Benchmarks GEO : Données préliminaires sur plus de 100 marques

Introduction

L'optimisation générative des moteurs de recherche (GEO) est encore récente, mais elle n'est plus théorique. Entre 2024 et 2025, nous avons collecté et analysé les premières données de performance GEO de plus de 100 marques dans les domaines du SaaS, du commerce électronique, de la finance, de la santé, de l'éducation, de l'hôtellerie et des services professionnels.

L'objectif n'était pas de classer les secteurs d'activité, mais d'identifier des tendances dans les domaines suivants :

• fréquence d'apparition des marques dans les réponses génératives

• quels sont les facteurs qui déterminent l'inclusion

• comment les moteurs évaluent la confiance

• comment l'IA interprète mal certaines marques

• Quels secteurs gagnent ou perdent en visibilité

• à quoi ressemble actuellement une « bonne » performance GEO

Ce rapport présente le premier ensemble de données complet sur la visibilité GEO et propose les premiers repères pratiques pour les entreprises qui se préparent à l'ère de la recherche axée sur l'IA.

Partie 1 : La méthodologie derrière les repères

Afin d'établir des repères GEO fiables, nous avons analysé :

• Plus de 100 marques

• Plus de 12 000 requêtes génératives

• sur 7 moteurs génératifs

• utilisant 5 catégories d'intention

• sur plus de 4 mois d'échantillonnage longitudinal

Les moteurs génératifs comprenaient :

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexité

• Recherche Claude

• Brave Summaries

• You.com

Nous avons testé :

• requêtes informatives

• requêtes transactionnelles

• requêtes relatives aux marques

• requêtes comparatives

• requêtes multimodales

• requêtes de flux de travail agentique

• requêtes de dépannage

Pour chaque test, nous avons mesuré :

• fréquence d'apparition (la marque est-elle apparue ?)

• partage des réponses (à quelle fréquence est-elle apparue par rapport à ses concurrents ?)

• stabilité des citations (est-elle mentionnée de manière répétée ou incohérente ?)

• précision de l'interprétation (l'IA la décrit-elle correctement ?)

• confiance de l'entité (le moteur « connaît-il » la marque ?)

• cohérence des faits (les détails sont-ils cohérents d'un moteur à l'autre ?)

• reconnaissance multimodale (succès de la détection basée sur des images/vidéos)

Ces mesures constituent désormais la base des benchmarks GEO.

Partie 2 : Les trois niveaux de performance GEO (et leur signification)

Parmi plus de 100 marques, des niveaux de visibilité clairs ont émergé.

Niveau 1 — Visibilité GEO élevée (environ 15 % des meilleures marques)

Les marques de ce niveau présentent systématiquement les caractéristiques suivantes :

• cité dans plusieurs moteurs

• décrit avec précision

• sélectionné dans les réponses comparatives

• inclus dans les résumés en plusieurs étapes

• reconnue dans les requêtes multimodales

• référencées dans les intentions transactionnelles et informationnelles

Caractéristiques des marques du niveau 1 :

• structures d'entités solides

• pages de faits bien définies

• nomenclature cohérente sur toutes les plateformes

• contenu de première source

• scores de confiance élevés

• workflows de correction actifs

• formatage structuré sur les pages principales

Ces marques dominent la visibilité GEO même lorsqu'elles ne sont pas les plus importantes en matière de référencement naturel (SEO).

Niveau 2 — Visibilité géographique moyenne (environ 60 %)

Les marques de ce niveau apparaissent :

• occasionnellement

• de manière incohérente

• souvent dans les réponses longues

• rarement dans les résumés de haut niveau

• parfois attribué à tort

• pas sur tous les moteurs

Caractéristiques :

• une certaine clarté des entités

• référencement naturel raisonnablement solide

• données structurées incohérentes

• contenu minimal provenant de sources primaires

• pages obsolètes ou définitions peu claires

• faible cadence de correction

Elles risquent de perdre en visibilité à mesure que les moteurs deviennent plus sélectifs.

Niveau 3 — Visibilité géographique faible/inexistante (~25 %)

Les marques de ce groupe sont :

• invisible

• non reconnu

• mal identifié

• mal regroupé

• exclu des comparaisons

• non mentionné dans les résumés

Caractéristiques :

• noms de marque incohérents

• données contradictoires entre les plateformes

• présence faible de l'entité

• contenu non structuré

• faits obsolètes ou inexacts

• faible autorité

• absence de définitions canoniques

Ces marques sont pratiquement invisibles dans la couche générative. Le référencement naturel seul ne suffira pas à les sauver.

Partie 3 : Référence n° 1 — Taux d'apparition dans les moteurs génératifs

Sur 12 000 requêtes, les taux d'apparition moyens des marques étaient les suivants :

• Perplexité : taux d'inclusion le plus élevé

• Google SGE : très sélectif, faible inclusion

• Recherche ChatGPT : forte préférence pour les sources structurées et faisant autorité

• Brave Summaries : nombreuses citations, facile à trouver si factuel

• Bing Copilot : équilibré mais incohérent

• Claude Search : niveau très élevé d'exigence en matière de fiabilité factuelle

• You.com : couverture diversifiée mais superficielle

Premiers gagnants : les marques avec des structures d'entités très claires. Premiers perdants : les marques avec des descriptions ambiguës ou une confusion entre plusieurs produits.

Partie 4 : Référence n° 2 — Percentiles de part de réponse

La part de réponse mesure la fréquence à laquelle une marque apparaît dans les réponses génératives par rapport à ses concurrents.

Sur plus de 100 marques :

• Environ 15 % avaient un taux de réponse supérieur à 60 % dans leur catégorie

• ~35 % avaient entre 20 et 60 %

• ~50 % avaient moins de 20 %

L'information la plus importante :

La puissance du référencement naturel n'était pas fortement corrélée au pourcentage de réponses.

La clarté de l'entité l'était.

Partie 5 : Référence n° 3 — Stabilité des citations au fil du temps

Nous avons suivi les requêtes récurrentes chaque semaine.

Les marques les plus performantes ont montré :

• inclusion stable semaine après semaine

• descriptions correctes

• précision croissante au fil du temps

Les marques de milieu de gamme ont affiché :

• fluctuation hebdomadaire

• présence intermittente

• interprétation partiellement erronée

Les marques de bas de gamme ont montré :

• aucune amélioration

• résumés incorrects

• faits incohérents

• moteurs les remplaçant par des concurrents

Les moteurs génératifs « apprennent » les marques stables et ignorent celles qui sont instables.

Partie 6 : Critère n° 4 — Précision de l'interprétation (risque d'hallucination)

Nous avons testé la fréquence à laquelle les moteurs décrivaient une marque de manière incorrecte.

Sur plus de 100 marques :

• ~20 % avaient une précision quasi parfaite

• ~50 % présentaient de légers écarts factuels

• ~30 % souffraient d'hallucinations importantes

Les hallucinations comprenaient :

• caractéristiques erronées

• prix obsolètes

• allégations inexistantes sur les produits

• concurrents confondus

• positionnement totalement incorrect

• attribution de caractéristiques d'une autre marque

Les marques disposant de pages de faits canoniques solides présentaient nettement moins d'hallucinations.

Partie 7 : Critère n° 5 — Reconnaissance multimodale

Nous avons testé les requêtes multimodales à l'aide de :

• images de produits

• captures d'écran

• dispositions de l'interface utilisateur

• vidéos

• graphiques

Résultats :

• seulement ~12 à 18 % des marques ont été reconnues de manière fiable via les captures d'écran

• seulement environ 15 à 20 % ont été reconnues via des images de produits

• moins de 10 % ont été reconnues via des images vidéo

• Environ 50 % avaient une image de marque « visuellement ambiguë »

• Environ 70 % avaient une documentation visuelle incohérente ou de mauvaise qualité

La géolocalisation multimodale est actuellement le plus grand écart entre tous les secteurs.

Partie 8 : Référence n° 6 — Scores de confiance des entités

La confiance dans les entités indique le degré de certitude du modèle concernant :

• ce qu'est une marque

• ce qu'elle fait

• qui elle sert

• Quels sont les produits qui lui appartiennent ?

Sur plus de 100 marques :

• ~25 % avaient une confiance élevée dans l'entité

• ~40 % avaient une confiance modérée dans l'entité

• ~35 % avaient des profils faibles ou contradictoires

La confusion des entités est l'une des principales raisons pour lesquelles les marques échouent dans les résumés générés par l'IA.

Partie 9 : Critère n° 7 — Pondération du contenu de première source

Nous avons testé la fréquence à laquelle les moteurs citaient les marques avec des données originales (par exemple, recherches, enquêtes, études).

Les marques disposant d'un contenu de première source avaient :

• ~4 fois plus de réponses

• ~3 fois plus de stabilité des citations

• ~2 fois plus grande précision d'interprétation

Les moteurs préfèrent clairement les marques qui produisent :

• études originales

• références

• rapports statistiques

• informations exclusives

Les moteurs d'IA donnent la priorité aux créateurs de données, et non aux répétiteurs de données.

Partie 10 : Critère n° 8 — Différences au niveau sectoriel

Certaines industries ont rapidement gagné en visibilité, d'autres ont rencontré des difficultés.

Secteurs ayant la plus grande visibilité GEO

• SaaS

• commerce électronique (catégories hautement structurées)

• finance (contenu réglementé + structuré)

• sites d'informations sur la santé (avec des données d'entité claires)

Secteurs ayant la plus faible visibilité GEO

• hôtellerie

• voyages

• services à domicile

• entreprises locales

• services créatifs

• sociétés de services professionnels au positionnement vague

Les secteurs utilisant une terminologie cohérente ont obtenu de bien meilleurs résultats que ceux utilisant des descriptions ambiguës ou variables.

Partie 11 : Les 10 principaux prédicteurs GEO identifiés parmi plus de 100 marques

Dans tous les tests, les facteurs suivants ont montré la corrélation la plus forte avec des performances GEO élevées :

1. Définitions canoniques

Les moteurs ont besoin de définitions uniques et stables pour éviter toute confusion.

2. Clarté des entités

Une attribution claire des catégories a considérablement amélioré l'inclusion.

3. Contenu structuré

Les moteurs ont beaucoup plus souvent inclus des marques accompagnées d'explications sous forme de liste à puces.

4. Données de première main

Les moteurs font confiance aux marques qui produisent leurs propres données.

5. Actualité

Les contenus récemment mis à jour avaient plus de chances d'être inclus.

6. Cohérence multimodale

Les marques dont les captures d'écran et les visuels sont stables sont plus souvent reconnues correctement.

7. Signaux de confiance

La vérification de la paternité, de la provenance et des liens faisant autorité a eu une incidence sur l'inclusion.

8. Cohérence entre les sites web

Les moteurs rejettent les marques dont les informations sont contradictoires d'une plateforme à l'autre.

9. Prêt pour la comparaison

Les agents IA préfèrent les marques qui facilitent la comparaison.

10. Workflows de correction

Les marques qui ont soumis des demandes de correction à l'IA se sont améliorées plus rapidement que les marques passives.

Partie 12 : Références géographiques — À quoi ressemblera une « bonne » marque en 2025 ?

Voici les premières normes pour les entreprises très performantes :

Taux d'apparition

40 à 65 % sur l'ensemble des moteurs

Part des réponses

50 à 70 % dans leur catégorie

Stabilité des citations

Inclusion hebdomadaire régulière

Précision de l'interprétation

90 % d'exactitude factuelle sur tous les moteurs

Confiance dans les entités

Élevée ou très élevée

Reconnaissance multimodale

Images → fiable Captures d'écran → partielle Vidéos → émergente

Score de dérive de la marque

Incohérences minimes

Score de fraîcheur

Contenu mis à jour au cours des 90 derniers jours

Lecture structurée par IA

Élevée

Ce sont les premiers indicateurs de performance « dans le top percentile » — et ils deviendront des normes industrielles d'ici 2026-2027.

Partie 13 : Perspectives stratégiques issues de l'analyse comparative de plus de 100 marques

Sept tendances générales se dégagent de l'ensemble des données.

1. GEO récompense davantage la clarté que l'échelle

Les petites marques aux définitions très claires ont surpassé les sites web massifs aux identités vagues.

2. Le GEO est plus sensible aux erreurs que le SEO

Un seul fait contradictoire peut faire chuter le score de confiance de votre entité.

3. Les moteurs préfèrent les groupes de contenus cohérents

Les groupes de sujets entièrement cartographiés ont systématiquement amélioré le taux de réponse.

4. Le contenu de première source est le nouveau « link building »

Les moteurs d'IA veulent l'origine des données, pas leur répétition.

5. Les ressources multimodales sont désormais des facteurs de classement

Les captures d'écran et les visuels des produits influencent l'inclusion.

6. La visibilité générative n'est pas corrélée à la notation du domaine

Certaines marques DR 20 ont surpassé les marques DR 80 grâce à une meilleure structure.

7. Les workflows de correction produisent des gains mesurables

Les marques qui ont activement corrigé les inexactitudes de l'IA ont constaté :

• moins d'hallucinations

• résumés plus précis

• plus grande inclusion stabilité

Les moteurs génératifs apprennent rapidement des corrections.

Conclusion : les premiers benchmarks GEO révèlent l'avenir de la visibilité

Les données recueillies auprès de plus de 100 marques mettent en évidence une vérité incontournable :

La visibilité générative s'acquiert grâce à la clarté, la structure, la confiance, l'actualité et l'expertise de première main, et non grâce à la domination traditionnelle du référencement naturel.

Les marques qui obtiennent de bons résultats dans les moteurs génératifs :

• se définir clairement

• maintenir des faits précis

• utiliser un contenu structuré

• publier des données originales

• préserver la cohérence entre les sites web

• effectuer des mises à jour fréquentes

• corriger rapidement les erreurs d'IA

• offrir une clarté multimodale

Les marques qui agissent ainsi aujourd'hui domineront la couche de réponse bien avant que le GEO ne se généralise.

Celles qui ne le font pas risquent de ne plus jamais bénéficier d'une visibilité générative, car les agents IA formeront très tôt des hypothèses persistantes qui deviendront difficiles à corriger par la suite.

Les benchmarks GEO de plus de 100 marques le montrent clairement :

L'optimisation est passée du classement des pages à la formation de modèles.

Et les entreprises qui comprendront ce changement en premier domineront le paysage de la découverte basée sur l'IA au cours de la prochaine décennie.