« Tel concurrent, il vaut quoi ? » — taper le nom de sa propre boîte dans ChatGPT pour voir ce qui sort, ça vous est déjà arrivé, non ?
Hex-ko l’a fait aussi. Et la réponse était tellement tiède que j’ai gambergé pendant un bon moment.
Dans ces cas-là, on a envie de photographier l’écran et de le partager en interne. « Voilà comment l’IA nous voit. »
Sauf que cette capture, prise toute seule, ne permet quasiment de rien conclure.
Une étude a mesuré la façon dont les marques apparaissent dans la recherche IA sur plus de 100 000 réponses, et il en ressort une chose : entre « est-ce que le nom sort ? » et « comment on en parle ? », la stabilité n’a rien à voir. Aujourd’hui on creuse ça, jusqu’à la question très concrète de ce qu’on met, ou pas, dans un rapport mensuel.
Cette capture d’écran, à quoi ressemble-t-elle une fois multipliée par 100 000 ?
Commençons par une mesure de grande ampleur publiée sur arXiv en juin 2026 (R).
L’idée : envoyer, de mars à mai 2026, des prompts couvrant 102 marques à cinq IA différentes — ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude et Grok.
Au total, 102 025 réponses collectées et 149 912 citations relevées. De quoi poser des fondations chiffrées solides pour parler de visibilité de marque dans l’IA.
Une précision honnête d’abord : l’auteur est cofondateur de Ranqo, la plateforme qui a servi à mesurer, et il détient des parts de la société, comme l’indique l’article. Autrement dit, c’est une étude menée par quelqu’un qui a un intérêt à conclure que « la visibilité IA, il faut la mesurer » — à lire donc avec cette réserve en tête.
Cela dit, même en tenant compte de ce biais, la méthode reste soignée, et les leçons qu’on en tire s’utilisent telles quelles.
Poser la même question, encore et encore, à la même IA
Ce que cette étude a de malin, c’est un travail de fourmi : reposer exactement la même question, à la même IA, un grand nombre de fois.
Ensuite, pour chaque combinaison « marque × prompt × plateforme », les chercheurs ont compté si la réponse s’était retournée par rapport à la fois précédente. Et le résultat, le voici.
- Le (l’IA parle-t-elle en bien ou en mal de la marque ?) s’est retourné dans 45,5 % des combinaisons.
- La (le nom est-il apparu, oui ou non, dans cette réponse ?) ne s’est retournée que dans 6,8 % des cas.
Autrement dit, en reposant simplement la même question dans les mêmes conditions, l’IA a inversé son jugement dans près d’une combinaison sur deux. Les auteurs résument ça d’une formule : le sentiment est environ 6,7 fois plus bruité que la mention.
C’est un peu comme un recruteur dont la note dépend de son humeur du jour. Et de la capture du début, on ne peut donc conclure qu’une chose : « cette fois-là, on m’a dit ça ». Comme preuve que « l’IA nous déteste », c’est malheureusement raté.
En revanche, « est-ce que le nom sort ? » est d’une stabilité étonnante
Et voilà l’autre face : un taux de retournement de 6,8 %, ça veut dire que dans plus de 9 combinaisons sur 10, ce qui sort sort, et ce qui ne sort pas ne sort pas.
Cette stabilité se confirme sous un autre angle. L’équipe a réparti les 102 marques en trois paliers de notoriété, puis mesuré leur taux d’apparition sur des prompts qui ne contenaient pas le nom de la marque.
| Palier de notoriété | Taux d’apparition dans la réponse |
|---|---|
| Grande marque mondiale connue de tous | 72,9 % |
| Marque intermédiaire bien établie | 43,6 % |
| Marque de niche ou de petite taille | 11,4 % |
Les marches de l’escalier valent environ 29,3 points puis 32,2 points. Ça se sépare proprement, non ?
Si le taux d’apparition n’était que « le caprice de l’IA », on n’obtiendrait jamais un escalier aussi net. Puisqu’il épouse une structure bien réelle — la notoriété —, c’est lui, et pas la note de réputation, qui doit servir de colonne vertébrale au rapport.
Alors, cette réputation, où se fabrique-t-elle ?
Reste une question : où l’IA va-t-elle chercher de quoi vous encenser ou vous descendre ? En décomposant les 149 912 citations de la même étude, on obtient ceci.
- Pages de présentation de marque sur des sites tiers : 75,2 %.
- Domaine propre de la marque : 2,9 %.
- YouTube et vidéo : 4,2 %, médias tech/business : 3,8 %, Reddit et communautés : 3,3 %.
Que le site officiel passe sous les 3 %, Hex-ko a relu deux fois pour être sûre.
De plus, le format de contenu le plus cité était le classé, qui pesait 21,0 % de l’ensemble des citations. Un listicle, c’est ce type d’article « top 10 des meilleurs machins » avec un classement.
Autrement dit, la réputation que l’IA prête à votre marque ne vient presque pas de ce que vous écrivez vous-même. Ce qui compte bien davantage, c’est ce qui figure — et comment — sur les pages de présentation tenues par des tiers.
Jusqu’où peut-on prendre ces chiffres au sérieux ?
Posons quand même une réserve. Cette étude en reste au stade de l’observation : aucun essai randomisé n’a testé si une action donnée fait vraiment monter la visibilité.
Les 102 marques retenues penchent aussi fortement vers le SaaS, l’exécution retail, la fintech et le indien (le fabricant qui vend en direct, sans intermédiaire).
C’est donc un — pris là où c’était le plus facile à réunir —, et la répartition par palier reste faite à la main.
Conclusion : mettez le taux d’apparition au cœur du rapport, et lisez la réputation en répétant
La grande leçon de ces 100 000 mesures, c’est que les indicateurs de visibilité IA ont chacun leur « caractère ». Le taux d’apparition est une base stable, avec ses 6,8 % de retournement ; le sentiment, lui, est une valeur mouvante dont 45,5 % vacille.
Le bon réflexe, c’est donc de placer le taux d’apparition comme indicateur principal, celui qu’on suit en continu. En alignant chaque mois « combien de fois la marque est-elle apparue », on relie enfin ses actions et leurs résultats par une ligne claire.
Pas besoin pour autant de jeter la réputation. Simplement, il faut la regarder non pas sur un essai mais sur plusieurs, et la lire comme une distribution. Formulée en « cette fois, 3 réponses sur 10 penchaient vers le négatif », elle devient enfin un chiffre exploitable.
Et un dernier point. Puisque 75,2 % des citations viennent de pages de présentation tenues par des tiers, plutôt que de peaufiner le texte de votre propre site, le chemin le plus court, c’est de faire en sorte que ces pages extérieures affichent les bons faits.
Ce que l’IA pense de vous se lit dans la répétition et le suivi régulier, pas dans une capture d’écran. Commencez par compter combien de fois votre nom sort.
Sources
- Pratyush Kumar (Ranqo), « Generative Engine Optimization at Scale: Measuring Brand Visibility Across AI Search Engines », arXiv:2606.20065, 18 juin 2026, arxiv.org (5 moteurs, 102 marques, 102 025 réponses, 149 912 citations. Retournement du sentiment 45,5 % vs mention 6,8 %, taux d’apparition par palier 72,9 % / 43,6 % / 11,4 %, sources citées : pages de marque tierces 75,2 % et domaine propre 2,9 %, listicles 21,0 % de l’ensemble des citations. L’auteur est cofondateur de Ranqo et détient des parts)
