Glossaire de référence GEO RH · mis à jour le 10 mai 2026

Glossaire GEO RH.

Le vocabulaire de référence pour parler de visibilité IA employeur. Forhia consolide ici les définitions des termes utilisés dans la plateforme, dans nos rapports clients et dans nos publications de l'Observatoire. À utiliser pour cadrer un projet, briefer une équipe, ou simplement comprendre nos livrables.

GEO RH

Generative Engine Optimization RH. Discipline d'optimisation de la visibilité d'une entreprise employeur dans les réponses générées par les IA conversationnelles (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity). C'est l'équivalent du SEO appliqué aux LLM, pour la marque employeur. La discipline est née en 2024 avec l'essor des assistants IA et est devenue critique en 2026 quand 65% des candidats ont commencé à interroger les IA avant les jobboards.

Index GME

Indice de visibilité Marque Employeur dans les IA. Note 0-100 pondérée sur 4 dimensions :

L'Index GME permet de comparer une marque dans le temps (drift mensuel) et face à ses concurrents directs.

GME-D · Sub-index Découverte

Sub-index de l'Index GME calculé uniquement sur les prompts non-brandés (le candidat ne nomme pas la marque). C'est la mesure honnête de la découvrabilité : qui ressort quand on demande "meilleurs employeurs du secteur logistique" sans citer personne. Plus le GME-D est haut, plus une marque est en haut de l'esprit des LLM sur son secteur.

NSS · Net Sentiment Score

Échelle -100 à +100. Sentiment net moyen des citations cibles. Calculé via classification LLM (very_negative = -1, negative = -0.5, neutral = 0, positive = +0.5, very_positive = +1) puis moyenne arithmétique × 100. Lecture business :

SCAN · Module de mesure

Audit complet de la perception IA d'une marque employeur. 4 LLM × 88 prompts × 8 personas = 216+ calls minimum par scan. Livrable : Index GME, sentiment net, distribution par axe RH, top sources qui boostent / plombent, benchmark concurrentiel non-brandé, position sectorielle, plan d'action 90 jours. 149€ HT/mois.

PULSE · Module de pilotage

Suivi mensuel automatisé de l'Index GME. Alertes sur dérives narratives (chute de score, perte de sources héro, montée de sources toxiques, concurrent qui passe devant). Briefs ComEx brandés (PPTX) prêts à présenter. 490€ HT/mois.

CONTENT · Module de production

Production guidée de contenus RH alignés sur les gaps détectés par SCAN. FAQ LLM-friendly, pages carrière restructurées, preuves RH sourcées (témoignages, études internes), réponses aux questions candidates récurrentes. 990€ HT/mois.

SPRINT · Format d'accompagnement

Cadrage transformation IA, agent IA personnalisé, formation équipes RH, gouvernance IA Act. Format sur mesure pour les organisations qui veulent industrialiser le GEO RH au-delà du dashboard. Sur devis.

Prompt brandé vs non-brandé

Prompt brandé : question candidat qui mentionne explicitement le nom de la marque (ex. "Que penser de Randstad comme employeur ?"). La citation cible est mécaniquement quasi-garantie. La métrique pertinente n'est pas le SoV mais le sentiment + sources.

Prompt non-brandé : question candidat sectorielle sans nommer la marque (ex. "Quelle est la meilleure agence d'intérim pour un cariste ?"). Mesure la vraie découvrabilité. C'est la base du GME-D.

Persona RH

Profil candidat type utilisé par Forhia pour structurer le scan. 8 personas couvrent les principaux profils français : jeune diplômé école de commerce, jeune ingénieur, alternant, cadre tech expérimenté, commercial grand compte, profil opérationnel/ouvrier, reconversion 40+, dirigeant COMEX. Chaque persona a son profil détaillé (drivers, red flags, axes prioritaires).

Source review-eligible

Plateforme dont le contenu est explicitement à propos d'employeurs (Glassdoor, Trustpilot, Indeed/cmp, GoWork, Welcome to the Jungle, Reddit, presse premium type Le Monde / Capital / Les Échos). Le sentiment LLM y est un proxy fiable du ton réel de la source. Forhia ne classe toxic/hero que ces sources, par rigueur méthodologique : un site random ou technique ne reçoit pas de label, juste des mentions + tier.

Source toxique vs source héros

Source toxique : source review-eligible qui pèse négativement sur la perception IA d'une marque. Critères multicritères : ≥3 mentions ET (NSS ≤ -25 OU ≥5 mentions négatives OU ≥30% de mentions négatives). Capture les sources controversées (Trustpilot avec mix neg/pos) que le NSS moyen seul masquerait.

Source héros : source review-eligible qui porte positivement la marque (≥3 mentions ET (NSS ≥ +25 OU ≥5 mentions positives sans concurrence négative)).

Connaissance interne LLM

Citations générées par un LLM sans s'appuyer sur des sources web (`cited_sources` vide). Reflète l'opinion du modèle héritée de son training data — invisible dans les sources publiques mais décisive pour la perception IA. Si négatif, c'est un signal majeur car aucun "fix SEO" classique ne le corrige : il faut influencer les futures vagues de training par production de contenus de qualité.

Plan 90 jours

Livrable d'action Forhia post-SCAN. Prioritaire en 4 axes : (1) renforcer les preuves manquantes (CONTENT), (2) surveiller le drift mensuel (PULSE), (3) produire les FAQ candidates récurrentes (CONTENT), (4) benchmarker l'évolution concurrentielle (SCAN itératif).

Trajectoire potentielle

Modèle réaliste de progression de l'Index GME selon l'exécution du plan 90 jours. Formule : gain(horizon, score) = (PLAFOND − score) × execution × time avec PLAFOND = 90, exécution moyenne = 0.40, exécution forte = 0.60, time factors 0.20 (3m), 0.50 (6m), 0.80 (12m). Garantit qu'on ne promet jamais des projections absurdes type "+46 pts en 3 mois".

Drift

Évolution mois sur mois d'un indicateur (Index GME, NSS, couverture LLM, top sources). Le PULSE détecte automatiquement les drifts significatifs (>5 pts) et alerte le DRH avant qu'une dérive narrative ne s'installe.