Comment ChatGPT choisit les marques qu'il recommande

Si vous avez déjà demandé à ChatGPT "quel est le meilleur outil de gestion de projet ?", vous avez obtenu une liste de 5 à 7 outils. Notion, Asana, Monday, ClickUp... Les mêmes reviennent toujours. Pas par hasard.

Comprendre comment les LLMs sélectionnent les marques qu'ils recommandent est la clé d'une stratégie GEO efficace.

Le rôle de l'entraînement

ChatGPT, Claude et Gemini ont été entraînés sur des volumes massifs de texte provenant d'internet : articles de blog, documentation technique, forums, réseaux sociaux, presse spécialisée, avis clients, comparatifs...

Quand un modèle "apprend" qu'une marque est fréquemment mentionnée dans le contexte de la gestion de projet, il développe une association statistique forte entre ce besoin et cette marque. Ce n'est pas une décision consciente — c'est une régularité dans les données d'entraînement.

Résultat : les marques qui ont généré le plus de contenu de qualité avant la date de coupure d'un modèle sont celles qui apparaissent le plus souvent dans ses réponses.

Les 5 facteurs qui influencent la visibilité dans les LLMs

1. La fréquence de mention

Plus une marque est mentionnée dans des contextes pertinents, plus elle a de chances d'être recommandée. Mais attention : la qualité prime sur la quantité. 10 articles de fond dans des publications spécialisées valent plus que 1000 posts génériques.

2. L'autorité des sources citantes

Les LLMs ne traitent pas toutes les sources de la même façon. Un article dans TechCrunch ou Les Échos a plus de poids qu'un blog personnel. Une étude de Gartner mentionnant votre solution a un impact disproportionné sur votre visibilité dans les réponses.

Actions concrètes : Relations presse proactives, participation à des études sectorielles, témoignages dans des contenus de référence.

3. La clarté du positionnement

Les LLMs associent les marques à des cas d'usage précis. Si votre positionnement est flou ou trop généraliste, le modèle ne saura pas quand vous recommander.

Stripe est cité pour les paiements en ligne. Notion est cité pour la prise de notes et la gestion de projet. Figma est cité pour le design UI. Ces associations sont claires, répétées, cohérentes.

Ce qu'il faut éviter : Essayer d'être recommandé sur trop de cas d'usage différents. Mieux vaut dominer un créneau précis.

4. La récence du contenu

Les modèles ont une date de coupure — après cette date, ils ne "savent" plus rien de nouveau. Mais certains modèles (notamment GPT-4o et Gemini) ont accès à internet en temps réel via des plugins ou des recherches.

Pour ces modèles, le contenu récent compte énormément. Un article publié hier sur votre blog peut influencer les réponses de Gemini dès aujourd'hui.

5. La cohérence cross-sources

Un LLM qui trouve votre marque mentionnée dans un seul article sera hésitant à la recommander. Un LLM qui la trouve dans 50 sources différentes — blog, presse, forums, documentation, études — développera une confiance élevée dans cette recommandation.

C'est l'équivalent GEO du maillage de backlinks en SEO : la diversité des sources qui parlent de vous.

Les patterns de recommandation par modèle

Chaque LLM a ses propres biais, hérités de ses données d'entraînement et de ses ajustements RLHF.

ChatGPT (OpenAI) tend à recommander des marques américaines, bien documentées en anglais, avec une forte présence dans les communautés tech (GitHub, Stack Overflow, Product Hunt). Sa base de formation est particulièrement dense en contenu tech.

Claude (Anthropic) est souvent plus nuancé et contextualisé. Il a tendance à adapter ses recommandations au contexte de la question et à mentionner des alternatives moins connues mais pertinentes. Plus "juste" dans ses évaluations, parfois moins "systématique".

Gemini (Google) bénéficie de l'accès aux données de Google : Search, Maps, YouTube, actualités. Les marques avec un fort signal sur ces plateformes ont un avantage distinct sur Gemini.

Ce que cela signifie pour votre stratégie

Votre score GEO n'est pas uniforme — il varie par modèle, par prompt, et dans le temps. C'est pourquoi il est essentiel de :

1. Mesurer séparément votre taux de mention sur ChatGPT, Claude et Gemini
2. Identifier les prompts sur lesquels vous êtes cité vs ceux sur lesquels vous n'apparaissez pas
3. Analyser les concurrents cités à votre place — qu'ont-ils que vous n'avez pas ?

Conclusion

La visibilité dans les LLMs n'est pas aléatoire. Elle obéit à des règles que l'on peut comprendre, mesurer, et optimiser. Les marques qui traitent leur présence dans les assistants IA avec la même rigueur qu'elles appliquent à leur SEO seront celles qui domineront cette nouvelle surface de découverte.

Le premier pas : savoir où vous en êtes aujourd'hui.