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Sources citées par les moteurs IA : sur une même question, Google AI, ChatGPT et Perplexity citent rarement les mêmes domaines. Étude de 8 moteurs.
En mai 2026, Google a publié des recommandations expliquant aux propriétaires de sites comment apparaître dans ses surfaces IA, AI Overviews et AI Mode, et le message d’ensemble était rassurant : tout revient aux mêmes fondamentaux que ceux que vous connaissez déjà.
De bons contenus, des pages explorables, l’hygiène SEO habituelle.
La promesse implicite qui en découle est plus large, et c’est celle que chaque équipe marketing voudrait croire : faites le travail qui vous vaut de la visibilité dans Google AI, et vous avez fait le travail qui vous vaut de la visibilité partout (ChatGPT, Perplexity, Claude, tous les autres).
Une seule méthode, tous les moteurs.
Nous pouvons tester cette promesse directement, car elle formule une affirmation concrète et réfutable : les sites qu’un moteur IA cite constituent sa base de preuves, et si la méthode est universelle, les moteurs devraient s’appuyer sur les mêmes preuves. Nous avons donc posé la version la plus simple de la question.
Sur exactement le même prompt, deux moteurs IA citent-ils les mêmes domaines ?
La réponse : à peine.
Constat n° 1 : le recouvrement des citations entre moteurs est faible.
Sur une même question, le recouvrement moyen des domaines cités par Google AI et ChatGPT est d’environ 7 %, selon l’indice de Jaccard. Pour les paires étudiées, cet indice va de 4 à 19 %. Il mesure l’intersection divisée par l’union des domaines cités, pas la proportion de questions où un domaine est commun. La source la plus citée (le lien n° 1) est identique entre deux moteurs sur seulement 4 à 13 % des questions.
Constat n° 2 (le témoin) : chaque moteur est environ 4 fois plus cohérent avec lui-même qu’avec n’importe quel autre moteur.
L’objection évidente au constat n° 1 est que les moteurs IA ne sont pas déterministes : peut-être que rien ne correspond à rien, y compris un moteur avec lui-même.
Nous avons donc mesuré exactement cela (le même moteur, la même question, deux exécutions distinctes) et nous l’avons utilisé comme référence.
Les moteurs sont bel et bien bruités, mais ils citent leurs propres réexécutions environ quatre fois plus régulièrement qu’ils ne citent en commun avec un concurrent.
L’écart entre moteurs est un vrai signal, pas du bruit d’échantillonnage.
Nous l’avons mesuré sur huit grandes surfaces IA, sur des marques en production que nous suivons en continu, chaque prompt étant exécuté à répétition plutôt que vérifié une seule fois.
La conclusion pour quiconque fait du GEO : il n’existe pas une seule recherche IA à optimiser. Les domaines qui vous valent des citations dans Google AI ne sont, pour la plupart, pas ceux qui vous en valent dans ChatGPT ou Perplexity, et « optimiser une fois pour toute l’IA » n’est pas étayé par les données.
Nous mesurons les domaines que chaque moteur cite dans sa réponse à la question d’une marque suivie, dédoublonnés au niveau du domaine enregistrable (de sorte que blog.example.com et example.com comptent une seule fois), et nous excluons le site de la marque elle-même de tous les chiffres : sur un prompt de suivi de marque, chaque moteur renvoie vers la marque elle-même, et ce lien commun trivial ne ferait que flatter le recouvrement. Tout ce qui suit ne concerne que les citations de tiers.
Nous comparons les domaines enregistrables que chaque moteur cite sur la même question.
Pour chaque couple (question, moteur), nous retenons la réponse la plus récente du moteur sur la fenêtre comme ensemble de citations représentatif, nous ramenons chaque hôte à son domaine enregistrable via la liste des suffixes publics, nous écartons le ou les domaines de la marque, puis nous calculons le recouvrement d’ensembles avec les autres moteurs.
Nous rapportons l’indice de Jaccard (domaines communs / total des domaines distincts), la part asymétrique « part des domaines de A également cités par B », et la concordance éventuelle du domaine en première position. Nous rapportons des taux et des ratios, jamais des volumes bruts.
Nous ne fusionnons volontairement pas les deux surfaces de Google en un seul chiffre « Google » : tout l’enjeu est qu’elles diffèrent. Nous traitons AI Overviews et AI Mode séparément, et nous ne rapportons un « Google AI » fusionné que par commodité, pour les comparaisons principales.
Nous ne nous appuyons pas non plus sur une seule réponse par moteur comme si elle était la vérité. Les réponses IA varient d’une exécution à l’autre (nous quantifions précisément ce bruit dans la partie 2) : un instantané unique surestimerait donc le désaccord.
C’est l’usage de la réponse récente représentative de chaque moteur, validée par la variabilité propre de chaque moteur d’une exécution à l’autre, qui garde la comparaison honnête.
Commençons par le tableau complet : chaque moteur face à chaque autre, sur les mêmes prompts.
Observez les cellules hors diagonale : deux moteurs différents sur la même question. Elles sont uniformément basses. Les paires de domaines les plus cités dépassent à peine 19 % ; la plupart se situent autour de 7 à 12 %.
Paire de moteurs (domaines tiers) | Recouvrement (Jaccard) | Part des domaines de A également cités par B | Même source n° 1 |
Google AI et ChatGPT | ~7 % | 13-17 % | ~6 % |
Google AI et Perplexity | ~11 % | 19-23 % | ~6 % |
ChatGPT et Perplexity | ~7 % | ~12 % | ~4 % |
Google AI et Gemini | ~11 % | Les sources de Gemini sont à 41 % incluses dans celles de Google AI | - |
AI Overviews et AI Mode (tous deux Google) | ~19 % (le maximum) | 28-38 % | ~13 % |
Plage sur toute la matrice | 4 % à 19 % | - | 4-13 % |
Plusieurs points ressortent. Aucune paire de moteurs différents ne partage ne serait-ce qu’un cinquième de ses sources.
La citation n° 1, le lien le plus en vue de la réponse, celui sur lequel un utilisateur a le plus de chances de cliquer, ne concorde entre moteurs que dans 4 à 13 % des cas. Et au niveau de la page exacte (pas seulement du domaine), le recouvrement s’effondre à environ 3 % : même lorsque deux moteurs arrivent sur le même site, ils citent généralement un article différent de ce site.
La vue asymétrique apporte une nuance.
Les moteurs au régime de sources plus restreint sont en partie contenus dans les plus grands (les sources de Gemini sont à 41 % un sous-ensemble de celles de Google AI, ce qui est logique pour deux produits Google), mais cette inclusion est à sens unique et jamais symétrique. Aucun moteur n’est le substitut d’un autre.
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Voici l’objection qui pourrait faire tomber toute l’étude, et le test qui y répond. Les moteurs IA ne sont pas déterministes : posez deux fois la question, vous obtenez deux réponses différentes.
Si un moteur est en désaccord avec lui-même autant qu’avec un concurrent, la partie 1 n’est que du bruit et ne signifie rien.
Nous l’avons donc mesuré.
Comme chaque prompt est exécuté à répétition, nous pouvons prendre le même moteur sur la même question à travers deux exécutions distinctes et calculer le même recouvrement de domaines tiers : un moteur face à lui-même. C’est la référence à laquelle les chiffres entre moteurs doivent être comparés.
Deux lectures honnêtes coexistent ici. D’abord, les moteurs sont réellement bruités.
L’auto-cohérence plafonne autour de 41 % pour Perplexity et avoisine 28 % pour ChatGPT, ce qui signifie que ChatGPT ne cite de nouveau qu’environ un quart à un tiers des mêmes domaines quand on lui pose la même question quelques jours plus tard.
Le propos n’est pas que « les moteurs sont déterministes et qu’ils sont en désaccord ». Les moteurs sont réellement instables, et une réponse isolée ne doit jamais être lue comme la vérité.
Ensuite, et c’est décisif, l’auto-cohérence est très supérieure au recouvrement entre moteurs. Chaque moteur cite de nouveau ses propres sources plusieurs fois plus souvent qu’il ne partage ses sources avec un concurrent.
Moteur | Accord avec lui-même (même semaine) | Accord avec les autres moteurs | Ratio |
Claude | ~57 % | ~11 % | ~5,4x |
AI Overviews | ~35 % | ~7 % | ~4,9x |
Perplexity | ~41 % | ~9 % | ~4,6x |
Copilot | ~28 % | ~6 % | ~4,8x |
ChatGPT | ~28 % | ~7 % | ~4,0x |
AI Mode | ~26 % | ~6 % | ~4,3x |
Grok | ~44 % | ~12 % | ~3,7x |
Gemini | ~23 % | ~8 % | ~2,8x |
Moyenne | ~4x |
Note : les chiffres entre moteurs de Claude reposent sur un échantillon de prompts plus petit que celui des autres moteurs et doivent être lus à titre indicatif.
C’est le chiffre qui désamorce l’objection. Sur les huit moteurs, un moteur est environ quatre fois plus d’accord avec lui-même qu’avec n’importe quel autre moteur, et jamais moins de 2,8 fois.
L’écart entre moteurs ne vient pas d’un bruit aléatoire des moteurs : le plancher de bruit est mesuré, et la divergence se situe quatre fois au-dessus. (Nous comparons des éléments comparables : la référence d’auto-cohérence utilise des réexécutions espacées de quelques jours, ce qui correspond au calendrier de la comparaison entre moteurs.
L’auto-cohérence décroît à mesure que les exécutions s’éloignent dans le temps, c’est précisément pourquoi nous nous ancrons sur la même fenêtre courte pour les deux.)
Connectez vos logs serveur ou CDN pour voir quelles pages les crawlers IA connus demandent, à quelle fréquence, et comment cela évolue.
Le résultat le plus tranché se cache au sein de Google lui-même. AI Overviews (l’extrait en haut d’une page de résultats) et AI Mode (l’expérience de recherche conversationnelle) viennent de la même entreprise, souvent de la même requête, et ils s’accordent moins d’une fois sur cinq.
19 % est le recouvrement le plus élevé de toute l’étude, et il concerne deux produits Google.
Toutes les paires entre éditeurs différents sont plus basses. Un guide qui dit « optimisez pour l’IA de Google » est donc déjà ambigu sur le Google dont il parle : une marque peut être bien citée dans AI Overviews et presque absente d’AI Mode, parce que les deux surfaces puisent dans des ensembles de sources très différents.
Traiter « Google AI » comme une cible d’optimisation unique est une erreur de catégorie, avant même d’aborder ChatGPT.
Le recouvrement est faible parce que les moteurs ne lisent pas le même type de web. Regardez ce que chacun cite le plus sur l’ensemble des prompts communs.
Dans notre échantillon de mars à juin 2026, les surfaces IA de Google citaient le web social : YouTube, Reddit, Instagram, Facebook, TikTok, LinkedIn. ChatGPT citait Reddit ainsi que des sources éditoriales et de référence (TechRadar, Wikipedia, arXiv, Forbes, Reuters), et citait YouTube moins souvent que Google.
Reddit est le seul gros point commun (les deux s’y appuient fortement), ce qui explique précisément pourquoi le recouvrement résiduel n’est pas nul. Mais si l’on retire entièrement les très grandes plateformes, le tableau bouge à peine : la divergence se trouve aussi dans la longue traîne des sources, et pas seulement dans les plateformes les plus en vue.
C’est le mécanisme derrière chacun des chiffres ci-dessus.
Si votre présence hors site est concentrée là où un moteur regarde et mince là où un autre regarde, vous gagnerez l’un et perdrez l’autre, et aucun travail de SEO on-page ne change les sources vers lesquelles un moteur se tourne.
Il n’existe pas d’« optimisation unique pour toute l’IA ». Les domaines qui valent des citations dans Google AI recoupent ceux de ChatGPT à environ 7 %. Construire pour un moteur fait bouger l’aiguille pour ce moteur, pas pour les autres. Planifiez par moteur, et non pour « l’IA » comme un bloc monolithique.
Suivez Google comme deux surfaces. Le recouvrement moyen des domaines cités par AI Overviews et AI Mode est d’environ 19 % selon l’indice de Jaccard. Un score fusionné peut masquer des évolutions propres à chaque surface.
Adaptez votre travail hors site aux sources observées sur chaque moteur. Les profils mesurés de mars à juin 2026 différaient selon les surfaces. Ils peuvent changer : une étude Qwairy d’août 2026 observe une forte baisse de la part de Reddit dans les citations de ChatGPT Search, sur un échantillon différent. Suivez donc les sources récentes pertinentes pour vos sujets avant de fixer vos priorités.
Mesurez la part de citations par moteur, et non de façon fusionnée. Un rapport unique sur les « sources IA » moyenne le fait que vous gagnez un moteur et en perdez un autre. Ventilez par moteur, et par surface Google.
Ne vous fiez jamais à une vérification isolée. D’une exécution à l’autre, les moteurs ne citent de nouveau qu’un quart à la moitié de leurs propres sources. Une réponse est un tirage dans une distribution bruitée. Lisez des taux de citation sur de nombreuses exécutions, sinon vous réagissez à du bruit.
Réalité : les domaines que cite Google AI recoupent ceux de ChatGPT à environ 7 % sur la même question. Les fondamentaux du SEO peuvent aider à être exploré partout, mais les sources vers lesquelles se tourne chaque moteur diffèrent nettement. Une seule méthode de construction de sources ne se transpose pas d’un moteur à l’autre.
Réalité : le recouvrement des citations entre moteurs va de 4 à 19 %, et la source n° 1 concorde dans 4 à 13 % des cas. La présence dans un moteur est une faible preuve de présence dans un autre.
Réalité : le recouvrement moyen des domaines cités par AI Overviews et AI Mode est d’environ 19 % selon l’indice de Jaccard. Suivez chaque surface; ce pourcentage ne décrit pas un taux d’accord par question.
Réalité : chaque moteur est environ 4 fois plus d’accord avec ses propres réexécutions qu’avec n’importe quel autre moteur. L’aléatoire est réel et mesuré, et la divergence entre moteurs se situe quatre fois au-dessus. L’écart est structurel.
Périmètre : huit surfaces IA (Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, xAI Grok) mesurées sur des marques clientes en production, sur une fenêtre de 90 jours (du 13 mars au 11 juin 2026 ; marques d’audit et de test exclues). Chaque prompt est exécuté à répétition par moteur, ce qui permet le témoin d’auto-cohérence.
Méthodologie : analyse quantitative des sources citées dans des réponses IA terminées. Pour chaque couple (question, moteur), nous retenons la réponse la plus récente du moteur comme ensemble de citations représentatif, nous ramenons chaque hôte cité à son domaine enregistrable (eTLD+1) via la liste des suffixes publics, nous excluons le ou les domaines de la marque suivie, puis nous calculons le recouvrement d’ensembles avec les autres moteurs : indice de Jaccard (domaines communs / total des domaines distincts), inclusion asymétrique et concordance du top 1 (domaine en première position). La cohorte est constituée des questions ayant reçu des réponses avec citations de ChatGPT, de Perplexity et d’au moins une surface Google AI sur la fenêtre. L’auto-cohérence utilise les prompts ayant au moins deux réponses par moteur : les réponses consécutives sont appariées et le même recouvrement de tiers est calculé, ventilé selon l’écart de temps entre les exécutions.
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