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Quels sont les meilleurs écouteurs sans fil ?
Et assurance auto ?
Ou encore poussette bébé ?
A chaque fois que vous posez ce genre de questions à ChatGPT, Perplexity ou Google, ces moteurs IA vont faire recours aux résultats de recherche classiques : de Google, mais aussi Bing et Brave.
Et parmi ces résultats, on retrouve très souvent un type de page particulier - listicles.
Un listicle est une page web dont le contenu est organisé en liste d’éléments distincts (« Les 10 meilleurs… », « TOP 5 des… »), généralement numérotés ou classés, chacun avec un titre et une description, courte ou longue. Le terme vient d’une fusion de list + article.
Prenons pour l’exemple le prompt “meilleurs écouteurs running sans fil” : l’ensemble des sources utilisées par ChatGPT pour générer sa réponse sont des listicles :
Dès les tout premiers jours des moteurs IA, les listicles sont devenus un levier efficace et très recherché pour influencer les résultats de la recherche générative.
Les LLM “aiment” les listicles, car c’est un format facile à extraire et à comprendre :
Les listes proposent un contenu déjà prémâché et filtré : quelqu’un a fait le travail de sélection et établi une shortlist.
Elles fournissent des informations préalablement structurées.
Les formats numérotés facilitent l’extraction des informations.
Et comme toute approche qui fonctionne, ils ont déclenché toute une série d’évolutions sur le marché :
Tout d’abord, les entreprises, des plus petites aux plus grandes, se sont mises à publier leurs propres classements sur leurs sites, en se plaçant modestement à la première position. Par exemple:
De leur côté, les sites médias ont découvert une nouvelle mine d’or et se sont mis à publier activement leurs propres classements, en les monétisant via l’affiliation, les placements payants et les publications sponsorisées.
Les plateformes de vente de backlinks ont rapidement compris que le GEO pouvait se vendre plus cher, voire beaucoup plus faire, que le SEO et elles ne se privent pas d’en profiter.
Je vous propose aujourd’hui d’étudier de plus près comment les moteurs IA, en l’occurrence ChatGPT, Perplexity et AI Overview de Google, interprètent les listicles. Et comprendre mieux comment augmenter nos chances d’être repris dans les réponses IA.
Comme d’habitude, toute étude commence par la méthodologie.
Méthodologie :
J’ai préparé une liste de 1200 prompts, chacun commençant par “meilleurs/meilleures”, ayant du volume de recherche sur Google.
Pour des raisons de volatilité naturelle des résultats génératifs, chaque prompt a été envoyé 3 fois dans 3 moteurs IA : ChatGPT, Perplexity et Google (AI Overview).
Chaque réponse IA a été soigneusement découpée en passages, chacun (là où c’était possible) étant associé à une ou plusieurs sources. Je n’ai gardé que les passages citant une ou plusieurs marques :
Passage d’une réponse de ChatGPT issu de 2 sources Chaque source citée a été typée (listicle, site de marque, institution, marketplace, presse, marchand) en deux dimensions (ce qu'est la page et ce qu'est le site) puis téléchargée. J’ai également identifié le format de mise en page : titres numérotés, listes ordonnées, tableaux, titres séquentiels.
Chaque marque mentionnée dans la réponse IA est ensuite cherchée dans le classement de chaque page citée sur le même fragment.
Ainsi, notre terrain de jeu est le suivant :
Tout ce travail préparatoire étant terminé, on peut maintenant passer aux résultats.
Sur les prompts commençant par “meilleurs” : classements, marques, Youtube et médias généralistes
Sur les prompts commençant par “meilleurs”, les listicles constituent de loin la principale source des 3 moteurs : 44% pour ChatGPT, 54,8% pour AI Overview et 83.1% (!) pour Perplexity.
A côté des listicles, les AI Overviews de Google citent massivement un type de page classé dans “Autres”. Il s’agit principalement de YouTube en tête avec 1 432 citations.
Perplexity privilégie quant à lui la presse généraliste (actu.fr, L’Express, Capital), relativement peu citée par les deux autres moteurs.
A son tour, ChatGPT s'appuie davantage sur les sites de marque, qui représentent 28,1% de ses citations, contre seulement 4,1% pour AI Overview et 3,4 % pour Perplexity.
Quand ChatGPT cite le site d’une marque, il s’agit dans 38% des cas de fiches produit ou de pages de gamme. Cela s’explique par des remontées fréquentes de produits dans ChatGPT, ce que les autres moteurs IA font beaucoup moins :
Les listicles cités sont très volatiles à travers les 3 moteurs, mais aussi sur le même prompt
Comme chaque moteur IA a sa manière de récupérer les résultats de moteurs classiques, les sources varient beaucoup. Ainsi, les listicles champions dans ChatGPT ne le seront pas forcément dans AI Overview.
Voici à quoi ressemble les palmarès des sources les plus citées par chacun des 3 moteurs IA sur notre jeu de données:
Et voici les palmarès par verticales pour chaque moteur IA :
Sur un même prompt, les ensembles de pages citées par deux moteurs n'ont que :
5 à 9 % d'URLs communes ;
18 à 26 % de marques mentionnées en commun.
D’une part, les classements cités diffèrent d’un moteur à l’autre. D’autre part, ils varient également d’une requête à l’autre au sein d’un même moteur.
ChatGPT a la volatilité des sources citées la plus forte, 3 marques citées sur 4 n’apparaissent qu’à 1 génération sur 3.
Les pages citées aux 3 exécutions : 65 % chez Perplexity (sources les plus stables), 38 % dans l’AI Overview, 7 % chez ChatGPT.
💡Si vous cherchez à faire intégrer votre marque dans des listicles tiers, ne vous fiez jamais à une seule vérification. Saisissez vos prompts plusieurs fois, pendant plusieurs jours et privilégiez les listicles dont le taux de citation est le plus stable. Car la volatilité des réponses générées peut être très forte.
Quand un moteur IA récupère un listicle, il voit le classement, mais aussi tout le texte qui l’entoure
Même quand les moteurs IA citent un listicle, les marques reprises ne proviennent pas nécessairement du classement lui-même.
La part des marques mentionnées venant directement de la liste du classement cité est de 23,8 % chez ChatGPT, 24,1 % dans l'AI Overview et 32,5 % chez Perplexity.
En comptant les marques mentionnées ailleurs sur ce même classement (introduction, tableau, section « alternatives », autre produit d'une marque classée), on atteint 35,3 %, 46,0 % et 49,3 %.
Les listicles n’ont pas le même poids dans tous les secteurs
La présence des listicles parmi les sources citées, ainsi que celle des marques qui en sont issues dans les réponses IA, varie fortement aussi selon les secteurs.
Les marques sont issues des listicles le plus dans la mode, tech, Maison, B2B, Auto, SaaS.
Au contraire, dans la santé, beauté, animaux, finance, alimentation les moteurs IA se basent sur d’autres types de sources :
La 1ʳᵉ place d’un classement est celle qui est le plus souvent reprise par les moteurs IA
Chances qu'une marque passe dans la réponse IA dépendent de sa place dans le classement cité.
Quand un moteur IA se sert d’un classement, il reprend son #1 au moins une fois sur deux.
Passer de la première aux places 2 et 3 divise les chances par 2,1 chez ChatGPT, 1,6 dans l'AI Overview, 2,7 chez Perplexity.
Perplexity est le plus sélectif après la première place, AI Overview le plus généreux avec le podium.
💡Si on vous propose une intégration sponsorisée en fin de la liste, même au milieu, le rendement risque de vous décevoir. Les moteurs IA, lors de l’extraction, regardent rarement au-delà des 4-5 premiers.
1 ou 2 marques par classement, quelle que soit sa longueur
La présence dans un listicle cité ne garantit pas la reprise dans une réponse IA.
Loin de là, un moteur IA pioche seulement 1 ou 2 marques/produits de chaque listicle analysé.
Perplexity prend presque toujours une seule marque par classement : c'est le cas de 4 436 classements exploités sur 5 382.
ChatGPT et l'AI Overview en prennent souvent 2 :
Un listicle plus long fournit un peu plus de marques, mais beaucoup moins de chances à chacune :
Être dans plusieurs classements cités démultiplie les chances, chez les trois moteurs
Comme les moteurs IA ne récupèrent qu’1 ou 2 marques par listicle, ce qui entre en jeu c’est le consensus entre les sources.
Pour chaque réponse, j’ai compté dans combien des listicles cités chaque marque figurait.
Etre présent dans un seul listicle cité offre 11,2% de chances d’être repris dans la réponse IA dans ChatGPT, 12,5% - dans AI Overview et seulement 6,4% dans Perplexity.
Etre présent dans 2 listicles cités triple les chances.
Dans 3 et plus multiplie les chances par 6,1 chez ChatGPT, 4,4 dans l'AI Overview et 8,1 chez Perplexity :
💡Ne misez pas sur un seul classement : multipliez les présences dans les listicles cités par les moteurs IA. Le consensus entre plusieurs sources démultiplie vos chances d’être mentionné.
Un classement numéroté dans les titres est repris le mieux
Un même classement peut être mis en page de plusieurs façons :
des intertitres numérotés (« 1. Dyson V15 Detect », « 2. Shark Stratos »),
un tableau comparatif,
des intertitres sans numéro,
une liste numérotée
Pour chaque format, j’ai mesuré la chance qu’une marque classée soit mentionnée dans la réponse quand la page est citée.
Voici les résultats :
Les intertitres numérotés arrivent en tête chez les trois moteurs.
Le tableau est pourtant le format le plus courant parmi les classements cités (1 210 pages chez ChatGPT, contre 480 en titres numérotés).
Le format le moins repris est la suite d'intertitres sans numéro.
Un numéro écrit dans l’intertitre dit explicitement au moteur IA qui est premier ; dans un tableau, l’ordre doit être deviné, et beaucoup de tableaux sont des grilles de caractéristiques plutôt que des classements.
💡Si vous êtes éditeur ou un média, n’oubliez pas d’ajouter le numéro de rang dans l’intertitre de chaque élément du classement (« 1. Marque Modèle ») plutôt que de le laisser déduire d’un tableau.
Pour une marque qui négocie une place dans un listicle : à rang égal, préférez les palmarès en titres numérotés
« Notre choix » : l’étiquette de l’éditeur fait reprendre la marque
Beaucoup de classements désignent un produit avant même de commencer la liste ou le mettent en avant dans le classement.
On retrouve 2 types fréquents de mise en avant:
Choix principal : un seul produit désigné comme le préféré de la rédaction (« notre choix », « choix de la rédaction », « coup de cœur », « best overall », « top pick »). Il est souvent dans un encadré avant la liste, parfois dans l'intertitre du produit.
Étiquette de catégorie : le meilleur dans un usage ou un budget (« meilleur rapport qualité-prix », « petit budget », « best value »).
Parfois, la mise en avant prend forme d’un TOP-3 :
Ma question a donc été : un moteur IA reprend-il davantage le produit que l’éditeur met en avant ?
Résultats :
Oui, le n°1 mis en avant est beaucoup plus repris
Pour les produits classés 2e ou 3e, une étiquette de catégorie suffit à les faire reprendre plus souvent :
Quand l’éditeur met en avant un autre produit que son n°1, on regarde les réponses où un seul des deux est repris. D’habitude, à ces rangs, le n°1 l’emporte environ trois fois sur quatre. Avec la mise en avant, le duel est presque à égalité.
💡 Une étiquette « notre choix » ou « meilleur rapport qualité-prix » dans un classement tiers pèse autant qu'une place gagnée, et davantage pour une marque peu connue.
Pour une marque qui n'est pas première, c'est le moyen de se mettre au niveau du n°1.
Classements à l’envers : les moteurs IA suivent le numéro ECRIT
Ces cas sont accès rares, mais certains classements utilisent un ordre inverse. Pour garder le suspens ou favoriser l’engagement.
Dans une page qui compte à rebours (10 → 1), le meilleur produit se retrouve en bas.
C'est les seuls cas dans l’étude où le rang annoncé et l'ordre de lecture se contredisent.
Dans mon dataset, 38 pages de ce type ont été citées. ChatGPT en a cité 12, Perplexity 24, l'AI Overview 6 - trop peu pour tirer des conclusions pour ce dernier.
Sur l’image ci-dessous, voici comment ChatGPT a traité les listes à l’envers : chaque colonne correspond aux éléments d’un listicle cité en réponse à un prompt (prompts différents), et les éléments repris dans les réponses sont en bleu.
On voit clairement que ChatGPT reprend principalement les éléments situés en bas des listes. Autrement dit, il suit l’ordre de numérotation plutôt que l’ordre d’affichage des éléments sur la page :
Les sources en anglais : une part modeste des classements cités
ChatGPT est le seul moteur des trois qui fait recours aux classements en anglais (sur les prompts en français) - 10,6%.
La reprise des marques à mentionner se fait sur les mêmes mécaniques que dans les réponses en français. Il n’y a que les sources citées qui changent :
Les listicles anglophones sont concentrés principalement dans les verticales de SaaS, Mode, Tech et Sport :
Résumons : comment optimiser sa présence dans les listicles pour le GEO ?
Identifiez les listicles réellement utilisés par les moteurs IA. Ne vous contentez pas des résultats Google : les sources varient fortement d’un moteur à l’autre et d’une génération à l’autre.
Multipliez les présences dans les classements cités. Le consensus entre plusieurs sources augmente nettement vos chances d’être repris. Une seule intégration ne suffit pas.
Négociez le rang, pas seulement la présence. La première place est de loin la plus reprise. Si elle est inaccessible, une étiquette éditoriale comme « notre choix » ou « meilleur rapport qualité-prix » peut faire la différence.
Privilégiez les classements structurés. Les intertitres numérotés semblent faciliter l’extraction des produits et de leur rang. Si vous publiez vos propres listicles, adoptez ce format.
Ne négligez pas le contenu autour du classement. Les introductions, tableaux et sections « alternatives » contribuent eux aussi aux marques mentionnées dans les réponses IA.
C’est tout pour aujourd’hui, à très bientôt ! 😉
Merci pour ces recherches ! Ça montre bien l'intérêt de préciser dans son prompt de rechercher uniquement sur des sites sérieux spécialisés uniquement dans la niche concernée, pour évacuer tous ces listicles à la noix qui polluent les résultats Google.