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Et si votre marque apparaissait directement dans les réponses de ChatGPT ? En 2025, la question n’a plus rien d’hypothétique. Aujourd’hui, près de 60 % des réponses générées par des modèles comme GPT-4 s’appuient sur leur corpus de connaissances préentraîné, issu de données collectées bien avant la conversation avec l’utilisateur.
Pour les marques récentes ou peu connues, le défi est clair : comment se faire une place dans ce savoir opaque, et s’assurer que votre nom figure dans les réponses ?
En mars 2025, l’experte Alisa Scharf (Seer Interactive) a proposé une cartographie des sources prioritaires à cibler pour avoir une chance d’être « connues » par ChatGPT et ses cousins IA. L’objectif n’est pas de « hacker » le système, mais de comprendre comment ces modèles se nourrissent — et comment en devenir une source crédible.
Comment les IA fabriquent leurs réponses
Quand on interroge ChatGPT, la réponse ne vient pas toujours du web.
- Dans 60 % des cas, elle repose uniquement sur le corpus préentraîné.
- Dans les 40 % restants, le modèle active un module de recherche (SearchGPT), qui reformule la question et interroge surtout l’index de Bing.
Deux voies stratégiques s’offrent donc aux marques :
- Optimiser pour la recherche classique (Bing), afin d’apparaître dans les résultats injectés en temps réel.
- Optimiser pour le préentraînement, dans l’ambition d’être intégré directement dans la base de connaissances native du modèle.
C’est cette seconde piste qu’explore Alisa Scharf, en identifiant les sources les plus probables du corpus d’OpenAI.
Les sources les plus probables du corpus IA
Toutes les données n’ont pas le même poids dans l’entraînement des modèles. Certaines plateformes fonctionnent comme des « réservoirs principaux », quasiment incontournables, tandis que d’autres jouent un rôle d’amplificateurs ou de signaux émergents. En pratique, on peut distinguer trois niveaux de priorité.
Tier 1 — Les incontournables
Wikipedia
Source fondamentale pour les LLM : définitions, entités, liens internes… Toute marque qui n’y figure pas part avec un handicap structurel. La difficulté n’est pas technique mais éditoriale : respecter les critères de notoriété et garantir un contenu neutre et sourcé.
Partenaires médias d’OpenAI
OpenAI a déjà signé des licences avec plusieurs groupes de presse internationaux (Associated Press, Axel Springer…). Les contenus issus de ces médias sont quasi assurés d’être intégrés au préentraînement. Autrement dit : une citation dans ces titres a plus de poids qu’une centaine de backlinks classiques.
Site web de la marque
Contrairement au SEO classique, ce n’est pas tant la quantité que la lisibilité machine qui compte. Structure HTML propre, données structurées, mises à jour visibles, factuelles et datées. Un site « hermétique » (robots.txt restrictif, contenus opaques) est de facto invisible pour un LLM.
Communiqués de presse
Sous-estimés dans le SEO, mais stratégiques ici : ils fournissent un matériau clair, standardisé et repris par des agrégateurs de news. C’est un moyen peu coûteux de multiplier les mentions cohérentes et persistantes dans les jeux de données.
Tier 2 – Sources importantes
- Reddit : des conversations organiques contenant au moins 3 votes positifs auraient été incluses dans GPT-4. Être mentionné dans des discussions liées à vos services permet de créer des associations thématiques.
- Presse spécialisée : dans chaque domaine (finance, tech, santé…), certains titres font autorité. Si votre marque est liée à un secteur précis, identifiez et ciblez les publications reconnues de cet univers.
- Medium, Substack, blogs à forte diffusion : ces plateformes hébergent du contenu long, structuré, souvent repris ailleurs. Un bon moyen d’élargir sa présence sémantique tout en gagnant en légitimité.
Tier 3 – Sources émergentes
- YouTube : avec la montée des modèles multimodaux, l’audio et la vidéo prennent de l’importance. Seer recommande de structurer les vidéos pour faciliter l’indexation : titres clairs, description, transcription.
- Podcasts : encore peu exploités dans les corpus d’IA, mais appelés à l’être. Être mentionné dans des podcasts populaires, ou produire soi-même du contenu audio, peut renforcer l’autorité d’une marque à long terme.
Comment se rendre visible pour les IA
Les modèles ne “lisent” pas le web comme des humains : ils recherchent des signaux canoniques, cohérents et répétables qu’ils peuvent intégrer (préentraînement) ou citer (recherche temps réel). La stratégie tient sur deux leviers : canoniser votre discours et le distribuer dans les bons réservoirs de données. Les six mouvements ci-dessous couvrent ces deux axes.
1. Structurer un discours de marque unifié
L’enjeu est de rendre l’entité immédiatement reconnaissable par les modèles. Cela suppose de formaliser un lexique de référence (baseline courte, description plus développée, et 5 à 7 faits datés et sourcés) et de le réutiliser quasi verbatim sur le site, les réseaux, les bios ou le press kit.
Les variantes (nom court, long et sigle) doivent être normalisées et reliées via sameAs (Wikidata, LinkedIn, Crunchbase, etc.). On obtient ainsi moins d’ambiguïtés et de meilleurs appariements entre les mentions et la marque.
2. Publier dans les bons canaux
Il s’agit de placer des “preuves” dans les réservoirs de données que les LLM exploitent. La priorité doit aller aux sources de Tier 1 et 2 (Wikipédia, Wikidata, presse sous licence, médias spécialisés ou blogs à forte diffusion).
Les communiqués réguliers apportant chiffres et citations tierces renforcent la crédibilité, tout comme les citations croisées avec des experts ou universitaires. Cela permet des mentions fiables et réutilisables, mieux pondérées que de simples backlinks.
3. Ouvrir son site au scraping
L’objectif est d’optimiser la lisibilité machine. Cela passe par un robots.txt permissif, des réponses propres (200 OK), des sitemaps segmentés et des pages « À propos » ou Press Kit structurées (timeline, chiffres, personnes, coordonnées).
Les contenus factuels doivent être accessibles en HTML plutôt que noyés dans des PDF opaques. Cela donne une meilleure couverture dans les crawls génériques (moteurs, agrégateurs et corpus IA).
4. Soigner les métadonnées
Les modèles ont besoin de triplets clairs (qui, quoi et quand) pour extraire l’information. Il faut donc intégrer du JSON-LD (Organization, Article, FAQPage, Person, Product/Service…), renseigner des attributs comme sameAs, foundingDate, about/mentions, datePublished/Modified et veiller aux bases éditoriales : titres courts, H1 aligné, introduction factuelle dès les 200 premiers mots.
Le but est de faciliter l’extraction.
5. Penser Wikipédia (et Wikidata)
Devenir une source canonique dans les graphes de connaissances passe par Wikidata et, lorsque la notoriété le permet, par une page Wikipédia. On peut commencer par créer un élément Wikidata avec les propriétés essentielles, puis viser une page Wikipédia neutre et factuelle, appuyée sur des sources secondaires solides.
La page doit vivre dans le temps en intégrant des événements sourçables (levées, partenariats, prix, etc.). L’enjeu est de clarifier l’identité de la marque et de garantir qu’elle soit durablement intégrée dans les réponses des modèles.
6. S’inscrire dans les conversations organiques
Les co-occurrences entre une marque et ses thèmes d’expertise se construisent dans les espaces de discussion. Participer à des threads qualifiés (Reddit, Quora ou forums spécialisés), en apportant des données vérifiables et en déclarant son affiliation, favorise des mentions crédibles.
Il vaut mieux viser des contributions validées (votes, reprises et citations) que du simple volume. Documenter des études de cas solides, avec chiffres et limites, augmente encore la probabilité d’être retenu. L’objectif est d’obtenir des mentions organiques, contextualisées, qui trouvent plus facilement leur place dans les synthèses produites par les modèles.
Le terrain de jeu des marques se déplace : il ne s’agit plus seulement de convaincre Google, mais d’entrer dans la mémoire même des modèles génératifs. Les marques capables d’imposer des faits cohérents, sourcés et lisibles par la machine construisent un avantage compétitif durable. Comme au début du SEO, les pionniers auront une avance difficile à rattraper.
