Article daté au 20 août 2026. Les chiffres cités proviennent d’études publiées entre fin 2025 et l’été 2026, les sources sont listées en fin d’article.
Un client m’a posé la question récemment : « Comment je fais pour que ChatGPT recommande ma boîte ? » En apparence, c’est une bonne question. Les LLMs peuvent générer du trafic, le trafic peut générer de l’argent, vous voyez où on va. Sauf qu’en réalité, le trafic généré par les IA est de mauvaise qualité, donc il sera sûrement difficile d’être rentable.
Bref, c’est parti !
D’abord, le vocabulaire
GEO (generative engine optimization), AEO (answer engine optimization), AI SEO, LLMO, référencement IA, visibilité IA. Tout ça veut dire la même chose : faire en sorte qu’un système d’IA générative mentionne, cite ou recommande votre site quand quelqu’un lui pose une question pertinente. Peu importe le terme employé, donc ne vous focalisez pas dessus.
Les avantages (supposés)
L’argument commercial est toujours le même : le trafic issu des IA convertit mieux, parce que l’utilisateur arrive après avoir déjà comparé, filtré et nanani nanana.
C’est peut être vrai : Ahrefs rapporte sur son propre site un trafic issu des IA représentant environ 0,5 % des visites mais près de 12 % des inscriptions. Plusieurs agences publient des KPIs du même ordre : des taux de conversion à deux chiffres contre moins de 2 % pour l’organique classique. A titre personnel, je n’y crois pas trop, parce que je ne crois pas que ma propre expérience aille dans ce sens, mais peut-être que la votre oui ?
La preuve la plus solide provient d’une analyse de flux de navigation menée par Similarweb sur un panel américain, entre juillet et décembre 2025. Elle compare le comportement d’utilisateurs ayant reçu une recommandation de marque dans ChatGPT à celui d’utilisateurs comparables n’en ayant pas reçu, en excluant ceux qui avaient déjà visité la marque ou l’avaient nommée dans leur question. Résultat : les marques recommandées sont environ 2,5 fois plus susceptibles de recevoir une visite dans les sept jours. L’effet est constaté dans les trois secteurs testés : finance, voyage, beauté.
C’est la première démonstration empirique sérieuse qu’une recommandation IA a un effet causal positif sur le trafic. Notez-la.
Et en même temps, ce n’est pas si simple : Une étude académique conduite par des chercheurs de l’université de Hambourg et de la Frankfurt School, publiée dans Marketing Science (un des meilleurs journaux de marketing du monde) a analysé douze mois de données de première main issues de 973 sites e-commerce totalisant 20 milliards de dollars de chiffre d’affaires : plus de 50 000 transactions provenant de ChatGPT comparées à 164 millions provenant des canaux traditionnels.
Verdict : Le trafic issu des IA sous-performe pratiquement tous les canaux établis sur le taux de conversion, le panier moyen et le revenu par session. Le seul canal qu’il devance étant le social payant. Il totalise environ 0,2 % des sessions. Les auteurs relèvent explicitement que leurs résultats contredisent l’attente dominante, et pointent un biais méthodologique ascendant dans les études publiées par les prestataires : agrégats quotidiens sélectionnés, filtrage sur les seules périodes où le trafic IA a converti.
Qu’est ce que c’est un biais méthodologique ascendant ? C’est une erreur dans une étude qui produit des résultats trop hauts.
Mais du coup ? Les deux études ne sont pas forcément contradictoires. Si votre produit suppose une phase d’évaluation critique (logiciel, service professionnel, prestation B2B…), la pré-qualification opérée par l’IA est utile. En e-commerce, où le parcours est court et où le prix et la disponibilité sont plus importants, cette pré-qualification n’apporte pas grand-chose, et les utilisateurs vont facilement allez regarder d’autres sites.
Donc : plus vous vendez un produit complexe, avec un cycle de vente long, plus les LLMs ont du sens pour vous.
Pourquoi tout le monde a tort quand ils disent que ça fonctionne
Si vous êtes allé sur LinkedIn, vous avez forcément vu les publications : +648 % de trafic ChatGPT, +2 000 % de références IA, des multiplicateurs à quatre chiffres. Ces chiffres sont peut-être vrais. Mais il faut les interpréter par rapport au marché dans son ensemble.
C’est assez simple : sur la période où ces “études” ont été réalisées, les LLMs eux-mêmes ont connu une croissance explosive. Même un site qui n’a rien fait pour l’optimisation LLM a vu son trafic IA augmenter fortement. La question n’est donc pas « le trafic a-t-il augmenté ? » mais plutôt « quelle part de la hausse est attribuable à l’optimisation, et quelle part à la croissance du marché ? ».
Il faut donc être particulièrement vigilant. Ne jugez jamais un dispositif (GEO ou autre) sur une seule donnée brute. Les seuls chiffres qui veulent dire quelque chose sont relatifs : la part de citations face à des concurrents sur un même ensemble de questions, mesurée aux mêmes dates, par exemple. Il faut forcément un point de comparaison.
En plus de cela, une équipe technique a publié cet été deux mois de mesures de trafic de robots sur son site. Résultat inattendu : le plus gros consommateur de leurs contenus au format Markdown (les .md) ne sont ni les robot d’entraînement ni les moteur de réponse, mais les agents de code, c’est à dire la version des LLMs qui aide les développeurs. L’étude d’Ahrefs sur les fichiers llms.txt dit la même chose : parmi les rares requêtes observées, ce sont les agents de code qui constituent la catégorie IA la plus active.
Si vous vendez un outil à destinations des développeurs, le canal IA qui compte pour vous n’est pas le chatbot grand public. C’est l’assistant de code qui, lorsqu’un développeur demande une fonctionnalité à une IA, elle propose votre service en prestataire par défaut. Cette position de choix par défaut se joue sur la qualité et l’accessibilité de votre documentation.
Comment se faire référencer
1. L’accessibilité technique
Les robots des IA n’exécutent pas de JavaScript. Contrairement à Googlebot, qui dispose d’une infrastructure de rendu construite sur plus d’une décennie, les robots d’OpenAI, d’Anthropic et de Perplexity récupèrent le HTML brut sans exécuter les scripts. Si votre contenu n’apparaît qu’après hydratation côté client, il leur sera invisible.
Vérifiez donc : affichez le code source de votre page. Si vous y voyez votre texte, tout va bien. Si vous voyez une div vide et des balises de script, les LLMs ne sauront pas lire votre contenu. Le site peut très bien être premier sur Google et totalement absent des réponses IA.
2. Les sources tierces sont importantes
C’est le renversement le plus important par rapport au SEO classique.
Une analyse de plusieurs dizaines de millions de sources citées, publiée en juillet 2026, place en tête des domaines les plus cités par les principaux LLMs : Reddit, YouTube, LinkedIn, Wikipédia, Forbes, G2, Yelp. Le mélange varie selon le moteur. Par exmeple, ChatGPT s’appuie davantage sur des sources éditoriales alors que les systèmes de Google préfèrent la vidéo et les avis.
Deux constats complètent le tableau : sur les questions de marque, la majorité des citations d’IA vont aux avis et à la preuve sociale plutôt qu’au site de la marque. Les contenus de type comparatif ou palmarès obtiennent une partie disproportionnée des citations, particulièrement sur les questions commerciales.
Et donc : mieux vaut apparaître dans les comparatifs rédigés par des tiers que de publier le vôtre. Être présent et cohérent sur les annuaires spécialisés de votre secteur, sur les plateformes d’avis, dans les discussions de communauté professionnelle, produit plus d’effet qu’une page « pourquoi nous choisir ».
Par contre, c’est plus long à faire.
3. La cohérence d’entité
Les systèmes construisent une représentation de votre entreprise à partir de sources multiples. Si votre dénomination, votre description d’activité, votre localisation ou votre positionnement varient d’un endroit à l’autre, les modèles vous recommanderons moins. C’est également un critère pour le référencement sur Google Maps. On appelle aussi cela la cohérence NAP.
Vérifiez donc : le site, les profils sociaux, les fiches d’annuaire, les mentions presse. Utilisez la même formulation de ce que vous faites partout.
4. Le format du contenu
Les IA citent facilement des passages. Par exemple : une question posée explicitement puis répondue immédiatement, des données chiffrées attribuées, des tableaux comparatifs, des définitions nettes, des passages autonomes qui gardent leur sens sortis de leur contexte.
5. Le fichier llms.txt ne fonctionne pas
Ahrefs a analysé 137 000 domaines : 97 % des fichiers llms.txt n’ont reçu aucune requête sur le mois observé. Parmi les 3% de positifs, la majorité des demandes provenaient d’outils d’audit SEO venus vérifier l’existence du fichier, et non pas de vrais cas d’usage. Les robots de recherche IA, ceux qui alimentent effectivement les citations, y figurent de façon marginale.
Aucune grande plateforme n’a encore confirmé s’en servir en production, et Google a même indiqué ne pas le prendre en compte.
Il ne faut pas le supprimer pour autant. Il ne coûte rien et il a une utilité réelle et documentée pour les agents de code, ce qui le rend pertinent si vous publiez de la documentation technique. Mais c’est tout.
Ce qui est identique au SEO classique
Les fondamentaux sont les mêmes. Un site qui n’a pas d’autorité en SEO n’en a pas davantage auprès des IA. Un contenu accessible aux robots, une autorité de domaine construite, des mentions tierces crédibles, une architecture claire, des informations cohérentes : ces fondamentaux déterminent votre visibilité dans les deux univers.
Et le décloisonnement est désormais officiel : Google a étendu explicitement l’ensemble de ses politiques anti-spam — abus de contenu à grande échelle, pages satellites, récupération de contenu sans valeur ajoutée — aux AI Overviews et à l’AI Mode. Il n’existe pas de zone franche générative où les règles seraient plus permissives.
Les différences, en revanche, sont au nombre de 4 : - L’unité de visibilité est le passage, pas la page. - La requête est une question longue, souvent contextualisée par plusieurs échanges antérieurs. Le raisonnement par mot-clé unique n’est plus autant d’actualité. - Le résultat est une mention, pas nécessairement un clic, ni l’affichage d’un lien sortant. Une part importante des résultats est donc invisible au tracking. - La volatilité est bien supérieure. Intuitivement c’est normal, parce que le canal est en plein construction. Une analyse portant sur plus de 100 millions de citations IA a observé Reddit passer d’environ 60 % à environ 10 % des réponses de ChatGPT après une mise à jour. Un dispositif qui repose sur une source unique peut s’effondrer sans préavis et sans explication.
Les limites, quand même
Le volume reste faible. Environ 0,2 % des sessions dans l’étude e-commerce citée plus haut (et en source plus bas). Même avec une croissance rapide, ce canal ne sera jamais majoritaire.
La majorité des réponses n’interrogent pas le web. C’est la plus grosse limite. Une analyse de flux de navigation portant sur plus d’un milliard de requêtes indique que ChatGPT n’active sa fonction de recherche internet que sur environ un tiers des requêtes au début 2026. Et c’est une proportion en baisse par rapport à fin 2024. C’est normal, puisque la recherche sur Internet coûte cher au modèle, mais cela signifie que la plupart des réponses s’appuient sur les données d’entraînement. Or, on ne peut pas optimiser à court terme pour ce que le modèle a appris il y a longtemps.
L’attribution est cassée. Le parcours client principal est : recommandation dans l’IA, puis recherche du nom de marque sur Google, puis achat / inscription. Puisque la conversion revient au dernier clic, les LLMs n’apparaissent pas dans ce contexte. Et si on a pas de tracking, on ne peut pas vraiment optimiser quoique ce soit.
Les prestations sont en avance sur les preuves. Une part importantes des offres GEO facture des audits et des actions qui ne servent très probablement à rien. C’est une dépense raisonnable si vous pensez que le canal va exploser en volume.
En plus pour le marché français : rappelez-vous que les volumes sont inférieurs à ceux observés sur le marché américain, et que la plupart des données publiées portent sur des panels anglophones.
Mais du coup, on fait quoi ?
- Vérifiez que le contenu est lisible sans JavaScript comme mentionné plus haut.
- Assurez vous que les infos de votre entreprises sont les mêmes partout. C’est fastidieux mais c’est comme ça.
- Travaillez votre présence dans les sources tierces C’est comme les backlinks.
- Restructurez vos pages principales en questions clairement posées et répondues, avec des passages autonomes.
- Continuez le SEO. C’est la même base.
Comment mesurer tout ça ?
- Segmentez le trafic par référent dans GA4, dès maintenant, pour disposer d’une base avant/après.
- Suivez un panel fixe de questions réelles que vos utilisateurs peuvent vraiment se poser pour voir les résultats. Notez les citations dans un excel toutes les semaines.
- Mesurez votre % de citations face à vos concurrents, pendant que vous posez les questions du point juste au dessus.
- Surveillez vos recherches de marque dans la Search Console, pour voir les effets indirects des IA.
A retenir
Se faire recommander par les IA est un objectif légitime, vaguement mesurable mais encore modeste en volume. Cela ne va sûrement pas remplacer le SEO, ni apporter 40% de votre chiffre d’affaires dans les années à venir.
Vous voulez améliorer votre référencement AI ? Écrivez-moi.
Sources
- Similarweb, The Downstream Impact of AI Visibility — analyse de flux de navigation, juillet–décembre 2025
- M. Kaiser (Université de Hambourg) et C. Schulze (Frankfurt School), ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites, Marketing Science — pubsonline.informs.org
- Disentangling Answer Engine Optimization from Platform Growth, arXiv, juin 2026 — arxiv.org
- Ahrefs, We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read — ahrefs.com
- Semrush, analyse de flux de navigation ChatGPT sur 17 mois — semrush.com
- Evil Martians, Which AI actually reads your site — evilmartians.com
- PPC Land, sur l’extension des politiques anti-spam de Google aux AI Overviews et à l’AI Mode, mai 2026