ChatGPT et Gemini choisissent déjà les marques que vous voyez

Quand un consommateur mexicain demande à une intelligence artificielle quelle voiture acheter, quelle banque choisir pour sa première carte ou où acheter des vêtements, il ne reçoit plus une liste de centaines de résultats comme avec un moteur de recherche classique. Il reçoit trois ou quatre noms — et apparaître ou non dans cette réponse est devenu une nouvelle bataille pour les marques.

C'est la conclusion du premier geoSurge México Visibility Index, une étude construite à partir de 14 000 réponses de ChatGPT et Gemini à 700 questions posées en espagnol. L'analyse a couvert sept secteurs — automobile, banque, électronique, jeux vidéo, commerce de détail, télécommunications et voyage — et a comparé la façon dont les recommandations changent selon que l'IA a accès à internet ou répond uniquement avec ce qu'elle a mémorisé pendant son entraînement.

Toyota, Suburbia et Telcel dominent les réponses

Dans l'automobile, Toyota reste la marque la plus recommandée, que le modèle réponde uniquement avec sa mémoire ou qu'il cherche sur internet, selon l'étude. En télécommunications, le constat est similaire : Telcel conserve une position dominante dans les deux cas.

Le cas le plus révélateur est celui du commerce de détail. Quand ChatGPT répond uniquement avec les données de son entraînement, Amazon apparaît dans 72% des réponses. Mais dès que le modèle a accès à internet et peut chercher une information à jour, cette présence tombe à 16%, et c'est Suburbia qui prend la première place. Dans la banque et l'électronique, la fintech Klar figure parmi les marques les plus recommandées par les deux assistants.

L'étude a aussi mesuré le poids de la mémoire du modèle face à la recherche en direct : entre 79% et 87% des recherches mentionnant des marques incluaient des entreprises déjà parmi les dix premières options stockées dans la mémoire du modèle, une proportion qui dépasse 97% dans les télécommunications. Et quand le modèle lui-même décidait de chercher une marque précise sur internet, celle-ci finissait par apparaître dans la réponse finale 89,6% du temps chez ChatGPT et 96,9% chez Gemini.

Les modèles ne traitent pas les questions sur les banques mexicaines comme une recherche ouverte : ils arrivent avec une liste courte déjà formée. Celui qui est nommé est en lice ; celui qui ne l'est pas n'existe pas.

Du référencement pour moteurs de recherche au référencement pour l'IA

Ce que documente l'étude mexicaine s'inscrit dans une transformation plus large qui préoccupe déjà les grands cabinets de conseil et les éditeurs de logiciels d'entreprise eux-mêmes. Aux États-Unis, IBM a récemment présenté à la conférence Adobe Summit un système en douze points pour aider les marques à survivre à ce que l'industrie appelle l'optimisation pour moteurs génératifs, ou GEO. Selon Alexis Zamkow, responsable mondiale de la transformation marketing chez IBM, jusqu'à 75% de la visibilité générée aujourd'hui par les moteurs de recherche classiques pourrait basculer vers des agents d'IA d'ici deux ans.

"Ces machines désintermédient l'expérience de marque", a averti Zamkow pendant la présentation, rapportée par le média spécialisé Search Engine Land. Le cabinet insiste sur le fait qu'il ne suffit plus d'être simplement mentionné par un assistant IA : l'objectif est d'être cité comme une source fiable, ce qui exige un contenu clair, des données structurées et une présence cohérente sur tout le web, pas seulement sur le site propre de la marque. Selon cette même analyse, 85% des mentions citées par les IA génératives proviennent de domaines externes — forums, avis, réseaux sociaux et médias — et non du site officiel de l'entreprise.

• Maintenir un site web à jour et facile à lire, aussi bien pour les humains que pour les robots des assistants IA.
• Publier un contenu clair qui explique en peu de mots ce que propose la marque et à qui.
• Vérifier qu'aucun réglage technique ne bloque par erreur les robots des assistants IA.
• Cultiver une présence dans les avis, forums et médias externes, qui génèrent aujourd'hui plus de citations que le site de la marque.

Pour les petites et moyennes entreprises, l'avertissement est double. Francisco Vigo souligne que les grandes entreprises bénéficient d'un avantage structurel : elles génèrent beaucoup plus de volume d'information en ligne, ce qui biaise les modèles d'IA en faveur des marques déjà établies. Selon lui, les PME font désormais face à une triple pression : être présentes sur les moteurs de recherche classiques, sur les réseaux sociaux, et dans les réponses de l'intelligence artificielle, le tout en même temps. Côté IBM, Zamkow a été tout aussi catégorique : quand un dirigeant demande pourquoi sa marque n'apparaît pas dans une recommandation d'IA, la réponse n'est plus un problème pour l'équipe SEO — c'est une décision qui se prend au niveau de la direction générale.

Pour une entreprise française ou francophone, cela signifie que rivaliser ne dépend plus seulement de la publicité sur les moteurs de recherche ou du soin apporté aux réseaux sociaux : cela dépend de la capacité de ChatGPT et Gemini à trouver, comprendre et faire confiance à ses informations quand un client leur demande où acheter. Et la marge de manœuvre se réduit : à mesure que l'IA évolue vers ce que l'industrie appelle le "commerce agentique" — des assistants capables de finaliser un achat sans intervention humaine —, ne pas apparaître dans la réponse d'une IA cessera d'être un simple problème de visibilité pour devenir, directement, une vente perdue.