Pourquoi ChatGPT recommande-t-il un concurrent plutôt que ma marque ?

Vous dirigez le marketing d’une marque de vélos électriques. Vous demandez à ChatGPT « Quel vélo électrique choisir pour aller au travail ? » : il recommande trois concurrents, pas votre marque. Cette réponse est un signal à examiner, pas la preuve d’une préférence durable, d’un défaut de qualité ou de ventes perdues : elle vaut pour une question, un passage, une IA et un jour. Avant d’agir, vérifiez si l’absence se répète sur des questions qui correspondent à votre offre, puis ce qui accompagne les concurrents recommandés.

Ce guide aide à distinguer une observation isolée d’une absence récurrente, puis à choisir les vérifications utiles. La méthode pour mesurer l’écart est expliquée dans Comment comparer sa marque à ses concurrents dans ChatGPT ? ; nous ne la reprenons pas. Les mêmes vérifications valent pour Gemini, Claude et Perplexity, qui ne recommandent pas toujours les mêmes marques.

Votre marque est absente : que pouvez-vous en conclure ?

Trois constats se ressemblent sans dire la même chose :

• Absente d’une réponse. Une question, posée une fois, à une IA, un jour donné. Vous pouvez écrire : « dans cette réponse, ma marque n’est pas recommandée ». Reposée, la même question peut recommander d’autres marques.
• Absente de façon répétée, sur un ensemble de questions. Les mêmes questions, sans nom de marque, posées plusieurs fois, et des réponses comptées. Vous pouvez écrire : « sur ces questions, dans cette IA, à cette période, ma marque est recommandée dans tant de réponses sur tant ». Le constat ne vaut que pour ces questions.
• Absente « des IA ». Rarement mesuré, ce constat prolonge souvent quelques réponses de ChatGPT. Or un résultat obtenu dans ChatGPT ne vaut que pour ChatGPT.

Aucun de ces niveaux ne mesure vos ventes : les réponses ne disent ni combien de vos acheteurs interrogent une IA, ni ce qu’ils décident ensuite. Aucun ne note vos produits non plus : une recommandation d’IA n’est ni un test comparatif, ni une part de marché.

La question correspond-elle vraiment à votre offre ?

ChatGPT répond à la question posée, avec ses contraintes. Si elle décrit un besoin que vous ne servez pas, votre absence est attendue. Relisez-la sous six angles :

1. Le besoin. « Pour aller au travail » n’appelle pas les mêmes marques que « pour transporter deux enfants ».
2. Le budget. Un plafond sous votre premier prix vous écarte sans rien dire de votre visibilité.
3. La gamme. Entrée de gamme, haut de gamme, usage professionnel : la question vise-t-elle votre segment ?
4. Le pays. Une réponse qui décrit un autre marché ne dit rien du vôtre.
5. La disponibilité. La question suppose-t-elle un canal, en ligne, en magasin ou chez un revendeur, que vous n’avez pas ?
6. Le contexte d’achat. Premier achat, remplacement, cadeau ou achat professionnel n’appellent pas les mêmes critères.

Gardez les questions qui décrivent votre offre : ce sont elles qu’il faudra reposer. Pour les écrire sans favoriser aucune marque, voyez comment construire un panel de questions neutres.

Pourquoi ne pas demander à ChatGPT de parler de votre marque ?

« Pourquoi ne recommandes-tu pas ma marque ? » vous nomme : ChatGPT parlera donc de vous. Vous obtiendrez une description, pas ce qu’il conseille à un acheteur qui ne vous a pas cité. Et rien ne garantit que son explication soit la raison de la réponse précédente : c’est un nouveau texte, écrit pour votre nouvelle question. Une telle question sert à autre chose : repérer une information fausse ou ancienne sur votre marque, à corriger à la source.

L’écart se retrouve-t-il sur plusieurs réponses et plusieurs IA ?

Posée deux fois, une même question ne donne pas toujours les mêmes marques. Le principe de la vérification : les mêmes questions, sans nom de marque, pour toutes les marques ; chacune posée plusieurs fois, dans des conversations neuves ; pour chaque marque, les réponses qui la recommandent, rapportées aux réponses valides. Le détail est dans notre méthode pour comparer sa marque à ses concurrents.

Ce que vous cherchez ici : le même concurrent revient-il à votre place, sur plusieurs questions d’un même besoin, à plusieurs passages ? Si oui, l’écart est à examiner ; s’il apparaît une fois puis disparaît, c’est une observation à confirmer. Trois passages limitent le poids d’une réponse isolée, sans garantie statistique ni représentativité de tous les utilisateurs.

Pourquoi regarder aussi Gemini, Claude et Perplexity ?

Chaque IA a son modèle et sa façon de chercher. ChatGPT cherche sur le web de lui-même quand la question gagne à s’appuyer sur des informations récentes. Les applications Gemini peuvent s’appuyer sur l’index de la recherche Google. Claude cherche sur le web quand c’est utile, et cite alors ses sources. Perplexity cherche sur internet et accompagne chaque réponse de citations numérotées. Lisez donc les résultats IA par IA, sans moyenne qui masquerait les écarts.

Ces écarts se constatent dans des mesures réelles. Le Baromètre IA du cognac de Qui est prems pose les mêmes questions aux quatre IA : dans sa première édition, certaines maisons sont recommandées par une IA et jamais par une autre, comme le détaille notre lecture de ses résultats.

Quels arguments et quelles sources accompagnent les concurrents ?

Ouvrez les réponses où un concurrent est recommandé à votre place, et lisez ce qu’elles disent, pas ce que vous supposez :

1. L’argument. Recopiez la phrase qui le recommande : pour quel besoin, avec quel argument (prix, autonomie, garantie, réseau de réparateurs).
2. L’exactitude. Un prix, une garantie ou une disponibilité peuvent être anciens ou faux. OpenAI prévient que les résultats et les citations de la recherche de ChatGPT peuvent être incomplets, dépassés ou inexacts ; Google, que Gemini peut présenter des informations inexactes comme des faits.
3. Les sources citées. Ouvrez chaque lien. La page dit-elle ce que la réponse lui attribue ? Votre marque y figure-t-elle ? De quand date-t-elle ?

Deux limites encadrent cette lecture :

• Une citation ne prouve pas la cause. Une page citée près d’un concurrent est une piste, pas l’origine démontrée de la recommandation.
• Une réponse sans citation ne livre pas ses sources. Elle peut venir de ce que le modèle a appris pendant son entraînement, sur des données arrêtées à une date. Et les citations ne sont pas toutes les pages lues : dans l’API d’OpenAI, la liste des pages consultées est souvent plus longue que celle des citations.

Que vérifier sur votre propre présence en ligne ?

Séparez deux familles : ce que les éditeurs documentent, et ce qui reste une hypothèse à tester.

Les conditions documentées par les éditeurs

• Les robots de recherche. Pour figurer dans la recherche de ChatGPT, OpenAI demande d’autoriser son robot OAI-SearchBot, y compris chez l’hébergeur du site. Selon Anthropic, bloquer Claude-SearchBot peut réduire la visibilité d’un site dans les recherches faites par Claude. Pour qu’un site apparaisse dans ses résultats, Perplexity recommande d’autoriser PerplexityBot et ses adresses publiées. Le détail, robot par robot, est dans SEO et GEO : quelles différences pour une marque ?
• Des pages indexées et lisibles. Pour les Aperçus IA et l’AI Mode, Google demande qu’une page soit indexée et puisse s’afficher avec un extrait. Il conseille que le contenu important existe sous forme de texte, et que les données structurées correspondent au texte visible.
• Des informations à jour là où elles sont lues. Google conseille de tenir à jour Merchant Center et la fiche d’établissement (Business Profile). Pour ses résultats d’achat, ChatGPT s’appuie notamment sur le prix et la description d’un produit, fournis par les marchands ou par des tiers.
• Une organisation identifiable. Selon Google, les données structurées de type Organization peuvent l’aider à comprendre les informations administratives d’une organisation et à la distinguer dans ses résultats.

Ces conditions rendent la lecture de vos pages possible, sans garantir de citation ni de recommandation : OpenAI précise que la place d’un site dans les résultats de recherche de ChatGPT n’est pas garantie.

Les hypothèses éditoriales à tester

Aucun éditeur ne présente ces pistes comme des conditions de recommandation :

• Une offre claire. Pour chaque besoin principal, une page qui dit à qui s’adresse le produit, pour quel usage, à quel prix et où l’acheter. Un argument cité pour un concurrent, qui est aussi le vôtre mais n’est écrit nulle part chez vous, est une piste.
• Des informations cohérentes. Les mêmes noms, gammes, prix et caractéristiques sur votre site, chez vos revendeurs et dans vos communiqués : chaque version ancienne ou contradictoire peut être reprise telle quelle.

Après chaque modification, reposez les mêmes questions, aux mêmes IA, avec le même nombre de passages. Un changement observé ne prouve pas à lui seul l’effet de l’action : d’autres éléments ont pu changer entre-temps.

Une grille pour passer de l’observation à la décision

Les situations ci-dessous illustrent la démarche : la grille ne rapporte aucun résultat de client.

Exemple fictif : observation, hypothèse, action à tester

Exemple fictif. Une marque de vélos électriques retient quatre questions du besoin « aller au travail », sans se nommer, et les pose trois fois chacune à ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity : 12 réponses par IA.

• Observation. Dans ChatGPT, un même concurrent est recommandé dans 9 réponses sur 12, la marque dans aucune. Huit de ces réponses mettent en avant son réseau de réparateurs et citent un même comparatif, qui ne mentionne pas la marque. L’écart est plus faible dans les trois autres IA. Le site de la marque ne parle nulle part de son propre réseau de réparateurs.
• Hypothèse. Rien de ce que les IA peuvent lire n’associe l’entretien à la marque. Ce n’est pas démontré : le comparatif cité n’est pas la cause prouvée des recommandations.
• Action à tester. Publier une page claire sur l’entretien et les réparateurs, puis reposer les mêmes questions dans les mêmes conditions. Un changement éventuel ne prouvera pas à lui seul l’effet de la page.

Quand une étude sur mesure devient-elle utile ?

Une vérification à la main donne une première impression. Pour décider, il faut savoir si le constat se répète sur vos questions d’achat, quels concurrents ressortent, dans quelles IA et avec quels éléments observables. Douze questions posées trois fois aux quatre IA, ce sont 144 réponses à lire, recopier et compter.

C’est ce que fait l’étude sur mesure de Qui est prems :

• Vos questions d’achat. 12 questions en français, sur 3 thèmes, qui ne nomment ni votre marque ni vos concurrents. Proposées après la lecture de votre site, elles restent modifiables jusqu’au paiement, et ce paramétrage est gratuit.
• Quatre IA, trois passages. ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity, interrogés par leurs API avec leur modèle grand public par défaut et leur recherche web : 144 réponses attendues, et le rapport dit combien ont été obtenues.
• Votre marque face à 1 à 3 concurrents. Les résultats IA par IA et thème par thème, les questions où un concurrent est recommandé à votre place, et les autres marques recommandées.
• Des preuves. Une recommandation ne compte que si son extrait est retrouvé mot pour mot dans la réponse ; les sources citées et les réponses entières se consultent dans le rapport.
• Un rapport comparatif, en ligne et en PDF, avec des actions proposées à partir des écarts mesurés et des pages lues sur votre site, livré sous 4 heures après le paiement : 149 € HT, en paiement unique.

L’étude ne donne ni score sur 100, ni estimation de ventes perdues, ni garantie d’être recommandé ensuite, et ne prétend pas dire avec certitude pourquoi une IA recommande un concurrent. Ses réponses n’alimentent jamais un classement public ni un baromètre. Pour voir la démarche avant de commander, le Baromètre IA du cognac l’applique à tout un secteur, en accès libre.