Comment ChatGPT, Perplexity, Gemini et Claude choisissent-ils ce qu'ils citent ?

TL;DR : Yext Research a analysé 17,2 millions de citations d'IA sur les quatre principaux moteurs et a constaté que, malgré les différences entre les quatre modèles, une chose demeure : la visibilité IA dépend de la logique de récupération, et pas seulement de la qualité du contenu. Les données vérifiées, structurées et distribuées directement représentaient 54,53 % des sources de citation distinctes. Les sites web ont généré 4,31 citations par URL. Les marques les plus souvent mentionnées et citées par les IA ne sont pas celles qui ont le meilleur contenu de site web, mais celles qui détiennent la source de données dont chaque moteur se sert.

Si le fonctionnement de la recherche IA reste un mystère pour vous, sachez que vous n'êtes pas seul dans ce cas.

De l'extérieur, nous voyons tous une interaction (apparemment) simple : un utilisateur pose une question et obtient une réponse soignée, citant généralement des sources. Mais, pour les spécialistes du marketing, la vraie question est la suivante : comment ces sources sont-elles choisies ?

Pour faire simple, chaque grand moteur d'IA décide différemment de ce qu'il faut citer, et ces différences sont bien réelles. Google, ChatGPT, Claude et Perplexity répondent à la même question de différentes manières, car ils puisent dans des sources différentes.

Cependant, une étude Yext récente montre qu'une chose reste constante dans tous les modèles : ils s'appuient sur des données vérifiées, structurées et distribuées directement pour déterminer quelles marques seront mises en avant.

Quatre modèles d'IA, quatre logiques de récupération

Gemini : la recherche Google comme pilier

Sans surprise, Gemini s'appuie beaucoup sur l'index de recherche de Google. Concrètement, cela signifie que le modèle se comporte de manière assez similaire aux moteurs de recherche classiques. Gemini cite fréquemment les sites officiels des marques et des sources établies (sans oublier Google lui-même). La logique de Gemini repose en grande partie sur celle de la recherche Google, et conserve notamment sa préférence pour les contenus structurés et faisant autorité.

Si votre marque dispose de contenus propriétaires de qualité, de pages locales structurées, de fiches d'établissement Google optimisées et de solides bases de SEO traditionnel, vous avez de fortes chances de figurer dans les résultats.

En outre, avec la dernière mise à jour de la recherche Google, les avis et le contenu des forums (qui sont des signaux de confiance importants) sont désormais intégrés dans les réponses du Mode IA et de l'Aperçu IA, mais ce sont toujours les contenus structurés qui sont le plus souvent cités.

Perplexity : une récupération axée sur la recherche

Perplexity fonctionne comme un moteur de recherche qui répond directement à une question. Ses schémas de citation sont constants d'un secteur à l'autre, et il tend à puiser ses sources dans les sites web officiels et les annuaires.

Dans notre étude, Perplexity a démontré un comportement de citation parmi les plus stables, tous secteurs confondus. Cette stabilité suggère qu'il s'appuie sur un processus de récupération étroitement contrôlé.

Pour les marques, cela se traduit par une visibilité équilibrée : il est important de disposer d'un site web de qualité, mais l'exactitude des fiches d'annuaire est tout aussi essentielle.

OpenAI : les réponses s'appuient sur la couche de récupération

ChatGPT d'OpenAI repose sur un système externe de récupération d'information qui peut varier selon le secteur, et cette flexibilité se reflète dans les données.

Dans le secteur de l'hôtellerie, par exemple, ChatGPT a cité les sites web officiels des hôtels dans 38,08 % des cas, soit environ le double du taux observé chez les autres modèles.

Cette variation sectorielle suggère que la couche de récupération est configurée différemment en fonction du contexte. Pour les marques du secteur de l'hôtellerie, cela signifie que leur site web peut avoir plus de poids avec OpenAI qu'avec d'autres modèles. Pour les autres secteurs, la répartition peut être différente.

Cliquez ici pour en savoir plus sur les secteurs dans le rapport complet.

Claude : récupération + évaluation constitutionnelle

Parmi les quatre modèles, Claude est clairement l'exception. Dans tous les secteurs étudiés, le modèle a cité du contenu généré par les utilisateurs (UGC) dans une proportion de 2 à 4 fois supérieure à celle des autres modèles. Dans le secteur de l'alimentation et des boissons, Claude a cité des sources générées par les utilisateurs près de 10 fois plus souvent que Gemini.

Claude s'appuie sur un cadre conceptuel souvent appelé Constitutional AI (IA constitutionnelle), qui semble corrélé à un recours plus important aux avis et aux contenus validés par les utilisateurs. Il s'agit d'une corrélation, pas d'une affirmation de causalité, mais la tendance reste constante.

Pour les marques, le constat est assez clair : les signaux de réputation ont plus de poids dans l'écosystème de Claude que dans les autres.

Le point commun des quatre moteurs

ChatGPT, Perplexity, Gemini et Claude récupèrent les informations de différentes manières, mais le type de source le plus cité par les quatre moteurs reste les données vérifiées et structurées (plus de la moitié de toutes les citations de notre étude).

Cela marque la différence entre l'optimisation pour les particularités de chaque moteur et le fait de détenir la donnée de référence que tous les moteurs vérifient et privilégient lorsqu'ils construisent leurs réponses.

« Mieux rédiger le contenu » est le conseil à suivre pour une seule méthode de recherche. Mais pour être cité partout, la clé est de conserver les données vérifiées dans une source centrale qui alimente les différents types de sources utilisés par tous les moteurs d'IA. Voilà comment être trouvé par l'IA : ne pas publier davantage, mais faire en sorte que l'enregistrement vérifié de votre marque soit le signal le plus cohérent et le plus diffusé disponible lorsqu'un moteur construit sa réponse.

Pourquoi ces schémas de citation influencent-ils la visibilité des marques ?

Pour récapituler, chaque système favorise différents signaux. Si un modèle d'IA tend à favoriser :

• Les sites web officiels → les marques disposant de contenus propriétaires de qualité en bénéficient.
• Les annuaires → une visibilité accrue pour les marques dont les fiches sont exactes et revendiquées.
• Les avis et le contenu généré par les utilisateurs (UGC) → une mise en avant des marques ayant de forts signaux de réputation.

Dans notre ensemble de données, nous avons également découvert à quel point les petits éditeurs spécialisés sont importants dans tous les secteurs. Les sites web ont généré 4,31 citations par URL, tandis que les fiches représentaient 54,53 % des sources de citation uniques.

Si le point à retenir est que les fiches sont importantes, que les contenus propriétaires le sont aussi, mais que la réputation compte parfois davantage, que doivent faire les spécialistes du marketing ?

Comment stimuler réellement les mentions et citations d'IA

Pour rencontrer le succès dans ce paysage et s'imposer quel que soit le modèle utilisé par les clients pour obtenir des réponses, les spécialistes du marketing doivent :

1. Arrêter de penser qu'un bon contenu web suffit

Publier du contenu de qualité sur le site web peut améliorer votre visibilité dans Gemini, par exemple. Mais si un modèle repose fortement sur les avis ou les annuaires, votre site web seul ne suffira pas à faire la différence.

Votre stratégie de contenu doit donc être alignée sur le comportement des modèles (et évaluée en fonction de celui-ci) plutôt que sur les seuls mots-clés. Au lieu de vous demander :

« Pour quels mots-clés sommes-nous classés ? »

Demandez-vous plutôt :

« Où chaque modèle obtient-il les preuves de ses réponses dans notre catégorie ? »

Et, au lieu de suivre le classement, surveillez les points suivants :

• À quelle fréquence notre marque est-elle mentionnée dans les réponses générées par l'IA ?

• Dans quels contextes et avec quels modèles ?

• Par rapport à quels concurrents ?

Suivez les évolutions dans le temps et adaptez votre stratégie en conséquence.

2. Traiter les fiches comme un socle de visibilité

Les fiches représentant 54,53 % des sources de citation distinctes, les systèmes d'IA se tournent constamment vers les annuaires et les plateformes tierces.

Mais si vos fiches sont incomplètes, incohérentes ou non revendiquées, vous réduisez le nombre de sources où l'IA peut retrouver et vérifier votre marque, ce qui nuit à votre visibilité. Votre marque doit présenter des informations fiables et complètes sur le plus grand nombre possible de plateformes tierces.

Commencez à développer une stratégie efficace pour la gestion des fiches d'établissement.

3. Comprendre que la gestion de la réputation favorise la visibilité

La forte dépendance de Claude à l'égard du contenu généré par les utilisateurs change définitivement la donne. Les avis ne se contentent pas d'influencer les clients (comme c'était le cas par le passé). Ils déterminent également si votre marque sera citée ou non.

La gestion de la réputation doit donc faire partie intégrante de la stratégie de visibilité de votre marque. Si vous n'avez aucun système de veille, de réponse et de collecte d'avis pour chacun de vos établissements, il est temps d'y remédier.

4. Structurer le contenu pour en améliorer la clarté

Lorsque les systèmes d'IA puisent leurs sources dans les sites web officiels et les pages locales, ils privilégient les informations claires et faciles à vérifier.

En effet, les modèles d'IA n'interprètent pas nécessairement les contenus narratifs de la même manière que les humains. Ils extraient avant tout des faits vérifiables. Une structure claire, des signaux d'entité cohérents et des métadonnées précises sur vos pages permettent à votre marque d'être citée plus facilement.

Cliquez ici pour en savoir plus sur la manière d'optimiser vos pages locales pour la recherche IA.

Mesurez les citations, pas seulement les classements

Le SEO traditionnel se concentrait sur votre positionnement. Mais l'enjeu de l'optimisation pour la recherche IA est d'être cité.

Si vous ne suivez pas la fréquence des citations et la diversité des sources (par modèle et par établissement), vous n'obtiendrez pas une vision claire de votre visibilité.

C'est là que le changement s'opère. Les résultats des systèmes d'IA ne sont pas aléatoires ; ils sont façonnés par la logique de récupération et l'évaluation des sources.

Les spécialistes du marketing qui comprennent comment chaque système recherche des informations (et qui adaptent les sites web, les fiches et les signaux de réputation de leur marque en conséquence) gagneront en clarté, en maîtrise et en confiance à mesure que la recherche IA continue d'évoluer.

Cliquez ici pour découvrir les conclusions complètes du rapport de Yext Research.