« Bon, et on mesure avec quelles questions ? »
Quelqu’un propose d’aller vérifier si la marque est citée quand on interroge un modèle. Et la première chose à trancher, c’est ce qu’on va lui poser.
C’est pile là que ça bloquait chez nous. « Quels sont les meilleurs… » ? « … comparatif » ? Personne n’avait de critère à poser sur la table.
Hex-ko a laissé cette liste en plan pendant deux semaines. Des listes en plan comme celle-là, il doit y en avoir dans pas mal de tiroirs.
Sauf qu’en dessous de tout ça, il y a une hypothèse fausse.
L’IA ne cherche pas avec la question que vous avez rédigée. Les recherches réellement lancées en coulisses ont été relevées sur 10 000 prompts, et le résultat ne ressemble pas à ce qu’on a tapé.
L’IA cherche-t-elle avec les mots que vous lui donnez ?
Non. Chez ChatGPT, les recherches émises en interne ne partagent que 13 % des mots avec la question de départ, et en repassant la même question, 91 % des exécutions produisent une recherche différente (Profound, 10 000 prompts sur 14 jours, publié le 30 avril 2026).
Google, de son côté, décrit le mécanisme en clair : son AI Mode découpe la question en sous-thèmes et lance beaucoup de recherches en parallèle, ce qu’il appelle le query fan-out.
Autrement dit, le fan-out, c’est ouvrir une question en plusieurs recherches. Rien de plus.
Combien exactement ? Google ne le publie pas. On en reste à « beaucoup » pour l’AI Mode et à « des centaines » pour Deep Search. Les chiffres, on va donc les chercher du côté de Profound, qui a mis trois moteurs côte à côte.
Trois moteurs, trois façons de traiter votre question
Perplexity est le plus fidèle du lot : 88 % de mots partagés, et seulement 14 % de recherches inédites quand on repose la question. Copilot se tient au milieu, à 50 % et 47 %.
Mais ChatGPT, avec ses 13 % et ses 91 %, se trouve si loin de Perplexity que les ranger sous un même « on mesure dans l’IA » n’a plus de sens.
En revanche, sur le nombre de recherches par exécution, les trois se rejoignent : environ 1,4 à 2 recherches. Le nombre ne bouge pas ; c’est leur contenu qui part dans tous les sens. Comme si, dans la même réunion, l’un recopiait mot pour mot et l’autre reformulait chaque phrase.
Ce qui survit à la réécriture : le nom et la zone
La même étude range les éléments de la question selon ce qui arrive jusqu’à la recherche.
- le nom de marque se conserve, globalement, sur les trois moteurs
- la zone géographique se conserve presque toujours, sur les trois aussi
- le prix et les critères de filtrage sont réinterprétés ou élargis chez ChatGPT, et souvent purement abandonnés chez Perplexity et Copilot
Vous tenez là la partie qui se mesure proprement : quand on interroge l’IA sur votre nom, votre nom part bien dans la recherche.
Mais « à moins de 50 euros », « pour débuter » : ces conditions peuvent disparaître avant la recherche, et la réponse se fabrique alors à partir de résultats qui ne les portent plus.
Donc oui, vous pouvez être devant sur votre tranche de prix sans que cet avantage arrive jusqu’à la réponse.
Les six lignes à écrire avant de coller le chiffre dans une note
Les moteurs mesurés sont ChatGPT, Perplexity et Copilot. Ni Gemini ni l’AI Mode de Google n’en font partie. Et l’explication de Google citée plus haut appuie le mécanisme, elle n’est pas la source de ces chiffres.
La composition des 10 000 prompts — langues, secteurs, intentions — n’est pas publiée. On ne sait pas non plus s’il y avait des prompts en français, donc reporter ces pourcentages sur une mesure francophone serait prématuré.
La fenêtre d’observation tient en 14 jours, c’est court. Et la façon dont les requêtes de fan-out ont été observées n’est pas décrite.
À quoi s’ajoute ceci : Profound vend de la mesure de visibilité dans les IA. La conclusion « les questions que vous imaginez ne suffisent pas » pointe assez précisément vers son produit.
Une valeur comme « 1,4 à 2 » bougera par ailleurs dès qu’un des trois moteurs changera son implémentation.
Hex-ko écrit désormais ces six lignes avant de coller le chiffre, et non plus après.
comptez combien de fois votre nom sort, avec plusieurs questions
Si vous ne retenez qu’une chose, retenez le changement d’unité : on passe de « est-ce qu’on sort ? » à « combien de fois sur combien d’essais ? ».
Construisez plusieurs questions autour de ce qui survit — votre nom, votre zone —, relancez-les en boucle et lisez le taux d’apparition. Avec 91 % de recherches différentes pour une même question, un essai isolé ne tranche rien du tout. Et commencez par le type « quels sont les meilleurs… », dont la forme arrive intacte dans la recherche 65 % du temps chez Perplexity, 52 % chez Copilot et 39 % chez ChatGPT.
Tenez enfin les questions à conditions dans un tableau à part. Le prix et le public visé vont dans leur propre colonne, en partant du principe que le critère saute : dans trois mois, vous relirez vos propres chiffres sans vous tromper.
Pour le voisinage du sujet, votre outil IA analyse de fausses questions et « 4 200 prompts par mois » regardent comment on devine ce que les gens demandent, et les vraies questions à ChatGPT ne ressemblent pas à vos prompts de test regarde le lien entre la manière de demander et la réponse obtenue. Aujourd’hui, on est descendus d’un étage : ce que l’IA fait de la question que vous avez déjà choisie.
Alors alignez-en trois, pour commencer.
