Une marque de mode qui décide de travailler sa visibilité dans les assistants se pose presque toujours la question dans ce sens : que faut-il publier pour être cité par l'IA. La formulation contient déjà l'erreur. Il n'y a pas une IA, il y a des moteurs qui construisent leurs réponses à partir de corpus différents, et l'écart entre eux n'est pas une nuance de réglage.
Nous le savions par des relevés publiés ailleurs, à l'échelle des domaines les plus cités toutes requêtes confondues. Ce qui manquait, c'était la mesure au niveau où une marque travaille vraiment : une question précise, un jour précis, deux moteurs. Nous l'avons faite sur le prêt-à-porter français.
Le relevé : dix questions d'achat, deux moteurs, 118 sources
Nous avons écrit dix questions en français, du type de celles qu'un acheteur pose réellement. Cinq portent sur un choix entre marques ou entre destinations d'achat : quelle marque de jean pour homme dure longtemps, quelles marques de vêtements éthiques fabriqués en France, où acheter des baskets blanches à moins de 150 euros, quel site pour acheter de la seconde main, quelle marque de chaussures de ville a le meilleur rapport qualité-prix. Deux portent sur des services de niche : les marques de lingerie françaises, la location de vêtements de luxe. Trois portent sur un mécanisme, sans nom de marque : comment choisir sa taille en ligne, comment entretenir un manteau en laine, comment reconnaître un vêtement de bonne qualité.
Ces dix questions ont été posées le 3 septembre 2026 à Perplexity, modèle sonar-pro, entre 6 h 07 et 6 h 09 UTC, puis à ChatGPT, modèle gpt-5.4, entre 6 h 10 et 6 h 13, avec les mêmes formulations mot pour mot. Recherche web activée des deux côtés. Vingt appels, 0,58 dollar au total. Nous avons relevé les URL citées par chaque réponse, puis vérifié les hôtes un par un.
| Perplexity | ChatGPT | |
|---|---|---|
| Questions posées | 10 | 10 |
| Questions où le moteur a cherché sur le web | 10 | 7 |
| URL citées | 92 | 26 |
| Hôtes distincts | 73 | 21 |
| Blogs, comparateurs, annuaires, forums cités | 27 | 0 |
| Sources appartenant à un acteur que la réponse recommande | 18 | 18 |
La dernière ligne est la plus intéressante et nous y revenons plus bas : les deux moteurs citent exactement le même nombre de pages appartenant à un acteur qu'ils recommandent, mais ces 18 pages représentent 69 % du relevé chez ChatGPT et 20 % chez Perplexity.
Le recouvrement est nul, dix fois sur dix
Voici le résultat principal, et il est plus net que ce que nous attendions. Sur aucune des dix questions, un même nom d'hôte n'apparaît chez les deux moteurs. Pas un.
| Question | Hôtes cités par Perplexity | Hôtes cités par ChatGPT | Hôtes communs |
|---|---|---|---|
| Jean homme durable | 10 | 5 | 0 |
| Marques éthiques françaises | 9 | 6 | 0 |
| Baskets blanches sous 150 € | 7 | 2 | 0 |
| Seconde main | 8 | 3 | 0 |
| Chaussures de ville | 8 | 2 | 0 |
| Choisir sa taille en ligne | 9 | 0 | 0 |
| Entretien manteau laine | 9 | 0 | 0 |
| Lingerie française | 10 | 2 | 0 |
| Location de luxe | 8 | 2 | 0 |
| Reconnaître la qualité | 9 | 0 | 0 |
Élargi à l'ensemble du relevé, toutes questions confondues, un seul hôte apparaît des deux côtés : www.vogue.fr, cité par Perplexity sur la lingerie et par ChatGPT sur la location de luxe. Deux questions différentes, deux pages différentes. En raisonnant sur le domaine plutôt que sur l'hôte, on ajoute gouv.fr, avec economie.gouv.fr chez l'un et entreprises.gouv.fr chez l'autre, là encore sur des questions sans rapport.
Autrement dit : sur ce panel, question par question, les deux moteurs ne se disputent aucune source. Les deux exceptions relevées ci-dessus n'en sont pas vraiment, puisqu'elles portent sur des questions différentes. Une page qui vous fait citer par l'un ne vous rapproche pas de l'autre.
ChatGPT cite les marques, Perplexity cite ceux qui en parlent
L'explication tient à ce que chaque moteur considère comme une source légitime, et le contraste est facile à voir sur une seule question.
Sur « quelle marque de jean pour homme dure longtemps », ChatGPT cite cinq pages : ateliertuffery.com, 1083.fr, nudiejeans.com, asphalte.com, g-star.com. Cinq sites de fabricants, dont quatre sont exactement les marques qu'il recommande. Perplexity, sur la même question, cite dix pages venant de dix hôtes : cinq blogs et magazines mode, bonnegueule.fr, verygoodlord.com, jamaisvulgaire.com, stylight.fr et thegoodgoods.fr, un fil Reddit, un annuaire de made in France, deux boutiques en ligne, et un seul site de marque, bolidster.com.
Le motif se répète question après question. Classées par nature du détenteur, les 118 sources se répartissent ainsi, et les colonnes totalisent bien les effectifs annoncés :
| Nature de la source | Perplexity | ChatGPT |
|---|---|---|
| Site d'un acteur que la réponse recommande | 18 | 18 |
| Site d'un acteur du secteur non recommandé dans la réponse | 35 | 2 |
| Média ou magazine | 8 | 3 |
| Blog spécialisé, comparateur, annuaire | 23 | 0 |
| Forum | 4 | 0 |
| Institution, label, encyclopédie, organisation professionnelle | 4 | 3 |
| Total | 92 | 26 |
Deux lectures s'imposent. La première : ChatGPT ne cite aucun blog, aucun comparateur, aucun annuaire, aucun forum, sur les sept questions où il a cherché. Zéro sur 26. Perplexity en cite 27 sur 92, dont quatre fils Reddit.
La seconde est plus fine et plus utile. Les deux moteurs citent beaucoup de sites appartenant à des acteurs du secteur, 53 sur 92 pour Perplexity et 20 sur 26 pour ChatGPT. Mais chez ChatGPT, le site cité est presque toujours celui de la marque recommandée, tandis que chez Perplexity il s'agit le plus souvent d'un autre acteur : une boutique multimarque, un concurrent, une enseigne qui tient un blog. Perplexity cite l'écosystème, ChatGPT cite le fournisseur.
Quatre cas rendent la chose concrète, parce que les deux moteurs y recommandent la même marque en tête :
- 1083 est recommandé par les deux sur le jean. ChatGPT cite
1083.fr. Perplexity ne cite pas le domaine et attribue l'information àlesitedumadeinfrance.fr. - Atelier Tuffery, même question, même situation : la page
ateliertuffery.com/collections/jeans-hommechez l'un, rien chez l'autre. - Vinted est la première recommandation des deux sur la seconde main. ChatGPT cite
vinted.fr. Perplexity cite huit sources et aucune n'estvinted.fr. - Meermin est la première recommandation des deux sur les chaussures de ville. ChatGPT cite deux pages de
meermin.com. Perplexity l'attribue àbonnegueule.fretcommeuncamion.com.
Pour une marque, la conséquence est directe. Le travail sur vos propres pages agit sur un moteur et pas sur l'autre. Le travail de sources tierces agit sur l'autre et pas sur celui-là. Ce ne sont pas deux intensités du même chantier, ce sont deux chantiers.
Trois questions sur dix où ChatGPT ne cherche pas
Le troisième résultat était le moins prévisible. Sur les trois questions de mécanisme, celles qui ne contiennent aucun nom de marque, ChatGPT n'a pas déclenché de recherche web du tout, alors que l'option était activée. La réponse arrive sans une seule citation. Le journal de l'appel est explicite : aucune requête formulée, aucune annotation.
Perplexity, sur ces mêmes trois questions, a cherché et cité 27 sources : des marques qui tiennent un blog d'entretien, dalmardmarine.com, hastparis.com, caroll.com, trench-and-coat.com, des guides de tailles d'enseignes, kiabi.com, lidl.fr, laredoute.fr, et jusqu'à un site personnel de mathématiques qui héberge un calculateur de taille.
C'est une distinction opérationnelle que peu de plans de contenu intègrent. Sur une question de mécanisme, l'un des deux moteurs répond de mémoire et ne cite personne. Le contenu de conseil, celui que les marques de mode produisent en masse parce qu'il est facile à écrire, n'a aucun rendement de citation sur ce moteur. Il en a un, réel, sur l'autre. C'est le même constat que celui déjà mesuré sur d'autres verticales à propos des régimes de question : la citabilité dépend d'abord de ce que la question demande.
Ce que le robots.txt n'explique pas
L'objection habituelle arrive à ce stade : si Perplexity ne cite pas les sites de marques, c'est peut-être qu'il n'y a pas accès. Nous avons vérifié, parce qu'une hypothèse technique qu'on ne teste pas finit toujours par servir d'excuse.
Les 21 hôtes cités par ChatGPT se répartissent en seize sites d'entreprises, trois sites d'institutions ou de labels et deux médias. Nous avons relevé le robots.txt des seize sites d'entreprises. Quatorze répondent 200. www.adidas.fr et fr.vestiairecollective.com renvoient un 403 accompagné d'une page HTML de pare-feu, et sortent du panel : un refus opposé à notre requête ne dit rien de ce qu'un robot d'IA obtient.
Sur les quatorze fichiers lisibles, onze ne nomment aucun agent d'IA, ce qui revient à les autoriser tous. Les trois autres méritent qu'on les lise en entier.
www.1083.fr interdit tout le site à huit agents, chacun dans son propre groupe et avec des commentaires qui ne laissent aucun doute sur l'intention : Google-Extended, GPTBot, Applebot-Extended, ClaudeBot, CCBot, PerplexityBot, Amazonbot et FacebookBot. Or ce fichier ne nomme ni OAI-SearchBot, ni ChatGPT-User, ni Perplexity-User, et son groupe User-agent: * autorise le site. Ce sont précisément les agents qui servent la recherche en direct, par opposition à ceux qui collectent des corpus d'entraînement. Résultat mesuré : ChatGPT cite 1083.fr sur deux questions et en fait sa première recommandation, malgré le blocage de GPTBot. Et Perplexity, dont l'agent de recherche est autorisé, ne le cite pas.
www.vinted.fr fonctionne pareil : un seul groupe interdit tout le site à cinq agents, GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, Amazonbot et CCBot, aucun agent de recherche n'est nommé, et le groupe général porte la déclaration Content-Signal: ai-train=no, search=yes, ai-input=yes. Refus d'entraînement, autorisation de recherche, écrite noir sur blanc. ChatGPT cite vinted.fr.
www.leboncoin.fr va plus loin et fait exactement la distinction que nous venons de décrire. Son fichier nomme dix-sept agents d'IA répartis en trois groupes. Le premier réunit dix agents de recherche, OAI-SearchBot, PerplexityBot, Claude-SearchBot, Applebot, DuckAssistBot, MistralAI-Index, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User et MistralAI-User. Le second, introduit par le commentaire # LLMs / AI TRAINING, réunit six robots d'entraînement, GPTBot, ClaudeBot, anthropic-ai, CCBot, Google-Extended et Applebot-Extended. Les deux groupes interdisent une liste de répertoires puis finissent par Allow: /, mais le groupe de recherche reçoit en plus un Allow: /ad/voitures/ découpé dans un Disallow: /ad/ que le groupe d'entraînement n'a pas. Le troisième groupe est Bytespider seul, interdit sur tout le site. Dix plus six plus un : les dix-sept y sont.
La conclusion est nette : l'absence des sites de marques chez Perplexity n'est pas un problème d'accès. Elle relève d'un choix de sélection. C'est une bonne nouvelle pour qui voulait régler le sujet en modifiant un fichier, et une mauvaise pour qui espérait s'arrêter là. Le détail des agents à autoriser figure dans notre article sur les crawlers d'IA et le robots.txt, et il vaut la peine d'être relu : bloquer GPTBot en croyant se protéger des IA laisse la porte de la citation grande ouverte, et inversement.
Le llms.txt n'explique rien non plus, et voici pourquoi
Nous avons testé la deuxième hypothèse dans la foulée, celle du llms.txt. Sur les treize sites d'entreprises cités par ChatGPT que nous avons pu interroger, six en servent un. La corrélation était tentante.
Elle ne tient pas. Sur onze sites cités par Perplexity et testés de la même façon, trois en servent un aussi, ecclo.fr, paradigme.fr et jaiio.fr. Cela fait neuf fichiers en tout. Et surtout, en les ouvrant, sept d'entre eux commencent par la même ligne, « # Agent Instructions » suivie du nom de la marque, pèsent entre 4 346 et 4 608 octets, et renvoient tous les sept vers shop.app/SKILL.md et vers ucp.dev. C'est un fichier généré par la plateforme e-commerce, pas une décision éditoriale de la marque. Il décrit un protocole d'achat automatisé, pas le contenu du site.
Les deux fichiers restants sont les seuls rédigés à la main, celui de meermin.com et celui de jaiio.fr, et ils se trouvent chacun d'un côté différent de la comparaison. Enfin, 1083, que ChatGPT cite sur deux questions et place en tête de ses recommandations, n'a pas de llms.txt, pas plus qu'asphalte.com : les deux renvoient un 404.
Ce que nous écrivions sur les limites du llms.txt se vérifie ici d'une manière un peu ironique : le fichier se répand tout seul, poussé par les plateformes, et sa présence ne signale plus rien sur la marque qui le sert.
Ce que ça change pour une marque de mode
Trois décisions découlent directement de ce relevé.
Séparez les deux chantiers dans votre plan. Les pages produit et les pages de marque bien écrites travaillent pour ChatGPT, qui va les chercher et les cite. Les blogs mode, les comparateurs, les annuaires de made in France et les fils Reddit travaillent pour Perplexity, et vous n'en possédez aucun. Mesurer votre présence dans « les IA » comme une moyenne masque le fait que vous êtes probablement bon dans un des deux et absent de l'autre.
Regardez le paramètre d'URL. Les 26 URL citées par ChatGPT portent toutes utm_source=openai. Aucune des 92 URL de Perplexity ne porte de paramètre de provenance ajouté par le moteur. Cela signifie qu'une partie de vos citations ChatGPT est déjà visible dans votre outil d'analyse d'audience, à condition de chercher ce paramètre, et que l'autre moteur restera invisible par cette voie. C'est la même asymétrie que celle décrite dans notre article sur les sources de mesure disponibles, vue depuis l'autre bout.
Arbitrez votre contenu de conseil en connaissance de cause. Un guide des tailles ou un article d'entretien ne sera pas cité par ChatGPT, qui répond de mémoire sur ces sujets. Il peut l'être par Perplexity. Cela n'en fait pas un mauvais contenu, cela en fait un contenu dont le rendement se mesure sur un seul moteur.
Refaire ce relevé sur votre marché
La manipulation demande une heure et coûte moins d'un euro. Écrivez dix questions que vos clients posent vraiment, en incluant délibérément des questions de mécanisme sans nom de marque. Posez-les au même moment aux deux moteurs, avec la recherche web activée. Relevez les URL citées, puis comparez au niveau du nom d'hôte, jamais en cherchant votre nom de marque dans la chaîne de l'URL : un avis Trustpilot contient le domaine de la marque dans son chemin sans lui appartenir.
Deux colonnes suffisent ensuite. La première compte les hôtes communs question par question. La seconde marque, pour chaque source, si elle appartient à un acteur que la réponse recommande. Vous saurez en une heure lequel des deux moteurs vous lit, et lequel lit vos concurrents à votre place.
Ce qu'il ne faut pas en conclure
Ce relevé est une photographie, et il faut le lire comme tel. Dix questions, un marché, deux modèles précis, une seule matinée. Nous avons montré ailleurs que la même question répétée à l'identique peut basculer entre deux jeux de sources sans que rien change dans la question : les chiffres exacts de ce tableau seraient différents cet après-midi. Ce qui a de bonnes chances de tenir, c'est l'ordre de grandeur de l'écart et le sens du contraste, pas les pourcentages.
Le recouvrement nul est un résultat de ce panel, pas une loi. Sur dix questions et 118 sources, l'absence totale d'hôte commun est frappante, mais un panel plus large en produirait certainement quelques-uns. La bonne lecture n'est pas « il n'y a jamais de source commune », elle est « le recouvrement est assez faible pour qu'on ne puisse pas raisonner sur un destinataire unique ».
Nous n'avons pas testé les autres moteurs. Gemini et les AI Overviews de Google ont leurs propres logiques de sélection, déjà documentées ailleurs, et rien ici ne permet de les déduire. Un relevé à deux moteurs dit ce qu'il dit.
Enfin, le fait que ChatGPT cite le site des marques qu'il recommande ne signifie pas que publier suffit. Sur les vingt-six sources relevées, dix-huit appartiennent à un acteur recommandé, mais nous ne savons pas combien de marques ont publié une page équivalente sans jamais être atteintes. La question « pourquoi ces marques-là » reste ouverte, et c'est celle qui compte.
Si vous vendez de la mode et que vous voulez savoir laquelle de ces deux situations est la vôtre, la première chose à mesurer n'est pas votre position mais la liste des sources que chaque moteur utilise pour répondre à vos clients. Un audit GEO interroge les quatre moteurs du panel, ChatGPT, Perplexity, Gemini et Google en mode AI Overviews, sur une semaine et avec des formulations variées, et livre la liste des domaines qu'ils citent effectivement sur vos requêtes, en indiquant lesquels vous mentionnent déjà et lesquels vous ignorent. La comparaison moteur par moteur décrite dans cet article se fait ensuite sur cette liste, avec un tableur et une colonne de plus. Nos fourchettes de prix précisent ce que couvre chaque niveau d'intervention.