#IA : laquelle choisir ? Une étude en a comparée 4
Les LLM et la recherche par IA transforment fondamentalement la manière dont le contenu est classé et mis en avant. Alors que le SEO traditionnel cède la place à l’optimisation des moteurs de réponse (AEO – Answer Engine Optimization), comprendre les facteurs qui influencent la visibilité dans les réponses générées par l’IA est essentiel pour assurer une croissance organique.
Afin de quantifier les facteurs influençant le classement dans la recherche par IA, nous avons mené une étude de six semaines avec Goodie AI, en analysant plus de 6 000 requêtes aléatoires sur ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity. L’étude a évalué les réponses générées par l’IA selon des critères de classement prédéfinis et validés par des experts du secteur, afin d’identifier les variables les plus influentes déterminant la visibilité dans la recherche par IA.
Modèles couverts dans cette étude :
• ChatGPT – GPT-4o
• Claude – 3.5 Sonnet
• Gemini – 1.5 Flash
• Perplexity – Standard
Principaux résultats de l’étude :
1. Qualité et profondeur du contenu (Score moyen : 9,25) – Le facteur dominant
Les moteurs de recherche IA privilégient les contenus bien structurés, complets et approfondis par rapport aux pages superficielles ou surchargées de mots-clés. ChatGPT, Gemini et Claude ont attribué un score parfait de 10 à ce facteur, tandis que Perplexity l’a évalué à 9.
2. Fiabilité et crédibilité (Score moyen : 8,75)
Les sources démontrant une autorité, notamment par des certifications reconnues ou des références provenant de sources faisant autorité (sites gouvernementaux, publications académiques), sont favorisées. ChatGPT a attribué un score parfait de 10 à ce facteur, Claude et Gemini ont des scores proches, tandis que Perplexity l’a évalué à 7.
3. Pertinence du contenu (Score moyen : 8,75)
Les modèles d’IA analysent l’alignement sémantique avec l’intention de l’utilisateur, au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Gemini et ChatGPT accordent une grande importance à la pertinence (scores de 10 et 9 respectivement), tandis que Claude et Perplexity la considèrent également comme critique.
4. Citations et mentions de sources fiables (Score moyen : 8,5)
Les modèles d’IA privilégient les sources citées par des publications réputées comme Wikipédia, des revues académiques et des médias bien considérés. Gemini attribue le score le plus élevé à ce facteur (10), en faisant un élément clé pour l’écosystème IA de Google.
5. Autorité et expertise thématique (Score moyen : 8,5)
Les modèles d’IA ont tendance à favoriser les experts reconnus dans un domaine spécifique. Claude accorde une priorité élevée à l’expertise de domaine (score de 10), tandis que ChatGPT et Gemini reconnaissent également son importance.
6. Classement dans les moteurs de recherche (Bing, Google) (Score moyen : 7,5)
Bien que la recherche basée sur l’IA évolue au-delà du SEO traditionnel, les classements existants conservent un rôle :
– Perplexity et Gemini accordent une importance accrue aux classements Google/Bing, renforçant ainsi le lien entre SEO et AEO (Artificial Engine Optimization).
– ChatGPT et Claude considèrent ces classements comme des facteurs de classement modérés plutôt que comme des moteurs principaux.
7. Indicateurs de performance vérifiables (Score moyen : 7,5)
Claude accorde une grande importance aux résultats mesurables : études de cas, statistiques et indicateurs de succès quantifiables renforcent la crédibilité.
– ChatGPT reconnaît également l’impact des contenus fondés sur des données.
– Perplexity attribue la plus faible importance à ce facteur, privilégiant plutôt la qualité du contenu.
8. Analyse des sentiments (Score moyen : 7,25)
Les modèles d’IA analysent le sentiment public en évaluant les avis, les notes et les retours des utilisateurs sur diverses plateformes.
– ChatGPT, Claude et Gemini attribuent une importance similaire à ce facteur (entre 7 et 8).
– Perplexity, en revanche, lui accorde une importance plus faible (6), préférant des signaux de confiance factuels aux perceptions sociales.
9. Fréquence et cohérence des données (Score moyen : 7,25)
ChatGPT, Gemini et Claude privilégient les sources mentionnées fréquemment et de manière cohérente dans plusieurs références de qualité.
– Perplexity, en revanche, attribue une très faible importance à ce facteur (3), préférant des citations individuelles solides à la répétition.
10. Preuve sociale et avis (Score moyen : 7,25)
L’engagement social, y compris les avis Google, les discussions sur Reddit et les réponses sur Quora, constitue un signal de confiance supplémentaire.
– Gemini, Claude et ChatGPT reconnaissent une influence modérée de ce facteur.
– Perplexity, encore une fois, lui accorde une importance moindre.
11. Données structurées et balisage Schema (Score moyen : 6,25)
Les modèles d’IA tirent profit des données structurées, mais celles-ci n’influencent pas le classement de la même manière que pour les moteurs de recherche traditionnels.
12. Fraîcheur et actualité du contenu (Score moyen : 6,0)
Les mises à jour régulières favorisent l’engagement, mais ne constituent pas un facteur de classement majeur. Les IA privilégient la précision plutôt que la récence, bien que les contenus récents soient souvent plus exacts.
13. Performance technique (Vitesse, Mobile) (Score moyen : 5,75)
Un chargement rapide et une compatibilité mobile améliorent l’expérience utilisateur, mais les modèles d’IA classent le contenu selon sa crédibilité et son expertise plutôt que sa vitesse.
14. Localisation (Score moyen : 5,75)
La localisation est importante pour les requêtes géo-spécifiques, mais le classement des sujets à portée mondiale repose davantage sur les facteurs d’influence globaux mentionnés plus haut.
15. Signaux sociaux (Score moyen : 4,75)
L’engagement sur les réseaux sociaux (likes, partages, commentaires) a une influence minimale sur la visibilité dans les résultats IA.
– ChatGPT attribue une importance légèrement plus élevée à ce facteur, probablement en raison de sa connexion avec Bing, qui intègre davantage les signaux sociaux dans ses classements.
