Les experts à suivre en SEO/GEO sur X et LinkedIn : mis à jour tous les mois

En bref

Article mis à jour le 23 octobre 2026

• Cette page est remise à jour chaque mois : les classements, les scores et les sources émergentes viennent d’un scrape automatisé des deux plateformes.
• Le point de départ est la liste des 28 « AI search experts » d’iloveseo.net, qu’on passe au crible des citations croisées plutôt que de la croire sur parole.
• Deux plateformes, deux questions distinctes : X mesure qui le milieu cite, LinkedIn mesure qui touche du monde et quelles sources neuves émergent.
• Huit comptes seulement ressortent comme vraiment utiles à une veille quotidienne , et deux des plus relayés ne figurent même pas dans la liste de départ.
• Être cité ne veut pas dire valoir la peine d’être suivi : les scores sont croisés avec la part réelle d’auto-promo de chaque compte.

Bon, une liste d’experts à suivre, ça ne vaut que ce que vaut son critère de sélection. Celle des 28 « AI search experts » publiée par iloveseo.net est bien faite, mais une liste ne dit jamais si les gens qu’elle cite sont eux-mêmes cités.

Alors je mesure. Chaque mois, je récupère les posts de ces 28 personnes sur X et sur LinkedIn, et je compte qui cite qui, y compris en dehors de cette liste de seed de départ (c’est là où ça devient intéréssant). Puis je lis ce qu’ils publient , parce qu’un compte très cité peut très bien ne balancer que de l’auto-promo.

Comme à mon habitude, je vais essayer de vulgariser au maximum la méthode : c’est elle qui donne sa valeur au classement. Et je commence par la conclusion, ça vous évitera de scroller.

Les comptes à suivre, si vous ne lisez que ça

Comment je mesure qui compte vraiment ?

Je récupère tous les posts des 28 personnes sur les deux plateformes, puis je regarde, pour chaque post, s’il cite quelqu’un d’autre du groupe. Et là il y a un point de méthode qui change tout le résultat : je sépare deux choses qu’on mélange d’habitude.

• La citation éditoriale : une mention dans un post original, un repartage ou une citation. L’auteur a fait le choix actif de pointer vers quelqu’un.
• La réponse : le @ y est ajouté automatiquement dès qu’on répond. Mécaniquement, deux personnes qui discutent beaucoup gonflent leur compteur mutuel sans que ça dise quoi que ce soit sur leur influence.

Je compte aussi combien d’experts différents de la liste citent chaque personne.. C’est la colonne la plus parlante des tableaux : être cité dix fois par un seul copain, c’est une amitié. Être cité dix fois par dix personnes différentes, c’est de l’autorité.

À ça s’ajoute un score d’engagement, noté E. On pondère les interactions par ce qu’elles coûtent au lecteur , un like vaut 1, un commentaire 3, un partage 5 , puis on divise par la médiane de la cohorte. Un post à E = 1 est un post médian ; au-delà du seuil de surperformance, il a mieux marché que d’habitude dans son milieu. Ce seuil est recalculé à chaque mesure, pas fixé une fois pour toutes : vous le trouverez plus bas, avec tous les autres paramètres du mois.

Et surtout, les deux plateformes ne répondent pas à la même question. Sur X, le graphe de citations est dense et sépare nettement : 59 citations pour la première, 32 pour la deuxième, 28 pour la troisième. Sur LinkedIn il est trop clairsemé pour classer qui que ce soit , 7 citations, puis 6, puis 6, puis 5, et neuf personnes à zéro. Les mentions y sont pourtant nombreuses, mais elles partent massivement hors du groupe : le monde SEO de LinkedIn est beaucoup plus large que ces 28 personnes.

Pour faire simple : X sert à mesurer qui le milieu cite, LinkedIn à mesurer qui touche du monde et quelles sources neuves émergent. Deux tableaux, deux critères de tri, jamais fusionnés.

Le classement sur X : qui le milieu cite

Le classement sur LinkedIn : qui touche du monde

Les sources qui émergent

C’est la partie la plus utile de l’exercice, et celle qu’aucune liste d’experts ne vous donnera : les profils que les 28 citent, et qui ne sont pas dans la liste. Je ne garde que ceux cités par au moins trois experts différents, pour éliminer les renvois entre copains.

Deux lectures à ne pas manquer dans ce tableau. Barry Schwartz est relayé par 13 des 20 comptes actifs : c’est lui qui sort l’information, et les experts de la liste qui la commentent. Et Malte Landwehr n’a que 8 citations, mais venant de 7 personnes différentes , peu cité, par presque tout le monde. C’est typiquement le profil que seul le comptage des experts différents fait remonter.

Ce qui a bougé depuis le mois dernier

Les huit comptes du cœur

Lily Ray : le centre de gravité

Citée par 16 des 20 comptes actifs sur X, soit 59 citations : personne n’approche. 144 posts originaux en 30 jours pour environ 1 % d’auto-promo, et un score de 2,51, deux fois et demie la médiane de sa cohorte, avec 40 posts surperformants. Sur LinkedIn elle poste dix fois moins mais frappe plus fort : 14,39, le seul score du groupe à dépasser le repère exceptionnel. Sur la période, c’est elle qui a repéré que le spam update en cours tapait les pages programmatiques fortement templatées. À suivre sur X, c’est là qu’elle produit le volume.

Aleyda Solís : la curatrice

Le meilleur taux de surperformance sur X : 20 posts au-dessus du seuil sur 46, soit 43 %, devant Lily Ray. Mais sa vraie valeur est ailleurs , elle relaie 87 comptes distincts sur X et 69 sur LinkedIn. Vous suivez un compte, vous récupérez le flux de dix. Un peu de promo autour de ses guides et de SEOFOMO, largement compensé. La seule que je conseille sur les deux plateformes.

Marie Haynes : la plus dense en actu

28 citations venant de 9 experts différents, et le meilleur ratio information/bruit du lot: 69 % de ses posts traitent d’une actu ou d’un document Google. Sur la période, la guidance sur le « main content », le programme UGC Fresh Data, le pilote de rémunération des éditeurs. 5 % d’auto-promo. Son LinkedIn est l’exact inverse : 16e sur 17, avec 31 d’interactions médianes contre 109 pour la cohorte. À suivre sur X uniquement.

Dan Petrovic : le plus technique

32 citations venant de 11 experts différents, deuxième du classement X. Du vrai R&D : reproduction de papiers de recherche Google, vecteurs de fan-out, internals d’AI Mode. Deux réserves , 40 % de ses liens pointent vers son propre produit, et il ne cite presque personne en retour (10 comptes, dont aucun du groupe en post original). C’est un puits, pas un capteur. Le fond reste original, et personne d’autre ne creuse à ce niveau.

Patrick Stox : le meilleur rapport densité/volume

6 citations seulement, mais regardez les scores : 2,46 d’engagement médian et 42 % de posts surperformants, juste derrière Aleyda. Quand il poste, c’est dense et technique , les quatre spam updates de l’année, le markdown contre les fichiers llms.txt, la fermeture progressive des contournements de scraping de SERP. 17 posts sur le mois, la promo se limite à ses conférences.

Wil Reynolds : des idées plutôt que de l’actu

11 citations venant de 5 experts différents, et 0 % d’auto-promo sur la période. Il ne relaie pas l’actu, il réfléchit à voix haute sur le GEO : les KPI à tirer du query fan-out, pourquoi les citations sont un mauvais indicateur. Du contenu qu’on ne trouve pas ailleurs, à condition d’accepter quelques posts personnels au milieu. Correct sur les deux plateformes, légèrement meilleur sur LinkedIn.

Mark Williams-Cook : le capteur que X ne voit pas

Son compte X est muet depuis janvier 2025, et une analyse mono-plateforme le classerait « dormant ». Sur LinkedIn : 37 posts, 76 d’interactions médianes, et 74 comptes distincts cités en un mois , le premier capteur du groupe, toutes plateformes confondues. C’est exactement le genre de profil qu’une liste mono-plateforme juge sur un terrain qu’il a quitté.

Rand Fishkin : pas parti, déplacé

Même histoire : 3 posts sur X en 30 jours, de quoi conclure qu’il a décroché. En réalité il est parti sur LinkedIn autant que sur Bluesky , 13 posts mesurables, 504 d’interactions médianes, un score de 4,62 et 9 posts surperformants, le record du groupe. 220 000 abonnés, la plus grosse audience des 28.

Utiles, avec réserve

Kevin Indig

24 citations venant de 10 experts différents sur X, ce qui est beaucoup.. Mais 20 posts originaux pour 100 réponses : il est surtout là pour discuter, son vrai contenu part dans sa newsletter. Score de 0,77 sur X contre 1,15 sur LinkedIn, avec le meilleur rapport commentaires/likes du groupe , ce qu’il écrit fait réagir. À prendre sur LinkedIn, pour l’angle business.

Suganthan Mohanadasan

375 posts sur X, record absolu du groupe , mais 316 sont des réponses, et ses posts à forte audience parlent de tooling IA et de développement, pas de SEO : 12 % seulement touchent une actu search. Troisième au score LinkedIn avec seulement 7 posts. Un compte intéressant, pour un autre besoin que la veille search.

Metehan Yeşilyurt

8 citations, venant de 4 experts différents. Ses expériences GEO valent le détour : sur la période, un domaine neuf chargé de 50 000 statistiques fausses, juste pour voir ce que les moteurs avalent. Mais 12 posts originaux pour 65 réponses, un score sous la médiane sur les deux plateformes, et la promo de Peec AI n’est jamais très loin.

Mordy Oberstein

8 citations mais 2 experts différents seulement, et les scores les plus bas de sa cohorte sur les deux plateformes (0,23 et 0,58). 44 % de ses posts touchent une actu, le reste oscille entre promo SE Ranking et vannes de podcast. À noter : c’est lui le plus gros relais de Barry Schwartz dans le groupe. Si vous suivez Schwartz directement, Oberstein devient redondant.

Joy Hawkins

45 posts sur X et 32 sur LinkedIn, et de la vraie actu local search : les appels automatiques de Google aux commerçants pour relever les prix, le caractère non déterministe du classement local. Mais 33 % de ses posts sont de la promo d’événement, seuls 2 experts de la liste la citent, et son score LinkedIn est de 0,30, soit un tiers de la médiane de sa cohorte, sur gros volume. À garder seulement si le local vous concerne.

Andy Crestodina

Absent de X sur la période (dernier post en juillet 2026), mais 4e au score LinkedIn avec 2,52 et 136 000 abonnés. Aucun expert de la liste ne le cite en revanche : il joue dans le content marketing plus que dans l’AI search. Bon compte, pas sur ce sujet-là.

Les autres, et pourquoi je ne les garde pas

Ce n’est pas un jugement sur leur travail , plusieurs sont des références du métier. C’est un constat sur ce qu’ils publient, sur ces deux plateformes, pendant cette période.

Personne	Sur X	Sur LinkedIn	Pourquoi je l’écarte
Mike King	22 citations, E 0,51	5 posts	22 citations mais presque toutes en réponses, et 10 des 22 d’une seule personne. Flux X largement personnel ; son contenu de fond est sur ipullrank.com.
Andrea Volpini	14 citations, E 0,26	E 0,58	Fond sérieux (ontologies, knowledge graphs) mais très niche, et le plus bas score de la cohorte X.
Crystal Carter	12 citations, 5 posts	8 posts, E 1,25	5 posts en 30 jours sur X, essentiellement des annonces de conférence.
Jono Alderson	4 posts, 77 repartages	6 posts	Excellent capteur , 81 comptes relayés , mais il écrit trop peu, et ses repartages sont surtout du développement web.
Jason Barnard	0 citation, E 0,43	13 posts, E 0,15	31 posts sur les deux plateformes et zéro citation de ses 27 autres experts. Dernier au score LinkedIn.
Dawn Anderson	2 posts	9 posts, E 0,82	Respectée (4 citations de 3 personnes) mais rien à se mettre sous la dent sur la période.
Glen Allsopp	3 posts	3 posts	Son travail est dans ses analyses longues, pas sur les réseaux.
Olaf Kopp	Dormant depuis nov. 2025	8 posts, E 0,42	Actif sur LinkedIn mais sous la médiane, et surtout germanophone.
Tomek Rudzki	Dernier post 7 sept. 2026	9 posts, E 0,74	Volume faible sur les deux plateformes.
Amanda King	1 post	5 posts, E 0,08	Quasi inactive sur la période.
Laurence O’Toole	Dormant depuis mars 2026	1 post	Rien à mesurer.
Beatrice Gamba	Aucun compte	2 posts	Rien à mesurer.
Olivier de Segonzac	Aucun compte perso	7 posts, E 1,00	Actif et pile dans le sujet, mais volume trop faible. À revoir s’il monte.
Nick Haigler	Aucun compte	2 posts	Il publie sur le blog de Seer Interactive, pas sur les réseaux.

Les paramètres de ce mois

À noter, et c’est volontaire : aucun seuil de cette page n’est une constante. Ce qui est vrai d’un milieu ne l’est pas d’un autre, ce qui est vrai d’un mois ne l’est pas du suivant. Tout est recalculé sur le corpus du mois, et publié ici pour que vous puissiez critiquer le calcul.

Questions fréquentes

Pourquoi deux classements au lieu d’un seul ?

Parce que les deux plateformes ne portent pas la même information. Sur X, le graphe de citations entre ces 28 personnes est dense et sépare nettement. Sur LinkedIn il est trop clairsemé pour classer qui que ce soit — les mentions y sont nombreuses mais partent massivement hors du groupe. Fusionner les deux donnerait un chiffre qui ne veut rien dire. Alors X est classé par citations, LinkedIn par engagement.

Pourquoi la portée est « mesurée » sur X et « estimée » sur LinkedIn ?

X publie le nombre de vues de chaque post, LinkedIn non. La portée LinkedIn est donc reconstituée à partir du nombre d’abonnés et d’un taux d’exposition, et ce taux n’a pu être calibré sur aucune mesure réelle — d’où la mention « ratio non calibré ». Les deux colonnes ne sont pas comparables, et la portée estimée ne sert jamais à classer des personnes.

Les citations, c’est un bon indicateur ?

C’est un bon indicateur de reconnaissance par les pairs, ce qui n’est pas la même chose que la qualité du contenu publié. Mike King est 5e au classement X et je ne le recommande pas ; Patrick Stox est 14e et je le recommande. C’est exactement pour ça que les tableaux portent des scores d’engagement en plus des citations, et que chaque personne a droit à son commentaire.

Pourquoi certaines personnes n’ont pas de score ?

Il faut au moins 5 posts mesurables sur la période pour qu’un score ait un sens. En dessous, un seul post à succès suffirait à propulser quelqu’un en tête. Et un post est « mesurable » quand il a au moins 7 jours : avant ça, ses compteurs n’ont pas fini de monter et on comparerait des choses d’âges différents.

Un mois, c’est assez pour conclure ?

Non, et c’est précisément pour ça que cette page est mensuelle. La première fenêtre analysée coïncide avec un spam update Google, ce qui avantage mécaniquement ceux qui couvrent les mises à jour. Un mois calme donnerait un autre classement — et c’est justement la variation d’un mois sur l’autre qui finira par être l’information la plus intéressante.

Les chiffres sont-ils exhaustifs ?

Ce sont des minima. Les volumes X viennent de la recherche avancée, qui sous-capte les réponses des très gros comptes, et le scrape LinkedIn plafonne le nombre de posts par profil. Ça joue sur les totaux, pas sur l’ordre : les écarts en haut de tableau sont trop larges pour qu’un comptage plus fin les renverse.

Ce que je retiens

Le classement brut et la liste à suivre ne se recouvrent qu’à moitié. Les citations disent qui le milieu reconnaît ; elles ne disent rien de ce qu’un compte publie réellement. Il faut croiser les deux, et deux plateformes, pour construire une veille qui tient dans le temps.

Et le résultat le plus utile n’était pas dans la liste de départ : ces 28 experts passent une bonne partie de leur temps à relayer le même homme, qui n’y figure pas. Les listes d’experts mesurent la notoriété ; les citations, elles, montrent où l’information naît.

Vous la faites comment, votre veille AI search ? Sur X, sur LinkedIn, ou vous avez décroché des deux ?