Modèles Google liés aux usages Search, fonctionnalités et intégrations côté moteur.
Google expérimente une rémunération pour les contenus qui contribuent à ses réponses dans Gemini, AI Overviews et AI Mode. Les éditeurs participants suivent leurs gains dans Search Console, mais le calcul des montants reste peu détaillé.
Une analyse technique décrit comment Google Maps croise les sources, évalue les lieux et adapte ses résultats à la recherche. Elle recense 72 signaux dans Geostore et examine les liens entre les établissements, le Web et les réponses de Gemini.
Le protocole UCP ajoute la recherche de magasins, les achats au poids et de nouvelles fonctions de paiement. Sa mise à jour prépare aussi son extension à la restauration et à l’hôtellerie, sans annoncer leur disponibilité.
Google déploie Gemini 3.7 Flash dans AI Mode pour les abonnés Google AI Pro et Ultra. Le nouveau modèle doit améliorer le suivi des instructions et la compréhension de l’intention dans les réponses générées par Search.
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.
Près de 60 % des parcours de recherche impliqueraient déjà une fonctionnalité IA, selon Brainlabs. L’agence constate aussi que les sources citées varient fortement selon les plateformes et au fil du temps.
