Ce qui s’est passé

Le 26 juin 2026, Semrush, désormais filiale d’Adobe, a publié la version élargie de son AI Visibility Index 2026. Cette étude phare analyse plus de 126 millions de prompts réels de recherche IA, saisis aux États-Unis entre janvier et avril 2026. Le changement d’échelle est considérable : une version antérieure de l’index portait sur environ 2 500 prompts. Le nouveau jeu de données offre ainsi l’une des vues les plus complètes à ce jour sur la façon dont les marques sont mentionnées, citées et mises en avant par les outils de découverte fondés sur l’IA.

L’étude couvre 22 secteurs et quatre plateformes IA : ChatGPT, Gemini, Google AI Mode et Google AI Overviews. Elle vise à montrer comment la découverte par l’IA redessine la visibilité des marques. Son message central : pour être trouvée dans la recherche IA, une marque doit désormais se battre sur deux fronts distincts. D’un côté, gagner assez d’autorité pour être mentionnée dans une réponse. De l’autre, produire un contenu crédible et structuré que les plateformes IA citeront comme source. Ce n’est pas la même chose, et les données montrent que les deux divergent souvent.

Semrush met aussi en avant un problème de mesure pour justifier l’index. Selon l’étude, près de la moitié (45 %) des responsables marketing reconnaissent ne pas pouvoir mesurer avec précision la visibilité de leur marque dans les réponses générées par l’IA. L’index se présente comme la réponse à cet angle mort. Le rapport complet, disponible sur le site de l’AI Visibility Index, comprend des benchmarks par plateforme et par secteur, des études de cas de marques et des recommandations pour bâtir une stratégie de visibilité IA.

Pourquoi c’est important pour les praticiens

Pour les équipes competitive intelligence et marque, l’intérêt de l’index n’est pas l’outil marketing. C’est la lecture structurée qu’il donne de la répartition réelle de la visibilité dans « l’économie de la réponse ». Les résultats ont un impact direct sur le positionnement de marque lorsque la découverte passe par une réponse générée et non plus par une liste de liens classés.

1. Mentions et citations sont deux batailles distinctes. L’étude sépare nettement les deux. Les mentions indiquent à quelle fréquence une entreprise apparaît dans une réponse. Les citations indiquent quels domaines et quelles pages la plateforme a utilisés comme sources. Sur Gemini, le recoupement entre marques mentionnées et domaines cités peut tomber à 30 %. Une marque peut donc être nommée dans les réponses pendant qu’un tiers est crédité comme source. Les équipes qui cherchent seulement à être mentionnées risquent de laisser le signal d’autorité à leurs concurrents et aux éditeurs.

2. Les plateformes se comportent très différemment. Les pratiques de citation varient fortement d’un moteur à l’autre. ChatGPT cite en moyenne 15 sources par réponse et s’appuie sur des plateformes communautaires et de référence comme Reddit et Wikipédia. Gemini cite environ 3 sources, tirées d’un vivier plus restreint qui inclut Wikipédia, Reddit et YouTube. Une stratégie de visibilité pensée pour une plateforme ne fonctionnera pas forcément sur une autre. Le benchmark concurrentiel sur plusieurs moteurs devient donc indispensable.

3. La visibilité est concentrée. Les données montrent une forte concentration par catégorie. Dans la catégorie Médias et actualités, les trois marques les plus visibles captent 82,9 % de la visibilité totale. En électronique grand public, le top 3 en détient 76,9 %. Pour les challengers, c’est un signal d’alerte : la découverte par l’IA semble favoriser les acteurs établis et les sources à forte autorité, ce qui rend plus difficile l’entrée dans les réponses.

Un autre chiffre renforce l’argument opérationnel. Les organisations qui intègrent pleinement SEO et visibilité IA déclarent un taux de réussite de 81 % pour augmenter le trafic ou les leads issus des plateformes IA. Ce taux tombe à 36 % chez celles qui gèrent les deux en silos.

Points clés

Date de publication : 26 juin 2026
Jeu de données : plus de 126 millions de prompts réels de recherche IA aux États-Unis
Période : janvier à avril 2026
Périmètre : 22 secteurs sur quatre plateformes : ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overviews
Changement d’échelle : élargi à partir d’une analyse antérieure d’environ 2 500 prompts
Problème de mesure : 45 % des responsables marketing disent ne pas pouvoir mesurer avec précision leur visibilité dans les réponses IA
Effet de l’intégration : 81 % de réussite quand SEO et visibilité IA sont intégrés, contre 36 % en silos
Volume de citations : ChatGPT, environ 15 sources par réponse ; Gemini, environ 3 sources par réponse
Recoupement mentions/citations : jusqu’à 30 % seulement sur Gemini
Concentration : le top 3 détient 82,9 % de la visibilité en Médias et actualités, 76,9 % en électronique grand public
Maison mère : Adobe

Implications pour le marché

L’index conforte le repositionnement de Semrush autour de la visibilité dans la recherche IA. L’éditeur martèle ce thème depuis le début de 2026 : changement d’image, connecteurs MCP et acquisitions de briques complémentaires. Publier l’un des plus grands jeux de données sur la présence des marques dans les réponses IA est une opération de crédibilité. Semrush s’y pose en référence sur un problème de mesure que, selon ses propres chiffres, la plupart des responsables marketing ne savent pas encore résoudre. En tant que filiale d’Adobe, Semrush construit aussi le socle analytique qui alimentera à terme la suite marketing entreprise d’Adobe Experience Cloud.

Pour les équipes CI, l’enseignement stratégique est clair : la visibilité IA devient un terrain concurrentiel à part entière. Ses mécanismes diffèrent de ceux du classement dans les moteurs de recherche classiques, et ses gagnants aussi. Suivre la présence d’une marque et de ses concurrents dans les moteurs IA est désormais une donnée légitime pour l’analyse concurrentielle. Et comme les plateformes divergent, une veille limitée à un seul moteur passera à côté de l’essentiel. Les équipes qui choisissent un fournisseur pour cette veille peuvent consulter le comparatif Similarweb vs. Semrush : les deux éditeurs se disputent la catégorie des données de visibilité, chacun avec un point de départ différent.

Le signal de fond : l’économie de la réponse concentre l’attention sur un nombre réduit de sources à forte autorité. Et c’est dans l’écart entre être mentionné et être cité que l’avantage concurrentiel se gagne ou se perd. Les marques qui traitent la visibilité IA comme un prolongement du SEO, intégré et non cloisonné, semblent nettement plus à même de convertir cette visibilité en trafic et en leads. Pour les praticiens, l’index offre une carte utile d’un terrain qui évolue vite. Réserve habituelle : une étude publiée par un éditeur se lit de préférence à côté de benchmarks indépendants avant de fonder une stratégie sur un seul chiffre.

Ressources associées

Alternatives CI à Semrush : comparer les fonctions de competitive intelligence de Semrush à celles des plateformes CI dédiées
Positionnement de marque : comment les marques prennent et défendent leur position dans la découverte par l’IA
Similarweb vs. Semrush : comment les deux plateformes se comparent sur la visibilité et les données concurrentielles
Benchmark concurrentiel : comparer les mentions et citations de marque sur les canaux de découverte IA