Une page peut se classer première sur Google et ne jamais apparaître comme source dans une réponse d’IA. En mars 2026, Ahrefs a étudié environ 4 millions d’URL citées dans les AI Overviews de Google et a constaté que 38 % seulement d’entre elles figuraient aussi dans le top 10 pour la même requête. Les 62 % restantes provenaient de positions plus basses, voire de l’extérieur du top 100. Pour qui a passé des années à grimper dans les classements, cela soulève une question embarrassante : si le rang n’est pas le filtre, quel est-il ?
La réponse courte, c’est qu’une citation dépend de trois étapes successives. Le moteur doit accéder à la page, la retrouver pour la question posée, puis la juger digne d’être citée. Chaque étape a ses propres causes, et les recherches à ce sujet sont moins tranchées que ne le laissent entendre la plupart des guides.
Citation n’est pas classement
Le chiffre de 38 % marque un recul par rapport aux 76 % de l’étude d’Ahrefs de juillet 2025, mais les deux études reposent sur des méthodes et des modèles différents : on ne peut donc pas parler d’un simple avant/après. Une étude antérieure d’Ahrefs, portant sur 15 000 requêtes de longue traîne, a montré que 28,6 % des URL citées par Perplexity se classaient dans le top 10 de Google, contre environ 8 % pour ChatGPT. Ahrefs vend des outils SEO : ces mesures émanent donc d’un seul éditeur, mais la tendance est cohérente : le classement dans le top 10 prédit mal la citation.
La documentation de Google fournit elle-même une explication plausible. Les AI Overviews et le Mode IA peuvent lancer plusieurs recherches connexes sur différents sous-thèmes avant de construire une réponse, un processus que Google appelle « query fan-out » (éclatement de requête). Une page qui ne se classe jamais sur la question initiale peut malgré tout être la meilleure réponse à l’une de ces sous-questions. Ahrefs en tire la même conclusion, mais il s’agit d’une déduction : Google ne publie pas ses requêtes de fan-out.
Premier verrou : le moteur peut-il accéder à la page ?
Pour Google, les conditions sont simples. Une page peut apparaître comme lien d’appui si elle est indexée et éligible à l’affichage dans la recherche avec un extrait. Google précise qu’aucune exigence technique supplémentaire, aucun balisage particulier et aucun fichier propre à l’IA ne sont nécessaires. Une page en noindex, ou restreinte par nosnippet ou par une valeur max-snippet basse, joue contre elle-même.
ChatGPT fonctionne autrement. OpenAI exploite des robots d’exploration distincts, aux fonctions distinctes. OAI-SearchBot est celui qui fait apparaître les sites dans les fonctions de recherche de ChatGPT, tandis que GPTBot collecte du contenu susceptible de servir à entraîner les modèles. Un site peut autoriser l’un et bloquer l’autre. Les sites qui bloquent OAI-SearchBot n’apparaîtront pas dans les réponses de la recherche ChatGPT, et OpenAI indique que les modifications du fichier robots.txt mettent environ 24 heures à prendre effet. Une règle générale contre les robots d’IA peut donc exclure un site de la recherche ChatGPT en même temps que des robots d’entraînement.
Chaque moteur a ses sources favorites
Être accessible ne signifie pas être choisi. Conductor, éditeur de logiciels d’AEO, a suivi les citations de plusieurs moteurs de septembre 2025 à mars 2026 et indique que chacun tend à citer les mêmes types de sources pour les mêmes types de questions. Dans ses données, ChatGPT Search s’appuie surtout sur Wikipédia, Perplexity et les AI Overviews de Google sur YouTube, et Claude sur des domaines de marques ou d’institutions. Le rapport de Conductor ne publie pas les parts sous-jacentes : il s’agit donc de tendances à vérifier, et non de chiffres à citer. L’enseignement pratique reste valable : une stratégie bâtie sur les habitudes d’un seul moteur peut avoir peu d’effet sur un autre, et le suivi doit donc couvrir plusieurs moteurs. Les équipes qui n’ont pas le temps de le faire en interne peuvent le confier à une agence LLMO.
Ce qui rend une page digne d’être citée
Le guide de Google sur les fonctionnalités d’IA générative, mis à jour en juillet 2026, demande un contenu original porteur d’un point de vue distinct, comme un retour d’expérience de première main, plutôt que des synthèses de ce qui existe déjà. Une page qui se contente de répéter ce que disent déjà les premiers résultats donne peu de raisons à un système d’IA de la choisir.
Les travaux universitaires apportent un certain soutien à une rédaction riche en preuves. Une prépublication de 2023 sur l’optimisation pour les moteurs génératifs (generative engine optimization, Aggarwal et ses collègues) a testé des modifications de contenu sur un moteur de recherche expérimental et sur Perplexity. L’ajout de citations, de statistiques et de sources a fait progresser l’indicateur de visibilité d’environ 28 % à 41 % sur le moteur expérimental, tandis que le bourrage de mots-clés obtenait un score inférieur à celui du contenu non modifié. Les résultats sur Perplexity étaient plus contrastés, et personne n’a confirmé ces conclusions sur les moteurs actuels. Google affirme par ailleurs qu’il est inutile de réécrire le contenu spécialement pour l’IA. Reste qu’étayer une affirmation par une source relève de la bonne rédaction ordinaire : ce conseil coûte peu à appliquer.
L’endroit où une marque est mentionnée semble aussi compter. Muck Rack, qui vend des outils de relations presse et de GEO, a analysé plus de 25 millions de liens cités par ChatGPT, Claude et Gemini en mai 2026. Selon cette analyse, 84 % provenaient de médias gagnés (earned media), seulement 0,3 % de contenus payants ou publi-rédactionnels, et les citations de contenus journalistiques chutaient fortement au bout d’environ six mois. Si ce constat se confirme, les pages propres d’une marque ne sont qu’une partie du tableau, et une couverture récente ailleurs compte aussi. Pour une entreprise qui travaille avec une agence de marketing digital comme Digiseo, cela justifie de suivre la couverture obtenue sur des sites tiers, au même titre que les classements.
Ce que Google dit ne pas compter
Le guide de Google est catégorique sur plusieurs tactiques populaires. Selon lui :
- Les fichiers llms.txt sont ignorés par la Recherche Google : ils n’aident ni ne nuisent.
- Il n’est pas nécessaire de découper le contenu en petits blocs pour l’IA.
- Aucun balisage schema particulier n’est requis pour les fonctionnalités d’IA.
- Chercher à obtenir des mentions artificielles sur le web n’est pas utile.
Google avertit également qu’aucun outil tiers n’a accès à ses systèmes internes de classement ou d’IA : les affirmations des outils doivent donc être confrontées aux recommandations officielles.
Comment savoir pourquoi un site est ignoré
Avant de réécrire quoi que ce soit, un court diagnostic permet de repérer où se situe le problème.
- Vérifier l’accès : statut d’indexation, contrôles des extraits, et blocage éventuel d’OAI-SearchBot ou d’autres robots que le site souhaite accueillir dans le fichier robots.txt.
- Poser une série fixe de questions d’acheteurs plusieurs fois sur chaque moteur et noter les URL citées, car une seule réponse ne prouve pas grand-chose.
- Lister les sources citées à la place du site, et noter s’il s’agit de plateformes d’avis, de publications, de forums ou de vidéos.
- Repérer les lacunes de présence du site sur ces sources, et combler celles qui conviennent à l’activité.
À retenir
L’accès, la récupération et la citabilité filtrent chacun le champ, et une page peut échouer à n’importe laquelle de ces étapes. L’accès est le plus rapide à corriger, souvent par une simple modification du fichier robots.txt. La récupération et la citabilité demandent un travail original, ainsi qu’une présence sur les sites que les moteurs d’IA lisent déjà.
