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Un an après le début de la transition vers la recherche par l’IA, le secteur du marketing regorge de points de vue confiants sur les facteurs qui ont un impact sur la visibilité de l’IA. Mais nous avons vu très peu de données pour étayer les hypothèses communément admises.
Nous voulions voir quelles corrélations nous pouvions trouver entre les performances de recherche traditionnelles et les mentions et citations de l’IA. Nous avons donc construit une étude pour voir si nous pouvions découvrir des recommandations fondées sur des preuves à partir des données.
La méthodologie de l’étude : comparaison des performances de la recherche traditionnelle et de la recherche IA
Pour comparer les performances des marques dans la recherche traditionnelle par rapport à la recherche IA, nous avions besoin d’un ensemble de données capturant les deux signaux pour les mêmes entreprises au cours de la même période de temps.
Nous l’avons construit en quatre phases.
Étape 1 : Déterminez l’ensemble de marques.
Nous avons sélectionné un échantillon représentatif de 177 marques réparties dans cinq secteurs verticaux : soins de santé, SaaS, services financiers, commerce électronique/vente au détail et services juridiques.
Étape 2 : Capturez le signal de visibilité de l’IA.
Pour chaque marque, nous avons testé des invites verticales spécifiques sur huit plates-formes d’IA : ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Claude et Meta AI. Cela nous a donné 107 011 réponses d’IA à analyser.
Pour chaque réponse, nous avons enregistré deux choses : si la plateforme nommait la marque (mention) et si elle était liée au domaine de la marque en tant que source (citation).
Étape 3 : Extrayez les données de performances organiques.
Pour les mêmes 177 marques, nous avons suivi les performances organiques au niveau du domaine dans Semrush au cours du premier trimestre 2026, y compris les tendances du trafic et les scores d’autorité.
Étape 4 : Référence croisée des deux ensembles de données.
Nous avons combiné les données de visibilité de l’IA avec les données organiques afin que chaque marque dispose de trois mesures comparables : le taux de mention, le taux de citation et le score d’autorité. Cette structure nous a permis d’examiner la relation entre les signaux de classement traditionnels et la visibilité de l’IA, et de déterminer si ces facteurs étaient plus ou moins liés dans les différents secteurs verticaux.
Pourquoi nous avons suivi le taux de mentions et les citations séparément
Une métrique ne capture pas la visibilité de l’IA, nous avons donc suivi à la fois le taux de mention et le taux de citation en tant que signaux distincts. Par exemple, une marque peut être souvent mentionnée et rarement citée, ou souvent citée et rarement mentionnée. Suivre les deux séparément, plutôt que de les regrouper en un seul score de « visibilité de l’IA », a fini par être au cœur des nuances que nous pouvions tirer des différents secteurs verticaux.
Constatation 1 : la plupart des marques n’ont aucune mention d’IA
Sur les 177 marques de notre ensemble de données, seules 18 avaient un taux de mention de l’IA supérieur à zéro au premier trimestre 2026. Cela signifie que 89,8 % des marques que nous avons testées étaient largement absentes de la recherche par l’IA sur les huit plateformes que nous avons mesurées. Ils n’ont pas été mentionnés. Les marques n’ont pas été évoquées en relation avec les réponses, en tant que sources ou exemples.
Cela va à l’encontre d’une grande partie des discussions actuelles de l’industrie, qui traitent la visibilité de l’IA comme une course déjà bien engagée. Nos données montrent une image très différente. Pour un très grand nombre de marques, la course n’a pas encore commencé.
Le fait que seulement 18 des 177 marques de notre recherche ont enregistré une quelconque mention de l’IA indique que les marques désireuses de prendre au sérieux la visibilité de l’IA désormais seront en concurrence avec un petit nombre d’opérateurs historiques dans leur secteur, et non contre l’ensemble de la catégorie.
Constatation 2 : les modèles de visibilité de l’IA varient selon la verticale
Une fois que nous avons ventilé les données par verticale, trois modèles distincts sont apparus.
Mentionnés et cités : Marques de soins de santé, SaaS et services financiers
Les marques de ces trois secteurs verticaux ont été systématiquement mentionnées et citées, mais pour des raisons différentes. Les marques de soins de santé bénéficient d’identifiants d’entité clairs tels que les noms, les emplacements, les spécialités et les affiliations à des réseaux, qui renforcent les signaux que les plateformes d’IA utilisent pour évaluer l’expertise et l’autorité. Les marques SaaS sont généralement présentées sur des plateformes tierces telles que G2, Reddit et LinkedIn, où les produits sont discutés par les utilisateurs et les évaluateurs. Les services financiers bénéficient d’une forte présence médiatique éditoriale sur des plateformes telles que MarketWatch, Bankrate et NerdWallet, qui sont des sources courantes vers lesquelles les plateformes d’IA se tournent pour les questions financières.
Les services financiers étaient également le seul secteur vertical où la citation dépassait légèrement la mention, ce qui suggère que les plateformes d’IA font légèrement plus confiance au contenu qu’à des marques spécifiques.
Dans chaque cas, les marques qui apparaissent disposent de quelque chose auquel les plateformes d’IA peuvent attacher l’identité de la marque : des données structurées, une validation par un tiers ou une couverture éditoriale. Les marques qui n’apparaissent pas en manquent généralement un ou plusieurs.
Mentionnés plus que cités : marques de commerce électronique et de vente au détail
Le commerce électronique présente l’écart le plus important dans notre ensemble de données. Les plates-formes d’IA reconnaissent ces marques mais extraient leurs sources d’ailleurs, généralement des marchés, des agrégateurs et des sites d’évaluation, plutôt que des domaines propres des marques.
Pour ces marques, la reconnaissance vient de leur présence sur le marché et de leur familiarité avec les consommateurs. Le plus grand défi pour les marques de commerce électronique est de fournir aux plateformes d’IA un contenu digne d’être cité sur leur propre domaine, au lieu de laisser le terrain à Amazon, Reddit et aux agrégateurs d’avis.
Cités mais rarement mentionnés : les services juridiques
Les services juridiques ont affiché la tendance inverse de celle des marques de commerce électronique. Les plateformes d’IA s’approvisionnent régulièrement en contenu sur des sites légaux, mais elles créditent rarement l’entreprise à l’origine de l’article.
Combler cet écart signifie créer des signaux d’entité qui relient un élément de contenu à une entreprise reconnaissable.
Résultats 3 à 4
Chaque plateforme d’IA s’appuie sur un ensemble différent de sources.
ChatGPT, Perplexity, Gemini et Copilot affichent des préférences pour des types de contenu spécifiques. Le rapport complet ventile les taux de mention par plateforme et par secteur, afin que vous puissiez vous concentrer sur les plateformes d’IA que vos acheteurs utilisent réellement.
La personnalisation pourrait aggraver la visibilité initiale de l’IA.
La mise à jour Personal Intelligence de Google extrait les signaux du Gmail et des photos d’un utilisateur dans les réponses du mode IA, orientant les résultats vers les marques que l’utilisateur a déjà rencontrées. Si cet effet se confirme, les marques qui remportent la première interaction IA d’un utilisateur sur un sujet pourraient accroître leur visibilité plus rapidement que les participants ultérieurs. Le rapport complet passe en revue ce que nous observons au deuxième trimestre pour tester cela.
Clé à retenir
Si vous ne retirez rien d’autre de ces données, rappelez-vous que vous n’avez pas perdu l’avantage du premier arrivé. Avec seulement 18 des 177 marques que nous avons mesurées obtenant des mentions dans la recherche AI, il reste encore un espace blanc dans votre secteur vertical qui attend d’être revendiqué.
Vous pouvez lire le rapport de recherche trimestriel complet du premier trimestre 2026 sur notre site.
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