D’après votre étude qui repose sur des données collectées à l’échelle mondiale au 4ème trimestre 2025, couvrant quatre des principaux modèles d’IA – Gemini, Claude, ChatGPT et Perplexity – les consommateurs sont-ils adeptes des plateformes d’IA ?
Armin DOLL Oui, et l’adoption s’accélère nettement en France. Selon les données de Yext, plus de 80% des consommateurs français déclarent utiliser davantage les outils d’IA qu’il y a un an, signe d’un basculement rapide des usages. Cette progression s’accompagne d’une forte fréquence d’utilisation : 40% des Français y ont recours au moins une fois par jour. Au-delà de l’adoption, c’est surtout le changement de logique qui est marquant. Les consommateurs passent progressivement d’un modèle «je clique, je compare, j’achète» à un modèle «je demande, l’IA recommande». L’IA devient ainsi un point d’entrée de plus en plus naturel dans le parcours d’achat, notamment pour obtenir des réponses rapides ou explorer des options.
MEDIACOM’ Quelle est la logique de sourcing de Gemini ?
Armin DOLL Gemini s’inscrit dans la continuité des logiques de recherche traditionnelles, avec une forte proximité avec l’écosystème Google. Ses citations reflètent largement des sources structurées, fiables et directement contrôlées par les marques. Concrètement, 93% des citations de Gemini proviennent de contenus propriétaires ou maîtrisés, dont 51% de sites web officiels et 42% de fiches d’établissements ou d’annuaires. À l’inverse, les contenus issus d’avis, de forums ou de médias restent marginaux. Pour les marques, cela confirme que les fondamentaux du SEO restent déterminants : qualité du site officiel, cohérence des données et maîtrise des informations publiées.
MEDIACOM’ Qu’en est-il de Claude ?
Armin DOLL Claude se distingue par une plus grande ouverture aux signaux externes, notamment aux contenus générés par les utilisateurs. Si la majorité de ses citations provient encore de contenus détenus par les marques (81%), il accorde une place nettement plus importante aux avis et recommandations : 15% de ses citations en sont issues, soit deux à quatre fois plus que les autres modèles. Dans certains secteurs comme l’alimentation et les boissons, cet écart est encore plus marqué, avec une part de contenus issus d’avis pouvant atteindre près de 25%. Claude intègre ainsi davantage le ressenti et la réputation dans ses réponses, reflétant plus directement les discussions et perceptions des consommateurs. Pour les marques, cela implique que la gestion des avis, de la réputation en ligne et des signaux sociaux devient un levier clé de visibilité.
MEDIACOM’ Comment se différencie OpenAI ?
Armin DOLL OpenAI se distingue par une approche plus contextuelle et variable. Contrairement aux autres modèles, il ne repose pas sur une logique de sourcing homogène, mais adapte ses citations en fonction du secteur et du type de requête. Cette variabilité est particulièrement visible dans certains secteurs comme l’hôtellerie, où les sites officiels sont cités 38% du temps, soit significativement plus que chez les autres modèles. En pratique, cela signifie qu’il n’existe pas de stratégie unique pour optimiser sa visibilité sur OpenAI : les leviers varient selon les industries et les contextes d’usage.
MEDIACOM’ Et quid de Perplexity ?
Armin DOLL Perplexity adopte une approche plus stable et structurée, avec des schémas de citation relativement constants d’un secteur à l’autre. Les sites détenus par les marques représentent une part importante de ses citations (entre 37% et 50% selon les industries), avec une préférence marquée pour les contenus organisés, facilement exploitables et clairement attribuables. Cette cohérence en fait le modèle le plus prévisible : il privilégie la clarté, la structuration et la vérifiabilité des informations. Pour les marques, cela signifie qu’une présence en ligne bien structurée, avec des contenus clairs et correctement indexés, constitue un socle suffisant pour maintenir une visibilité régulière.
MEDIACOM’ Fort de ces constats, pouvons-nous considérer la recherche par IA comme une stratégie unique ?
Armin DOLL Il n’existe pas de stratégie unique d’optimisation pour l’IA. La combinaison de sources qui favorise la visibilité sur un modèle diffère de celle qui prévaut dans un autre. Les schémas de citation varient davantage au sein des secteurs qu’entre les secteurs eux-mêmes, ce qui ajoute encore une couche de complexité. Les entreprises qui traitent la recherche par IA comme un canal unique à optimiser se reposent sur une hypothèse qui est aujourd’hui invalidée par nos analyses. Cela dit, il existe un socle commun sur lequel toutes les marques peuvent s’appuyer. Nos données montrent que 86% des sources citées dans les réponses générées par l’IA proviennent de contenus que les marques contrôlent déjà : leurs sites web, leurs fiches locales, leurs pages produits.
