Améliorez vos compétences grâce aux informations hebdomadaires d’experts de Growth Memo. Abonnez-vous gratuitement !
La plupart des équipes parlent de « visibilité de l’IA » comme si c’était une chose. De nouvelles données sur 3,7 millions de citations dans ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews suggèrent que ce n’est pas le cas. Et l’écart entre les trois moteurs est plus large (et plus important sur le plan stratégique) que ne l’admet probablement votre tableau de bord.
Le mémo d’aujourd’hui se décompose :
- Pourquoi un score AEO mixte cache le seul résultat qui compte.
- Quels types de pages et quels domaines circulent réellement à travers les moteurs.
- Le passage de la mesure de l’IA présence à mesurer portabilité.
L’une des plus grandes différences entre AEO et SEO est qu’AEO joue sur plus de plateformes.
Les données Omnia montrent sur plusieurs échantillons que seulement 2,35 % à 2,45 % des URL citées sont apparues dans les aperçus ChatGPT, Perplexity et Google AI pour la même invite. 91 % des citations sont apparues dans un seul moteur.
Conclusion : la visibilité de l’IA n’est pas un classement unique. Ce sont plutôt trois systèmes de distribution différents qui parfois se chevauchent et généralement ne pas.
Seulement 2 % des URL sont citées par les 3 moteurs
La plupart des gens supposeraient que si une URL est citée par un moteur d’IA majeur, elle a une chance raisonnable d’apparaître dans les autres.
Mais l’échantillon de 20 000 invites montre seulement 2,37 % des URL citées apparaissent sur les trois moteurs pour la même invite.
Pendant ce temps, 91,07 % se présentent dans un seul. Ces deux nombres sont proches l’un de l’autre car ils s’expliquent mutuellement. Les environ 7 % restants se chevauchent par paires, ce qui signifie que les moteurs puisent dans des pools largement disjoints plutôt que de classer différemment le même pool.
Pour les équipes AEO/SEO, cela signifie qu’un seul score de visibilité composite n’est pas la bonne unité de mesure. Les scores AEO moyens cachent cela. Une marque peut paraître forte dans son ensemble et être invisible dans 2 moteurs sur 3. Les équipes à la recherche d’un numéro de visibilité mixte de l’IA compressent trois systèmes de classement en une seule métrique et appellent cela une stratégie.
Les 2 % sont valables à chaque coupe
Le taux de chevauchement d’environ 2 % et le taux d’exclusivité d’environ 91 % restent presque parfaitement stables sur quatre échantillons.
Cette cohérence compte plus que le point décimal exact. L’écart de consensus n’est pas le produit d’un ensemble de requêtes ou d’une fenêtre temporelle. Cela semble structurel.
Au troisième trimestre 2025, le chevauchement universel était de 2,2 %. Au quatrième trimestre 2025 et au premier trimestre 2026, il s’est élevé à 2,7 %. Les citations exclusives au moteur ont chuté de 90,1 % à environ 88 %. Alors oui, une petite convergence. Mais même après ce changement, la fragmentation reste prédominante.
Les invites commerciales ne convergent pas non plus
La division d’intention est l’une des parties les plus silencieuses mais les plus utiles de l’ensemble de données. On pourrait affirmer que les requêtes commerciales devraient produire davantage de consensus. Quand quelqu’un cherche [the best CRM], [best running shoes]ou [best project management software]le bassin de sources acceptables semble plus restreint que celui des invites d’information générales.
Étonnamment, les données ne confirment pas une grande différence.
Les invites commerciales montrent un chevauchement universel de 2,4 %. Les invites d’information affichent 2,0 %. Même lorsque la requête doit restreindre l’ensemble des réponses, les moteurs choisissent la plupart du temps des sources différentes.
Cela va à l’encontre d’un instinct commun en matière de référencement et de stratégie de contenu. Les équipes supposent souvent que les requêtes à haute intention sont celles où l’autorité partagée apparaîtra. Le contraire semble plus vrai. Même en territoire commercial, la logique de récupération propre à chaque moteur, les sources auxquelles il fait confiance, les formats qu’il préfère, font l’essentiel du travail.
Les guides battent les pages d’accueil de 2x
La répartition des types de pages ci-dessous montre que les guides et didacticiels ont le chevauchement inter-moteurs le plus élevé à 2,3 %, suivis des blogs à 1,8 %, des pages de catégories à 1,6 %, des pages de produits à 1,2 % et des pages d’accueil à 1,1 %.
Deux leçons :
- D’abord, le contenu explicatif voyage mieux que la marque ou les actifs transactionnels. Si vous voulez avoir la meilleure chance d’apparaître sur les moteurs, le candidat le plus puissant n’est pas la page d’accueil ni la page produit. C’est la page qui aide, explique, compare ou enseigne, mais gardez à l’esprit que ce sont aussi des formats de contenu auxquels les IA peuvent bien répondre directement.
- Deuxième, même les meilleurs types de pages fonctionnent mal en termes absolus. Les guides ne gagnent pas de manière significative sur les moteurs. La bonne lecture à ce sujet n’est pas « publiez plus de guides et vous gagnerez partout ». C’est plus simple que cela : le contenu utile voyage mieux que le contenu de marque.
La visibilité n’est pas la même chose que la portabilité
L’une des erreurs les plus simples dans ce domaine est de confondre fréquence de citation et portabilité des citations. Wikipédia est l’exemple le plus clair. Il apparaît 16 073 fois dans l’ensemble de données, mais seulement 1,3 % de ces apparitions sont universelles sur tous les moteurs. Reddit apparaît 14 267 fois, mais seulement 0,1 % sont universels. Reuters apparaît 1 202 fois et arrive toujours à un chevauchement universel de 0,0 %.
C’est pourquoi la portabilité est une mesure importante. Un domaine peut apparaître partout sur un moteur et voyager à peine, ce qui signifie qu’une marque qui semble dominante dans un tableau de bord global peut être à l’abri de l’invisibilité sur une plate-forme. La présence vous indique si vous êtes visible. La portabilité vous indique si cette visibilité est résiliente.
Ce que cela signifie pour les opérateurs
L’implication pratique est simple : Arrêtez de traiter la visibilité de l’IA comme une seule chose. Examinez la visibilité complète de votre domaine en mesurant :
1. Présence, le % de vos invites suivies où votre domaine apparaît dans n’importe quel moteur. La présence vous indique si vous êtes visible.
2. Portabilité, le % de vos URL citées qui apparaissent dans les trois moteurs. La portabilité vous indique si cette visibilité est résiliente.
3. Concentration, le % de vos citations provenant d’un seul moteur. La concentration vous indique sur quel moteur votre tableau de bord actuel est secrètement construit.
Si le chevauchement entre les moteurs est aussi faible, une seule stratégie AEO est trop abstraite pour être utile.
Lorsque nous abordons la visibilité de l’IA dans une perspective holistique, cela nous amène à nous poser des questions plus pointues :
- Quel moteur compte le plus pour nous ?
- Lesquels de nos actifs voyagent sur plusieurs moteurs et lesquels ne fonctionnent que dans un seul ?
- Mesure-t-on la présence alors que nous devrions mesurer la portabilité ?
Cela change également la façon dont les équipes de marque doivent considérer les diagnostics. Une page d’accueil faible sur tous les moteurs n’est peut-être pas un problème de page d’accueil. C’est le symptôme de quelque chose de plus large : les moteurs privilégient l’utilité plutôt que la centralité de la marque. Dans ce monde, la visibilité vient moins du fait d’être le officiel source et plus encore en étant la utile source.
La question stratégique n’est plus «Comment se classe-t-on en IA ?« Nous devrions plutôt nous demander : »Comment créer des actifs qui survivent aux différentes préférences des moteurs ? » C’est une question plus restreinte. C’est aussi une meilleure question.
Méthodologie
Il y a quelques mises en garde à cette analyse :
- L’ensemble de données est orienté vers la clientèle d’Omnia.
- Les coupes d’intention et de type de page reposent sur la classification des expressions régulières, ce qui est utile pour l’analyse directionnelle mais pas pour un travail de taxonomie parfait.
Ces réserves n’affaiblissent pas beaucoup la conclusion principale. Le plus gros signal n’est pas la précision sur les bords. C’est la cohérence au centre. Quelle que soit la manière dont les coupes changent, le même schéma refait surface : très peu de chevauchements, une très grande spécificité du moteur et seulement de modestes différences selon le moment, l’intention ou le type de page.
Taille de l’ensemble de données et fenêtre temporelle
L’analyse s’appuie sur quatre échantillons instantanés. Trois cohortes de 5 000 invites chacune, suivies à partir du 1er janvier 2025 ; 1er juillet 2025 ; et le 1er janvier 2026. Un échantillon aléatoire distinct de 20 000 invites sous-tend les chiffres de 2,37 % et 91,07 %. La réduction temporelle s’étend du troisième trimestre 2025 au premier trimestre 2026 (à ce jour) et couvre 3,7 millions de citations d’URL au total. Les répartitions d’intention commerciale/informative/autre sont tirées d’environ 2,6 millions d’URL dans l’échantillon combiné. Les divisions par type de page couvrent 4,1 millions d’apparitions d’URL.
Comment les invites ont été sélectionnées
Les 20 000 invites sont tirées d’un échantillon aléatoire du pool de surveillance des invites en direct d’Omnia. Le pool reflète ce que les véritables équipes marketing ont choisi de suivre, en fonction de la géographie des clients d’Omnia (essentiellement l’Espagne, plus le Royaume-Uni, les pays nordiques et d’autres marchés de l’UE). Chaque invite s’exécute dans la langue principale de son pays, de sorte que l’espagnol est surreprésenté par rapport à un ensemble de données uniquement américain. Le mix industriel est constitué de fintech/insurtech, de voyages, de SaaS et de services B2B. Traitez les résultats comme directionnels pour la recherche européenne en matière d’IA.
Couverture du moteur
L’étude couvre trois moteurs : ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews. Chacun déclenche la même invite simultanément dans la même minute, deux fois par jour, avec la localisation du pays, et chaque moteur est interrogé dans son état non authentifié par défaut, activé pour le Web. Le suivi de Perplexité fonctionne sur Sonar, tandis que ChatGPT et Google AI Overviews utilisent le modèle de production par défaut de chaque fournisseur pour la navigation Web hors connexion (que ni OpenAI ni Google n’épinglent publiquement sur une version spécifique).
Méthodologie de classification
L’intention et le type de page sont attribués par regex. Les catégories d’intentions sont commerciales, informatives et autres. Les compartiments de type page sont Guide/tutoriel, Article/blog, Page de catégorie, Page de produit, Page d’accueil, Wikipédia et Autres. Les règles sont basées sur des mots clés et des modèles d’URL, ce qui les rend suffisamment rapides pour un ensemble de données de plusieurs millions d’URL, mais grossières sur les bords. Les cas extrêmes relèvent de la catégorie Autre, c’est pourquoi Autre représente une part élevée dans les tableaux d’intention et de type de page. Traitez les coupes d’expression régulière comme directionnelles et non faisant autorité.
Plus de ressources :
