TL;DR : Yext Research a analysé 17,2 millions de citations d'IA et a constaté que la visibilité dans les résultats de recherche par l'IA dépend de la logique de récupération, et pas seulement de la qualité du contenu. Gemini s'appuie sur la recherche Google et privilégie souvent les sites web officiels, tandis que ChatGPT s'appuie sur une couche de récupération externe de données, avec des variations spécifiques à chaque secteur d'activité. Ce qu'il faut retenir : Les contenus propriétaires structurés, les fiches précises et les signaux de réputation ne sont pas interchangeables, mais ils sont tous importants.
Si le fonctionnement de la recherche par IA reste un mystère pour vous, sachez que vous n'êtes pas le 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 résumer, lorsqu'un utilisateur demande à Gemini, Perplexity, ChatGPT ou Claude des informations sur votre marque, le modèle ne va pas chercher les informations dans un profil stocké. Au lieu de cela, il recueille des informations en temps réel auprès de sources fiables, sélectionne celles à citer, puis les fusionne pour générer une seule réponse.
Cette logique de récupération, à savoir le choix des sources explorées par le modèle et sa méthode d'évaluation, détermine quelles marques sont visibles.
Pour aider les spécialistes du marketing à y voir plus clair, Yext Research a récemment analysé 17,2 millions de citations de l'IA dans plusieurs secteurs. Les données révèlent un point crucial : les systèmes d'IA s'appuient sur différents types de sources pour générer leurs réponses. Cela signifie que la visibilité ne dépend pas uniquement de la qualité du contenu, mais aussi de la façon dont chaque système récupère et évalue les informations.
Voici un décryptage de nos résultats, et ce qu'ils signifient pour vous concrètement.
Quatre modèles d'IA, quatre logiques de récupération
Dans le paysage de la recherche traditionnelle que nous connaissons tous, les spécialistes du marketing rivalisaient pour positionner le site web de leur marque sur la première page de la SERP. Dans la recherche par IA, divers modèles collectent des informations provenant de multiples sources et les synthétisent pour générer une réponse.
Voici comment ce processus varie selon les modèles Gemini, Perplexity, ChatGPT (OpenAI) et Claude :
Gemini : la recherche Google comme pilier
Sans surprise, la logique de Gemini est fortement ancrée dans 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).
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.
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.
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.
ChatGPT : les réponses s'appuient sur la couche de récupération
L'IA ChatGPT d'OpenAI repose sur un système de récupération externe 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 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 beaucoup plus de poids dans l'écosystème de Claude que dans les autres modèles.
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 éditeurs de niche 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 sont essentiels et que la réputation est un facteur clé, que doivent faire les spécialistes du marketing ?
Comment adapter votre stratégie de visibilité à cette réalité
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 sur quels mots-clés vous êtes positionnés, cherchez plutôt à savoir où chaque modèle puise ses sources pour répondre aux questions concernant votre secteur. 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 points de présence où l'IA peut trouver 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 cherchent à extraire 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 basée sur l'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 par IA est d'apparaître dans les citations.
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 par IA continue d'évoluer.
Cliquez ici pour découvrir les conclusions complètes du rapport de Yext Research.
