ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude : chaque IA recommande les marques différemment

Quand j’audite la visibilité IA d’une marque, je commence toujours par la même chose : poser les mêmes requêtes aux 4 LLM principaux. Et à chaque fois, les résultats sont radicalement différents. Pas un peu. Radicalement.

Une marque peut être citée en première position par ChatGPT et ne pas apparaître du tout dans les réponses de Perplexity. Un concurrent invisible sur Gemini peut dominer les recommandations de Claude. Ce n’est pas un bug. C’est la conséquence directe du fait que chaque modèle a ses propres sources, sa propre logique de sélection, ses propres biais.

La tentation est naturelle : se concentrer sur ChatGPT parce que c’est le plus connu, ou sur Gemini parce qu’il est lié à Google. Mais cette approche laisse des angles morts. Chaque LLM construit ses réponses selon un système qui lui est propre. Certains privilégient leur base d’entraînement, d’autres la recherche web en temps réel, d’autres encore un mélange des deux. Auditer un seul modèle, c’est comme juger sa visibilité en ligne en ne regardant que Google sans jamais ouvrir Bing ou YouTube.

Dans mes accompagnements, je commence systématiquement par un audit multi-LLM. Je pose les 20 à 30 requêtes les plus stratégiques pour la marque sur ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude. Le résultat est à chaque fois le même : des divergences profondes entre les modèles. Et c’est précisément ces divergences qui révèlent les opportunités. Si vous ne connaissez pas encore le GEO (Generative Engine Optimization), c’est le moment de vous y intéresser : c’est la discipline qui structure cette démarche.

ChatGPT reste le LLM le plus utilisé au monde. Sa part de marché dans les assistants conversationnels est dominante, ce qui en fait le premier point de contact entre un utilisateur et une recommandation générée par IA. Pour une marque, ne pas être visible sur ChatGPT, c’est passer à côté du canal le plus fréquenté.

ChatGPT s’appuie sur deux piliers pour construire ses réponses : sa base d’entraînement (les données sur lesquelles le modèle a été formé) et le web browsing, qui lui permet d’aller chercher des informations en temps réel quand il juge que sa base ne suffit pas. Cette architecture a une conséquence directe sur les marques qu’il cite : il tend à privilégier les acteurs établis, ceux qui ont une présence web dense et ancienne. Si votre marque existe depuis dix ans, qu’elle est mentionnée sur des dizaines de sites, qu’elle apparaît dans des articles de presse, des comparatifs, des forums, ChatGPT la connaît probablement déjà par son entraînement.

Ce qui est moins intuitif, c’est que 80 % des citations de ChatGPT proviennent de pages qui ne figurent pas dans le top 100 de Google (BrightEdge, 2026). Le classement SEO traditionnel n’est donc pas le facteur déterminant. C’est l’autorité perçue de la source, sa vérifiabilité, la densité de ses mentions externes qui jouent.

J’ai vu des marques leader sur ChatGPT mais totalement absentes de Perplexity. L’inverse aussi. Le problème, c’est que beaucoup d’entreprises s’arrêtent au premier résultat favorable. Elles testent ChatGPT, voient leur nom apparaître, et en concluent que tout va bien. Sauf que les utilisateurs ne sont pas tous sur ChatGPT. Et ceux qui sont sur Perplexity ou Gemini posent les mêmes questions.

Gemini est le LLM de Google, et cette filiation se sent dans chacune de ses réponses. Il est intégré à l’écosystème Google : Search, Maps, YouTube, Google Business Profile. Quand Gemini construit une recommandation, il dispose d’un accès privilégié à l’ensemble de ces données. C’est un avantage que les autres LLM n’ont pas.

Pour les marques déjà bien référencées sur Google, Gemini offre un terrain favorable. Votre fiche Google Business Profile, vos avis Google, votre positionnement dans les résultats de recherche, vos vidéos YouTube : tout cela nourrit le modèle. Mais il serait naïf de croire que Gemini se contente de reproduire le classement Google. Il évalue aussi la qualité du contenu, la cohérence des informations entre les sources, la fraîcheur des données. Un site en première position sur Google mais avec un contenu daté et peu structuré ne sera pas forcément cité par Gemini.

Gemini est le LLM le plus influencé par votre SEO existant, mais ce n’est pas une garantie. Dans mes audits, je constate régulièrement des décalages : une marque bien positionnée sur Google mais que Gemini ignore au profit d’un concurrent dont le contenu est plus structuré, plus récent, plus explicite dans ses réponses aux questions des utilisateurs. Le ranking Google est un point de départ pour Gemini, pas une ligne d’arrivée.

L’autre spécificité de Gemini, c’est sa portée. Il est intégré aux AI Overviews de Google, ces réponses générées qui apparaissent directement dans les résultats de recherche. D’après BrightEdge (2026), 83 % des citations dans les AI Overviews proviennent de pages qui ne sont pas dans le top 10 organique. Ce chiffre confirme que même dans l’écosystème Google, le classement SEO classique ne suffit plus.

Perplexity est le LLM qui se distingue le plus des autres sur un point précis : la transparence. Chaque réponse est accompagnée de ses sources, avec des liens cliquables. L’utilisateur peut vérifier, cliquer, approfondir. Ce fonctionnement rapproche Perplexity d’un moteur de recherche augmenté par l’IA plutôt que d’un assistant conversationnel pur.

Cette transparence a un impact direct sur la façon dont Perplexity sélectionne ses sources. Il privilégie les contenus récents, accessibles en ligne, avec des données vérifiables. Contrairement à ChatGPT qui peut s’appuyer sur sa base d’entraînement pour citer une marque établie même sans la recrawler, Perplexity va chercher ses sources en temps réel. Si votre contenu est frais, bien structuré et accessible aux crawlers, vous avez une chance. S’il est daté ou bloqué, vous n’existez pas.

79 % des réponses générées par Perplexity citent entre 3 et 5 sources (Otterly.AI, 2026). C’est un volume de citations élevé, ce qui signifie que plusieurs marques ou sites peuvent coexister dans une même réponse. Pour les marques, c’est une opportunité : même si vous n’êtes pas la source principale, vous pouvez apparaître comme source complémentaire.

Dans mes audits, Perplexity est souvent le LLM où les marques moins connues ont le plus de chances d’apparaître. Parce qu’il ne dépend pas d’une base d’entraînement historique, il donne leur chance aux contenus récents de qualité, quel que soit le poids historique de la marque. Un article publié il y a deux semaines avec des données solides peut être cité au même titre qu’un article d’un média national. C’est rare. Et c’est précisément pour ça que Perplexity mérite une attention particulière dans toute stratégie GEO.

Claude, développé par Anthropic, a une réputation bien établie de précision et de nuance. C’est un modèle qui prend le temps de qualifier ses réponses, qui préfère dire « je ne suis pas sûr » plutôt que d’affirmer quelque chose de douteux. Cette prudence se reflète directement dans sa façon de recommander des marques.

Claude cite moins de marques que les autres LLM, mais quand il le fait, c’est de manière plus qualifiée. Il ne se contente pas de lister des noms : il contextualise, il nuance, il précise dans quels cas une marque est pertinente et dans quels cas elle ne l’est pas. Pour les marques qui sont citées, c’est un signal fort de crédibilité. Pour celles qui ne le sont pas, c’est un défi particulier : convaincre un modèle prudent demande un niveau d’autorité et de vérifiabilité plus élevé.

Claude est le LLM où j’observe le plus de réponses du type « il n’y a pas assez d’informations pour recommander ». C’est frustrant quand on est la marque concernée. Mais c’est honnête. Et cette honnêteté a un effet secondaire positif : quand Claude vous cite, les utilisateurs accordent plus de poids à cette recommandation. Le modèle a construit sa crédibilité sur le fait qu’il ne recommande pas à la légère.

Pour être cité par Claude, les signaux d’autorité sont essentiels. Des mentions dans des sources tierces fiables, des données vérifiables, une expertise démontrée et documentée. Le contenu promotionnel ou les affirmations sans preuve sont exactement le type de signal que Claude tend à écarter.

La première conclusion est simple : ne pas optimiser pour un seul LLM. Concentrer toute sa stratégie GEO sur ChatGPT parce qu’il est le plus populaire, c’est ignorer trois autres canaux où vos clients potentiels posent des questions et reçoivent des recommandations. Les audiences se répartissent. Les préférences changent. Miser sur un seul modèle, c’est le même raisonnement que de n’optimiser son site que pour un seul navigateur.

La bonne nouvelle, c’est que les fondamentaux du GEO fonctionnent sur tous les modèles. Les 7 critères qui déterminent si une IA cite votre site s’appliquent à ChatGPT comme à Claude. Contenu structuré, sources citées, expertise démontrée, données vérifiables, accessibilité aux crawlers, fraîcheur du contenu, présence externe. Ces sept leviers sont universels. Ce qui change, c’est le poids que chaque LLM accorde à chacun d’eux.

Le contenu structuré (FAQ, définitions claires, réponses directes en haut de page) fonctionne partout. C’est le dénominateur commun. Un LLM qui scanne votre page cherche une réponse extractible, quel que soit son nom. Si votre contenu est clair, organisé, et répond directement aux questions que les utilisateurs posent, vous augmentez vos chances sur les quatre modèles simultanément.

En revanche, certains leviers pèsent plus sur certains modèles. La présence externe (mentions sur des sites tiers, articles de presse, forums, comparatifs) compte davantage sur Perplexity que sur ChatGPT, parce que Perplexity va chercher ses sources en temps réel sur le web. Le SEO existant compte davantage sur Gemini, pour des raisons évidentes de proximité avec Google. L’autorité démontrée et la vérifiabilité comptent davantage sur Claude, qui refuse de recommander ce qu’il ne peut pas corroborer.

Ce que je recommande à mes clients, c’est une approche en deux temps. D’abord, solidifier les fondamentaux qui fonctionnent partout : structure du contenu, données vérifiables, schema.org, accessibilité aux crawlers. Ensuite, ajuster les efforts sur les leviers spécifiques en fonction des LLM où la marque a le plus de retard ou le plus d’opportunités. C’est là qu’un audit multi-LLM prend tout son sens : il montre où concentrer les efforts.

Quel LLM cite le plus les marques ?

Perplexity est le LLM qui cite le plus de marques dans ses réponses, parce qu’il fonctionne comme un moteur de recherche augmenté et affiche systématiquement ses sources avec des liens. 79 % de ses réponses citent entre 3 et 5 sources (Otterly.AI, 2026). ChatGPT cite aussi des marques, mais il privilégie les acteurs établis. Claude est le plus sélectif des quatre.

Perplexity est-il meilleur que ChatGPT pour la visibilité ?

Perplexity offre un avantage aux marques moins connues grâce à son fonctionnement basé sur la recherche web en temps réel. ChatGPT, en revanche, bénéficie d’une audience bien plus large. Les deux LLM sont complémentaires. Dans mes audits, je constate que certaines marques performent mieux sur l’un que sur l’autre, sans schéma prévisible. La réponse honnête : il faut mesurer les deux.

Faut-il optimiser pour chaque LLM séparément ?

Non, pas en créant des contenus différents pour chaque modèle. Les fondamentaux du GEO (contenu structuré, sources citées, données vérifiables, expertise démontrée) fonctionnent sur tous les LLM. En revanche, il faut mesurer sa visibilité sur chaque LLM séparément, car les résultats varient. Un audit multi-LLM révèle où vous êtes fort, où vous êtes absent, et où concentrer vos efforts.