Vous demandez à ChatGPT quelles agences peuvent résoudre un problème de référencement. Votre entreprise apparaît parmi les réponses. Vous reposez la question dans une autre configuration : elle a disparu, remplacée par trois concurrents. Pourtant, vous n’avez pas touché à votre site entre-temps.
J’aurais du mal à appeler ça une perte de position. Encore faudrait-il savoir ce que signifie « être positionné dans ChatGPT ».
Une étude publiée par Semrush le 30 juin 2026 apporte quelques chiffres utiles. Elle compare les sources citées par deux niveaux de raisonnement de GPT-5.2. Les écarts sont suffisamment importants pour remettre en question certaines façons de mesurer la visibilité des marques dans les réponses IA.
Seulement 25,6 % de domaines cités en commun dans le test Semrush
Semrush et Kevin Indig ont soumis 100 questions à GPT-5.2, une fois avec un niveau de raisonnement minimal, puis avec un niveau élevé. Au total, 200 réponses ont été comparées. Les questions correspondaient à 20 parcours d’achat dans quatre catégories : logiciels B2B, finance, technologies grand public, santé et mode de vie.
Le chiffre le plus frappant concerne les domaines cités pour une même question : 25,6 % se recoupaient entre les deux configurations. Dit autrement, les réponses ne s’appuyaient souvent pas sur le même ensemble de sites.
L’étude relève également des différences dans le recours à la recherche Web :
| Indicateur | Raisonnement minimal | Raisonnement élevé |
|---|---|---|
| Réponses avec au moins une citation | 50 % | 68 % |
| Nombre moyen de sources par réponse citée | 2,6 | 4,5 |
| Recherches Web effectuées sur les 100 questions | 245 | 1 130 |
| Domaines distincts cités dans le test | 127 | 173 |
Une autre différence mérite le détour. Dans ce test, la part des citations provenant de Reddit passe de 15 % en mode minimal à 7 % en mode élevé. À l’inverse, les sites gouvernementaux ou académiques passent de 1,9 % à 8,8 %. La documentation officielle et les pages de support gagnent elles aussi du terrain.
Je serais prudent avant d’en tirer une règle de rédaction. Semrush a testé un modèle, sur un échantillon de questions, à une période donnée. Rien ne garantit que les pourcentages seront identiques sur un autre modèle, en français, avec des recherches locales ou dans un secteur très spécialisé. Et davantage de sources citées ne signifie pas automatiquement une réponse plus exacte.
La publication originale de Semrush donne le détail du protocole et des résultats. Les chiffres cités ici viennent de cette étude, pas d’un test que nous aurions mené chez toonetcreation.
Pourquoi ChatGPT peut aller chercher d’autres pages pour la même question
Imaginons un responsable informatique qui demande : « Quel CMS choisir pour refaire le site de ma PME ? »
Une première réponse peut comparer WordPress, Joomla et Drupal sur leurs usages généraux. Pour une réponse plus approfondie, le système peut chercher des informations sur les droits d’administration, les contraintes de migration, les mises à jour de sécurité ou les coûts de maintenance. Ce ne sont plus les mêmes questions. Les sites consultés peuvent donc changer.
Cette décomposition d’une demande en recherches plus précises rejoint le mécanisme de query fan-out présenté dans un précédent article. Dans l’étude Semrush, la configuration au raisonnement élevé lance nettement plus de sous-recherches. L’étude décrit ce comportement observable ; elle ne révèle pas toutes les règles internes utilisées pour sélectionner ou classer les pages.
Le mode n’est pas la seule variable
La formulation exacte du prompt, les messages précédents, la langue et parfois la localisation peuvent influencer les recherches. La disponibilité de la recherche Web compte aussi. OpenAI précise dans sa documentation sur la recherche ChatGPT que l’outil peut rechercher le Web lorsqu’une question bénéficie d’informations actualisées et proposer des sources liées aux résultats.
Prenons deux formulations :
- « Quelle agence SEO choisir à Toulouse ? »
- « Quelle agence SEO à Toulouse connaît Joomla et peut auditer une attaque de negative SEO ? »
La seconde question précise un besoin technique. Il est logique qu’elle puisse conduire à des documents et à des entreprises différents. On ne peut pas utiliser ces deux réponses comme si elles représentaient un même classement.
Même en copiant exactement le même prompt, une réponse générative peut varier. C’est la raison pour laquelle une capture d’écran prise un mardi matin reste une observation ponctuelle, pas un relevé de position comparable à celui d’un outil de suivi Google.
Une citation de site n’est pas une recommandation de marque
C’est un point sur lequel je reviens souvent quand on me présente des tableaux de bord GEO. Les indicateurs ont des noms proches, mais ils ne racontent pas la même chose.
Supposons qu’un internaute cherche comment récupérer un site attaqué. ChatGPT peut afficher un lien vers un article technique de toonetcreation sans nommer l’agence dans le texte : nous avons obtenu une citation d’URL. La réponse peut aussi mentionner toonetcreation sans lien. Enfin, si l’utilisateur demande à qui confier le nettoyage du site, notre nom peut apparaître dans une liste de prestataires. C’est une recommandation, dans le contexte de cette question.
J’ai déjà détaillé cette distinction dans l’article sur les mentions de marque, les backlinks et les citations IA. Pour mesurer correctement les résultats, il faut conserver ces catégories séparées.
Je distinguerais même les domaines des URL. Deux réponses peuvent citer le même domaine, mais des pages différentes : l’une renvoie vers un comparatif, l’autre vers une documentation technique. Dans une analyse éditoriale, cette nuance compte. Elle indique quel contenu est repris selon la question.
Que signifie « troisième dans ChatGPT » ?
Sur Google, une position organique correspond à une place dans un ensemble de résultats, sous des conditions de mesure qu’on peut documenter. Dans ChatGPT, « troisième » peut désigner la troisième marque mentionnée, le troisième lien affiché, ou un classement recalculé à partir d’un panel de questions.
Je ne dis pas que ces indicateurs sont inutiles. Je veux simplement connaître leur définition avant de les comparer d’un mois à l’autre. Un score de visibilité sans précision sur les questions testées ni sur la manière de compter les apparitions m’intéresse assez peu.
Tester les citations de ChatGPT : un protocole réalisable avec un tableur
Pour commencer, nul besoin d’une plateforme de reporting coûteuse. Je partirais d’un jeu limité de questions directement liées aux besoins des clients. Une société qui vend des prestations web pourrait, par exemple, tester la création d’un site, la migration d’un CMS, l’audit SEO, la maintenance et le traitement d’une attaque.
Le protocole ci-dessous est une proposition de test. Il n’a pas encore été exécuté chez toonetcreation et ses résultats ne doivent pas être confondus avec ceux de Semrush.
Douze questions, répétées dans des conditions connues
Je choisirais 12 prompts, répartis entre découverte d’un problème, comparaison de solutions et sélection d’un prestataire. Chaque question serait envoyée trois fois dans chacune de deux configurations accessibles. Cela représente 72 réponses, suffisamment pour observer des variations, mais certainement pas pour publier une loi statistique sur ChatGPT.
Chaque essai partirait d’une conversation neuve. Le prompt resterait identique, tout comme la langue et les paramètres que l’interface permet de contrôler. Il faudrait relever le modèle ou le mode disponible, la date, la localisation déclarée et l’utilisation éventuelle de la recherche Web.
Attention : les modes proposés aux utilisateurs évoluent. Si l’on ne dispose pas des réglages « minimal » et « élevé » du test Semrush, on ne prétend pas reproduire strictement son expérience. On compare simplement les configurations réellement utilisées.
Enregistrer les résultats sans les résumer trop tôt
Pour chaque réponse, je conserverais le texte brut ainsi que les URL citées. Ensuite seulement, je renseignerais les domaines, les marques nommées et les éventuelles recommandations. Le tableau pourrait tenir dans ces six colonnes :
| Champ | À conserver |
|---|---|
| Question | Prompt exact et intention recherchée |
| Exécution | Date, mode, modèle connu, numéro de répétition |
| Recherche | Usage du Web et conditions disponibles |
| Sources | URL complètes et domaines normalisés |
| Marques | Mentions dans le texte et recommandations explicites |
| Réponse | Copie du contenu intégral pour contrôle |
La normalisation des domaines évite de compter séparément www.exemple.fr et exemple.fr. Pour l’analyse du contenu, je garderais néanmoins la page précise : deux URL d’un même domaine peuvent répondre à deux besoins très différents.
Comparer les citations sans inventer une « position »
On peut calculer un recoupement entre deux ensembles de domaines, par exemple avec l’indice de Jaccard. Si la réponse A cite quatre domaines, la réponse B cinq, et que deux domaines sont communs, il y a sept domaines distincts au total : le recoupement est de 2 sur 7, soit environ 29 %.
Ce calcul indique à quel point les listes se ressemblent. Il ne dit pas si la réponse est juste, si la marque est connue ou si le prospect va appeler. Et ce n’est pas nécessairement la formule utilisée par Semrush pour son chiffre de 25,6 %. Je ne comparerais donc pas ces deux pourcentages comme s’ils provenaient de la même méthode.
Pour une entreprise, je suivrais également la proportion de réponses qui mentionnent la marque, celle qui citent son domaine et la stabilité de ces apparitions sur plusieurs essais. Toujours avec le nombre de questions et de répétitions indiqué. Le guide que nous avons consacré à la mesure de visibilité dans ChatGPT et Google AI Mode permet d’approfondir la construction de ces indicateurs.
Faut-il produire des contenus différents pour chaque mode de ChatGPT ?
Je n’irais pas dans cette direction. Personne ne dispose d’une liste publique et stable de critères qui garantissent une citation dans tel ou tel mode de raisonnement. Produire des pages « pour ChatGPT Thinking » serait surtout un bon moyen de créer des doublons sur son site.
En revanche, l’étude rappelle quelque chose de très concret : les recherches deviennent plus précises lorsqu’une question nécessite une comparaison ou une vérification technique. Un site qui ne propose qu’une page « Nous sommes experts en SEO » aura peu à apporter sur les méthodes d’audit, les critères de choix ou les cas particuliers.
Pour un prestataire web, je regarderais d’abord les contenus déjà publiés. Un article explique-t-il comment diagnostiquer une attaque de negative SEO, avec les vérifications à effectuer ? Une page de maintenance précise-t-elle ce qui est inclus et ce qui relève d’une intervention ponctuelle ? Les comparatifs de CMS indiquent-ils leurs limites ? Ces informations sont utiles aux visiteurs, même si aucune IA ne les cite.
Ensuite, je vérifierais l’accès technique. Une page bloquée aux robots de recherche concernés ou accessible uniquement derrière un script peut être difficile à retrouver. OpenAI publie des informations sur ses robots, notamment OAI-SearchBot. Autoriser son accès, lorsque c’est pertinent pour votre politique de crawl, ne garantit évidemment aucune citation.
Le reste est un travail assez classique de référencement naturel : pages accessibles, informations vérifiables, contenus distincts et maillage qui aide réellement à poursuivre la lecture. Sur le blog, nous avons aussi consacré un article aux caractéristiques des pages faciles à citer par les moteurs IA. Il complète ce sujet sans prétendre fournir une garantie de présence dans les réponses.
Avant de payer un suivi GEO, je demanderais le protocole
Un outil de visibilité IA peut faire gagner du temps. Je ne remettrais pas en cause son intérêt parce que les réponses varient. Mais je voudrais savoir ce que son éditeur teste, à quelle fréquence, dans quelles conditions et comment il calcule ses scores.
Si une courbe progresse de 40 à 55 points, est-ce que les prompts sont restés les mêmes ? Les modes aussi ? Est-ce une progression des URL citées, des noms de marque ou des recommandations ? Sans ces réponses, difficile d’en tirer une décision éditoriale.
Je préfère un rapport qui m’explique que nous sommes cités régulièrement sur trois questions techniques, rarement sur les comparatifs et jamais sur les demandes locales, plutôt qu’un indice de visibilité à deux décimales. Le premier me donne une piste de travail. Le second m’oblige souvent à deviner ce qui se cache derrière.
Cette analyse peut s’inscrire dans un audit de visibilité IA, puis dans un audit digital plus large si les problèmes dépassent les citations : indexation, contenu, expérience utilisateur ou mesure des conversions.
Le résultat le plus utile de l’étude Semrush, à mes yeux, n’est donc pas le chiffre de 25,6 % pris isolément. C’est ce qu’il nous oblige à demander avant d’interpréter une « position dans ChatGPT » : quelles questions ont été posées, avec quel mode, et à combien de reprises ?
