Les citations locales de Gemini privilégient les sites d’entreprise aux annuaires

Si vous gérez encore le SEO local comme si les annuaires faisaient l’essentiel du travail, cette étude vous dit que vous êtes en retard. Sur 14 472 citations extraites de 1 487 requêtes de recommandation locales dans 50 grandes zones métropolitaines américaines, Gemini a renvoyé vers les sites propres des entreprises dans près de 60 % des cas. C’est le chiffre à retenir. Mais l’histoire la plus importante est celle de l’instabilité qui se cache dessous. La même requête répétée deux fois ne partageait qu’environ 40 % des sources citées, et Gemini faisait apparaître le même commerce en tête seulement dans environ 7 % des cas. Pour les marques locales, cela change la donne. Gagner dans la recherche IA ne consiste plus à courir après un seul classement, mais à faire de votre site la source de vérité la plus claire possible, puis à vérifier si cet avantage résiste aux variations de prompts, de zones géographiques et de modèles.

Qu’a réellement démontré l’étude sur les citations locales de Gemini ?

Elle a démontré que les sites d’entreprise comptent davantage que beaucoup d’équipes locales ne l’imaginaient. Dans cet ensemble de données, 59,9 % des citations de Gemini pointaient vers le site de l’entreprise elle-même, soit davantage que les annuaires, les plateformes d’avis et les forums réunis. Si votre stratégie locale considère encore le site comme une simple brochure et les fiches tierces comme le vrai moteur de croissance, ce modèle paraît clairement dépassé.

L’échelle de l’étude est importante. Les chercheurs ont analysé 14 472 citations, réparties sur 1 487 requêtes couvrant 50 grandes zones métropolitaines américaines et 10 catégories de services locaux. Il s’agissait de recherches de type recommandation, comme « meilleur plombier près de chez moi » ou des formulations équivalentes à intention locale, ce qui rend les résultats directement pertinents pour la découverte locale à forte intention.

Il faut toutefois nuancer un point. La part de citations ne se confond pas avec un facteur de classement prouvé. Gemini peut choisir une entreprise pour plusieurs raisons, puis citer le site de cette entreprise afin de vérifier des éléments comme les services, les horaires, les tarifs ou la localisation. Même avec cette limite, le schéma reste difficile à ignorer : quand Gemini appuie une réponse locale, il veut le plus souvent s’adosser aux pages de l’entreprise elle-même.

Cela rejoint ce que nous avons déjà expliqué dans l’idée que la recherche IA locale traite désormais votre site comme la source de vérité. En pratique, les systèmes d’IA ont toujours besoin d’une version propre, exploitable et précise de votre entreprise. Si votre site est flou, pauvre ou obsolète, le modèle dispose de moins d’éléments fiables pour travailler.

Pourquoi la victoire du site web n’est-elle que la moitié de l’histoire ?

Parce que le site gagne des citations, sans pour autant remplacer tous les autres signaux locaux. L’étude ne dit pas que les annuaires, les avis ou les discussions communautaires ont cessé de compter. Elle dit que Gemini finit souvent par citer le site de l’entreprise comme page de référence qu’il peut citer. Ce n’est pas la même chose, et c’est important.

Un exemple tiré du même jeu de données le montre bien. Les entreprises recommandées affichaient en moyenne 4,75 étoiles, et 97 % d’entre elles avaient une note de 4,0 ou plus. Mais un simple benchmark local sur Google affichait en réalité une moyenne encore plus élevée, à 4,84 étoiles. Autrement dit, l’IA n’invente pas un nouveau seuil de qualité. Elle hérite surtout d’un niveau d’exigence déjà présent dans la recherche locale.

C’est pourquoi la visibilité dans la recherche IA locale reste un problème systémique. Votre site peut être la destination des citations, mais votre réputation, la pertinence de votre catégorie et les signaux de soutien continuent d’influencer votre niveau de confiance. Un profil faible avec un site fort peut vous freiner. Un profil fort avec un site faible peut faire la même chose.

Pour un plombier, cela peut signifier une page de zone de service qui mentionne clairement les quartiers desservis, la disponibilité en urgence et les véritables types d’intervention. Pour un dentiste, cela peut vouloir dire des pages de soins détaillées, alignées sur les annuaires santé que le modèle reconnaît déjà. Pour un avocat en dommages corporels, cela peut être des pages par domaine de pratique qui correspondent à des sources juridiques comme Best Law Firms, Super Lawyers ou Justia. Le schéma change selon la verticale, mais l’enseignement reste le même : votre site doit rendre l’entreprise intelligible.

C’est aussi là que les audits techniques GEO deviennent très concrets, et non plus théoriques. Si les systèmes d’IA citent régulièrement les pages d’entreprise, alors l’indexabilité, la structure des pages, la cohérence et la découvrabilité technique cessent d’être des détails de back-office. Ils deviennent des entrées de visibilité.

Pourquoi la dérive de grounding est-elle le vrai sujet pour les équipes GEO ?

Parce que l’instabilité change la manière de mesurer le succès. La dérive de grounding désigne la tendance d’un moteur d’IA à mobiliser un ensemble de sources différent pour une même question, d’une exécution à l’autre. En pratique, cela signifie que la réponse que vous voyez maintenant est peut-être réelle, mais qu’elle ne sera peut-être plus reproductible cinq minutes plus tard.

Dans l’étude, des formulations différentes d’une même question de fond ne partageaient qu’environ 40 % des sources citées en moyenne. Plus frappant encore, les appels répétés à l’identique, sans changement de formulation, ne produisaient qu’environ 40 % à 46 % de recoupement de domaines. La même entreprise en tête n’apparaissait qu’environ 7 % du temps dans les tests répétés de Gemini.

Ce n’est pas ce à quoi ressemble la recherche locale classique. Dans le test de contrôle, le pack local de Google renvoyait la même première fiche dans environ 90 % des cas. La volatilité ne relève donc pas simplement du fait que « la recherche est bruitée ». C’est un problème de réponse générative.

Pour les marketeurs, cela casse beaucoup d’habitudes héritées. Une capture d’écran d’une bonne réponse n’est pas la preuve que vous gagnez. Une capture d’écran d’une mauvaise réponse n’est pas la preuve que vous avez disparu. Les deux peuvent être vraies à l’instant T, et toutes deux peuvent être trompeuses si vous les traitez comme des classements stables.

Un exemple concret aide à visualiser le problème. Imaginez une marque HVAC présente sur plusieurs sites qui vérifie « meilleur service de réparation de climatisation à Phoenix » un lundi matin et voit son propre site cité. Une seconde exécution peut faire remonter un mélange de sources différent, citer un concurrent différent, ou s’appuyer à la place sur Reddit et un annuaire. Si l’équipe conclut à la réussite ou à l’échec à partir d’un seul contrôle manuel, elle construit sa stratégie sur de la variance.

C’est précisément pourquoi AI Visibility est essentiel dans une démarche GEO. Il faut des prompts répétés, des comparaisons entre modèles et des tendances dans le temps, pas des anecdotes isolées. Nous avons tenu un raisonnement similaire dans la visibilité de la recherche IA dépend désormais de 4 nouveaux signaux : la mesure doit dépasser les classements pour intégrer les citations, le taux de recommandation et le cadrage des réponses.

Qu’est-ce qui change selon la catégorie, la zone géographique et le modèle ?

L’étude montre qu’il n’existe pas de playbook local universel pour l’IA. Le comportement des citations variait fortement selon la verticale, et l’écosystème de sources derrière une requête d’avocat n’avait rien à voir avec celui d’une requête de dentiste ou de réparation automobile.

Les requêtes d’avocats en dommages corporels penchaient vers les sites d’entreprise et des annuaires juridiques spécialisés, avec presque aucune présence sociale significative. Les requêtes de dentistes s’appuyaient sur des places de marché santé spécialisées comme Zocdoc, Healthgrades et Delta Dental. La réparation automobile était la verticale la plus dépendante de Reddit parmi celles mesurées. Les métiers du bâtiment et des services à domicile, comme la plomberie, le CVC, l’électricité et la lutte antiparasitaire, répartissaient davantage les sources entre leurs propres sites, des annuaires généralistes et quelques sources sociales.

Cela compte, car une checklist générique peut faire perdre du temps. Si vous dites à toutes les entreprises locales de « s’inscrire dans les gros annuaires » et d’en rester là, vous manquerez les sources spécifiques à chaque catégorie que Gemini utilise réellement. Un dentiste qui ignore les places de marché santé commet une erreur différente de celle d’un serrurier qui néglige la qualité de son site, et un atelier de réparation automobile peut être confronté à une dynamique de discussion communautaire plus forte que les deux autres.

La variation par zone géographique compte aussi. Certaines plateformes nationales apparaissaient dans les 50 zones métropolitaines, ce qui en fait une infrastructure de visibilité de base plutôt qu’un facteur différenciant. Une deuxième couche de sources changeait ensuite selon les régions. L’étude a également révélé que seulement 2 % des 4 410 entreprises uniques citées par Gemini apparaissaient dans plus d’une zone métropolitaine. Cela signifie que la longue traîne est toujours bien vivante. La recherche IA locale n’est pas uniquement une histoire d’énormes agrégateurs.

Il y a ensuite l’écart entre modèles. Sur les mêmes 1 487 requêtes, Gemini et ChatGPT ne partageaient qu’environ 8 % des domaines cités et ne désignaient la même entreprise en tête que dans 4,2 % des cas. Dans la comparaison d’origine, Gemini favorisait fortement les sites d’entreprise, alors que ChatGPT s’appuyait beaucoup plus sur les forums et les annuaires. C’est un rappel net : la « visibilité IA » ne désigne pas une seule surface. Ce sont plusieurs moteurs, chacun avec son propre comportement de sourcing.

Si vous voulez inspecter quelles pages et quels domaines continuent de façonner ces réponses, l’analyse des sources est la bonne couche à examiner. Elle aide les équipes à passer de « Sommes-nous mentionnés ? » à « Quel écosystème de sources provoque cette réponse ? ». C’est la différence entre observation et diagnostic.

L’avis de BotRank

La leçon la plus utile ici n’est pas « les sites web reviennent ». Ils n’ont jamais disparu. La vraie leçon, c’est que la recherche IA locale récompense les entreprises qu’il est facile de vérifier, puis pénalise les équipes qui mesurent leur visibilité trop superficiellement. Quand une même requête peut produire un autre mélange de sources à la prochaine exécution, les vérifications manuelles ponctuelles donnent un faux sentiment de sécurité. Vous n’avez pas besoin de plus de captures d’écran. Vous avez besoin d’un système de mesure.

C’est là que la fonctionnalité AI Visibility de BotRank trouve naturellement sa place. Elle permet aux équipes de créer des prompts réutilisables, de les exécuter sur plusieurs LLM, de comparer si la marque est recommandée et de suivre l’évolution dans le temps. Dans ce contexte, la valeur n’a rien d’un reporting flatteur. Elle apporte une clarté opérationnelle. Vous pouvez voir si votre site devient réellement la source citée, si des concurrents dominent certaines zones métropolitaines ou certains types de prompts, et si un résultat prometteur tient dans la durée lorsqu’on le répète. C’est exactement le type de preuve dont le GEO local a besoin.

Comment les marques locales devraient-elles réagir maintenant ?

Elles devraient traiter la recherche IA locale comme un problème de récupération et de confiance, pas comme un nouveau canal mystérieux. L’étude suggère une réponse très concrète : renforcer le site de l’entreprise, l’appuyer avec les bons signaux hors site, et mesurer la performance comme un schéma récurrent plutôt que comme une réponse ponctuelle.

• Améliorez les pages de services et de localisation. Si Gemini cite souvent les sites d’entreprise, alors un contenu générique devient un handicap direct. Détaillez clairement les services, les zones couvertes, les contraintes, les preuves et les coordonnées.
• Rendez l’accessibilité technique ennuyeuse et fiable. Des pages explorables, un maillage interne propre et des informations d’entreprise cohérentes comptent encore plus quand le site est la page que l’IA est susceptible de citer. C’est aussi pourquoi la visibilité de l’IA commence avant l’invite et se termine par des citations représente un changement si important à comprendre.
• Cartographiez votre véritable écosystème de citations par verticale. Un avocat, un dentiste et un atelier de réparation automobile n’ont pas besoin des mêmes sources de soutien. Identifiez les annuaires, places de marché et espaces communautaires que votre catégorie déclenche réellement.
• Suivez la variabilité selon les prompts et les modèles. Ne jugez pas la performance à partir d’une seule formulation. Mesurez le taux de recommandation, le recoupement des sources et la présence concurrentielle dans le temps.
• Transformez les constats en actions. Une fois que vous savez quelles pages sont faibles ou quels signaux manquent, insérez ce travail dans un flux d’exécution répétable avec des recommandations et une planification opérationnelle.

Il y a aussi une limite importante à rappeler clairement. Cette étude couvre 50 zones métropolitaines américaines, 10 catégories de services et des requêtes locales de type recommandation. C’est une preuve solide, mais pas une loi universelle pour tous les pays, toutes les intentions ou tous les états des produits IA. Les équipes doivent l’utiliser comme une carte d’orientation, puis la valider avec leurs propres prompts et marchés.

Si cela vous semble familier, c’est normal. Le thème de fond est le même que celui que nous avons exploré dans la manière dont les marques bâtissent la confiance dans le nouveau parcours de recherche : les utilisateurs assemblent désormais leur niveau de confiance sur plusieurs surfaces avant d’agir. Les réponses IA ne sont qu’une couche parmi d’autres, pas l’ensemble du parcours. Votre marque doit rester cohérente sur chacune d’elles.

FAQ

Est-ce que cela veut dire que les annuaires ne comptent plus ?

Non. Les annuaires restent utiles comme signaux de validation et de catégorie, et certaines verticales en dépendent fortement. L’idée n’est pas qu’ils remplacent un site d’entreprise solide.

Une fiche Google Business Profile suffit-elle pour la visibilité locale dans l’IA ?

Non. Un bon profil aide, mais cette étude suggère que Gemini cite souvent le site lui-même lorsqu’il étaye des réponses locales. Si le site est faible, incomplet ou incohérent, cela peut encore limiter la visibilité.

Pourquoi Reddit ressort-il encore autant dans la recherche IA locale ?

Parce que la discussion communautaire peut servir de preuve de confiance, surtout dans les requêtes de recommandation. Dans ce jeu de données, Reddit à lui seul a obtenu 13,7 % des citations de Gemini, ce qui dépasse la catégorie combinée des annuaires de services locaux.

À quelle fréquence les équipes devraient-elles vérifier leur visibilité dans l’IA locale ?

Plus d’une fois, et de manière structurée. Comme les requêtes répétées peuvent produire des réponses sensiblement différentes, le bon rythme est un suivi continu sur des ensembles de prompts, des zones géographiques et des modèles, plutôt que des contrôles manuels occasionnels.

Le message simple est le suivant : si vous voulez gagner de la visibilité dans la recherche IA locale, faites de votre propre site le candidat-réponse le plus clair possible et arrêtez de mesurer le succès comme s’il s’agissait d’un rapport de classement statique. Si vous voulez vérifier si ce travail change réellement la manière dont les modèles citent et recommandent votre marque, BotRank vous donne un moyen de le suivre avec des preuves, et non avec des suppositions.