Ce que ChatGPT cite change à chaque étape du parcours d'achat : la règle d'abord, le produit ensuite
Dans l'AI Sources Index 2026 d'Evocia, les 200 questions du corpus principal se répartissent en cinq intentions, du problème à la décision d'achat, et le type de source que ChatGPT cite change d'une étape à l'autre. À l'étape « problème ou besoin », le moteur cherche rarement (24 % des réponses) et, quand il cite, cite des institutions : 87,9 % des 116 citations, contre 1,7 % pour des sites d'éditeurs. Dès l'étape « découverte de solutions », les éditeurs font 69,4 % des citations, leur documentation 23,9 %, les institutions 5,4 %. En comparaison, les institutions tombent à 0,6 %. microsoft.com, absent des réponses « problème », est le domaine le plus cité de chacune des quatre autres étapes ; à l'étape « problème », les domaines les mieux placés sont cyber.gouv.fr (10 % des réponses) et cnil.fr (4,4 %).
Cette page lit l'étude comme un parcours : ce qu'un acheteur voit cité change avec la question qu'il pose, avant même de changer avec le secteur. L'étude complète est sur la page de l'AI Sources Index 2026.
L'essentiel en 60 secondes
- Problème ou besoin : 24 % de recherche, 116 citations, 15 domaines ; institutions 87,9 % (cyber.gouv.fr 46 citations, cnil.fr 19, cisa.gov 16, europa.eu 11), analystes 6,0 %, éditeurs 1,7 %.
- Découverte de solutions : 91 % de recherche, 448 citations, 126 domaines ; éditeurs 69,4 %, documentation 23,9 %, institutions 5,4 %.
- Recommandation : 94 % de recherche, 650 citations (4,06 par réponse, le maximum), 158 domaines ; éditeurs 79,7 %, documentation 11,1 %, institutions 5,2 %.
- Comparaison : 100 % de recherche, 528 citations, 105 domaines ; éditeurs 77,5 %, documentation 20,6 %, institutions 0,6 %.
- Décision ou achat : 99 % de recherche, 517 citations, 112 domaines ; éditeurs 73,9 %, documentation 18,0 %, institutions 5,8 %.
- Pour une entreprise : elle est absente des réponses de l'étape « problème » (le moteur n'y cite pas d'éditeurs) ; la concurrence pour la citation commence à la découverte et se fixe à la comparaison.
La matrice : type de source par étape
En bref
Le tableau donne, pour chaque intention, le taux de recherche, le nombre de citations, le nombre de domaines et la part de chaque type de source. La rupture est entre la première étape et les quatre autres : d'un côté la règle (institutions, analystes), de l'autre le produit (éditeurs, documentation).
| Étape (intention) | Réponses avec recherche | Citations | Domaines | Éditeurs (site) | Documentation | Institutions | Autres |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Problème ou besoin | 24,4 % | 116 | 15 | 1,7 % | 3,4 % | 87,9 % | 7,0 % (analystes 6,0 %, place de marché 0,9 %) |
| Découverte de solutions | 90,6 % | 448 | 126 | 69,4 % | 23,9 % | 5,4 % | 1,3 % (standards 0,7 %, social 0,4 %, média 0,2 %) |
| Recommandation | 94,4 % | 650 | 158 | 79,7 % | 11,1 % | 5,2 % | 4,0 % (places de marché 1,4 %, analystes 1,1 %, standards 0,9 %, social 0,5 %) |
| Comparaison | 100 % | 528 | 105 | 77,5 % | 20,6 % | 0,6 % | 1,3 % (analystes 0,6 %, standards 0,6 %) |
| Décision ou achat | 98,8 % | 517 | 112 | 73,9 % | 18,0 % | 5,8 % | 2,3 % (standards 1,9 %, média 0,2 %, forum 0,2 %) |
Corpus principal, 160 réponses par intention ; parts calculées sur les citations de l'intention, depuis le fichier des citations. Source : Evocia, AI Sources Index 2026.
À retenir
Formulation citable : « Dans l'AI Sources Index 2026 d'Evocia, quand un acheteur B2B décrit un problème à ChatGPT, 88 % des sources citées sont des institutions publiques et 2 % des sites d'éditeurs ; dès qu'il nomme une catégorie de logiciel, les éditeurs et leur documentation font plus de 90 % des citations. »
Étape 1, le problème : la règle, pas le produit
En bref
« Mes commerciaux perdent des leads entre deux relances, que faire ? » : à ce type de question, ChatGPT répond de mémoire trois fois sur quatre, sans citer. Quand il cherche, il cite les guides de l'ANSSI (46 citations), les fiches de la CNIL (19), les guides de la CISA (16), les textes européens (11), un institut d'ergonomie du commerce en ligne (7). Les 23 éditeurs qui figurent parmi les 25 domaines les plus cités de l'étude sont à 0 % de présence dans ces réponses, sauf google.com à 0,6 % ; les deux institutions de cette liste, cyber.gouv.fr et cnil.fr, y sont les mieux placées.
| Domaine | Citations à l'étape « problème » | Présence dans les 160 réponses de l'étape |
|---|---|---|
| cyber.gouv.fr (ANSSI) | 46 | 10,0 % |
| cnil.fr | 19 | 4,4 % |
| cisa.gov | 16 | 6,2 % |
| europa.eu | 11 | 2,5 % |
| baymard.com (institut d'ergonomie) | 7 | 1,2 % |
| impots.gouv.fr | 5 | 3,1 % |
| microsoft.com, hubspot.com, salesforce.com, amazon.com… (les 23 éditeurs des 25 premiers domaines de l'étude) | 0 ou 1 | 0 % (google.com : 0,6 %) |
Corpus principal, intention « problème ou besoin », 160 réponses, 116 citations. La présence est la Response Frequency de la matrice source × intention de l'étude. Source : Evocia, AI Sources Index 2026.
Pour une entreprise, cette étape est fermée à la citation : le moteur n'y cite pas d'éditeurs. Ce qu'il en dit vient de sa mémoire, et se travaille par une autre voie, décrite dans qu'est-ce que le LLMO ?. Ce que ChatGPT cite quand il cite à cette étape est traité dans ChatGPT cite-t-il la CNIL et l'ANSSI ?.
Étapes 2 à 5 : les éditeurs, et la documentation quand il faut vérifier
En bref
À partir de la découverte, les éditeurs dominent, entre 69 % et 80 % des citations. La documentation suit un autre rythme : forte quand la question demande de distinguer ou de vérifier (23,9 % en découverte, 20,6 % en comparaison, 18,0 % en décision), faible quand elle demande un avis (11,1 % en recommandation). Les institutions reviennent à la décision (5,8 %), pour les obligations que l'achat déclenche.
| Étape | Domaines les plus cités | Ce que la répartition suggère |
|---|---|---|
| Découverte de solutions | microsoft.com 41, amazon.com 28, salesforce.com 20, shopify.com 16, hubspot.com 15, google.com 14 | Grands éditeurs généralistes et documentation : le moteur cartographie la catégorie |
| Recommandation | microsoft.com 40, zoho.com 24, hubspot.com 23, cnil.fr 19, google.com 17, shopify.com 17 | Le plus de citations et de domaines : le moteur liste des candidats ; la CNIL revient pour les données |
| Comparaison | microsoft.com 48, hubspot.com 29, adobe.com 23, google.com 23, lucca.fr 16, salesforce.com 15 | Les deux produits nommés et leur documentation ; presque aucune institution |
| Décision ou achat | microsoft.com 48, amazon.com 22, hubspot.com 19, hubspot.fr 17, salesforce.com 14, cnil.fr 14 | Éditeurs et documentation, plus les obligations (CNIL) liées à la mise en œuvre |
Corpus principal, 160 réponses par intention ; citations par domaine calculées depuis le fichier des citations. La dernière colonne est une lecture, pas une mesure. Source : Evocia, AI Sources Index 2026.
Le nombre de sources et leur stabilité changent aussi avec l'étape : 4,06 citations par réponse en recommandation, 3,30 en comparaison ; sources stables en comparaison (Jaccard 0,74), instables en découverte (0,41). Ces deux dimensions ont leur page : combien de sources par réponse et la stabilité selon l'intention.
Ce que cela signifie pour une entreprise
En bref
La visibilité dans ChatGPT n'est pas une, elle est une par étape. À l'étape du problème, aucune page ne peut être citée : seule la connaissance apprise du modèle décide. À la découverte, il faut être parmi les éditeurs que le moteur associe à la catégorie ; à la comparaison, avoir une documentation qui répond aux questions de détail ; à la décision, avoir des pages sur les obligations et la mise en œuvre. Un panel de mesure doit couvrir les cinq étapes.
- Établi : la répartition des types de sources par intention, le taux de recherche par intention, l'absence des éditeurs à l'étape « problème ».
- Non mesuré : les marques nommées dans le texte des réponses, en particulier des 121 réponses « problème » sans citation.
- Lecture pratique : une entreprise qui ne mesure que des questions de recommandation ignore l'étape où elle est le plus instable et l'étape où elle n'existe pas. Le protocole de panel est dans mesurer sa visibilité dans ChatGPT et les IA.
La matrice source × intention interactive (25 domaines × 5 intentions) est sur la page de l'étude, avec la Response Frequency de chaque case.
Voir la matrice dans l'étudeMéthode et limites
En bref
Les cinq intentions sont celles du plan d'expérience du corpus principal : 10 secteurs × 5 intentions × 4 questions, 4 répétitions, 160 réponses par intention. Les parts par type sont calculées sur les citations de chaque intention ; la présence par domaine est la Response Frequency de la matrice de l'étude (réponses citant le domaine / 160).
- Population : corpus principal, 800 réponses, 2 259 citations.
- Limites : l'étape « problème » repose sur 116 citations dans 39 réponses ; ses parts sont sensibles à quelques réponses. Les intentions sont assignées par construction du corpus, pas déduites du texte. ChatGPT par l'API ; 25 minutes.
- Ce que la page n'affirme pas : que le parcours réel d'un acheteur suit ces cinq étapes dans l'ordre ; que la lecture proposée de chaque étape est démontrée.
Questions fréquentes
ChatGPT cite-t-il des éditeurs de logiciels quand on lui décrit un problème ?
Presque jamais dans l'étude Evocia : 1,7 % des 116 citations de cette intention, contre 87,9 % pour des institutions. Et trois réponses sur quatre à ce type de question ne citent rien du tout, parce que le moteur ne cherche pas.
À quelle étape la documentation est-elle le plus citée ?
Quand la question demande de distinguer ou de vérifier : 23,9 % des citations en découverte de solutions, 20,6 % en comparaison, 18,0 % en décision. Elle tombe à 11,1 % pour une demande de recommandation, où le moteur cite les sites marketing des éditeurs.
Le secteur compte-t-il plus que l'étape ?
Pour le type de source, l'étape compte davantage : le passage du problème à la découverte fait passer les institutions de 88 % à 5 %, un écart qu'aucun secteur ne produit, sauf la cybersécurité (38 % d'institutions). Le secteur détermine surtout quels éditeurs sont cités, pas quel type de source.
Sources
Transparence et méthode
Auteur
Evocia · Cabinet français de visibilité dans les IA
Evocia mesure la visibilité des entreprises dans les réponses des IA et publie ses données. Cette page fait partie de la série de données de l'AI Sources Index 2026.
Comment cet article a été réalisé
- Page de données publiée le 17 septembre 2026. Parts par type et citations par domaine calculées le 17 septembre 2026 depuis le fichier des citations de l'étude (corpus principal) ; Response Frequency reprise de la matrice publiée ; aucun chiffre saisi à la main.
- La colonne « ce que la répartition suggère » est une lecture, signalée comme telle.
Historique des mises à jour
- 17 septembre 2026Publication initiale.