Comment ChatGPT choisit-il VRAIMENT ses sources ?

Longtemps perçue comme une boîte noire, la manière dont ChatGPT sélectionne ses informations n’est aujourd’hui plus un mystère.

Le fonctionnement est désormais documenté, mesurable et prévisible.
Et surtout, il est influencable.

Ce guide vous explique comment ChatGPT cherche, trie et choisit ses sources, et comment adapter vos contenus pour devenir une référence utilisée par l’IA, à partir de l’analyse de 50 000 prompts sur Meteoria.

1. Pourquoi comprendre les sources de ChatGPT est devenu stratégique

Nous assistons à un changement de paradigme majeur.

La recherche classique sur Google évolue vers des moteurs de réponse basés sur des LLM.
D’ici 2030, jusqu’à 50 % des recherches pourraient transiter par des IA conversationnelles.

Ce que ça change concrètement pour les marques

Avant :

• Vous optimisiez pour obtenir un clic.

Aujourd’hui :

• Vous optimisez pour être cité dans la réponse.

Être une source pour ChatGPT, ce n’est plus un bonus.
C’est un nouveau canal d’acquisition et de notoriété.

Une marque absente des sources IA devient progressivement invisible, même avec un bon SEO classique.

2. Ce que ChatGPT fait réellement quand vous posez une question

Contrairement à une idée reçue, ChatGPT ne répond pas uniquement depuis sa “mémoire interne”.

Lorsqu’un prompt le nécessite, il déclenche un processus actif de recherche sur le web, puis synthétise les informations trouvées.

2.1 Du prompt à la réponse : le mécanisme réel

Le fonctionnement peut être résumé en 4 étapes clés :

1. Prompt input
   L’utilisateur pose une question.
2. Query fan-out
   L’IA transforme cette question en plusieurs requêtes de recherche.
3. Source retrieval
   Elle identifie les pages web les mieux positionnées sur ces requêtes.
4. Response generation
   Elle extrait, croise et synthétise les informations pour produire une réponse.

👉 Influencer ChatGPT revient à intervenir sur ces étapes, en particulier sur les requêtes et les sources.

2.2 Le concept clé du “query fan-out”

Le query fan-out est le cœur du système.

C’est le moment où ChatGPT découpe l’intention de l’utilisateur en micro-requêtes exploitables par les moteurs de recherche.

Ce que montrent les données (50 000 prompts analysés)

• 74,52 % des prompts déclenchent 2 requêtes
• 21,12 % déclenchent 3 requêtes
• 4,26 % déclenchent 4 requêtes

👉 Plus il y a de requêtes, plus elles sont courtes et spécialisées.

Le multilinguisme est massif

• 56,96 % des prompts français déclenchent au moins une recherche en anglais
• Pour les prompts à 2 requêtes, ce chiffre monte à 61,6 %

Exemple :

• “meilleur smartphone photo”
• “best camera phone”

L’IA croise volontairement les sources FR et EN pour enrichir sa réponse.

Les intentions dominantes des requêtes

Les requêtes générées montrent une obsession claire de l’IA :

• best / top / meilleur : 22,20 %
• avis / review / rating : 8,15 %
• prix / pricing : 4,42 %
• comparatif / compare : 3,94 %
• définition / what is : 2,35 %

👉 Les IA veulent des classements, des choix, des comparaisons.

3. Comment ChatGPT sélectionne ses sources

La sélection des sources par l’IA n’est pas aléatoire.
Elle suit une logique basée sur la pertinence, l’autorité et la structure, favorisant trois grands types de contenus.

3.1. Les sources SEO déjà bien positionnées

Le point de départ de l’IA est une recherche sur Google et Bing via les query fan-out.
Mécaniquement, les pages déjà bien classées sur ces requêtes spécifiques ont une probabilité beaucoup plus élevée d’être sélectionnées.

Le SEO classique, qui vise à positionner une page dans les premiers résultats, reste donc le socle fondamental du GEO (Generative Engine Optimization).

3.2. Les plateformes massivement utilisées par les IA

Les IA ont leurs favoris.
Elles consultent fréquemment des plateformes qui agrègent de grandes quantités de données et d’opinions.

On y retrouve notamment :

• les forums (Reddit est une top source),
• les comparateurs,
• les annuaires spécialisés (annuaires de business locaux, annuaires de marketing digital, ...)
• les sites d’avis,
• et plus largement les contenus générés par les communautés.

L’IA valorise ces sites car ils fournissent une synthèse de l’opinion collective, un signal de confiance puissant.

3.3. Autorité, récurrence et cohérence des signaux

Pour qu’une source soit choisie de manière récurrente, elle doit envoyer des signaux de confiance clairs et cohérents.
Ces signaux reposent sur les trois piliers du GEO :

• Technique : le site doit être parfaitement accessible, rapide et compréhensible pour les robots d’indexation.
• Contenu : l’information doit être organisée avec une structure claire (titres Hn), être à jour et présentée de manière à être facilement extraite (tableaux, listes).
• Autorité : la confiance se démontre par des backlinks de qualité, des mentions dans des publications reconnues et une expertise thématique forte.

4. Pourquoi deux IA ne citent presque jamais les mêmes sources

Chaque LLM possède son propre algorithme de recherche, de pondération et de sélection.
Cela signifie que pour une même question, ChatGPT, Perplexity ou Gemini peuvent produire des réponses différentes, basées sur des sources différentes.

4.1. La variabilité des réponses et la non-persistance

Le concept de non-persistance est crucial.

Si vous posez la même question à ChatGPT à deux moments différents, vous obtiendrez probablement :

• des réponses différentes,
• des sources différentes,
• un ordre de citation différent.

Pour identifier une tendance fiable et les sources qui reviennent le plus souvent, il est nécessaire de poser la question de manière répétée sur plusieurs jours, une tâche qu’un outil de monitoring GEO peut automatiser.

4.2. Les différences entre ChatGPT, Perplexity et autres IA

Une comparaison des logiques de recherche entre les principaux acteurs du marché illustre bien ces divergences.

• ChatGPT
  Représentant environ 85 % du marché des chatbots (contre environ 10 % pour Perplexity), il utilise une approche de recherche plus complexe avec de multiples query fan-out.
  Il effectue très fréquemment des recherches en anglais en complément du français pour enrichir et vérifier ses sources.
• Perplexity
  Ses requêtes sont plus directes et très proches du prompt initial de l’utilisateur.
  Il a tendance à respecter davantage la langue de la question originale.

Cette différence de méthode a une conséquence majeure :
il n’y a que 6 % de sources en commun entre ChatGPT et Perplexity pour un même prompt.

Une stratégie GEO complète doit donc tenir compte de ces spécificités.

5. Cas spécifiques : local, services et e-commerce

Le raisonnement général s’adapte à des cas d’usage métier concrets, avec des stratégies de sources spécifiques.

5.1. Le GEO local et le rôle clé des annuaires

Pour les requêtes géolocalisées comme “agence seo à Lyon”, les IA s’appuient massivement sur des sources de données locales fiables.

Les sources prioritaires deviennent alors :

• les annuaires spécialisés,
• les fiches d’établissement,
• les plateformes d’avis locaux.

Pour être visible sur des recherches locales, une présence optimisée et cohérente dans ces bases de données est donc absolument cruciale.

5.2. Comment ChatGPT choisit des produits et des marchands

Pour les requêtes commerciales déclenchant des carrousels de produits, ChatGPT suit un processus systématique en quatre étapes :

1. Transformation du prompt
   L’IA décompose la demande (ex. “meilleur casque audio sans fil”) en plusieurs query fan-out (“meilleur casque bluetooth”, “avis casque audio”, “comparatif casque sans fil”).
2. Identification des sources
   Elle recherche ces requêtes sur Google et Bing et identifie les pages les mieux classées, généralement des articles de blog, des comparatifs ou des guides d’achat.
3. Extraction des produits
   L’IA analyse le contenu de ces pages sources pour en extraire les noms de produits pertinents qui y sont cités.
4. Recherche Google Shopping (étape clé)
   Elle recherche ensuite ces noms de produits dans Google Shopping afin d’identifier les marchands.
   Elle récupère les vendeurs apparaissant à la fois en résultats organiques et via les annonces payantes, puis construit les options d’achat (prix, avis, disponibilité).

6. Comment faire en sorte que votre site devienne une source pour ChatGPT

Il est possible d’influencer activement la sélection de l’IA.
Trois axes stratégiques doivent être mis en œuvre.

6.1. Créer des contenus alignés avec les query fan-out

La feuille de route est dictée par les données.
Il faut créer des contenus répondant directement aux intentions de recherche les plus fréquentes des IA.

Les formats à prioriser sont :

• des classements définitifs (Top 10, Top 5),
• des comparatifs clairs (A vs B),
• des pages d’avis transparentes,
• des guides de prix actionnables,
• des définitions de référence et pages piliers.

6.2. Apparaître là où les IA vont chercher l’information

Adoptez une règle simple :
si vous n’êtes pas la source, soyez dans la source.

Identifiez les Top Sources de votre secteur à l’aide d’un outil GEO, puis cherchez à y apparaître via :

• des partenariats et du contenu sponsorisé,
• des relations presse et prises de parole expertes,
• une participation active sur les plateformes communautaires pertinentes, en ciblant précisément les fils de discussion utilisés comme sources par l’IA.

6.3. Structurer son contenu pour être lisible par une IA

Pour qu’un robot puisse extraire et comprendre votre information, celle-ci doit être parfaitement structurée :

• une hiérarchie de titres claire (H1, H2, H3),
• une seule intention par page,
• des tableaux et listes explicites,
• des mises à jour régulières pour signaler la fraîcheur du contenu.

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