17 691 réponses d’IA20 % des marques captent deux tiers de la visibilité

Résumé

Entre le 22 mai et le 26 août 2026, nous avons lancé 17 691 tests de prompts sur 20 marques, 298 prompts suivis et cinq versions de modèles. Les taux de mention agrégés semblent raisonnables : 26,8 % sur Gemini, 21,1 % sur Perplexity, 16,9 % sur ChatGPT. Les médianes par marque racontent une autre histoire : 1,1 % sur Gemini, 0,7 % sur Perplexity, 4,2 % sur ChatGPT. Sur chaque moteur, les 20 % de marques en tête captent environ deux tiers de toute la visibilité, et 36 % des couples marque-moteur sont à exactement zéro. La recherche IA n’est pas un terrain égal qui récompense la présence : c’est un terrain concentré qui récompense le fait d’être la réponse établie.

Ce que nous avons mesuré

La plupart des chiffres publiés sur la visibilité dans la recherche IA viennent de tests ponctuels : quelqu’un pose vingt questions à ChatGPT, compte les marques et en fait un article. Cela dit ce qui s’est passé un mardi après-midi. Pas ce qu’une marque peut attendre sur un trimestre.

Il s’agit ici de mesures directes issues de notre propre produit. Entre le 22 mai et le 26 août 2026, Refine a lancé chaque jour des prompts suivis sur plusieurs moteurs de réponse et a enregistré, pour chaque exécution, si la marque du client était nommée dans la réponse. Tous les chiffres ci-dessous viennent de ce jeu de données.

• 17 691 exécutions de prompts
• 20 marques
• 298 prompts suivis
• 5 versions de modèles sur ChatGPT, Gemini et Perplexity
• 97 jours de mesure continue

Les moyennes disent une chose, les médianes une autre

Si l’on agrège toutes les exécutions, le tableau semble jouable. Gemini a nommé la marque suivie dans 26,8 % des réponses, Perplexity dans 21,1 %, ChatGPT dans 16,9 %. Environ une réponse sur cinq vous mentionne. Une équipe marketing qui lit cela en conclurait qu’elle a pris pied.

Calculez maintenant le même chiffre par marque et prenez la médiane. Sur Gemini, il passe de 26,8 % à 1,1 %. Sur Perplexity, de 21,1 % à 0,7 %. Sur ChatGPT, de 16,9 % à 4,2 %.

C’est l’enseignement le plus important du jeu de données, et il est invisible dans tous les benchmarks qui ne publient que des moyennes. Si vous lisez « une réponse sur cinq mentionne votre marque » alors que votre propre suivi affiche 1 %, vous n’êtes pas en dessous de la norme. Vous êtes la norme.

Deux tiers de la visibilité vont aux 20 % en tête

Classer les marques par taux de mention sur chaque moteur, puis mesurer ce que captent les premières, rend la concentration explicite. Le premier cinquième des marques a pris 67 % de toute la visibilité sur ChatGPT, 68 % sur Perplexity, 56 % sur Gemini et 66 % sur la version plus récente GPT-5. Sur l’ensemble du jeu de données : 67 %.

Ce qui frappe n’est pas la concentration elle-même, la plupart des distributions ont une longue traîne, mais sa régularité. Quatre moteurs, conçus par trois entreprises, avec des architectures et des chaînes de récupération différentes, aboutissent presque exactement à la même répartition. Ce qui fait d’une marque la réponse par défaut se retrouve d’un modèle à l’autre.

La lecture pratique : ces moteurs n’échantillonnent pas le marché. Ils convergent vers une courte liste. Et cette liste est largement la même d’un fournisseur à l’autre, ce qui veut dire qu’un problème de visibilité sur un moteur est rarement un problème propre à ce moteur.

Un tiers des couples marque-moteur sont à exactement zéro

Sur les 69 couples marque-moteur du jeu de données ayant assez d’exécutions pour être mesurés, 25 affichent un taux de mention d’exactement 0,0 %. Pas « faible » : zéro. Sur tout un trimestre de tests quotidiens, sur des prompts que la marque a choisi de suivre parce qu’ils comptent pour ses acheteurs, le moteur n’a jamais prononcé son nom.

En élargissant légèrement le seuil, 40 % des couples sont sous 1 %. À l’autre extrémité, cinq couples dépassent 50 %, avec un maximum à 80,4 %. La médiane de tous les couples est de 2,4 %.

Un zéro est plus exploitable qu’un score faible, et mérite d’être isolé dans votre propre reporting. Une marque à 3 % fait partie des options envisagées et perd sur le classement. Une marque à 0 % n’est pas du tout dans ce que le moteur récupère : il n’a rien à citer. Ce sont deux problèmes différents, avec des corrections différentes, et les moyenner masque les deux.

Pourquoi les moteurs ne s’accordent pas sur une même marque

Les données par marque montrent de larges écarts entre moteurs pour une même entreprise, sur les mêmes prompts. Une marque a atteint 78,2 % sur ChatGPT ; une autre 80,4 % sur GPT-5, tout en étant bien plus bas ailleurs. Gemini allait de 0 % à 58,7 % selon la marque.

Le mécanisme est la récupération, pas une préférence. Ces moteurs répondent à partir de ce qu’ils peuvent trouver et citer. Perplexity s’appuie beaucoup sur les résultats de recherche en direct. Gemini puise dans l’index de Google. ChatGPT mêle connaissances apprises et navigation. Une marque bien couverte par des fiches et des pages comparatives tierces ressort sur les moteurs fondés sur la recherche ; une marque aux contenus propres solides mais sans couverture externe s’en sort mieux là où dominent les connaissances apprises.

Ce que cela signifie si vous n’êtes pas dans les 20 % en tête

La concentration est le résultat : faites-en la stratégie. Trois choses découlent des chiffres.

• Comparez-vous à la médiane, pas à la moyenne. Si un fournisseur vous dit que la norme du secteur est de 20 %, demandez s’il s’agit d’une moyenne. Dans ce jeu de données, la moyenne vaut environ dix fois la médiane sur deux moteurs sur trois.
• Distinguez les zéros des scores faibles. Un 0 % est un problème de récupération : il n’existe rien de citable que le moteur puisse trouver. Un 3 % est un problème de classement : on vous trouve mais on ne vous préfère pas. Seul le second se corrige par de meilleurs contenus sur votre propre site.
• Allez là où sont déjà les citations. Comme la même courte liste revient d’un moteur à l’autre, les pages qui la produisent sont en grande partie communes : fiches, articles comparatifs, discussions communautaires. Y apparaître fait progresser plusieurs moteurs à la fois.

La conséquence dérangeante d’une concentration de 67 % est que publier davantage de contenus sur votre propre domaine, à lui seul, fait rarement passer une marque de la traîne à la tête. Les marques du premier cinquième y sont parce que d’autres sites parlent d’elles.

Les limites de ces données

Vingt marques, c’est un vrai échantillon, pas un grand échantillon. Il est tiré des clients de Refine, ce qui le fait pencher vers des entreprises B2B qui soupçonnent déjà un problème de visibilité IA : la médiane observée ici est probablement inférieure à la vraie médiane du marché, car les marques qui dominent leur catégorie cherchent rarement un outil de suivi.

Les prompts sont choisis par les clients : ils se concentrent donc sur des requêtes à forte valeur commerciale plutôt que d’échantillonner tout le langage. Le nombre d’exécutions varie selon le moteur : 5 898 pour Gemini et pour Perplexity, 2 191 pour ChatGPT, et seulement 132 pour un modèle plus récent, c’est pourquoi nous ne l’avons pas détaillé. Et il s’agit de trois mois d’une année dans un domaine qui bouge vite : la même mesure en 2027 pourrait ne rien avoir à voir.

Tous les chiffres sont agrégés sur l’ensemble des marques. Aucune entreprise, aucun domaine ni aucun prompt n’est identifié dans cet article, et nous avons exclu toute ventilation qui isolerait un client.

Ce sur quoi nous ne transigerions pas, c’est la forme. Une concentration de 67 % qui se reproduit sur quatre moteurs construits indépendamment n’est pas un artefact d’échantillonnage. C’est ainsi que se comportent ces systèmes.