Étude : les sources citées par ChatGPT ne recouvrent le top 10 Google qu'à 4 %

Quatre chercheurs de l'Université de Toronto ont mené une expérience simple. Sur 1 500 questions d'achat, ils ont comparé les sources citées par GPT-4o, Claude, Gemini et Perplexity avec les 10 premiers résultats de Google. Le résultat surprend : 4 à 15 % de sources en commun, pas plus. Autrement dit, bien se classer sur Google ne suffit presque plus pour être cité par les IA. Et pour la première fois, une étude chiffre aussi précisément ce qui compte vraiment à la place.

Que montre l'étude, en quatre chiffres ?

L'étude tient en quatre chiffres. Les IA citent surtout des sites absents des 10 premiers résultats Google (4 à 15 % en commun). Elles préfèrent les articles de presse et les sites indépendants (46 à 65 % des citations) aux forums. Elles citent des contenus 40 à 70 % plus récents que Google. Et sur les marques connues, elles s'appuient surtout sur ce qu'elles ont appris à l'entraînement.

• 4,0 % : c'est ce que les sites cités par GPT-4o et les 10 premiers résultats Google ont en commun, sur les mêmes questions. Gemini : 11,1 %, Claude : 12,6 %, Perplexity : 15,2 %.
• 46 à 65 % des sources citées par les IA sont des articles de presse ou des sites indépendants, contre 41 % chez Google ; les forums et les réseaux sociaux tombent à 1-8 %, contre 34 % chez Google.
• 40 à 70 % plus récents : les articles cités par les IA sont nettement plus jeunes que ceux de Google, dans chaque catégorie de produits.
• 16 % des produits et marques recommandés par le moteur testé ne reposaient sur aucune page trouvée en ligne : le modèle répondait uniquement avec ce qu'il avait appris à l'entraînement.

L'étude s'intitule « Navigating the Shift: A Comparative Analysis of Web Search and Generative AI Response Generation ». Elle est signée Mahe Chen, Xiaoxuan Wang, Kaiwen Chen et Nick Koudas, de l'Université de Toronto, et a été mise en ligne sur arXiv en janvier 2026. Elle porte sur 1 500 questions en anglais, du type « meilleurs smartphones fiables » ou « X ou Y », réparties dans dix familles de produits.

Être premier sur Google suffit-il pour être cité par ChatGPT ?

Non. Sur les mêmes questions, les sites cités par GPT-4o et les 10 premiers résultats de Google n'ont que 4 % en commun — 11 à 15 % pour Gemini, Claude et Perplexity. La conclusion des chercheurs est claire : les IA ne se contentent pas de reprendre les résultats de Google dans un autre ordre. Elles puisent dans des sources en grande partie différentes.

Ce chiffre confirme ce que les spécialistes du GEO constatent depuis deux ans : la citation par les IA suit ses propres règles. Un site peut arriver en tête sur Google et rester totalement absent des réponses de ChatGPT ou Perplexity. Et l'inverse est vrai : un site mal classé sur Google peut devenir la source préférée d'une IA. Être visible sur l'un ne dit rien sur l'autre. Ce sont deux terrains à suivre et à travailler chacun de son côté.

Quelles sources les moteurs IA préfèrent-ils ?

Les IA font une large place aux articles de presse, aux comparateurs et aux sites indépendants. À l'inverse, elles ignorent presque complètement les forums et les réseaux sociaux. Voici la répartition mesurée par l'étude :

Deux leçons concrètes. Première leçon : on entend souvent que Reddit domine les réponses des IA. Ce n'est pas ce que montre l'étude. Ici, les forums et les réseaux sociaux ne comptent presque pas dans les sources finales. Ce qui compte vraiment, c'est d'être cité par des sites crédibles : presse, comparateurs, études. Deuxième leçon : les sites officiels des marques gardent une vraie place. Ils pèsent 46 % des citations de Gemini et 39 % de celles de Perplexity. Et quand la personne veut acheter (« où acheter », « prix de »), tous les moteurs montent à 52-68 % de citations de sites de marque. Un site de marque bien fait pour être cité capte donc directement ces recherches, celles où l'internaute est prêt à passer à l'achat.

Pourquoi la fraîcheur pèse-t-elle autant ?

Parce que les IA vont chercher, par construction, des contenus plus récents que Google. Prenons l'exemple de l'électronique grand public. Regardons l'âge des articles cités, c'est-à-dire depuis combien de temps ils ont été publiés. La moitié des articles cités ont moins de 62 jours chez Claude, 80 jours chez GPT-4o et 90 jours chez Perplexity ; chez Google, cette limite monte à 130 jours. Dans l'automobile, l'écart est encore plus net : 148 à 217 jours pour les IA, contre 493 jours pour Google — soit des contenus environ trois fois plus récents.

Google peut faire remonter une page de référence vieille de deux ans, si le site qui l'héberge est jugé fiable. Les IA, elles, cherchent l'information la plus à jour possible. Quand elles vont chercher des pages sur le web, elles privilégient celles qui ont été publiées ou mises à jour récemment. Cela confirme ce que nous expliquions dans notre article sur le rythme de publication : garder ses pages importantes à jour, avec une date de mise à jour visible et sincère, ce n'est pas un détail. C'est un critère que les IA regardent vraiment.

Marques connues, marques de niche : deux jeux très différents

C'est le résultat le plus surprenant de l'étude. Pour une marque connue, le classement donné par l'IA vient surtout de ce qu'elle a appris à l'entraînement ; les pages trouvées ne font que le confirmer. Pour une marque peu connue, c'est l'inverse : l'IA dépend vraiment des pages qu'elle trouve, et leur contenu comme leur ordre changent la réponse.

Pour le prouver, les chercheurs ont brouillé les pages données au modèle. Ils ont changé l'ordre des extraits, remplacé une marque par une autre, ou forcé le modèle à ne se servir que des extraits fournis. Pour les marques connues, la réponse finale n'a presque pas bougé. Les auteurs résument : à ce stade, l'IA « confirme ce qu'elle sait, elle ne découvre rien ». Pour les marques peu connues, le même test de mélange fait bouger le classement presque deux fois plus (4,15 positions de décalage en moyenne, contre 2,30 pour les marques connues). Signe que le modèle se met alors à vraiment chercher et à s'appuyer sur ce qu'il lit : c'est le mécanisme de grounding qui joue à plein.

Mais cette mémoire a un revers. 16 % des marques recommandées ne reposaient sur aucune page trouvée en ligne. Sur les recherches de SUV, 73 % des fois où Infiniti était cité, aucune page ne venait appuyer la réponse, contre 6 % pour Toyota. Autrement dit, l'IA recommande parfois de mémoire, sans preuve récente. Et si votre marque n'est ni dans sa mémoire ni dans les pages qu'elle trouve, elle n'apparaît tout simplement pas dans la réponse.

« C'est la meilleure nouvelle de l'étude pour les petits acteurs : sur les marques peu connues, les IA lisent vraiment les pages qu'elles trouvent. Chaque page facile à citer — une réponse directe, des faits sourcés, des informations bien structurées — pèse tout de suite sur la réponse. Une grande marque, elle, s'appuie surtout sur sa réputation déjà installée », analyse Nicolas Meridjen, fondateur de LightSpot.

Que faut-il en retenir pour votre stratégie ?

Trois conséquences concrètes, de la plus importante à la moins importante :

1. Mesurez votre visibilité dans les IA à part de votre SEO. Avec 4 à 15 % de sources en commun, votre position sur Google ne dit presque rien de votre présence dans les réponses de ChatGPT, Gemini ou Perplexity. La première étape, c'est de faire le point sur ce terrain précis : être visible sur ChatGPT, Gemini et Perplexity, ça ne se lit pas dans la Search Console de Google.
2. Jouez sur les deux tableaux. D'un côté, être cité par des sites crédibles (46 à 65 % des citations) : ça se gagne avec des données originales, des études et un travail de relations presse. De l'autre, votre propre site capte les recherches d'achat (52 à 68 % de citations de marque), à condition d'être facile à citer : des réponses qui se suffisent à elles-mêmes, des informations complètes et bien structurées, des faits avec leur source.
3. Gardez vos pages à jour. Les IA citent des contenus 40 à 70 % plus récents que Google : c'est une question de régularité. Mettez à jour vos pages importantes en affichant la date, publiez régulièrement, et rendez ces signaux de fraîcheur lisibles par les machines.

Et si votre marque est un petit acteur plutôt qu'un leader, bonne nouvelle : c'est justement votre cas que l'étude désigne comme le plus sensible aux pages trouvées en ligne. Le travail d'optimisation porte ses fruits plus vite pour vous que pour les grandes marques déjà installées.

D'où viennent ces chiffres, et quelles limites ?

Ces chiffres viennent d'un protocole carré. Les chercheurs ont posé 1 000 questions de classement dans dix familles de produits, 200 comparaisons entre deux marques (100 marques connues, 100 marques de niche) et 300 questions sur l'électronique, triées selon l'intention. Ils les ont soumises à Google Search, GPT-4o, Claude (Sonnet 4.5), Gemini 2.5 Flash et Perplexity Sonar Pro, tous en mode recherche web. Chaque adresse citée est ramenée à son site, rangée par type de source et datée grâce aux informations cachées dans le code de la page. Pour mesurer les sources en commun avec Google, ils regardent ce que la liste des sites cités par chaque IA et les 10 premiers résultats de Google partagent (l'indice de Jaccard, pour les spécialistes).

Trois limites à garder en tête avant de généraliser. D'abord, les questions sont en anglais et tournent autour de comparatifs de produits : les proportions peuvent être différentes en français, ou sur des questions d'information générale. Ensuite, les tests où l'on brouille les pages fournies n'ont porté que sur GPT-4o. Enfin, l'étude est une photo prise en janvier 2026, et la façon dont les IA vont chercher leurs sources change vite. Cela dit, le sens des résultats rejoint celui d'autres travaux sur le sujet, dont l'étude qui a fondé le GEO (Princeton/ACM SIGKDD 2024).

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