Une nouvelle étude menée par BrightEdge révèle que Google AI Overviews, Google AI Mode et ChatGPT proposent des **recommandations de marque** différentes dans près de 62 % des cas. Les auteurs de l’analyse en déduisent que chaque plateforme d’**IA** interprète et utilise les données selon des logiques divergentes, ce qui invite à repenser la manière d’aborder chacune d’elles.

Méthode d’étude et principaux constats

L’équipe de BrightEdge a exploité son outil AI Catalyst pour soumettre des dizaines de milliers de requêtes identiques aux trois environnements : ChatGPT, Google AI Overviews (souvent abrégé AIO) et Google AI Mode. Le résultat principal mis en avant est un taux global de désaccord de 61,9 %, tandis que seulement 33,5 % des requêtes donnaient lieu aux mêmes marques citées dans les trois systèmes.

En moyenne, Google AI Overviews mentionne environ 6,02 marques quand on interroge sur un sujet donné, contre 2,37 pour ChatGPT. Pour les recherches affichant une forte **intention commerciale** — contenant des mots comme « acheter », « où », « offres » — les trois plateformes génèrent des mentions de marques dans environ 65 % des cas, ce qui corrobore l’idée que les expressions à forte intention restent un levier pertinent pour le commerce en ligne, comme c’était le cas avec les moteurs de recherche traditionnels. Les secteurs du e‑commerce et de la finance présentent des couvertures de mentions de marque supérieures à 40 % sur l’ensemble des plateformes étudiées.

Trois systèmes, trois approches

Les mêmes requêtes n’ont pas toujours abouti aux mêmes suggestions de marques : selon la plateforme, la liste des marques recommandées peut varier significativement.

BrightEdge observe notamment :

• ChatGPT tend à citer des marques bien implantées même lorsque sa réponse n’est pas directement appuyée sur des sources de recherche en temps réel, ce qui laisse penser qu’il se base principalement sur ses données d’entraînement.
• Google AI Overviews évoque des marques environ 2,5 fois plus souvent que ChatGPT.
• Google AI Mode nomme des marques moins fréquemment que ChatGPT et AIO.

Selon l’étude, ChatGPT favorise des marques « établies », Google AI Overviews privilégie la variété avec un grand nombre de mentions par requête, tandis que Google AI Mode opère une sélection plus stricte des marques citées.

La suite de l’analyse cherche à expliquer ces différences.

Différences structurelles identifiées

BrightEdge considère que la disparité d’outputs entre les trois plateformes n’est pas aléatoire. J’observe effectivement des divergences marquées, mais je propose une interprétation différente : il ne s’agit pas nécessairement d’un indicateur d’« autorité » au sens SEO, mais plutôt d’un reflet de la manière dont chaque modèle a été construit et entraîné.

Voici les conclusions que l’étude met en avant :

• « Le dividende de l’autorité » :
  D’après BrightEdge, la dépendance de ChatGPT à ses données d’entraînement permet aux marques ayant une longue présence historique d’apparaître sans qu’il soit nécessaire de fournir des citations récentes. Cela crée un effet d’« autorité » implicite que certaines entreprises sous‑estiment.
• L’opportunité de volume :
  La propension de Google AI Overviews à multiplier les mentions laisse théoriquement plus de places (6+ mentions par requête pertinente), avec des chemins de citation identifiables pour gagner en visibilité. Certains acteurs se concentrent sur l’analyse des réseaux de citations pour exploiter cette fenêtre.
• Le seuil de qualité :
  La sélectivité de Google AI Mode réduit le nombre d’acteurs cités, mais ceux qui sont retenus bénéficient d’un appui massif de citations tierces validant leur position.

Ce n’est pas l’« autorité » : c’est la nature des données d’entraînement

BrightEdge parle d’« signaux d’autorité » intégrés dans le modèle sous‑jacent de ChatGPT. À mon avis, pour un modèle de type LLM qui génère du texte à partir de ses paramètres appris, il s’agit davantage d’un comportement lié à la composition du corpus d’entraînement qu’à des signaux de classement comparables à ceux du SEO classique.

Trois éléments expliquent pourquoi certaines marques ressortent plus souvent dans un LLM :

• Fréquence :
  La fréquence d’occurrence d’une marque dans les données d’entraînement.
• Prominence :
  Le degré de centralité de la marque dans les contextes où elle apparaît (titre d’article, encadré, etc.).
• Force d’association contextuelle :
  La manière dont la marque est liée à des sujets spécifiques dans les données, renforçant son embedding conceptuel.

En somme, si une marque est abondamment présente et associée de façon récurrente à un sujet pertinent dans le corpus d’apprentissage, le modèle aura tendance à la générer naturellement. Ce phénomène reflète donc des motifs statistiques d’entraînement plus que des signaux d’autorité au sens strict du référencement.

Ceci dit, l’importance de la qualité et de la crédibilité des sources ne doit pas être minimisée : une bonne réputation en ligne demeure un atout pour être cité — que ce soit par un système indexant le web en temps réel ou par un modèle entraîné sur un large corpus.

Des motifs récurrents apparaissent

Les données montrent aussi que certains schémas comportementaux se retrouvent sur les trois plateformes et peuvent déclencher des mentions de marques. Un constat partagé est que les requêtes avec une forte intention commerciale génèrent des citations de marques dans près de deux tiers des cas sur l’ensemble des environnements analysés.

Les secteurs du e‑commerce et de la finance obtiennent des taux de couverture de marques supérieurs, ce qui illustre la capacité des systèmes à reconnaître des requêtes à finalité transactionnelle et à associer des entités commerciales pertinentes. De même, les requêtes de type comparatif — par exemple celles commençant par « meilleur » — entraînent environ 43 % de mentions de marques sur les trois plateformes, signe que ces intelligences comprennent bien l’intention de comparaison dans ces contextes.

L’effet de réseau de citations

BrightEdge introduit l’idée d’un réseau de citations : l’obtention de mentions sur une plateforme pourrait faciliter la visibilité sur d’autres. Autrement dit, les citations se valident et se renforcent mutuellement à travers les systèmes.

Le raisonnement résumé par l’étude :

Un contenu bien construit pourrait :
– Obtenir des mentions reconnues par ChatGPT grâce à la notoriété de la marque ;
– Générer plus de 6 mentions concurrentielles sur Google AI Overviews via une couverture exhaustive du sujet ;
– Réussir à se positionner de manière sélective et solidement citée sur Google AI Mode grâce à des validations tierces.

Autrement dit, une mention obtenue sur une plateforme peut servir de preuve ou d’indication à d’autres systèmes, créant ainsi un effet cumulatif. Cet angle invite à considérer non seulement l’optimisation pour un canal unique, mais la construction d’une présence cohérente sur plusieurs types d’IA de recherche.

Le référencement traditionnel reste fondamental

Malgré les différences entre systèmes, l’étude confirme qu’une stratégie de SEO soigneusement pensée demeure la base pour apparaître dans les réponses des moteurs et des assistants alimentés par l’IA. Les techniques éprouvées du SEO contribuent encore significativement à la visibilité dans Google AI Overviews, et exercent un effet indirect sur Google AI Mode et ChatGPT.

Pour résumer les interactions :

• SEO traditionnel → impact direct sur AIO : Une indexation et un contenu optimisés sont repris par Google AI Overviews qui s’appuie largement sur le web crawlé et indexé.
• SEO traditionnel → impact indirect sur AI Mode : Google AI Mode semble exiger des validations plus robustes, souvent issues d’un ensemble cohérent de citations et de sources fiables.
• SEO et visibilité de marque → influence sur ChatGPT : ChatGPT peut citer des marques via son modèle entraîné et, le cas échéant, via des données actualisées si la version est augmentée par récupération de documents en direct.

L’étude de BrightEdge met l’accent sur l’émergence d’une « découverte de marque native à l’IA » où la visibilité n’est plus uniquement déterminée par des positions dans les SERP, mais par les algorithmes de recommandation et les biais propres à chaque système.

Conséquences opérationnelles et tactiques

À partir des observations précédentes, plusieurs implications pratiques émergent pour les responsables contenus, marketeurs et équipes SEO qui cherchent à adapter leur présence numérique aux nouvelles formes de recherche dominées par l’IA :

• Documenter clairement les associations produit‑marque : Les modèles de langage réagissent aux associations fréquentes et saillantes entre marque et catégorie de produit. Il est utile de structurer le contenu (titres, descriptifs, encadrés) pour renforcer ces liens contextuels.
• Favoriser la diversité des sources et des citations : Puisque Google AI Overviews favorise la couverture étendue, la multiplication des sources fiables et des mentions tierces peut augmenter le nombre de citations potentielles.
• Renforcer les validations tierces pour la sélectivité : Pour les environnements plus exigeants comme Google AI Mode, accumuler des preuves via des avis, des études de cas et des mentions sur des sites autoritatifs peut aider à franchir le seuil de qualité.
• Penser long terme pour l’incorporation dans les données d’entraînement : Pour les systèmes basés sur un LLM entraîné sur des données historiques (ChatGPT en partie), la visibilité de marque sur le long terme influence la probabilité d’apparition dans les futures générations du modèle.
• Optimiser les requêtes à forte intention commerciale : Les expressions transactionnelles continuent d’être des déclencheurs importants de mentions de marque. Travailler les pages produits, les fiches détaillées et les comparatifs aide à capter ces signaux.

Limites et précautions interprétatives

Plusieurs éléments de prudence doivent être pris en compte avant d’étendre ces conclusions à toutes les situations :

• Évolution des systèmes : Les modèles d’IA et leurs modes d’intégration évoluent continuellement : une configuration observée aujourd’hui peut changer après une mise à jour de modèle, une modification des politiques de citation ou l’ajout d’un composant de recherche en temps réel.
• Portée de l’échantillon : Les résultats reposent sur des dizaines de milliers de requêtes, ce qui est significatif, mais la distribution thématique des requêtes (secteurs, types de formulations, langues) influence fortement les taux de mention.
• Ambiguïté des notions de « marque » : Selon la manière dont une requête est formulée, le système peut choisir soit une marque générique, soit une entité très spécifique. Les biais de catégorisation s’ajoutent aux biais d’entraînement.
• Différences de conception entre LLM et systèmes de recherche : Les modèles génératifs et les moteurs de recherche augmentés par IA ne fonctionnent pas de la même manière : certains privilégient la synthèse, d’autres la compilation de résultats externes — ce qui explique des comportements différents en matière de citations.

Scénarios concrets et exemples d’application

Pour rendre ces idées plus tangibles, considérons quelques scénarios hypothétiques :

• Comparatif d’aspirateurs robot : Une requête « meilleur aspirateur robot pour poils d’animaux » peut conduire AIO à fournir une liste large de marques (6+), ChatGPT à évoquer des marques réputées apparaissant fréquemment dans ses données d’entraînement, et Google AI Mode à ne citer que les marques soutenues par des tests indépendants et des mentions multiples.
• Recherche locale « où acheter » : Pour une requête locale de type « où acheter chaussures de running près de chez moi », les trois systèmes peuvent réagir différemment : AIO listera plusieurs enseignes, ChatGPT pourra suggérer des marques nationales connues et AI Mode préférera des boutiques ou enseignes validées par des citations locales et avis.
• Requête financière : « meilleur compte épargne » : Les entités citées dépendront de la visibilité historique des banques dans les sources d’entraînement (ChatGPT), de la couverture détaillée et comparative (AIO) et de la robustesse des références externes (AI Mode).

Recommandations de contenu — aspects techniques

Sur le plan purement opérationnel, plusieurs bonnes pratiques techniques peuvent augmenter la probabilité d’être cité par ces systèmes tout en restant conformes aux standards du web :

• Structurer l’information : Utiliser des titres clairs, des balises structurées (schema.org), des listes et des résumés pour permettre au système d’identifier rapidement les associations marque‑produit.
• Multiplier les sources fiables : Diversifier les mentions sur des sites d’autorité et obtenir des validations tierces (tests, revues, citations académiques) peut aider, surtout pour Google AI Mode.
• Rédiger pour l’intention : Cibler les requêtes à forte intention commerciale avec des contenus adaptés (fiches produit, pages comparatives) facilite l’apparition dans les réponses où la transaction est implicite.
• Maintenir la cohérence factuelle : Les modèles favorisent les informations cohérentes et récurrentes : éviter les contradictions et maintenir des descriptions uniformes sur l’ensemble des canaux est important.
• Documenter les preuves : Publier des études de cas, des données chiffrées et des validations externes (presse, certifications) renforce la crédibilité perçue par les systèmes qui évaluent la solidité d’une mention.

Perspectives futures et tendances à surveiller

Plusieurs évolutions technologiques et de marché sont susceptibles d’influer sur ces dynamiques :

• Intégration de données en temps réel : Si davantage de modèles adoptent des mécanismes de récupération d’information en direct (RAG — retrieval‑augmented generation), la dépendance aux seules données d’entraînement diminuera, et les mentions deviendront plus sensibles à l’actualité.
• Normalisation des signaux de citation : À mesure que les plateformes complexifient leurs critères, des standards de validation (métadonnées, attestations) pourraient émerger pour faciliter l’échange d’informations fiables entre systèmes.
• Transparence algorithmique accrue : Les demandes réglementaires et la pression publique poussent vers plus de transparence sur la provenance des réponses : cela pourrait entraîner des changements dans la manière dont les marques sont citées et sourcées.
• Personnalisation des réponses : L’adaptation aux préférences utilisateur et au contexte local peut faire varier encore davantage les listes de marques suggérées selon le profil d’utilisateur et la localisation.

Conclusion analytique (ton neutre)

Les travaux de BrightEdge mettent en lumière que la convergence entre recherche traditionnelle et systèmes d’**IA** générative n’est pas homogène : chaque plateforme possède sa propre logique de sélection et de citation des marques. Plutôt que d’y voir uniquement un enjeu d’« autorité » au sens SEO classique, il est utile de considérer l’origine des signaux (données d’entraînement pour les LLM, indexation pour AIO, validations tierces pour AI Mode) et d’adapter les démarches de contenu en conséquence.

Pour les responsables de visibilité et de contenu, l’enjeu consiste donc à construire une présence cohérente et documentée, à structurer les associations marque‑produit, à sécuriser des validations tierces et à maintenir une stratégie SEO solide — tout en restant attentif aux évolutions rapides des technologies et des critères de citation des différentes plateformes d’IA.

Rapport original de BrightEdge : ChatGPT vs Google AI : désaccord de 62 % sur les recommandations de marques

Image de couverture : Shutterstock/MMD Creative