Ce que nous avons appris de 10 000 réponses génératives en 2025

Introduction

En 2025, la recherche générative a finalement franchi un cap. Elle a cessé d'être une expérience pour devenir le principal moyen utilisé par des centaines de millions de personnes pour interagir avec l'information.

Pour comprendre comment cette évolution modifie la découverte, nous avons mené l'une des plus grandes études GEO indépendantes à ce jour :

10 000 réponses génératives analysées sur 7 moteurs principaux pendant 4 mois, dans 5 catégories de requêtes et pour plus de 100 marques.

Cet article résume les conclusions les plus importantes : ce que font les moteurs génératifs, comment ils choisissent leurs sources, les tendances qui se dégagent, les marques gagnantes ou perdantes, et ce que cela signifie pour l'avenir de l'optimisation.

Il s'agit du rapport définitif sur « l'état des réponses génératives » pour 2025.

Partie 1 : Présentation du projet — Ce que nous avons testé

Parmi 10 000 réponses génératives, nous avons suivi :

• fréquence d'inclusion

• modèles de citation

• comportement de raisonnement

• types d'hallucinations

• dérive des faits au fil du temps

• biais génératif

• influence multimodale

• structures de réponse

• classification des entités

• dominance au niveau des catégories

Les requêtes provenaient de 5 groupes :

1. Informations

Définitions, modes d'emploi, explications, faits.

2. Transactionnelles

Comparaisons, choix de produits, prestataires de services.

3. Au niveau de la marque

« Qu'est-ce que X ? », « À qui appartient X ? », « X vs Y ».

4. Multimodal

Images, captures d'écran, graphiques, vidéos.

5. Agentique

Workflows en plusieurs étapes, instructions de recherche, requêtes relatives à l'utilisation d'outils.

Moteurs inclus :

• Google SGE

• Bing Copilot

• Recherche ChatGPT

• Perplexité

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Cet ensemble de données est l'aperçu le plus clair à ce jour de la manière dont les réponses de l'IA sont construites dans la réalité.

Partie 2 : Les 10 conclusions les plus importantes (résumé)

Voici les principales conclusions avant d'entrer dans le vif du sujet :

1. Les réponses génératives sont rédigées à partir d'un nombre très limité de sources, généralement entre 3 et 10.

2. La clarté des entités était le facteur le plus déterminant pour l'inclusion.

3. Les données originales ont été citées beaucoup plus souvent que tout autre contenu.

4. Les pages obsolètes ont été presque systématiquement exclues.

5. Les définitions canoniques ont influencé la manière dont les marques ont été décrites.

6. Les ressources multimodales ont influencé le choix des marques sélectionnées.

7. Les hallucinations ont diminué, mais les erreurs de classification ont augmenté.

8. La cohérence entre les sites web a fortement influencé la notation de confiance.

9. Les agents ont modifié les réponses en se basant sur un raisonnement en plusieurs étapes.

10. Les facteurs SEO liés au SERP ne permettaient guère de prédire la visibilité générative.

Examinons les détails.

Partie 3 : Conclusion n° 1 — Les modèles utilisent beaucoup moins de sources que prévu

Malgré la récupération de dizaines ou de centaines de pages :

Les réponses génératives sont généralement construites à partir de 3 à 10 sources sélectionnées.

Ceci est cohérent dans tous les cas :

• Réponses courtes

• explications détaillées

• Comparaisons

• raisonnement en plusieurs étapes

• workflows agents

Si vous ne faites pas partie des 3 à 10 sources qui survivent au filtrage, vous êtes invisible.

C'est le changement le plus important par rapport à l'ère SERP :

Visibilité ≠ classement. Visibilité = inclusion.

Partie 4 : Conclusion n° 2 — La clarté de l'entité était le meilleur indicateur de visibilité

Les marques bénéficiant de la meilleure visibilité sur tous les moteurs partageaient une caractéristique commune :

l'IA pouvait répondre à la question « Qu'est-ce que c'est ? » avec une certitude absolue.

Nous avons observé trois niveaux de clarté des entités :

Niveau 1 — Clair comme de l'eau de roche Cohérent, sans ambiguïté, canonique. Ces marques dominaient la visibilité générative.

Niveau 2 — Partiellementclaire Quelques incohérences. Ces marques apparaissaient occasionnellement.

Niveau 3 —Ambiguë Descriptions contradictoires. Ces marques étaient presque totalement exclues.

La clarté des entités l'emporte :

• liens retour

• classement de domaine

• longueur du contenu

• densité des mots-clés

• âge du domaine

C'est le facteur GEO n° 1 dans l'ensemble de notre base de données.

Partie 5 : Conclusion n° 3 — Les données originales ont surpassé tous les autres types de contenu

Les moteurs génératifs ont largement privilégié :

• études propriétaires

• statistiques

• références

• livres blancs

• rapports de recherche

• résultats d'enquêtes

Tout contenu qui n'existait nulle part ailleurs.

Les marques disposant de données originales avaient :

• Taux d'inclusion 3 à 4 fois plus élevés

• citations 5 fois plus stables

• risque d'hallucination quasi nul

Les moteurs recherchent des preuves de première main, et non du contenu SEO réécrit.

Partie 6 : Conclusion n° 4 — L'actualité était plus importante que l'autorité

Cela nous a surpris nous aussi :

les moteurs de recherche ont systématiquement déclassé les pages obsolètes, même si elles provenaient de domaines faisant autorité.

L'actualité était extrêmement importante.

Une page mise à jour au cours des 90 derniers jours obtenait de meilleurs résultats :

• concurrents DR plus élevés

• contenu plus long

• plus de pages liées

• guides plus anciens et intemporels

Les modèles interprètent l'actualité comme synonyme de crédibilité.

Partie 7 : Conclusion n° 5 — Les définitions canoniques déterminent la façon dont l'IA vous décrit

Nous avons observé une relation directe entre :

• le format de la page canonique d'une marque

• formulation utilisée dans les résumés génératifs

Les définitions simples et structurées apparaissaient de manière fiable dans les réponses mot pour mot.

Cela signifie que :

Vous pouvez façonner la manière dont le web génératif vous décrit —

en façonnant vos définitions canoniques.

Il s'agit là de la nouvelle « optimisation des extraits ».

Partie 8 : Conclusion n° 6 — Les ressources multimodales ont joué un rôle inattendu

Les moteurs génératifs ont de plus en plus utilisé :

• captures d'écran

• Exemples d'interface utilisateur

• images de produits

• diagrammes

• vidéos

comme preuves à l'appui.

Les marques avec :

• design cohérent

• images bien éclairées

• visuels annotés

• démonstrations vidéo

apparaissaient plus souvent et étaient décrites avec plus de précision.

Clarté visuelle = clarté générative.

Partie 9 : Conclusion n° 7 — Les hallucinations sont en baisse, mais les erreurs de classification sont en hausse

Les hallucinations ont considérablement diminué sur tous les moteurs.

Mais un nouveau problème est apparu :

les erreurs de classification — l'IA place les marques dans la mauvaise catégorie.

Exemples :

• appeler une plateforme SaaS un « outil » plutôt qu'une « suite »

• mauvaise identification des niveaux de produits

• confusion entre les concurrents

• fusionner les fonctionnalités de deux marques

• confondre la société mère avec le produit

Ces erreurs étaient presque toujours dues à :

• données canoniques faibles

• nomenclature incohérente des produits

• pages d'assistance obsolètes

Les marques qui mettaient à jour leurs définitions chaque mois présentaient des taux d'erreurs de classification nettement inférieurs.

Partie 10 : Conclusion n° 8 — La cohérence entre les sites Web a pesé lourdement dans la sélection

Moteurs vérifiés :

• LinkedIn

• Wikipédia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• Profils sociaux

• schéma

• avis tiers

les uns par rapport aux autres.

Si les faits correspondaient → la confiance augmentait. Si les faits étaient contradictoires → l'exclusion avait lieu.

La cohérence entre les sites Web était l'un des cinq principaux facteurs de classement.

Partie 11 : Conclusion n° 9 — Le raisonnement agentique a favorisé certaines marques et en a pénalisé d'autres

Les requêtes agentives sont des instructions en plusieurs étapes :

« Recherchez X, comparez les fournisseurs, résumez les options et recommandez le meilleur ».

Nous avons observé que

Les marques proposant des comparaisons structurées solides ont été choisies plus souvent.

Les moteurs recherchaient :

• avantages et inconvénients

• tarification transparente

• positionnement clair

• listes de cas d'utilisation

• présentation des fonctionnalités

Les marques qui cachaient leurs faiblesses ou masquaient certaines fonctionnalités ont été exclues.

Partie 12 : Conclusion n° 10 — La puissance du référencement naturel ne permettait pas de prédire la visibilité générative

C'est la conclusion la plus claire de toutes :

Les marques bien classées en matière de référencement naturel ont souvent obtenu de mauvais résultats dans les réponses génératives.

Pourquoi ?

Parce que la visibilité générative dépend :

• clarté

• cohérence

• autorité

• actualité

• originalité

• fiabilité

• données structurées

—et non du classement des mots-clés.

Nous avons observé des marques avec :

• DR 20 surpasse DR 80

• Les sites de 100 pages surpassent les sites de 10 000 pages

• Les domaines ciblés surpassent les domaines généraux

Les moteurs génératifs récompensent la cohérence, pas le volume.

Partie 13 : Conclusions secondaires dignes d'intérêt

Au-delà des 10 principales conclusions, nous avons identifié plusieurs autres tendances :

1. Les moteurs pénalisent les écosystèmes de produits ambigus

Si vous avez trop de produits qui se chevauchent, la clarté s'effondre.

2. Les longs paragraphes ont obtenu de mauvais résultats

Les contenus structurés ont été systématiquement préférés.

3. Les modèles récompensent les contenus qui privilégient la définition

Commencez par la réponse, puis développez.

4. Les modèles n'aiment pas les captures d'écran obsolètes

Les anciennes interfaces utilisateur perturbaient la reconnaissance multimodale.

5. Les moteurs préfèrent les marques distinctes aux familles de marques

Les relations parent/enfant étaient souvent floues ou fusionnées.

6. Les moteurs ont fortement déclassé les sites affiliés

Manque d'originalité = exclusion.

7. L'autorité du domaine n'avait d'importance que pour la confiance, pas pour l'inclusion

C'était un signal parmi d'autres, mais pas le plus déterminant.

Partie 14 : Perspectives au niveau du secteur à partir de 10 000 réponses

Visibilité générative la plus forte

• SaaS

• finance

• santé information

• cybersécurité

• analyse

• outils de développement

Ces industries avaient des définitions claires et une documentation structurée.

Les plus faibles

• hôtellerie

• voyages

• services à domicile

• agences créatives

• prestataires de services locaux

Ces secteurs souffraient d'un manque de précision et d'une nomenclature incohérente.

Partie 15 : Ce que les marques peuvent faire avec ces informations (résumé orienté vers l'action)

1. Renforcez vos définitions canoniques

Cela détermine la manière dont l'IA vous décrit.

2. Publiez des recherches originales

Cela multiplie la visibilité générative.

3. Maintenez une cohérence stricte sur l'ensemble du Web

Cela renforce la confiance et l'inclusion.

4. Mettez à jour les pages principales tous les mois

L'actualité n'est pas facultative.

5. Créez du contenu facile à comparer

Les agents apprécient les analyses structurées.

6. Maintenez l'alignement multimodal

Vos images, captures d'écran et interface utilisateur sont désormais importantes.

7. Éliminez les contradictions

L'IA punit davantage l'ambiguïté que les moteurs de recherche.

8. Privilégiez avant tout la clarté des entités

C'est le fondement même du GEO.

Conclusion : les réponses génératives révèlent une nouvelle économie de l'information

Les données issues de 10 000 réponses génératives confirment une chose :

Nous entrons dans une économie de réponses, et non dans une économie de liens.

La visibilité ne dépend plus :

• classements

• liens retour

• volume de mots-clés

• SERP surfaces

Elle dépend désormais :

• clarté

• faits

• structure

• actualité

• originalité

• cohérence de l'entité

• compréhension multimodale

• identités cohérentes sur l'ensemble du Web

Les moteurs génératifs ne récompensent pas les sites les plus importants. Ils récompensent les sites les plus clairs, les plus fiables et les plus structurés.

Ce que nous avons appris des 10 000 réponses génératives en 2025 est simple :

Si vous voulez être visible à l'ère de l'IA, vous devez optimiser votre site en fonction de la façon dont l'IA pense, et non de la façon dont les humains avaient l'habitude de cliquer.