ChatGPT perd du terrain sur Gemini et Claude : ce que les données Comscore changent pour votre stratégie de visibilité

La part de voixpart de voixLa part de votre marque dans le volume total de publicité ou de conversation de votre catégorie, mesurée face aux concurrents sur une période donnée.Voir la définition complète → dans les moteurs de recherche classiques s'est construite en vingt ans. La part de voix dans les LLMLLMUn Large Language Model est un système d'IA entraîné sur d'énormes volumes de texte pour prédire et générer du langage, ce qui permet de rédiger, résumer ou répondre à des questions.Voir la définition complète → se joue en quelques mois, et elle se fragmente déjà. Les données Comscore rapportées par Digiday en 2026 le montrent sans ambiguïté : ChatGPT perd du terrain face à Gemini et Claude en matière de citations de marques. Ce n'est pas une anecdote de veille technologique. C'est un signal structurel qui redistribue la valeur de tout ce qu'un département marketing produit comme contenu.

Le concept à comprendre ici n'est pas "l'IA en général". C'est la citation IA comme métrique de visibilité, et la nécessité d'une stratégie multi-LLM pour la piloter.

Pourquoi la fragmentation des LLM concerne le CMO

Un CMO gère de la visibilité à différents niveaux de l'entonnoir. Pendant des années, le référencement naturelréférencement naturelSearch Engine Optimization : l'ensemble des pratiques visant à améliorer le positionnement naturel (non payant) de vos pages dans les résultats des moteurs de recherche pour capter plus de trafic organique.Voir la définition complète → sur Google et Bing a fourni un proxy raisonnablement stable de cette visibilité en haut de funnelfunnelLe parcours client de la découverte à l'achat, généralement Awareness, Interest, Consideration, Decision, Action, avec des prospects de moins en moins nombreux à chaque étape.Voir la définition complète →. Les citations dans les LLM remplissent aujourd'hui une fonction comparable, avec une différence majeure : l'utilisateur ne voit pas dix résultats. Il reçoit une réponse, et cette réponse cite certaines marques ou certains contenus, pas d'autres.

Quand un acheteur B2B demande à Claude "quels sont les meilleurs outils de marketing automationmarketing automationUtiliser un logiciel pour automatiser les tâches et campagnes marketing répétitives, afin de personnaliser à grande échelle sur des canaux comme l'email, le web et le social.Voir la définition complète → pour une entreprise de 500 personnes", les marques citées obtiennent une forme d'endossement implicite que Google ne produisait pas. L'absence de citation n'est pas neutre : elle revient à ne pas exister dans ce canal.

Ce qui change avec la fragmentation documentée par Comscore, c'est qu'il ne suffit plus d'être bien cité par ChatGPT. Gemini, alimenté par l'index Google et intégré dans Workspace, touche des profils distincts. Claude, avec ses forces sur les tâches analytiques longues, attire une clientèle professionnelle différente. Trois modèles, trois corpus d'entraînement partiellement différents, trois logiques de citation. Pour un CMO dont les clients sont présents sur ces trois environnements, la part de voix IA devient un indicateur composite.

Comment une marque est-elle citée par un LLM ?

Un LLM ne fait pas de recherche en temps réel au moment où l'utilisateur pose une question, sauf dans les modes "web search" activés explicitement. Il génère une réponse à partir de ce qu'il a appris lors de son entraînement, complété dans certains cas par des fenêtres de récupération web. La citation d'une marque dans cette réponse dépend de plusieurs facteurs qui s'accumulent.

Premier facteur : la fréquence et la cohérence avec lesquelles cette marque apparaît dans des sources que le modèle juge fiables. Les articles de presse spécialisée, les rapports d'analystes, les contenus bien structurés de sites à forte autorité éditoriale pèsent davantage que dix articles de blog auto-publiés.

Deuxième facteur : la clarté de l'association entre la marque et un territoire sémantique précis. Si HubSpot est constamment associé au terme "inbound marketinginbound marketingStratégie qui attire les prospects de façon organique via du contenu à valeur ajoutée (blog, SEO, social) plutôt que de les interrompre.Voir la définition complète →" dans des milliers de sources de qualité, le modèle apprend cette association et la reproduit dans ses réponses. Semrush, qui commercialise des outils SEOSEOSearch Engine Optimization : l'ensemble des pratiques visant à améliorer le positionnement naturel (non payant) de vos pages dans les résultats des moteurs de recherche pour capter plus de trafic organique.Voir la définition complète → et d'analyse, publie des données sur ce phénomène dans le secteur manufacturier : selon ces données (à croiser avec des sources indépendantes, compte tenu de l'intérêt commercial de Semrush), les marques citées ne sont pas forcément celles qui génèrent le plus de trafic web, mais celles dont la présence éditoriale est la plus dense et la plus cohérente.

Troisième facteur : la fraîcheur. Dans les modes avec récupération web activée, Gemini et ChatGPT (version avec navigation) vont chercher des contenus récents. Un contenu publié en 2023 sur un sujet en mouvement rapide sera moins souvent mobilisé qu'un contenu de 2026 qui traite les mêmes questions.

Prenons un exemple concret. Une entreprise SaaS de gestion de la chaîne logistique veut être citée quand un directeur des achats interroge Claude sur les solutions disponibles. Si cette entreprise a publié des études de cas, des comparatifs sectoriels et des tribunes dans des publications spécialisées à forte autorité, et si ces contenus ont été repris ou mentionnés dans des analyses indépendantes, sa probabilité de citation monte. Si elle s'est contentée d'un blog interne et de communiqués de presse, elle sera invisible dans les trois modèles. Pour aller plus loin sur la façon dontconstruire une architecture de contenu qui nourrit cette présence éditoriale, les outils et la méthode sont documentés dans le curriculum.

Limites de la citation IA : attributionattributionUn framework qui attribue le crédit d'une conversion aux différents touchpoints y ayant contribué, afin de mesurer quels canaux et quelles interactions génèrent réellement des résultats.Voir la définition complète → et dark funnel

La stratégie de citation IA multi-LLM vaut pour les catégories où la découverte passe par des requêtes de conseil ou de comparaison. Le B2B complexe, les services financiers, les logiciels d'entreprise, les catégories de santé : dans ces univers, la décision d'achat commence souvent par une question ouverte à un modèle. Être cité à ce stade produit un avantage réel.

Elle vaut moins dans les catégories à achat impulsif ou à forte présence retail, où l'utilisateur ne consulte pas un LLM avant d'ajouter un produit au panier. Elle vaut aussi moins pour les marques dont la distribution passe essentiellement par des plateformes fermées (marketplaces, applications).

Les limites honnêtes du sujet méritent d'être posées. Les citations IA restent difficiles à attribuer en tant que source de conversion. Un utilisateur cité par Claude dans une réponse n'arrive pas toujours sur le site via un lien traçable. C'est le problème du dark funnel amplifié : on sait qu'on a été cité, on ne sait pas toujours ce que ça produit en aval. La mesure de l'impact réel demande des protocoles d'attribution solides, notamment côté server-side, pour récupérer les signaux qui ne passent plus par les cookies tiers.Mettre en place une mesure fiable de ces points de contact émergents suppose une infrastructure analytique que beaucoup d'organisations n'ont pas encore.

Enfin, les LLM évoluent vite. La logique de citation de Gemini en septembre 2026 ne sera pas identique dans douze mois. Un programme de veille sur la part de voix IA n'est pas un projet à faire une fois par an. Il se pilote au moins trimestriellement, avec des requêtes tests construites sur les intentions d'achat de vos cibles réelles.

La conclusion pratique est simple : traiter ChatGPT comme le seul terrain