Usages SEO liés à ChatGPT, requêtes, sources, réponses et effets sur la découverte de contenus.
Une analyse de Resoneo montre que l’index interne de ChatGPT servait de la même manière les sites disposant d’un accord avec OpenAI et ceux qui n’en avaient pas. L’étude apporte aussi des précisions sur les informations conservées par cet index pour restituer les pages dans les réponses.
Le rapport State of the Bots de TollBit montre que ChatGPT-User a accédé à des URL pourtant interdites dans robots.txt sur plusieurs sites européens. OpenAI précise que ces règles peuvent ne pas s’appliquer lorsque la récupération d’une page est déclenchée directement par un utilisateur de ChatGPT.
First Page Sage observe un écart de cinq positions sur Google entre contenus watermarkés et non watermarkés, ainsi qu’un taux de citation IA inférieur. L’étude porte sur 1 682 contenus publiés sur 139 sites B2B après le 2 août 2026.
OpenAI teste ou déploie une modification qui rend l’accès aux sources moins direct dans certaines réponses de ChatGPT. Le bouton dédié peut désormais être remplacé par une option cachée dans le menu à trois points.
Une étude de First Page Sage estime que Google concentre encore 57 % des requêtes numériques mondiales, contre 17,9 % pour ChatGPT. L’écart reste très important sur les requêtes transactionnelles et navigationnelles, tandis que ChatGPT domine largement les usages génératifs et créatifs.
First Page Sage publie une nouvelle ventilation des facteurs associés aux recommandations commerciales de quatre moteurs IA. Ses travaux, fondés sur plus de 11 000 requêtes génératives, montrent des profils très différents entre ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude.
Mark Williams-Cook a créé un faux standard baptisé cats.txt pour tester les arguments habituellement avancés en faveur de llms.txt. Le fichier a été crawlé, indexé, repris par des IA et même recommandé par ChatGPT, sans que cela démontre qu’il soit utilisé comme un signal spécifique.
Une expérience menée avec ChatGPT, Claude et Gemini montre que leurs recommandations évoluent lorsque le contexte métier fourni dans le brief devient plus précis. Les trois modèles conservent leur manière de structurer la réponse, mais convergent davantage sur les priorités à mesure que les informations sur l’entreprise, ses objectifs et ses contraintes s’enrichissent.
Mesurer quelques dizaines de prompts ne suffit pas toujours à établir un classement fiable des marques dans les moteurs IA. Une étude menée sur Gemini, SearchGPT et Perplexity propose de combiner stabilité des positions et incertitude statistique pour déterminer quand les données deviennent réellement exploitables.
Une étude menée par Resoneo sur 1 200 réponses ChatGPT, 88 000 résultats et 26 900 pages décrit trois niveaux utilisés pour récupérer les contenus. Elle montre aussi de fortes différences entre le mode instant et le mode thinking, ainsi qu’entre une page simplement remontée et une page réellement ouverte.
