Si le seuil n’est pas atteint, Catalyst indique qu’il poursuivra le travail sans coût supplémentaire jusqu’à ce que l’objectif soit atteint.

Qui ne devrait pas acheter Catalyst AEO ?

Catalyst considère comme de mauvaises adéquations les entreprises en phase de pré-produit, celles dont les revenus récurrents annuels sont inférieurs à environ 5 millions de dollars et les équipes qui ont besoin de générer du pipeline sous 30 jours. L’entreprise refuse également les sociétés qui ne disposent pas d’une catégorie claire ou d’un ensemble défini de requêtes à forte intention d’achat, ainsi que celles qui opèrent sur des marchés n’ayant pas encore adopté l’IA pour la recherche de fournisseurs. Le Citation Audit gratuit vise à identifier ces incompatibilités avant tout engagement de l’une ou l’autre partie.

Source : https://fintechzoom.io/catalyst-aeo-review-5-best-features/
Informations officielles sur Catalyst :