Comment les moteurs d’IA choisissent les marques à mentionner.

Un moteur de recherche renvoie une page de liens et laisse l’acheteur choisir. Un assistant IA rédige une seule réponse et y nomme une poignée de marques. Il n’y a pas de deuxième page : une marque absente de la réponse n’est pas envisagée.

La réponse se construit à partir de sources que l’acheteur ouvre rarement. Quand Proofsource a posé 25 questions d’achat sur les marchés de Tesla à quatre moteurs (Tesla, réponses publiques de l’IA, 4 oct. 2026), les 100 réponses ont cité 455 sites différents, et moins de 2 citations sur 100 allaient vers tesla.com. Même pour une marque que tout le monde connaît, son propre site n’est qu’une voix parmi des centaines.

Les clics suivent la réponse. Le Pew Research Center a suivi 68 879 recherches Google de 900 adultes américains en mars 2025 : quand un résumé IA apparaissait, les internautes cliquaient sur un résultat classique dans 8 % des cas, contre 15 % sans résumé, et cliquaient sur un lien du résumé lors de 1 % des visites (notre synthèse de l’étude Pew). Être nommé dans la phrase compte davantage qu’être l’un des liens en dessous.

De deux endroits. Le premier, c’est ce que le modèle a appris à l’entraînement, qui s’arrête à sa date limite de connaissances et ne change qu’à la sortie d’un nouveau modèle. Le second, c’est ce qu’il recherche sur le web pendant qu’il répond. Une page publiée ce mois-ci peut atteindre le second, jamais le premier, tant qu’un modèle entraîné après elle n’est pas sorti.

Le fait que le moteur ait cherché ou non a été le plus grand écart que nous ayons mesuré. Sur 215 réponses de ChatGPT évaluées, 147 n’ont lancé aucune recherche web ; elles nommaient la marque dans 6 % des cas, et celles qui avaient cherché dans 78 % des cas. En comparant les mêmes questions entre elles, l’écart se réduisait à 24 % contre 78 %, toujours très net (notre méthode). Le guide de l’API d’OpenAI indique que le modèle peut choisir de chercher ou non selon le prompt : un seul pourcentage mélange donc des réponses qui ont cherché et vous ont laissé de côté avec des réponses qui n’ont jamais cherché.

Quand ChatGPT cherche, il rédige sa propre requête. La page d’aide d’OpenAI indique que ChatGPT réécrit généralement une question en une ou plusieurs requêtes ciblées, et dans notre échantillon ces requêtes contenaient souvent déjà des noms de marques : une marque présente dans la première recherche de ChatGPT était nommée dans 89 % des réponses, une marque absente de toute recherche dans 7 % (le détail complet). La liste restreinte est en grande partie jouée avant même que la recherche ne soit lancée.

Google va plus loin. Ses consignes pour les propriétaires de sites indiquent qu’AI Overviews et AI Mode peuvent utiliser un query fan-out, en lançant plusieurs recherches liées sur des sous-thèmes pour construire une seule réponse (ce que cela casse dans le suivi). La question à laquelle le moteur répond n’est pas seulement celle que l’acheteur a tapée.