Le SEO a longtemps vécu au rythme des positions Google, des backlinks savamment négociés et des optimisations on-page ciselées au millimètre. Puis les modèles de langage sont arrivés, accompagnés de leurs réponses synthétiques, de leurs citations et de leurs classements invisibles. Le terrain a changé. Le trafic ne dépend plus uniquement d’un lien bleu, mais d’une phrase générée, d’un paragraphe résumé, d’un extrait sélectionné par une intelligence artificielle. Face à ce bouleversement, j’ai choisi de ne pas me contenter de théories séduisantes. J’ai préféré construire une méthode, la tester, la confronter aux données, puis en tirer des enseignements solides. À partir des Grounding Queries de Bing et d’un protocole d’observation dans ChatGPT, il devient possible d’approcher le fonctionnement réel des LLM. Ce travail révèle deux logiques distinctes, deux manières de sélectionner l’information, et surtout une nouvelle grille de lecture de la visibilité digitale.
Comprendre ce que mesurent les Grounding Queries
Ce qu’est une citation IA
Avant d’analyser, il faut clarifier. Une citation IA n’est pas un simple lien. Elle représente une source sélectionnée par un modèle pour étayer sa réponse. Cela signifie qu’un contenu a été jugé suffisamment pertinent, structuré et crédible pour servir de socle à une synthèse générée. Ce choix n’est ni aléatoire ni purement mécanique. Il résulte d’un processus d’interrogation documentaire et d’évaluation sémantique.
La logique des Grounding Queries
Les Grounding Queries ne sont ni des mots-clés traditionnels ni des prompts utilisateur bruts. Elles constituent une requête canonique produite par le modèle après une phase d’analyse interne. Le prompt initial est fragmenté en sous-requêtes. Ces fragments sont regroupés, filtrés, puis transformés en une formulation stable utilisée pour interroger l’index. Cette requête d’ancrage sert ensuite à récupérer des documents candidats. Autrement dit, la Grounding Query est la passerelle entre l’intention humaine et la recherche documentaire automatisée.
Fan Out Et canonicalisation
Lorsqu’un utilisateur formule une demande, le modèle génère plusieurs pistes d’exploration. Cette expansion interne s’apparente à une cascade de sous-questions. Certaines sont rejetées, d’autres sont regroupées. À l’issue de ce tri, une formulation synthétique émerge. Elle correspond à la requête d’interrogation envoyée au moteur. Cette étape de canonicalisation réduit la complexité du langage naturel en une clé documentaire exploitable. Comprendre ce mécanisme permet de saisir pourquoi certaines pages sont citées alors que d’autres restent invisibles.
Construire une méthode d’observation reproductible
Pour analyser le fonctionnement des LLM, j’ai adopté une approche expérimentale. Il ne s’agit pas d’un test isolé, mais d’un protocole structuré pouvant être reproduit sur différents secteurs. Cette méthodologie repose sur l’exploitation des exports Bing AI Performance, enrichis par des données de positionnement Google et Bing, puis confrontés à des tests contrôlés dans ChatGPT.
Sélection d’un échantillon pertinent
Première étape, isoler un ensemble cohérent de Grounding Queries. J’ai retenu les requêtes générant le plus grand volume de citations, en excluant les expressions purement navigationnelles telles que les connexions compte ou les requêtes internes. L’objectif consistait à observer des intentions informationnelles, géographiques ou saisonnières. Cette sélection permet d’éviter un biais lié à la notoriété brute d’une marque.
Enrichissement par les données de ranking
Pour chaque requête, j’ai relevé la position sur Google et sur Bing. Cette confrontation met en lumière la corrélation éventuelle entre classement traditionnel et citation IA. Les positions ont été normalisées, les absences identifiées, puis comparées au statut dans Bing AI Overview. Cette étape éclaire la dépendance éventuelle du modèle à un moteur spécifique.
Reproduction des requêtes dans ChatGPT
La phase suivante consistait à soumettre les mêmes requêtes à ChatGPT, sans mentionner explicitement les sites étudiés. J’ai observé les sources citées, la fréquence des domaines mentionnés et la nature des entités sélectionnées. Ce test offre un contraste précieux avec l’écosystème Microsoft.
Voici donc les résultats de ces tests
1.Corrélations observées entre le Search et Copilot
Les données révèlent une corrélation nette entre le classement Bing et la présence dans Copilot. Lorsqu’une page occupe la première position sur Bing, elle apparaît fréquemment dans les citations IA associées. Ce lien fort suggère que Copilot repose sur une architecture hybride, associant un modèle de langage à l’index Bing.
En revanche, la relation entre Google et Copilot s’avère plus nuancée. Une première position Google ne garantit pas une citation. L’autorité globale joue un rôle indirect, mais le déclencheur principal reste l’index Bing. Cette observation met en lumière l’importance d’un référencement multi-moteurs, souvent négligé par les équipes focalisées sur Google.
2.Ce que les tests ChatGPT révèlent sur La sélection des sources
Le contraste avec ChatGPT est frappant. Les sources citées diffèrent sensiblement. Les organismes officiels, les médias nationaux et les marques reconnues apparaissent fréquemment, même lorsque leur positionnement sur Bing n’est pas optimal. Ce comportement suggère un modèle plus sensible à la notoriété et à l’autorité perçue qu’à un classement spécifique.
ChatGPT semble s’appuyer sur un socle d’entités reconnues et sur un consensus informationnel large. Cette orientation renforce l’idée d’un système davantage entité driven qu’index driven. Le ranking classique perd ici de son poids au profit d’une réputation consolidée.
Le comparatif entre deux sites différents met en lumière deux architectures de visibilité IA radicalement différentes : un site de marque concentre l’essentiel de ses citations sur un nombre très limité de pages, ce qui traduit une exploitation algorithmique centrée sur quelques hubs dominants, fortement liés à la notoriété et aux requêtes navigationnelles ; à l’inverse, un site éditorial bénéficie d’une distribution beaucoup plus diffuse des citations, révélant une profondeur thématique et une granularité compatibles avec les mécanismes de fan-out et de sélection documentaire des LLM. Cette opposition illustre deux modèles distincts de présence dans les réponses générées : l’un fondé sur la puissance d’entité et la centralisation, l’autre sur la richesse sémantique et la diversification des points d’entrée, avec des implications directes en termes de résilience et d’exploitation par les intelligences artificielles.
3.Lecture transversale des deux modèles
Deux logiques émergent clairement. D’un côté, un modèle dépendant d’un moteur de recherche précis, où la visibilité découle du classement. De l’autre, un modèle privilégiant les entités fortes et la crédibilité globale. Ces deux approches coexistent et dessinent un paysage fragmenté de la visibilité IA.
Pour un acteur d’un secteur concurrentiel, la différence est stratégique. Une plateforme commerciale performante sur Bing bénéficiera d’une forte exposition dans Copilot. Un site éditorial disposant d’une solide reconnaissance institutionnelle pourra émerger dans ChatGPT, même sans domination sur les SERP.
Application à un secteur fortement concurrentiel
Dans un secteur où l’inspiration, la comparaison et la projection jouent un rôle central, cette mécanique algorithmique prend une dimension stratégique. Prenons un territoire reconnu pour son attractivité et son patrimoine culturel. Une page solidement positionnée sur Bing, présentant ses spécificités avec clarté et profondeur, a de fortes chances d’être reprise par Copilot dans une réponse synthétique. À l’inverse, un modèle comme ChatGPT pourra privilégier une institution officielle ou un média de référence disposant d’une autorité établie. L’équilibre entre performance de référencement et reconnaissance d’entité devient alors décisif.
Dans un contexte où l’offre premium est structurante, la mention d’acteurs emblématiques et de références reconnues contribue à renforcer la crédibilité d’un contenu. Citer des établissements de prestige ou des marques établies n’a pas uniquement une portée commerciale ; cela participe à la consolidation de la légitimité perçue par les systèmes d’IA. Une page qui contextualise ces références dans un ensemble cohérent, informatif et structuré accroît sa probabilité d’être sélectionnée comme source. La valeur éditoriale et la densité informationnelle deviennent des leviers essentiels.
Lorsqu’un contenu aborde des lieux culturels majeurs ou des destinations réputées, l’intégration de données précises, d’éléments historiques et d’indications concrètes renforce son attractivité algorithmique. L’intention sous-jacente reste déterminante. Les requêtes liées à des périodes spécifiques ou à des événements annuels déclenchent fréquemment davantage de citations IA que des formulations strictement transactionnelles. La temporalité et la contextualisation jouent un rôle clé dans la probabilité d’apparition au sein des réponses générées.
Ce que le dashboard Bing permet réellement de comprendre : ce n’est pas un positionnement ChatGPT !
Le rapport Bing AI Performance constitue une source précieuse. Il expose les requêtes d’ancrage et les pages citées. Il révèle la profondeur d’exploitation d’un site et la concentration éventuelle des citations. Il permet d’identifier si la visibilité repose sur quelques hubs ou sur une architecture éditoriale étendue.
Toutefois, il reste limité à l’écosystème Microsoft. Il ne reflète ni ChatGPT ni les réponses générées par d’autres modèles. Interpréter ces données comme une vision globale de la présence IA serait une erreur. Elles offrent un miroir partiel, mais riche d’enseignements sur la logique index driven.
Enseignements stratégiques pour Les professionnels du marketing
Pour les spécialistes du marketing digital, cette analyse implique un changement de perspective. La visibilité ne se résume plus à la première position Google. Elle dépend d’une articulation subtile entre référencement multi-moteurs, crédibilité d’entité et qualité éditoriale. Un acteur du web, doit conjuguer performance SEO et image de marque forte. C’est aussi une manière d’asseoir une légitimité et d’augmenter les chances d’être cité dans une réponse générée.
Une nouvelle lecture de la visibilité digitale
Les LLM ne remplacent pas le SEO, ils le complexifient. Ils ajoutent une couche d’interprétation et de synthèse. Comprendre leur fonctionnement passe par l’observation méthodique des corrélations, par la confrontation des données search et par l’expérimentation contrôlée.
La visibilité IA devient un jeu d’équilibre entre classement, structure éditoriale et autorité d’entité. Celui qui maîtrise ces leviers ne se contente plus d’apparaître dans les résultats. Il devient la source citée, celle qui façonne la réponse et inspire la décision.
À l’heure où le voyage se choisit autant par l’émotion que par l’information, intégrer cette compréhension des modèles de langage ouvre une perspective stimulante. Le référencement reste une discipline exigeante, mais il s’enrichit d’une dimension nouvelle. Et pour ceux qui sauront la saisir, la prochaine réservation n’est jamais très loin.
