Les moteurs de recherche IA citent des sources différentes de Google, créant de nouveaux défis de visibilité pour les marques

Une nouvelle étude analysant 18 377 paires de requêtes révèle que les moteurs de recherche à intelligence artificielle et les grands modèles linguistiques font référence à des sources web fondamentalement différentes des résultats traditionnels de Google Search, créant des implications urgentes pour la visibilité des marques dans le paysage émergent de l'Optimisation pour les Moteurs Génératifs. La recherche de Search Atlas montre que les systèmes IA basés sur la récupération comme Perplexity atteignent 43 % de chevauchement de domaines avec Google, tandis que les modèles de raisonnement comme ChatGPT ne citent que 21 % des mêmes sources.

L'étude a analysé trois plateformes IA leaders—Perplexity, ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google—révélant des différences spectaculaires dans la façon dont chaque système s'aligne avec les résultats de Google Search. Perplexity a démontré l'alignement de recherche le plus élevé avec 43 % de chevauchement de domaines et 24 % de chevauchement d'URL, représentant des correspondances exactes de pages. ChatGPT a montré une divergence significative avec seulement 21 % de chevauchement de domaines et à peine 7 % de chevauchement d'URL, confirmant un appariement minimal de sources directes. Google Gemini a montré une précision sélective avec 28 % de chevauchement de domaines malgré son développement par Google, mais seulement 6 % de chevauchement d'URL, favorisant des sources de haute confiance sélectionnées.

« Nous assistons à l'émergence d'un écosystème d'information parallèle », a déclaré Manick Bhan, Fondateur et PDG de Search Atlas. « Alors que le SEO traditionnel se concentrait exclusivement sur le classement Google, notre recherche prouve que les moteurs de recherche IA et les grands modèles linguistiques font référence à des sources différentes, classent différents domaines et priorisent différents attributs de contenu. Les marques qui ignorent ce changement risquent de devenir invisibles dans les réponses générées par l'IA—même si elles sont bien classées dans les résultats de recherche traditionnels. »

Une découverte cruciale est apparue dans l'écart entre le chevauchement au niveau du domaine et au niveau de l'URL, révélant comment les systèmes IA comprennent et font référence au contenu web. Le chevauchement de domaines a varié en moyenne de 21 à 43 % selon la plateforme, tandis que le chevauchement d'URL est resté inférieur à 10 % pour les modèles basés sur le raisonnement. Cette distinction confirme que les systèmes IA comprennent les sujets de manière similaire à Google mais synthétisent à partir d'une connaissance plus large plutôt que de récupérer directement les pages classées. « Le chevauchement de domaines montre que les modèles IA et Google discutent des mêmes sujets et reconnaissent des autorités similaires », a déclaré Bhan. « Mais le faible chevauchement d'URL prouve qu'être classé en première page de Google ne garantit pas une citation dans les réponses de ChatGPT. »

L'intention de la requête impacte significativement les modèles d'alignement IA-recherche, les chercheurs ayant analysé le chevauchement à travers cinq catégories d'intention de requête. Les requêtes informationnelles ont montré un chevauchement modéré, Perplexity atteignant 30-35 % de cohérence tandis que ChatGPT restait en dessous de 15 %. Les requêtes transactionnelles ont révélé la plus grande variance, car les systèmes IA synthétisent souvent des recommandations plutôt que de citer des pages marchandes spécifiques. Les requêtes de compréhension ont obtenu les meilleures performances pour Gemini, où son approche de précision sélective excellait à identifier des sources éducatives faisant autorité.

La divergence entre les sources citées par l'IA et les résultats classés par Google crée un besoin urgent de métriques SEO élargies qui mesurent la présence des marques à la fois dans la recherche traditionnelle et dans les réponses générées par l'IA. « Les équipes SEO ne peuvent plus mesurer le succès uniquement par le classement Google, le trafic organique et les positions de mots-clés », a déclaré Bhan. « La Visibilité LLM—suivre la fréquence à laquelle votre marque apparaît dans les réponses générées par l'IA, comment elle est représentée et quel contexte concurrentiel l'entoure—est désormais tout aussi critique. »

L'étude a identifié des attributs de contenu spécifiques qui améliorent les taux de citation à la fois dans les moteurs de recherche et les grands modèles linguistiques, incluant la précision sémantique, la mise en œuvre de données structurées, les signaux de domaines faisant autorité, la fraîcheur du contenu et l'exactitude factuelle. « Le point de convergence entre le SEO et l'optimisation IA réside dans la clarté sémantique », a expliqué Bhan. « Le contenu qui aide les moteurs de recherche à comprendre votre expertise aide également les modèles linguistiques à vous identifier comme une source crédible. Mais l'exécution diffère—le SEO traditionnel met l'accent sur les liens et le classement, tandis que la visibilité IA nécessite de devenir la réponse définitive à des questions spécifiques dans votre domaine. »

La méthodologie de recherche a analysé des données collectées entre septembre et octobre 2025, examinant les réponses d'OpenAI (ChatGPT), Perplexity et Google Gemini parallèlement aux résultats correspondants de Google Search. Les chercheurs ont utilisé un seuil de similarité cosinus de 82 % pour identifier les requêtes sémantiquement équivalentes, assurant une ressemblance linguistique tout en permettant une variation naturelle des requêtes. « Avec près de 20 000 paires de requêtes appariées analysées à travers plusieurs plateformes IA et catégories d'intention, cette recherche fournit à l'industrie du marketing numérique des preuves définitives que la recherche IA nécessite des approches d'optimisation fondamentalement différentes », a déclaré Bhan.