ChatGPT
Comment ChatGPT choisit les logiciels qu'il recommande en 2026
Réponse directe : ChatGPT ne suit pas un algorithme de recommandation unique et public. Selon la question, il compose sa réponse à partir de ce qu'il a appris pendant son entraînement (connaissances paramétriques), d'une recherche web (ChatGPT Search, qui s'appuie sur des résultats de Bing), parfois d'une recherche approfondie (Deep Research), et toujours des critères et du contexte que vous lui fournissez.
« Choisir » désigne ici une chaîne de traitements, pas une formule : interpréter le besoin, constituer des candidats, récupérer des informations, comparer, puis rédiger une recommandation. À chaque étape, plusieurs mécanismes se combinent, et OpenAI n'en publie pas le détail complet.
Recommander n'est pas classer : il n'y a pas de « page 2 », mais trois ou quatre noms cités dans une réponse rédigée. Pour un éditeur de SaaS B2B, c'est décisif : 63 % des acheteurs de logiciels B2B utilisent ChatGPT comme premier outil de recherche (G2, mars 2026).
Ce guide distingue systématiquement ce qui est documenté officiellement, ce qui est soutenu par la recherche, ce qui est observé, et ce qui reste inconnu. Dernière vérification : 26 juillet 2026.
L'essentiel en 60 secondes
- ChatGPT ne suit pas une procédure unique : certaines réponses viennent surtout de ses connaissances apprises, d'autres d'une recherche web, d'autres d'une recherche approfondie.
- En mode recherche, ChatGPT Search s'appuie sur des résultats de Bing puis récupère les pages retenues (OpenAI, documenté).
- Les critères que vous donnez (taille, secteur, budget, intégrations) pèsent souvent plus que tout le reste sur la sélection.
- La popularité et la répétition créent un biais en faveur des marques connues : soutenu par la recherche, mais ni preuve de qualité, ni garantie.
- Les réponses varient à cinq niveaux : interprétation, recherche, récupération, classement, génération. Une capture d'écran est une observation, pas une mesure.
- Une citation visible ne prouve pas que toute la recommandation repose sur cette seule source.
- Mesurer sérieusement exige plusieurs prompts, plusieurs intentions et plusieurs répétitions, en sessions distinctes.
ChatGPT suit-il un algorithme de recommandation unique ?
En bref
Non, pas au sens d'un moteur de recommandation classique, public et stable. Le résultat combine, selon les cas, la compréhension du besoin, les connaissances du modèle, une recherche web, la récupération de sources, une comparaison, un raisonnement, parfois de la personnalisation, puis la génération du texte. OpenAI ne publie pas de formule complète de classement des logiciels.
« Choisir » est un raccourci commode pour une chaîne de décisions. Aucune de ses étapes n'obéit à un score public que l'on pourrait recalculer. C'est la première chose à accepter pour raisonner juste : on optimise des probabilités, on ne pirate pas un classement.
| Élément | Ce que l'on sait | Ce que l'on ignore |
|---|---|---|
| Recherche web | ChatGPT peut chercher le web (documenté) | Quand exactement il décide de chercher |
| Source de recherche | S'appuie sur des résultats de Bing (documenté) | Le détail du traitement par requête |
| Sélection des pages | Le modèle retient quelques pages et les récupère | Le poids exact de chaque page |
| Rôle des critères | Les critères du prompt orientent fortement | Leur pondération interne |
| Génération | Le texte final est produit par le modèle | Les mécanismes propriétaires exacts |
À noter
Méfiez-vous de tout contenu qui décrit « l'algorithme de recommandation de ChatGPT » comme s'il était public. Il ne l'est pas.
Les scénarios de recommandation dans ChatGPT
En bref
Une même question peut être traitée de plusieurs façons. Les distinguer évite les fausses conclusions. Les principaux scénarios : réponse sans recherche (connaissances du modèle), réponse avec ChatGPT Search, réponse avec Deep Research, réponse cadrée par le contexte de conversation, réponse personnalisée, et reclassement d'une liste que vous avez fournie.
| Scénario | Ce qui décide | Citations | Ce que l'éditeur influence |
|---|---|---|---|
| Sans recherche web | Connaissances apprises | Souvent absentes | La mémoire du modèle, sur le temps long |
| ChatGPT Search | Résultats de Bing + pages récupérées | Souvent présentes | Sa présence dans les pages récupérables |
| Deep Research | Recherche multi-étapes, nombreuses sources | Nombreuses | La profondeur et la cohérence des preuves |
| Contexte de conversation | Les critères déjà donnés | Selon le mode | La clarté de l'adéquation produit-besoin |
| Réponse personnalisée | Mémoire / préférences du compte | Selon le mode | Rien directement |
| Liste fournie par l'utilisateur | Comparaison des options données | Selon le mode | La qualité des preuves sur son produit |
Réponse sans recherche web
Sans recherche, ChatGPT répond à partir de ses connaissances paramétriques : des associations statistiques apprises pendant l'entraînement, pas une base de données de logiciels. Le mot « mémoire » est commode pour la pédagogie, mais trompeur s'il évoque un fichier exact. Ces connaissances sont limitées en fraîcheur, favorisent les noms très répétés, et s'accompagnent rarement de citations.
Réponse avec ChatGPT Search
Quand la question appelle une information récente, ChatGPT peut déclencher une recherche, automatiquement ou sur activation manuelle. Il s'appuie sur des résultats de Bing, retient quelques pages, les récupère avec son robot, puis rédige une synthèse sourcée (OpenAI, documentation officielle). La reformulation de la requête, la couverture de l'index et la fraîcheur des pages influencent le résultat. Le détail des familles de sources que cette recherche peut mobiliser est cartographié dans où les IA puisent leurs recommandations.
Réponse avec Deep Research
Deep Research est un mode agentique : il mène une recherche en plusieurs étapes, consulte un plus grand nombre de sources, compare et produit un rapport plus long, en plusieurs minutes (OpenAI, février 2025). Pour une sélection logicielle complexe, il expose davantage de sources, donc récompense une base de preuves riche et cohérente.
Contexte, personnalisation, liste fournie
Le contexte de conversation (budget, effectif, secteur, intégrations, exclusions) restreint fortement les candidats. La personnalisation existe selon les paramètres du compte, mais toutes les réponses ne sont pas personnalisées : ne le supposez pas par défaut. Enfin, quand vous fournissez une liste (« entre A, B et C, lequel pour... »), ChatGPT ne fait plus une recherche ouverte : il reclasse des options données, ce qui est un exercice différent.
Attention
Depuis l'extérieur, ces scénarios sont souvent difficiles à distinguer. N'affirmez pas qu'une réponse « vient du web » ou « vient de la mémoire » sauf si l'interface l'indique clairement, en affichant des sources.
La chaîne de sélection, étape par étape
En bref
Derrière une recommandation, une chaîne pédagogique se répète : interpréter le besoin, extraire les critères, chercher éventuellement, constituer des candidats, récupérer des informations, comparer, sélectionner, justifier, parfois citer. Chaque étape a ses leviers et ses inconnues. Aucune n'est un algorithme public que l'on pourrait rétro-ingénierer.
Besoin → interprétation de l'intention → extraction des critères → recherche éventuelle → candidats → récupération → comparaison → sélection → justification → citation éventuelle.
Étape 1 : interpréter le besoin
ChatGPT lit les critères explicites (taille d'entreprise, secteur, pays, budget, nombre d'utilisateurs, fonctionnalités, intégrations, sécurité, hébergement, langue) et déduit des critères implicites. Comparez « un CRM » à « un CRM pour une PME industrielle française de 20 commerciaux, avec facturation et hébergement en Europe » : la seconde requête restreint fortement les candidats. Un éditeur gagne à rendre l'adéquation à ces critères explicite sur ses pages.
Étape 2 : constituer des candidats (et le biais de popularité)
Les candidats viennent des connaissances apprises, des pages récupérées, de listes comparatives ou d'une liste fournie. Les grandes marques apparaissent souvent plus, pour des raisons mesurées par la recherche : fréquence de mention, ancienneté, couverture documentaire, volume d'avis, présence internationale, répétition de l'association catégorie-marque. Ce biais de popularité est un défi connu des LLM utilisés comme classeurs (Hou et al., 2023 ; biais des recommandeurs ChatGPT, 2024). La popularité augmente la disponibilité informationnelle d'une marque ; elle ne suffit pas.
Étape 3 : récupérer des informations
En mode recherche, ChatGPT peut consulter plusieurs familles de sources : sites officiels, documentation, pages tarifaires et fonctionnalités, cas clients, plateformes d'avis, comparateurs, médias spécialisés, communautés, pages partenaires. Aucune famille n'est utilisée systématiquement : leur fréquence dépend du prompt, du mode, du marché, de la disponibilité, de la fraîcheur et de l'indexation. À mesurer par catégorie, jamais à supposer.
Étape 4 : comparer
Les critères de comparaison possibles sont nombreux (adéquation, fonctionnalités, prix, taille cible, facilité, intégrations, support, sécurité, localisation, réputation, avis, maturité, limites), mais leur pondération dépend surtout de la demande de l'utilisateur. Il n'existe pas de coefficient universel. Voici un comparatif volontairement fictif, pour l'illustration :
| Critère (exemple) | Marque A (fictive) | Marque B (fictive) |
|---|---|---|
| Adéquation PME 20 utilisateurs | Élevée | Moyenne |
| Intégrations françaises | Nombreuses | Limitées |
| Prix affiché | Transparent | Sur devis |
| Avis récents | Volumineux | Rares |
Exemple illustratif, marques fictives.
Étape 5 : générer et justifier
Le modèle rédige, retient un nombre limité de noms, justifie, mentionne des compromis. Trois limites à garder en tête : le risque d'hallucination (fait inventé), l'attribution incorrecte (une source citée ne soutient pas tout ce qu'on lui prête), et le fait qu'une citation visible ne couvre pas toujours l'ensemble des affirmations. Tout doit se vérifier.
Connaissances paramétriques et recherche Web : la vraie distinction
En bref
Plutôt qu'opposer « mémoire » et « internet », distinguez deux régimes. Les connaissances paramétriques sont apprises à l'entraînement : peu fraîches, rarement citées, lentes à influencer. La recherche web apporte des pages récentes et vérifiables. Les deux se combinent souvent, et sont difficiles à séparer depuis l'extérieur.
| Dimension | Connaissances paramétriques | Recherche web |
|---|---|---|
| Fraîcheur | Variable et limitée | Potentiellement plus récente |
| Citations visibles | Souvent absentes | Souvent possibles |
| Mise à jour | Dépend des modèles | Dépend du crawl et de l'index |
| Contrôle par l'éditeur | Indirect et lent | Plus direct, non garanti |
| Variabilité | Oui | Oui |
| Personnalisation | Possible selon le contexte | Possible selon le contexte |
| Vérifiabilité | Plus faible | Généralement meilleure |
| Délai d'impact | Incertain (mois) | Potentiellement plus rapide (semaines) |
Deux précautions. D'abord, une réponse mêle souvent les deux régimes ; n'affirmez pas qu'elle repose exclusivement sur l'un, sauf si l'interface affiche des sources. Ensuite, la recherche web apporte du contexte récent, mais la réponse reste générée par le modèle et reste influencée par ses connaissances, les instructions et les critères du prompt.
La recherche donne des sources ; le modèle, lui, garde la plume.
Quelles sources influencent les recommandations de logiciels ?
En bref
Aucune source n'est toujours utilisée, mais certaines familles reviennent régulièrement sur les requêtes logicielles : sites officiels, plateformes d'avis, comparatifs et médias spécialisés, forums et communautés, documentation technique, analystes. Leur poids dépend de la catégorie, du moteur et du type de requête. Un éditeur les traite comme des surfaces à occuper, pas comme des garanties.
| Type de source | Force | Limite | Action SaaS |
|---|---|---|---|
| Site officiel (produit, tarifs, doc, cas clients) | Vous en avez le contrôle | Perçu comme partial | Rendre les faits clairs et extractibles |
| Plateformes d'avis (G2, Capterra, GetApp, TrustRadius) | Volume, comparabilité, notes | Biais de sélection, faux avis, données vieillissantes | Fiches complètes, avis réels et récents |
| Comparatifs et médias spécialisés | Autorité éditoriale, critères explicites | Indépendance variable, liens affiliés | Y figurer, avec un dossier solide |
| Forums et communautés (Reddit, Hacker News) | Expérience réelle, langage des acheteurs | Bruit, anonymat, manipulation possible | Présence à visage découvert, clients satisfaits |
| Documentation et communautés techniques (GitHub, doc API) | Preuve d'intégration et de sérieux | Public restreint | Documentation publique et lisible |
| Analystes et études (Gartner, Forrester, IDC) | Crédibilité forte | Accès et couverture limités | Viser quand la catégorie s'y prête |
Ces sources ne sont pas équivalentes, et leur influence n'est ni fixe ni garantie. La bonne posture est de couvrir les surfaces pertinentes de votre catégorie, puis de mesurer lesquelles réapparaissent dans les réponses qui vous concernent.
ChatGPT utilise-t-il Google ou Bing ?
En bref
En mode recherche, ChatGPT s'appuie sur des résultats de Bing (Microsoft, partenaire d'OpenAI), documenté par OpenAI, puis récupère les pages retenues avec son propre robot. L'architecture peut évoluer et OpenAI construit aussi son propre index de recherche. Un éditeur n'optimise donc pas « pour Bing » : il rend sa présence web globalement accessible et récupérable.
Ce qui est documenté : ChatGPT Search partage des requêtes « dissociées » avec Bing pour obtenir des résultats web, puis le modèle sélectionne et lit des pages (OpenAI, ChatGPT Search). OpenAI exploite aussi son propre robot d'indexation, OAI-SearchBot (documentation des robots).
Attention
Ne transformez pas cette information en règle rigide. Écrire « ChatGPT utilise toujours Bing » ou « ChatGPT n'utilise que son propre index » serait faux ou daté. Les partenaires et infrastructures évoluent ; datez toujours ce genre d'affirmation.
Conséquence pratique : autorisez les robots utiles (OAI-SearchBot pour l'index de recherche, ChatGPT-User pour la récupération déclenchée), servez un contenu lisible sans exécuter de code, et soignez une présence web large plutôt qu'un moteur unique. Le détail technique est traité dans le guide GEO.
Pourquoi ChatGPT recommande souvent les mêmes logiciels
En bref
Parce que les marques très citées bénéficient d'un biais de popularité, soutenu par la recherche : plus une marque est mentionnée, ancienne, documentée et notée, plus elle est « disponible » pour le modèle. Ce n'est pas une preuve de qualité, seulement de disponibilité informationnelle. Distinguer popularité, autorité, pertinence et qualité est essentiel.
Les mécanismes qui alimentent ce biais : répétition du nom, couverture multi-source, ancienneté, cohérence de positionnement, abondance d'avis, catégories établies, qualité de la documentation, internationalisation, et, en miroir, la faiblesse documentaire des nouveaux entrants. Les études sur les LLM comme classeurs identifient explicitement ce biais (arXiv 2401.10545).
| Notion | Ce qu'elle mesure | Ce qu'elle ne prouve pas |
|---|---|---|
| Popularité | Fréquence de mention | La qualité du produit |
| Autorité | Crédibilité de la source | L'adéquation à votre cas |
| Pertinence | Adéquation au besoin exprimé | La supériorité générale |
| Qualité | Valeur réelle du produit | Sa visibilité dans les IA |
Un grand volume de mentions n'augmente pas la qualité d'un produit : il augmente sa disponibilité pour le modèle.
À noter
Bonne nouvelle pour un entrant : le biais de popularité se combat par la cohérence et la preuve. Multiplier les traces exactes dans les sources de référence réduit l'écart de disponibilité avec les acteurs installés.
La qualité du logiciel influence-t-elle directement ChatGPT ?
En bref
Pas directement de manière observable. ChatGPT ne teste généralement pas lui-même les logiciels : il s'appuie sur des informations disponibles (avis, documentation, comparatifs, témoignages, presse, données publiques, critères fournis). Il recommande donc une qualité perçue et documentée, pas une qualité mesurée en interne.
Quatre notions à ne pas confondre : la qualité réelle (la valeur du produit), la qualité perçue (ce que les utilisateurs en disent), la qualité documentée (ce qui est écrit et vérifiable), et la disponibilité des preuves (ce que le modèle peut effectivement lire). ChatGPT n'a accès qu'aux trois dernières.
ChatGPT ne recommande pas nécessairement le meilleur logiciel absolu ; il recommande les options qu'il peut raisonnablement relier au besoin à partir des informations dont il dispose.
L'implication est directe : un excellent produit mal documenté part avec un handicap. Transformer la qualité réelle en qualité documentée (chiffres, cas clients datés, méthodologie, limites assumées) est l'un des rares leviers qui agit à la fois sur les acheteurs et sur les moteurs. Les causes concrètes de ce handicap, et comment les lever, sont détaillées dans pourquoi votre SaaS est invisible dans les réponses des IA.
Pourquoi les réponses changent d'une fois à l'autre
En bref
La variabilité ne vient pas d'un seul endroit. Elle apparaît à cinq niveaux : l'interprétation du besoin, la recherche, la récupération des pages, leur classement, et la génération probabiliste du texte. S'y ajoutent la formulation du prompt, le mode, la date, la fraîcheur des sources, la langue et la personnalisation.
| Source de variation | Exemple | Comment la contrôler |
|---|---|---|
| Interprétation | « CRM » vs « CRM PME FR » | Figer des prompts précis |
| Recherche | Requête reformulée différemment | Répéter, comparer les sources |
| Récupération | Pages disponibles ce jour-là | Dater chaque relevé |
| Classement | Ordre des pages retenues | Noter le rang, pas seulement la présence |
| Génération | Échantillonnage du texte | Multiplier les répétitions |
| Personnalisation | Historique du compte | Sessions vierges quand c'est possible |
| Langue / région | FR vs EN | Mesurer dans la langue cible |
La conséquence méthodologique est simple : la variabilité n'est pas un défaut à ignorer, c'est une propriété à échantillonner. On ne conclut pas sur une réponse ; on estime une fréquence sur plusieurs.
Une capture d'écran suffit-elle pour mesurer une recommandation ?
En bref
Non. Une capture d'écran unique est une observation, pas une mesure fiable. Elle ne dit pas si vous êtes cité une fois sur deux ou une fois sur dix, ni pourquoi. Pour mesurer, il faut répéter le même prompt en sessions distinctes, varier les formulations et les intentions, dater, noter le mode et les sources, et archiver les réponses.
La méthode minimale
- Même prompt, figé à l'avance.
- Sessions distinctes, sans personnalisation quand c'est possible.
- Plusieurs répétitions par prompt.
- Plusieurs formulations et plusieurs intentions.
- Date, mode (avec ou sans recherche) et sources enregistrés.
- Réponses archivées, pour rendre la mesure vérifiable.
Attention
Une session « vierge » n'est pas toujours parfaitement réalisable : selon l'outil et le compte, une part de personnalisation peut subsister. Mesurez au mieux, et documentez les conditions plutôt que de prétendre les avoir neutralisées.
Exemple complet de protocole de mesure (illustratif)
En bref
Voici un protocole complet, entièrement fictif, pour rendre la méthode concrète. Catégorie CRM, 25 prompts couvrant 6 intentions, 5 répétitions, avec et sans recherche quand c'est possible : environ 250 réponses, 6 marques suivies. On en tire une part de voix et une stabilité par marque. Ce n'est pas une étude Evocia.
Attention
Exemple illustratif. Chiffres et marques inventés pour la démonstration. Aucune donnée réelle.
Intentions couvertes : découverte, comparaison, cas d'usage, alternative, achat, migration. Cadre : 25 prompts, environ 2 modes, 5 répétitions, soit à peu près 250 réponses.
| Marque (fictive) | Taux de mention | Part de voix | Stabilité |
|---|---|---|---|
| Marque A | 58 % | 27 % | 80 % |
| Marque B | 44 % | 20 % | 64 % |
| Marque C | 31 % | 14 % | 48 % |
| Votre SaaS | 12 % | 6 % | 20 % |
Données fictives, à titre d'illustration.
Interprétation et décisions
Lecture : une stabilité de 20 % signifie que votre SaaS n'apparaît que dans un cinquième des répétitions, donc une présence fragile, dépendante du tirage. La part de voix (6 %) situe l'écart avec les leaders. Décisions : identifier les intentions et les modes où vous êtes absent, puis les sources qui portent les marques A et B sur ces requêtes, et y exister. Limite : sur 250 réponses, un écart de quelques points n'est pas significatif ; c'est la tendance qui compte.
Quels facteurs augmentent la probabilité d'être recommandé ?
En bref
Aucun facteur ne garantit une recommandation. Certains sont soutenus par la recherche ou documentés (adéquation claire à une catégorie, présence dans les sources récupérées, contenu extractible), d'autres sont observés ou expérimentaux. Le tableau classe les leviers par niveau de preuve, pour investir dans cet ordre plutôt qu'au hasard.
| Facteur | Niveau de preuve | Priorité |
|---|---|---|
| Adéquation claire produit / catégorie / cas d'usage | Fortement probable | Haute |
| Présence dans les sources que le moteur récupère | Soutenu par la recherche | Haute |
| Contenu extractible (réponses directes, chiffres, sources) | Documenté (GEO, Aggarwal 2024) | Haute |
| Cohérence des informations entre sources | Fortement probable | Haute |
| Crawlabilité (HTML lisible, robots autorisés) | Documenté (condition) | Haute |
| Avis clients crédibles et récents | Observé | Moyenne |
| Pages comparatives honnêtes | Fortement probable | Moyenne |
| Cas clients détaillés et chiffrés | Observé | Moyenne |
| Intégrations documentées | Observé | Moyenne |
| Mentions éditoriales tierces | Fortement probable | Moyenne |
| Fraîcheur (pages datées, à jour) | Observé | Moyenne |
| Données originales publiées | Fortement probable | Moyenne |
| Données structurées (Schema.org) | Expérimental (pour l'IA) | Basse |
Deux facteurs se démarquent : l'adéquation explicite à une catégorie et un cas d'usage, et l'extractibilité du contenu. Ce sont ceux qui agissent le plus vite et qui, en prime, améliorent aussi votre conversion auprès des humains.
Ce qu'un éditeur ne peut pas contrôler
En bref
Un travail sérieux augmente une probabilité ; il ne pilote pas la réponse. Un éditeur ne contrôle ni le modèle utilisé, ni les sources récupérées, ni la formulation finale, ni le nombre de noms cités, ni la personnalisation, ni la fréquence de crawl, ni les hallucinations, ni les mécanismes internes. Le reconnaître protège de toute promesse trompeuse.
- Le modèle et la version utilisés par l'utilisateur.
- Les pages effectivement récupérées ce jour-là.
- La formulation finale et le nombre de logiciels cités.
- Les critères implicites déduits du prompt.
- La personnalisation et l'historique du compte.
- Le poids exact de chaque source.
- La fréquence de crawl et la date de mise à jour.
- Les hallucinations et attributions incorrectes.
- Les mécanismes internes propriétaires.
Attention
Toute offre qui « garantit » une recommandation, une citation ou un délai ignore cette liste. Le seul engagement honnête porte sur la progression d'une fréquence mesurée, au même protocole, avant et après le travail.
Peut-on payer pour être recommandé ?
En bref
En 2026, OpenAI a commencé à tester des espaces publicitaires dans ChatGPT (aux États-Unis, clairement étiquetés « Sponsorisé »), distincts des recommandations organiques. Pour les logiciels B2B, rien n'indique aujourd'hui de placement payant garantissant une recommandation. N'extrapolez pas le fonctionnement du shopping de produits physiques au SaaS.
Il faut distinguer plusieurs choses : la publicité (espaces étiquetés « Sponsorisé »), les recommandations organiques (produits ou solutions remontés pour leur pertinence, via le robot de recherche d'OpenAI), l'affiliation, les partenariats de données. OpenAI présente ses recommandations organiques comme distinctes des placements payants.
Attention
Deux prudences. D'abord, l'essentiel de la communication publique porte sur le shopping de produits physiques ; l'extrapoler aux recommandations de SaaS B2B serait spéculatif. Ensuite, un partenariat ou une présence publicitaire ne garantit pas une recommandation organique. Datez ces informations : ce domaine évolue vite.
Existence d'un placement payant garantissant une recommandation de SaaS B2B dans ChatGPT : non démontré à ce jour. Les espaces publicitaires testés sont étiquetés et distincts des recommandations organiques.
Les recommandations de ChatGPT sont-elles fiables ?
En bref
Utiles pour dégrossir, mais à vérifier. Les recommandations de ChatGPT peuvent contenir des informations obsolètes, des hallucinations, des critères incomplets ou un biais de popularité, car le modèle ne teste pas les produits lui-même. Traitez-les comme un point de départ, jamais comme une décision d'achat, et demandez systématiquement les limites et les alternatives.
Checklist avant de choisir un logiciel recommandé
- Tarif actuel et conditions contractuelles.
- Fonctionnalités et limites réelles.
- Intégrations avec votre pile existante.
- Sécurité, conformité, hébergement.
- Support et niveaux d'accompagnement.
- Avis récents, au-delà de la note globale.
- Démonstration ou essai, et références vérifiables.
Un réflexe utile : demandez à l'IA elle-même « quelles sont les limites de ces solutions et quelles alternatives pour mon cas ? ». Vous obtiendrez souvent une image plus nuancée que la première liste.
Les erreurs d'analyse les plus fréquentes
En bref
La plupart des conclusions fausses viennent de raccourcis : croire qu'une réponse prouve une position, confondre mention et citation, supposer que tout passe par le web, ou attribuer la réponse à une seule source. Les repérer évite de piloter à l'aveugle et de tirer un plan d'action d'un simple écran.
| Erreur | Pourquoi c'est faux |
|---|---|
| Une réponse unique prouve une position | Une réponse est un tirage, pas une fréquence |
| Confondre mention et citation | Être nommé n'est pas être cité avec un lien |
| Confondre recommandation et simple apparition | Apparaître n'est pas être conseillé |
| Supposer que toutes les réponses utilisent le web | Beaucoup viennent des connaissances du modèle |
| Croire qu'une citation explique toute la réponse | Une source citée ne couvre pas tout le raisonnement |
| Attribuer la réponse à une seule source | Le résultat combine plusieurs signaux |
| Confondre popularité et qualité | La popularité mesure la disponibilité, pas la valeur |
| Ignorer le contexte du prompt | Les critères donnés changent la sélection |
| Comparer des sessions différentes sans protocole | Sans protocole constant, rien n'est comparable |
| Mesurer une seule requête | Un panel représente la catégorie, pas un prompt |
| Oublier la langue | Les réponses FR et EN diffèrent |
| Croire qu'un changement de site agit aussitôt | Il faut découverte, indexation et sélection |
| Croire que llms.txt garantit une recommandation | Aucune preuve d'effet sur les citations grand public |
| Promettre un délai ou une présence garantis | Les réponses sont probabilistes |
On ne tire pas un plan d'action d'une capture d'écran : on le tire d'une fréquence.
Ce que l'on sait réellement en 2026
En bref
Voici l'état des preuves, sans complaisance. Ce qui est solide : ChatGPT peut rechercher le web, le contexte utilisateur pèse, les réponses varient, le biais de popularité existe. Ce qui est faux : toutes les réponses ne passent pas par le web, aucun backlink ni llms.txt ne garantit une recommandation, et personne ne peut la garantir.
| Affirmation | Niveau de preuve | Conclusion |
|---|---|---|
| ChatGPT peut rechercher le web | Documenté officiellement | Oui |
| ChatGPT Search s'appuie sur des résultats de Bing | Documenté officiellement | Oui (peut évoluer) |
| Toutes les réponses utilisent une recherche web | Faux | Non |
| Le contexte utilisateur influence la réponse | Fort | Oui |
| Les réponses peuvent varier | Fort | Oui |
| Les marques connues profitent d'un biais de popularité | Soutenu par la recherche | Souvent |
| Les plateformes d'avis sont toujours utilisées | Non démontré | Cela dépend |
| Une page comparative peut influencer vite les réponses | Observé, mais variable | Possible |
| Un backlink garantit une recommandation | Faux | Non |
| llms.txt garantit une citation | Faux | Non |
| Une source officielle est toujours préférée | Faux | Non |
| Les citations visibles révèlent tout le raisonnement | Faux | Non |
| On peut garantir une recommandation | Faux | Non |
C'est la section à retenir si vous n'en gardez qu'une. Elle sépare ce sur quoi vous pouvez bâtir de ce qu'il faut traiter comme une hypothèse. Un partenaire sérieux raisonne dans cette colonne « niveau de preuve », pas dans le registre des promesses. Pour situer votre point de départ, un audit des recommandations de votre catégorie le mesure noir sur blanc.
Questions fréquentes
Comment ChatGPT choisit-il les logiciels qu'il recommande ?
Il n'applique pas un algorithme unique. Selon la question, il combine ses connaissances apprises, une recherche web (via des résultats de Bing), parfois une recherche approfondie, et surtout les critères de votre prompt. « Choisir » désigne une chaîne : interpréter, chercher, comparer, rédiger.
ChatGPT recherche-t-il sur Internet avant de recommander un logiciel ?
Parfois, pas toujours. Il déclenche une recherche quand la question appelle une information récente, ou quand vous l'activez. Sinon, il répond à partir de ses connaissances apprises, souvent sans citation. Les deux régimes se combinent souvent et sont difficiles à distinguer de l'extérieur.
ChatGPT utilise-t-il Google ou Bing ?
En mode recherche, il s'appuie sur des résultats de Bing (partenaire d'OpenAI), documenté par OpenAI, puis récupère les pages retenues avec son propre robot. OpenAI construit aussi son index. N'en faites pas une règle figée : l'architecture évolue.
ChatGPT recommande-t-il toujours les mêmes logiciels ?
Souvent les mêmes noms reviennent, à cause du biais de popularité, mais pas systématiquement : la réponse varie selon le prompt, le mode, la date et le tirage. Une marque bien associée à sa catégorie sort presque toujours ; une marque à la marge, une fois sur quelques essais.
Pourquoi ChatGPT recommande-t-il surtout les grandes marques ?
Parce qu'elles sont plus mentionnées, plus anciennes, mieux documentées et plus notées : elles sont plus « disponibles » pour le modèle. Ce biais de popularité est soutenu par la recherche. Il augmente la disponibilité informationnelle d'une marque, pas sa qualité.
Quelles sources ChatGPT utilise-t-il ?
Selon la requête : sites officiels, plateformes d'avis, comparatifs, médias spécialisés, forums, documentation technique, parfois analystes. Aucune famille n'est utilisée systématiquement ; leur fréquence dépend de la catégorie, du moteur et du type de requête. À mesurer, pas à supposer.
Les avis G2 et Capterra influencent-ils ChatGPT ?
Ils peuvent compter : ce sont des sources riches en données comparables et en avis, souvent consultées sur les requêtes logicielles. Mais leur influence n'est ni fixe ni garantie, et une fiche vide ou obsolète vous dessert. Ne comptez pas sur elles seules.
Reddit influence-t-il les recommandations ?
Les discussions de forum reflètent le langage réel des acheteurs et sont accessibles aux modèles. Elles peuvent peser, mais comportent bruit, anonymat et risque de manipulation. La seule approche durable : des clients qui vous citent spontanément, et une présence honnête.
Le site officiel d'un SaaS peut-il être cité ?
Oui, surtout en mode recherche, si vos pages sont lisibles par les machines, factuelles et à jour. Mais un site officiel n'est pas systématiquement préféré : les moteurs recoupent avec des sources tierces jugées plus neutres.
Les recommandations sont-elles personnalisées ?
Elles peuvent l'être selon les paramètres du compte (mémoire, préférences, langue, région), mais toutes ne le sont pas. Ne supposez pas la personnalisation par défaut. C'est aussi pourquoi une mesure sérieuse se fait, autant que possible, en sessions vierges.
Deux utilisateurs obtiennent-ils les mêmes résultats ?
Pas nécessairement. La génération est probabiliste, la recherche peut varier, et l'historique d'un compte peut teinter les résultats. Deux utilisateurs, ou le même à deux moments, peuvent recevoir des noms différents. D'où la mesure par répétition.
Comment faire recommander son logiciel ?
En rendant l'adéquation à une catégorie et à des cas d'usage explicite, en publiant un contenu factuel et extractible, en étant présent et exact dans les sources tierces (avis, comparatifs, presse), et en corrigeant les incohérences. Puis en mesurant, jamais en supposant.
Les backlinks influencent-ils les recommandations ?
Indirectement : ils aident l'autorité et l'indexation des pages que les moteurs récupèrent. Mais un backlink ne garantit aucune recommandation. Ce qui compte le plus, c'est la page tierce qui vous cite et que l'IA peut reprendre.
Les données structurées sont-elles utiles ?
Elles aident les machines à comprendre vos pages et restent une bonne pratique. Leur effet direct sur les recommandations génératives n'est pas démontré : balisez fidèlement, sans en attendre une citation. Facteur expérimental, pas levier garanti.
llms.txt est-il utile ?
C'est une proposition émergente, non standardisée, adoptée surtout par des sites de documentation. Aucune preuve robuste ne montre qu'il augmente les recommandations dans ChatGPT. Le publier coûte peu ; en dépendre serait une erreur.
Combien de temps faut-il pour apparaître ?
Aucun délai universel. Par la recherche en direct, quelques semaines si un comparatif ou une fiche vous intègre rapidement. Par les connaissances du modèle, plusieurs mois, au rythme des entraînements. Il faut d'abord être découvert, indexé, puis sélectionné.
Combien de fois faut-il répéter un test ?
Cinq répétitions par prompt et par mode au minimum ; en dessous, le bruit domine. Multipliez aussi les formulations et les intentions. Ce sont les fréquences agrégées, pas un essai isolé, qui font preuve.
Comment mesurer une fréquence de recommandation ?
Figez un panel de prompts, répétez-les en sessions distinctes, archivez et datez les réponses, puis calculez taux de mention, taux de recommandation, part de voix et stabilité. Fixez vos seuils avant l'étude, et comparez toujours au même protocole.
Peut-on payer pour apparaître ?
OpenAI teste en 2026 des espaces publicitaires étiquetés « Sponsorisé », distincts des recommandations organiques, surtout autour de produits physiques. Rien n'indique aujourd'hui un placement payant garantissant une recommandation de SaaS B2B. À suivre, sans extrapoler.
Peut-on garantir une recommandation ?
Non, et méfiez-vous de qui le promet. Les réponses sont probabilistes et dépendent de facteurs hors de votre contrôle. Le seul engagement honnête porte sur la progression d'une fréquence mesurée, au même protocole, avant et après.
ChatGPT recommande-t-il réellement les meilleurs logiciels ?
Pas nécessairement. Il ne teste pas les produits : il recommande ceux qu'il peut relier au besoin à partir des informations disponibles. Il reflète une qualité perçue et documentée, pas une qualité mesurée. À vérifier toujours.
Comment vérifier une recommandation ?
Contrôlez le tarif actuel, les fonctionnalités et limites, les intégrations, la sécurité et la conformité, le support, les avis récents, puis demandez une démonstration. Demandez aussi à l'IA les limites et les alternatives : la réponse gagne en nuance.
Quelle différence entre une mention et une citation ?
Une mention nomme votre marque dans le texte. Une citation ajoute un lien vers une source. On peut être mentionné sans être cité (réponse issue des connaissances du modèle), ou cité via une page tierce sans que votre site soit la source.
Une mise à jour du site peut-elle modifier rapidement les réponses ?
Parfois, mais pas immédiatement ni de façon garantie. Une nouvelle page doit d'abord être découverte, indexée, puis sélectionnée au moment d'une réponse. Par la recherche en direct, l'effet peut apparaître en semaines ; par les connaissances du modèle, en mois.
Sources
- OpenAI, ChatGPT Search (centre d'aide officiel)
- OpenAI, « Introducing ChatGPT search » (octobre 2024)
- OpenAI, « Introducing deep research » (février 2025)
- OpenAI, documentation des robots (GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User)
- Hou et al., « Large Language Models are Zero-Shot Rankers for Recommender Systems » (arXiv 2305.08845)
- « Understanding Biases in ChatGPT-based Recommender Systems » (arXiv 2401.10545)
- Aggarwal et al., « GEO: Generative Engine Optimization », KDD 2024 (arXiv 2311.09735)
- G2, The Answer Economy (communiqué officiel, avril 2026)
- G2, page corporate de l'étude
Transparence et méthode
Auteur
Loan Feuillerat · Fondateur d'Evocia
Loan Feuillerat dirige Evocia, cabinet français spécialisé dans la mesure et l'amélioration de la visibilité des éditeurs de SaaS B2B dans les réponses des IA. Cet article reflète la méthode appliquée dans les diagnostics du cabinet.
Comment cet article a été réalisé
- Recherche documentaire à partir de sources primaires : documentation officielle d'OpenAI (ChatGPT Search, Deep Research, robots), recherche académique sur les LLM comme systèmes de recommandation (biais de popularité et de position), et données de marché (G2).
- Distinction systématique entre ce qui est documenté officiellement, soutenu par la recherche, observé, ou inconnu publiquement.
- Méthode de mesure décrite : le protocole appliqué par Evocia (prompts figés, répétitions en sessions distinctes, réponses archivées et datées).
- Prudence assumée : aucun mécanisme interne non public n'est présenté comme un fait ; les affirmations dépendant de la version, du mode ou du compte sont signalées.
- Limites : le fonctionnement interne de ChatGPT n'est pas entièrement public et évolue vite. Les données propriétaires de l'Observatoire Evocia seront ajoutées à mesure de leur production, aux emplacements marqués.
- Validation humaine : contenu rédigé et vérifié par l'équipe d'Evocia, mis à jour au fil des évolutions de ChatGPT.
Historique des mises à jour
- 9 juin 2026Publication initiale : les deux mécanismes de recommandation (connaissances du modèle et recherche en direct).
- 26 juillet 2026Refonte en analyse de référence : scénarios de recommandation, chaîne de sélection, ChatGPT Search et Deep Research, biais de popularité sourcé, sources qui influencent, méthode et formules de mesure, protocole illustratif, FAQ étendue (24 questions) et sources primaires.
Comment mesurer la fréquence de recommandation
En bref
On ne mesure pas une position, mais des fréquences. Les indicateurs utiles : taux de mention, taux de recommandation, taux de citation, part de voix, rang moyen, stabilité. Chacun se calcule simplement, à condition de fixer les seuils avant l'étude et de comparer toujours au même protocole.
Fixez les seuils avant de collecter (par exemple : « présent » = cité dans au moins 60 % des répétitions d'un prompt). Sans seuil défini à l'avance, on ajuste la règle aux résultats, ce qui ruine la comparaison. La méthode détaillée est dans mesurer sa visibilité dans les IA.
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