TL;DR : La recherche IA n'est pas un canal unique. Une analyse de 17,2 millions de citations d'IA sur quatre principaux modèles (Claude, Gemini, Perplexity et OpenAI) montre des différences structurelles dans la façon dont ils sélectionnent leurs sources d'information. Si vous mesurez la visibilité IA à l'aide d'un seul indicateur, vous risquez de passer à côté de risques (et d'opportunités) réels.
Du point de vue d'un responsable marketing, il est tentant de parler de recherche IA comme s'il s'agissait d'une seule et même chose : une plateforme unique à utiliser ou un canal individuel nécessitant une stratégie.
Malheureusement, ce n'est pas vrai. Et nous avons les données pour l'expliquer.
Dans son dernier rapport sur les citations d'IA, Yext Research a analysé 17,2 millions de citations d'IA sur quatre principaux modèles (Claude, Gemini, Perplexity et OpenAI) au quatrième trimestre 2025, et la conclusion est claire : différents modèles d'IA citent des types de sources fondamentalement différents, et ce de manière systématique.
En d'autres termes, si vous considérez l'IA comme un canal unique dans votre optimisation, vous le faites pour une moyenne qui n'existe pas. Par exemple, une marque de vente au détail peut sembler forte sur les plateformes d'IA en général, mais être en réalité très visible dans Gemini et à peine citée dans Claude. Pris globalement, cela semble stable. En réalité, la visibilité est inégale et fragile.
Si vous souhaitez que votre marque soit visible partout où vos clients se tournent pour des recherches IA ou traditionnelles, l'époque où l'IA était une simple ligne budgétaire est révolue.
Pourquoi les rapports agrégés sont dangereux
Supposons que votre tableau de bord montre une visibilité constante dans la recherche IA mois après mois. Plutôt rassurant, non ?
Mais qu'en est-il si les citations de Gemini augmentent et celles de Claude diminuent ? Ou si vous dominez dans les réponses d'OpenAI au niveau national, mais disparaissez au niveau local ?
Les modèles présentent des profils de citation différents, ce qui crée une visibilité inégale. Et sans segmentation, les responsables perçoivent de la stabilité là où il y a de la volatilité. Cela est important, car les modèles d'IA ne se contentent pas de résumer le web. Ils récupèrent, évaluent et citent les sources différemment. Par conséquent, la découverte des clients et l'exposition des concurrents varient selon le modèle.
Un indicateur agrégé de visibilité IA peut masquer des faiblesses au niveau du modèle et au niveau local. Et dans les secteurs comptant des centaines ou des milliers d'établissements, cette volatilité s'accentue.
Ce que les modèles font différemment
La bonne nouvelle, c'est que la différence entre ce que les modèles d'IA résument et citent est mesurable. Voilà ce que nous avons constaté :
Gemini privilégie les sources entièrement contrôlées par la marque, à savoir les sites web et fiches d'établissement structurées appartenant aux marques.
Claude s'appuie sur le contenu généré par l'utilisateur 2 à 4 fois plus que ses concurrents, ce qui augmente considérablement les citations issues de sources peu contrôlées.
OpenAI présente des pics spécifiques aux secteurs. Dans l'hôtellerie, par exemple, 38,08 % des citations relèvent de sources entièrement contrôlées par la marque.
Perplexity montre une stabilité relative entre les secteurs, avec moins de fluctuations importantes dans la composition des sources.
Dans les faits, cela signifie que vos investissements ne sont pas interchangeables. Si Claude accorde une importance disproportionnée aux avis et aux forums, la réputation et la crédibilité auprès des tiers y prennent davantage d'importance. Si Gemini privilégie les sources détenues par la marque, vos contenus et vos données structurées pèseront davantage.
En somme, l'optimisation pour l'IA ne doit pas être une stratégie unique. Elle dépend du modèle.
La variation sectorielle est importante
Que devient cette fragmentation lorsqu'on l'examine à l'échelle d'un secteur ?
La plupart du temps, elle s'accentue.
Dans le secteur de la santé, les modèles montrent une rare convergence, avec un écart d'environ six points entre les différents types de sources. Cela indique un comportement de citation plus prévisible.
En revanche, dans le secteur de l'alimentation et des boissons, la différence est flagrante. Claude tire 24,35 % de ses citations de sources à contrôle limité, tandis que Gemini se situe à seulement 2,57 % dans cette même catégorie.
Dans le secteur de la banque et des prêts, les annuaires dominent. 58,52 % des citations relèvent de la catégorie de sources partiellement contrôlées, à savoir des fiches tierces que les marques influencent, mais ne contrôlent pas totalement.
Ces schémas ne sont pas aléatoires. Ils reflètent l'architecture et la logique de récupération des modèles et influencent directement les points sur lesquels les marques doivent se concentrer.
Ce que les responsables marketing doivent désormais faire différemment
Voici des actions concrètes que vous et vos équipes pouvez prendre dès aujourd'hui pour vous adapter à la façon dont les différents modèles comprennent et citent réellement les informations de votre marque :
1. Cessez de traiter l'IA comme une simple ligne budgétaire. La visibilité IA n'est pas binaire. La question n'est pas juste d'être "optimisé" ou "non optimisé" pour la recherche IA.
La mesure doit détailler l'exposition par modèle et par établissement. Commencez à exiger que les rapports reflètent la façon dont les clients découvrent réellement votre marque.
2. Adaptez les budgets au comportement des modèles ET aux dynamiques locales. Les différences entre les modèles ne représentent que la moitié de l'histoire. La visibilité varie également d'un établissement à l'autre, parfois de façon spectaculaire. Un modèle peut accorder une importance disproportionnée aux avis et un autre privilégier les contenus propriétaires. Et ces préférences peuvent varier d'un marché à l'autre.
Les fiches, le contenu propriétaire et la réputation ne sont pas des investissements interchangeables. Et ils sont tous importants. Considérez-les comme des leviers distincts au sein d'une stratégie globale de visibilité de la marque.
Grâce à Yext Scout, les marques peuvent voir au-delà des moyennes nationales et évaluer les performances de citation au niveau des établissements, en repérant où la visibilité est stable, où elle est fragile et où le budget doit être réaffecté.
3. Réévaluez vos critères de comparaison concurrentielle. Votre concurrent peut l'emporter dans un modèle et être invisible dans un autre. Mais sans segmentation, vous ne savez pas quelle bataille vous remportez réellement, surtout au niveau hyperlocal.
Les moyennes nationales de visibilité IA peuvent masquer des faiblesses locales.
La veille concurrentielle requiert désormais une visibilité modèle par modèle et marché par marché, et non un seul score mixte.
4. Passez d'une logique de classement à une logique de part de citations. Alors que le SEO traditionnel suit la position, la visibilité IA dépend de la fréquence de citation et du mélange de sources.
Cela nécessite de nouveaux KPI et de nouveaux cadres de suivi. Si vous souhaitez approfondir la question, notre récent épisode de Visibility Brief explique comment réfléchir à ces indicateurs.
5. Considérez la fragmentation comme la nouvelle norme. La fragmentation entre les modèles n'est pas une phase, mais la nouvelle réalité. La stratégie IA est désormais une stratégie d'écosystème IA, qui tient compte du comportement des modèles, de la nuance sectorielle et des performances locales.
Les marques qui s'adaptent ne s'intéressent pas aux moyennes. Elles cherchent à comprendre où elles sont citées, pourquoi elles le sont et comment influencer cette répartition. Car la clarté l'emporte toujours sur les suppositions.
Vous souhaitez en savoir plus sur les conclusions ? Lisez le rapport complet de Yext Research.
