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Tag: visibilité IA

  • Le CPM est-il rentable ? Faut-il exclure Perplexity du suivi de la visibilité de l’IA ?

    Le CPM est-il rentable ? Faut-il exclure Perplexity du suivi de la visibilité de l’IA ?

    Dans le monde de la recherche IA, les leaders changent constamment, et la question de savoir quelles plateformes suivre devient critique pour les spécialistes du SEO. Des discussions récentes ont tourné autour de la plateforme Perplexity : faut-il continuer à la surveiller ou se concentrer exclusivement sur les géants comme ChatGPT, Gemini et Claude ? Nous allons examiner comment l’évolution des parts de marché affecte l’évaluation de la visibilité et combien chaque rouble dépensé rapportera, afin de comprendre si le CPM est rentable.

    Perplexity perd-il vraiment du terrain ?

    Ross Hudgens, PDG de Siege Media, affirme que la part de marché de Perplexity diminue. L’inclure dans les métriques générales avec ChatGPT, Gemini, Claude et les produits Google AI peut fausser la véritable image de la visibilité. Hudgens exhorte : « Tout le monde devrait supprimer Perplexity de ses traqueurs LLM aujourd’hui ».

    Cependant, comme le montre l’expérience, les conclusions hâtives peuvent être erronées. En mars 2002, lors de la conférence Search Engine Strategies, il a été discuté de la réduction du nombre de moteurs de recherche suivis de 15 à 5. Google a alors été exclu de la liste. Cela s’est avéré être une grave omission, car Google a rapidement pris de l’ampleur. Une situation similaire pourrait se reproduire aujourd’hui.

    Les données confirment le déclin de Perplexity

    • Selon StatCounter, en juin 2026, Perplexity détenait 7,91 % de la part des référents de chatbots IA, presque à égalité avec Gemini (7,94 %).
    • En août 2026, la part de Perplexity est tombée à 4,31 %, tandis que Gemini a augmenté à 10,9 %.

    « Une petite part de marché ne signifie pas toujours une faible importance stratégique. C’est comme investir en bourse : il ne faut pas toujours regarder seulement la capitalisation actuelle, mais aussi le potentiel de croissance ».

    Le marché se consolide, mais pas autour d’un seul leader

    Les dernières données de Similarweb pour mai 2026 montrent la domination de ChatGPT (53,9 % des visites web mondiales parmi sept grands assistants IA). Gemini occupe 27,9 %, Claude – 9,2 %, DeepSeek – 4,1 %, Grok – 2,4 %, et Perplexity et Copilot – 1,3 % chacun.

    Des changements significatifs ne se sont pas produits dans la disparition de Perplexity, mais dans l’émergence d’un deuxième acteur fort. La part de ChatGPT dans le trafic web des chatbots IA a diminué de 76,4 % il y a un an à 52,7 % en mai 2026. Gemini est passé de 9 % à 27,3 %, et Claude – de 1,6 % à 8,9 %.

    Principaux acteurs et leurs avantages

    • ChatGPT : plus de 900 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires (février), plus de 1 milliard d’utilisateurs actifs sur tous les produits (fin juillet). C’est une énorme base de consommateurs directs.
  • Gemini: L’application Gemini a dépassé 1 milliard d’utilisateurs mensuels (août). Bénéficie de la distribution de Google via la Recherche, Android et l’ensemble de l’écosystème de produits.
  • Claude: A pris une position forte dans le segment des entreprises et parmi les développeurs. En avril, plus de 100 000 clients utilisaient Claude sur Amazon Bedrock. Le chiffre d’affaires annuel a dépassé 65 milliards de dollars (août).

Ce ne sont pas trois versions d’une même entreprise, mais trois avantages de distribution différents. Le marché ressemble à une oligopole émergente, et non à une situation de «le gagnant prend tout».

Ce que les spécialistes SEO doivent surveiller

Google AI Overviews et AI Mode ne doivent pas être considérés comme de simples LLM. Ils sont bien plus importants. En juin, Google a annoncé que les AI Overviews couvraient plus de 2,5 milliards d’utilisateurs par mois, et que l’AI Mode avait dépassé 1 milliard d’utilisateurs mensuels. Les requêtes AI Mode ont doublé chaque trimestre depuis leur lancement.

Selon Similarweb, les AI Overviews sont apparues dans 43% des requêtes de recherche Google aux États-Unis en mai 2026, contre 15% un an auparavant. Les visites de l’AI Mode sont passées de 126 millions en juin 2025 à 279 millions en mai 2026.

Cela signifie que Google AI est un niveau distinct dans l’écosystème de recherche dominant du monde. Pour les entreprises B2B, Claude est également d’une importance capitale, malgré un trafic consommateur relativement faible. PwC, TCS et Cognizant intègrent activement Claude dans leurs flux de travail, formant des dizaines de milliers d’employés. Plus de 1000 clients professionnels dépensent plus de 1 million de dollars par an pour Claude.

Système de mesure de la visibilité de l’IA à trois niveaux

  1. Premier niveau: Plateformes avec une échelle et une importance stratégique. Surveillez ChatGPT et Gemini séparément. Ajoutez Claude pour les audiences B2B, d’entreprise et professionnelles.
  2. Deuxième niveau: Recherche IA intégrée dans les écosystèmes existants. Surveillez Google AI Overviews et AI Mode séparément de ChatGPT, Gemini et Claude. L’objectif est de mesurer comment l’IA modifie le parcours de recherche. Microsoft Copilot peut également être inclus à ce niveau si l’entreprise a une présence significative dans Microsoft 365.
  3. Troisième niveau: Plateformes émergentes ou spécialisées. Cela inclut Perplexity, Grok, DeepSeek. Il ne faut pas les ignorer, mais ne pas leur accorder le même poids. Surveillez-les pour une visibilité inhabituelle, le trafic de référence, les citations et la croissance.

Ne laissez pas les moyennes masquer les données réelles

Un indicateur agrégé de la visibilité des LLM peut créer une fausse impression de précision. Par exemple, si une marque a 40% de citations dans ChatGPT, 35% dans Gemini, 30% dans Claude et 90% dans Perplexity, la moyenne simple sera de 48,75%. Ce chiffre ne dit pas grand-chose si Perplexity ne représente qu’une petite partie du trafic important pour l’entreprise.

CPM выгодный? Стоит ли исключать Perplexity из отслеживания ИИ-видимости? — illustration 2

Au lieu de demander «Quelle est notre visibilité moyenne dans les LLM?», il faut demander: «Où les personnes importantes pour cette entreprise rencontrent-elles réellement notre marque?».

Pour cela, il faut combiner trois ensembles de données :

  • Couverture d’audience : utilisation, visites, répartition par plateforme.
  • Visibilité : mentions, citations, URL de référence, requêtes qui les génèrent.
  • Impact sur l’entreprise : lier les références IA à l’engagement, aux leads, aux ventes et aux autres conversions.

Mon verdict sur Perplexity

Ross Hudgens a raison sur le problème, mais pas tout à fait sur la solution. Ne supprimez pas Perplexity de votre suivi LLM, mais réduisez son poids. Si Perplexity génère 1 % de votre trafic IA, lui attribuer 25 % ou 33 % de poids dans l’évaluation de la visibilité est injustifié. Si, en revanche, il représente plus de 5 % des références, comme le suggère Hudgens lui-même, l’argument en sa faveur devient plus fort.

La trajectoire de développement de Perplexity mérite d’être surveillée. L’analyse de Similarweb pour août 2026 décrit toujours Perplexity comme un acteur actif sur le marché de la recherche IA, notant sa stratégie d’absence de publicité et sa focalisation sur les abonnements et les accords d’entreprise. Cela montre pourquoi « petit » et « insignifiant » ne sont pas synonymes.

Questions fréquemment posées

Quel CPM est considéré comme rentable pour les plateformes IA ?

Le CPM rentable sur les plateformes IA dépend de votre public cible et du ROI. Si une plateforme génère des leads ou des ventes de haute qualité, même avec un CPM relativement élevé, elle peut être rentable. L’essentiel est de calculer non seulement le coût par impression, mais aussi la conversion.

Faut-il tester des hypothèses à moindre coût sur les nouvelles plateformes IA ?

Oui, le test d’hypothèses à moindre coût sur les nouvelles plateformes IA est obligatoire. C’est ainsi que l’on peut découvrir le prochain Google. Il ne faut pas y consacrer d’énormes budgets, mais un suivi et un test minimal permettront de ne pas manquer une percée potentielle.

Qu’est-ce qui est moins cher : une bannière ou un blogueur, si on compare avec les plateformes IA ?

La question qu’est-ce qui est moins cher : une bannière ou un blogueur est incorrecte dans le contexte de l’IA. Les plateformes IA offrent un type d’interaction différent. La comparaison de prix doit se faire à travers des métriques d’efficacité : combien coûte 1 million d’impressions via une bannière par rapport au prix de génération de 100 vidéos IA ou au coût de publication de 500 vidéos via des outils IA. Chaque canal a sa propre économie unitaire.

Comment évaluer le coût d’unicisation d’une vidéo à l’aide de l’IA ?

Le coût d’unicisation d’une vidéo à l’aide de l’IA dépend de la complexité de la tâche et de l’outil utilisé. Il est important d’évaluer non seulement les coûts directs, mais aussi le temps que l’IA fera économiser. Le prix par minute de vidéo IA avec avatar varie également, mais s’avère souvent plus rentable que le travail manuel, surtout pour de grands volumes.

Conclusion

Le marché de la recherche IA est dynamique. Ignorer Perplexity ou d’autres plateformes de niche entièrement, c’est risquer de manquer des signaux importants. Cependant, leur accorder aveuglément le même poids que les géants, c’est déformer la réalité. Une approche mathématique de l’analyse, la pondération des plateformes en fonction de leur impact réel sur l’entreprise et un suivi constant des nouveaux acteurs sont la clé du succès en SEO et d’une stratégie de CPM rentable.

We count cash, not just the number of platforms in the tracker. Don’t overlook the underdogs who are gaining momentum. Perhaps among them lies the next market leader. Start analyzing your data today to avoid missing out on new opportunities!

  • Repurposing for AI Search: How Creators Bypass Brand Algorithms

    Repurposing for AI Search: How Creators Bypass Brand Algorithms

    Dans un monde où les chatbots IA deviennent le nouveau point d’entrée pour les acheteurs, les marques modifient leurs stratégies de visibilité. Désormais, un nouvel élément apparaît dans les briefs des créateurs : la visibilité IA. Les spécialistes du marketing ont réalisé que les méthodes traditionnelles de SEO et de publicité payante ne suffisent plus, alors que les LLM (grands modèles linguistiques) scannent activement les réseaux sociaux, les blogs et les portails d’actualités à la recherche de réponses aux requêtes des utilisateurs. Le « ADN vidéo » et la « matrice » du contenu, que l’IA est capable d’interpréter, deviennent essentiels.

    Visibilité IA : la nouvelle réalité du contenu

    Auparavant, la marque dictait elle-même ce qui serait dit d’elle sur Internet. Aujourd’hui, la recherche IA prend l’initiative, en s’appuyant sur des sources externes, plus authentiques.

    « La machine se dirige vers l’information publique la plus accessible et la plus authentique pour se rapprocher d’une réponse. Ce n’est pas ce qui vient des marques elles-mêmes », note Joe Gagliardi, PDG de Viral Nation.

    Les créateurs comme clé de la confiance IA

    • Authenticité : L’IA préfère le contenu créé par de vraies personnes, et non par des départements marketing d’entreprise.
    • Accessibilité : Les réseaux sociaux et les blogs des créateurs sont des sources de données ouvertes pour les LLM.
    • Confiance : Les avis positifs et les critiques des créateurs façonnent la réputation de la marque aux yeux de l’IA.

    L’exemple de Zoom illustre cette tendance : l’entreprise a collaboré avec la journaliste-créatrice Naima Raza pour renforcer son autorité par le storytelling. C’est un pas vers le contournement de l’interdiction publicitaire, lorsque le message publicitaire direct ne fonctionne pas.

    Mesure et optimisation de la visibilité IA

    Bien que le lien direct entre les campagnes de créateurs et la visibilité IA soit encore en cours de développement, la corrélation est déjà évidente. Kristina Coughlin, SVP et directrice générale de Trevant, note que les demandes de suivi du contenu des créateurs dans les résultats de recherche IA sont présentes dans presque chaque nouvelle proposition.

    Cela pousse les agences à repositionner le contenu et à adapter les stratégies.

    Stratégies des agences pour la visibilité IA

    1. Audit du contenu existant : Trevant analyse quels créateurs et quels types de contenu génèrent le plus de citations dans les LLM.
    2. Surveillance constante : Suivi des citations pendant les campagnes pour optimiser et planifier les futurs partenariats.
    3. Intégration avec le SEO : Les équipes de Crispin, par exemple, travaillent avec des spécialistes SEO pour inverser l’ingénierie des processus GEO afin de renforcer l’influence des créateurs.

    Cette approche permet aux marques, auparavant sceptiques vis-à-vis du marketing d’influence, de voir la valeur de l’unicité de la vidéo et du contenu pour la recherche IA.

    Aspects techniques de l’AEO et du contenu

    Les créateurs maîtrisent activement l’AEO (Answer Engine Optimization), en créant des sites spécialisés et en effectuant des audits. Il est important que les légendes des publications sur les réseaux sociaux soient lisibles par machine et contiennent suffisamment d’informations pour être scannées par les LLM.

    « En plus du simple partage d’informations et de toutes les choses habituelles que l’on attend d’une légende, nous disons maintenant soudainement : « D’accord, c’est la nouvelle longue traîne de la recherche en ligne, et nous devons nous assurer que cette légende fonctionne aussi efficacement que possible » », souligne Daniel Wylie, PDG de Sway Group.

    Ce que les créateurs doivent prendre en compte :

    • « Collage » d’informations : Création de contenu cohérent et informatif, facile à « reconditionner » pour l’IA.
    • « Fractionnement » de contenu : Transformer un webinaire en 50 courts clips pour différentes plateformes.
    • Métadonnées : Descriptions et balises aussi détaillées et pertinentes que possible.

    Cependant, les experts mettent en garde contre un zèle excessif. Scott Sutton, PDG de Later, note que 300 000 tiktoks sur un nouveau savon pourraient ne pas être pris en compte par l’AEO s’ils ne sont pas au bon endroit pour l’indexation.

    Репурпозинг для ИИ-поиска: как креаторы обходят алгоритмы брендов — illustration 2

    Cela souligne l’importance du paquet d’unicité et d’une approche stratégique de la mise à l’échelle du contenu.

    Questions fréquemment posées

    Qu’est-ce que la visibilité IA et pourquoi est-elle importante ?

    La visibilité IA est la capacité du contenu d’une marque à être découvert et cité par les grands modèles linguistiques (LLM) et les chatbots IA lors de la réponse aux requêtes des utilisateurs. Elle est importante car de plus en plus de personnes commencent leur parcours d’achat par la recherche IA, et une marque qui n’y est pas présente perd des clients potentiels. C’est comme un « clone » de votre contenu, travaillant pour vous dans la nouvelle réalité numérique.

    Comment les créateurs peuvent-ils aider les marques à améliorer leur visibilité IA ?

    Les créateurs peuvent créer un contenu authentique, informatif et bien structuré, facilement scannable par les LLM. Leurs avis et critiques positifs sont perçus par l’IA comme plus fiables que la publicité directe de la marque. Ils aident à « tromper » les algorithmes en fournissant un contenu de qualité et naturel.

    Qu’est-ce que l’AEO et en quoi diffère-t-il du SEO ?

    L’AEO (Answer Engine Optimization) est l’optimisation du contenu pour les moteurs de réponse, tels que les chatbots IA, qui visent à fournir une réponse directe à la question de l’utilisateur. Contrairement au SEO traditionnel, qui se concentre sur les mots-clés pour les moteurs de recherche, l’AEO est axé sur la fourniture de réponses claires, faisant autorité et complètes que l’IA peut facilement extraire et utiliser. C’est une « refonte vidéo pour la publicité » en tenant compte de la logique de l’IA.

    Oui, le repositionnement et l’unicité du contenu existant sont une approche efficace. Cela peut inclure la modification de l’arrière-plan et du ton dans les vidéos, l’adaptation pour TikTok, Shorts, Reels, la réécriture des légendes pour la lisibilité par machine. L’objectif est de créer 100 contenus uniques à partir d’un seul, mais il est important de s’assurer que le nouveau contenu répond aux exigences de l’AEO et sera correctement indexé par l’IA.

    Conclusion

    L’ère de la recherche par IA change la donne pour les marques et les créateurs. Investir dans la visibilité de l’IA via le contenu authentique des créateurs devient non seulement souhaitable, mais aussi crucial. Ce n’est pas seulement une « comparaison de prix à partir de zéro », mais une étape stratégique vers la domination dans la nouvelle réalité numérique.

    Commencez à adapter votre stratégie de contenu dès aujourd’hui pour que votre marque soit non seulement visible, mais aussi citée dans le monde de l’IA de demain. Explorez les possibilités de génération de variantes pour les tests A/B et d’adaptation pour différents réseaux sociaux afin d’utiliser chaque bit de votre contenu le plus efficacement possible.

  • Visibilité de l’IA : comment distinguer la croissance réelle du bruit de mesure

    Visibilité de l’IA : comment distinguer la croissance réelle du bruit de mesure

    Les données sur la visibilité de l’IA sont instables : les modèles génératifs donnent des réponses différentes à chaque fois, de sorte qu’une mesure unique peut être trompeuse. Une nouvelle étude d’IQRush propose une règle d’arrêt pour déterminer quand les classements deviennent fiables. Dans cet article, nous examinerons comment distinguer la croissance réelle du bruit de mesure et quelles conclusions pratiques en découlent pour les spécialistes du marketing.

    Pourquoi les mesures uniques de visibilité de l’IA ne sont pas fiables

    Les moteurs de recherche comme SearchGPT, Gemini et Perplexity introduisent de l’aléatoire dans chaque réponse. Une même requête peut générer des sources différentes – c’est une caractéristique de l’architecture. L’étude a montré que, par exemple, lors des tests de SearchGPT sur le thème de l’équipement de course, Tom’s Guide obtenait environ 9,5 % de citations, et Runner’s World environ 6,0 %. La différence de 3,5 points de pourcentage était dans la marge d’erreur, il était donc incorrect d’affirmer la supériorité de Tom’s Guide.

    Combien de données sont nécessaires pour un classement fiable

    La réponse se compose de deux conditions qui doivent être remplies simultanément. Premièrement : l’ordre doit cesser de changer. Après avoir collecté un nombre suffisant de réponses, les sites les mieux classés commencent à se distinguer clairement. Deuxièmement : la différence entre les sites les mieux classés doit dépasser la marge d’erreur de mesure. Si les concurrents sont trop proches, le classement ne reflète pas une supériorité réelle.

    Dans 30 tests sur différentes plateformes et sujets, le nombre de réponses nécessaires pour remplir les deux conditions variait de 33 à 94 (seules les réponses avec citations étaient prises en compte). Dans trois cas sur 30, cela n’a pas pu être atteint même après 125 requêtes – toutes sur SearchGPT, où les sites les mieux classés étaient trop similaires.

    Conclusions pratiques pour les spécialistes du marketing

    Rand Fishkin (SparkToro) conseille : avant de dépenser de l’argent pour suivre la visibilité de l’IA, assurez-vous que le fournisseur « montre ses calculs ». L’étude IQRush fournit une règle d’arrêt simple pour ne pas se fier à l’intuition. Si, après une mise à jour de contenu, vous constatez une augmentation des citations de 3 points de pourcentage, il peut s’agir d’une variation naturelle. Mesurez les indicateurs avant et après plusieurs fois – une mesure unique est indiscernable du bruit.

    AI-видимость: как отличить реальный рост от шума измерений

    Différentes plateformes – différentes exigences en matière de données

    Gemini surcharge les citations des mêmes sites dans une seule réponse, de sorte que de nombreuses citations apportent peu d’informations nouvelles. SearchGPT donne moins de citations par réponse, mais les distribue plus largement – chaque réponse contient plus de données indépendantes. Un nombre égal de réponses sur deux plateformes ne donne pas la même confiance : un budget suffisant pour Gemini peut vous laisser dans l’ignorance sur SearchGPT.

    Quand les données sont insuffisantes : sachez vous arrêter

    Dans trois des 30 tests, les sites les mieux classés ne se sont pas clairement séparés. Dans de tels cas, la bonne décision est de s’abstenir de publier un classement. Un traqueur qui peut dire « données insuffisantes » est plus précieux que celui qui affiche un ordre confiant à chaque requête.

    On ne peut faire confiance qu’aux leaders : avec un nombre suffisant de réponses, ils se détachent du milieu et de la fin. Mais même pour le top 10, l’erreur typique est d’environ cinq positions, et chaque cinquième position est de plus de 10. Ne publiez pas de positions exactes au-delà du haut de la liste.

    Limites de l’étude

    Il s’agit d’un pré-tirage, basé sur 30 tests sur trois plateformes utilisant des questions générées par ChatGPT, et non de requêtes utilisateur réelles. Les chiffres exacts ne sont pas transférables à vos sujets – considérez-les comme une forme de problème, et non comme un tableau de valeurs. Dans un test, 125 questions n’ont donné que 104 réponses utiles (17 % de pertes), de sorte que le nombre réel de requêtes devrait être plus élevé.

    AI-видимость: как отличить реальный рост от шума измерений

    La méthode a été vérifiée en interne : le classement initial a été comparé au classement final, et non à une référence externe. Cependant, une équipe indépendante de l’Université de Saint-Gall (Julius Schulte, Malte Bleker, Philipp Kaufmann) a publié des résultats similaires sur son propre ensemble de données en avril, confirmant qu’une lecture unique n’est pas fiable.

    L’avenir de la visibilité de l’IA : des chiffres exacts aux fourchettes

    Le reporting sur la visibilité de l’IA évolue vers un format avec marge d’erreur, comme dans la publicité et l’analyse web. Tant que Search Console n’indique pas quels clics proviennent de l’IA, la tâche vous incombe : lancez la vérification plusieurs fois et signalez une fourchette, et non un seul chiffre du tableau de bord.

    Foire aux questions

    Combien de fois faut-il interroger la recherche IA pour obtenir des données stables ?

    De 33 à 94 réponses avec citations selon la plateforme et le sujet. Il n’y a pas de seuil universel.

    Peut-on faire confiance aux tableaux de bord de visibilité de l’IA ?

    Seulement s’ils affichent la marge d’erreur et des mesures multiples. Un chiffre pur sans contexte est un signal d’alarme.

    AI-видимость: как отличить реальный рост от шума измерений

    Que faire si, après une mise à jour de contenu, les citations ont augmenté de 3 % ?

    Effectuez plusieurs mesures avant et après. Si la différence persiste, c’est une croissance réelle. Sinon, c’est du bruit.

    Quelles plateformes nécessitent plus de données ?

    SearchGPT – en raison du nombre moindre de citations par réponse, mais d’une plus grande indépendance de chaque réponse. Gemini – au contraire, donne beaucoup de citations, mais elles répètent souvent les mêmes sites.

    Conclusion

    Conclusion principale : la visibilité de l’IA n’est pas une métrique fixe, mais une fourchette. Utilisez la règle d’arrêt, vérifiez plusieurs fois et ne publiez pas de classements si les sites les mieux classés ne se sont pas séparés. C’est la seule façon d’obtenir des données fiables sur lesquelles vous pouvez vous appuyer. Commencez à mettre en œuvre ces principes dès aujourd’hui pour que vos rapports de visibilité de l’IA soient fiables et utiles à la prise de décision.