Google IA et ChatGPT s’accordent rarement sur les recommandations de marques

Robot google et robot open ai
Illustration générée par IA — Position Zéro
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Dans cet articleSommaire
  1. Désaccord massif entre plateformes IA
  2. Différences de performance par plateforme
  3. Le paradoxe des citations
  4. Convergence selon l’intention de recherche
  5. Variations sectorielles
  6. Couverture globale des marques
  7. Implications pour les marques

Une nouvelle analyse BrightEdge révèle que les AI Overviews et AI Mode de Google et ChatGPT d’OpenAI donnent des recommandations de marques différentes dans près des deux tiers des cas.

Désaccord massif entre plateformes IA

L’étude BrightEdge, basée sur des dizaines de milliers de prompts identiques, montre que ChatGPT et les IA de Google ne s’accordent que dans 38,1 % des cas sur les recommandations de marques.

Seulement 17 % des requêtes ont produit les mêmes marques sur les trois plateformes (AI Overviews, AI Mode et ChatGPT). Ce chiffre souligne la fragmentation de l’exposition des marques dans la recherche IA.

Différences de performance par plateforme

Google AI Overviews domine largement avec des marques mentionnées dans 36,8 % des requêtes, tandis que ChatGPT ne mène que dans 3,9 % des cas.

En termes de densité de marques, Google AI Overviews affiche une moyenne de 6,02 marques par requête, soit plus de 2,5 fois plus que ChatGPT (2,37) et bien plus qu’AI Mode (1,59).

Les taux de « silence » varient considérablement. ChatGPT ne mentionne aucune marque dans 43,4 % des requêtes, Google AI Mode reste muet 46,8 % du temps, contre seulement 9,1 % pour AI Overviews.

Le paradoxe des citations

L’étude révèle des comportements de citation contrastés :

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  • ChatGPT mentionne plus qu’il ne cite, avec 3,2 fois plus de mentions de marques (2,37) que de citations (0,73).
  • Google AI Overviews cite bien plus qu’il ne mentionne (14,30 citations contre 6,02 mentions).
  • Google AI Mode montre un écart encore plus important avec 6 fois plus de citations que de mentions (9,49 contre 1,59).

Convergence selon l’intention de recherche

Les rares moments d’alignement entre plateformes dépendent du type de requête :

  • Requêtes de comparaison : 80 % d’accord sur les marques.
  • Requêtes d’achat : 62 %.
  • Requêtes de localisation : 38 %.
  • Requêtes « meilleur » : 23 %.

Variations sectorielles

Les taux de désaccord varient selon les secteurs :

  • Santé : 68,5 % de désaccord.
  • Éducation : 62,1 %.
  • Tech B2B : 61,7 %.
  • Finance : 57,9 %.
  • E-commerce : 57,1 % (le plus faible).

Couverture globale des marques

Seules 33,5 % des requêtes incluaient des marques sur les trois plateformes. Seulement 4,6 % n’avaient aucune marque mentionnée nulle part, ce qui montre que la plupart des requêtes génèrent des recommandations de marques sur au moins une plateforme.

Implications pour les marques

Cette fragmentation crée des « opportunités de visibilité massives non exploitées » selon BrightEdge, pour les entreprises qui optimisent pour la recherche générative.

Le paysage IA volatil rend la visibilité des marques loin d’être garantie et souvent incohérente entre les plateformes. Les marques doivent désormais considérer des stratégies d’optimisation distinctes pour chaque plateforme IA.

Jordan Belly
Auteur

Jordan Belly

Rédacteur web SEO à Toulouse, j’interviens depuis plus de vingt ans sur le contenu éditorial, dont plus de douze ans dédiés au référencement naturel. J’accompagne les entreprises dans la construction de leur visibilité en ligne, en m’appuyant sur une veille continue des évolutions de Google et des moteurs basés sur l’IA. Je continue par ailleurs à écrire pour la presse spécialisée (Système D, Le Particulier, UFC Que Choisir…) et suis l’auteur du Guide du rédacteur web (Edi.Pro).

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