Pourquoi les moteurs de réponse citent du texte, presque jamais vos vidéos

Début août 2026, Yao Zong Ang, qui pilote le marketing data d’une marque FMCG à Singapour, a publié le décompte qu’il avait fait sur six modèles et dix catégories de produits: 5 772 citations, TikTok six fois. 0,10 %. Le NHS britannique, YouTube et Forbes occupent le haut du classement. 97,5 % de ce que les modèles citent est du texte. Instagram, TikTok et Lemon8, YouTube mis à part, pèsent quarante citations.

Le post a circulé parce qu’il heurte un réflexe du retail: si la découverte s’est déplacée vers le vertical, la recommandation IA devrait suivre. Les jeux de données indépendants, eux, racontent autre chose. Les moteurs de réponse extraient des chaînes de caractères. Une séquence native, sans titre, sans description, sans transcription, ne leur laisse presque rien à reprendre. C’est le cœur du GEO, la Generative Engine Optimization: exister dans une forme que ChatGPT, Gemini, Perplexity ou les AI Overviews peuvent citer, pas seulement dans un format que vos clients aiment regarder.

Ce que les modèles extraient, et ce qu’ils laissent de côté

Un modèle ne visionne pas un Reel comme un médiaplanner. Il récupère du texte: titres, descriptions, chapitres, avis, pages de comparaison, attributs produit, parfois une transcription. L’image et la vidéo natives restent largement hors de cette extraction, sauf quand une plateforme les accompagne d’une couche texte indexable.

Omniscient Digital a passé 240 prompts de marque dans ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Mode et AI Overviews, puis classé 23 387 sources uniques. Sur les requêtes brandées, 57 % des citations vont aux avis, listicles, forums, réseaux et études de cas. Les annuaires pèsent 17 %, les pages produit 12 %. Le « social » de ce chiffre est surtout du texte public: un avis Trustpilot, un fil de forum, un comparatif. Pas une story.

Am I Cited a suivi 1 905 prompts entre le 24 juin et le 23 juillet 2026. Sur 19 279 réponses, TikTok n’apparaît que 23 fois, soit 0,1 %. ChatGPT et Perplexity: zéro. Google AI Overviews: 0,1 %. AI Mode, le plus généreux de l’échantillon, monte à 0,5 % et classe tiktok.com 127e domaine sur 4 632. Les apparitions tiennent à une poignée de requêtes, pas à une présence systématique.

Une nuance, utile, vient de BrightEdge: sur 300 millions de recherches mensuelles aux États-Unis, Facebook est cité dans 19,5 millions d’AI Overviews, Instagram dans 877 000, TikTok dans 78 000. Facebook pèse parce qu’il produit massivement du texte (groupes, pages, posts). Le clivage n’oppose pas « social » et « pas social ». Il oppose ce qui se cite comme du texte et ce qui reste un fichier visuel.

YouTube passe devant Reddit: le format n’y est pour rien

YouTube est l’exception qui tient le raisonnement. Dans le décompte d’Ang, c’est la troisième source, et plus de la moitié de ces citations YouTube viennent des AI Overviews, donc de Google citant sa propre plateforme. L’IA ne regarde pas ces vidéos. Elle lit les titres, les descriptions et surtout les transcriptions.

En janvier 2026, Adweek a recoupé plusieurs suivis. Bluefish voit YouTube dans 16 % des réponses LLM sur six mois, Reddit dans 10 %, un retournement par rapport à 2025. Goodie AI, sur 6,1 millions de citations, fait passer la part YouTube dans les citations sociales de 18,9 % en août à 39,2 % en décembre, pendant que Reddit recule de 44,2 % à 20,3 %. Emberos mesure YouTube environ 40 % plus cité que Reddit sur ChatGPT, Gemini et Perplexity. Justin Inman, CEO d’Emberos, le résume sans détour: YouTube livre des transcriptions longues et indexables, Reddit livre des fils fragmentés.

Sur l’échantillon Am I Cited, YouTube apparaît dans 4,8 % des AI Overviews et 8,1 % des réponses AI Mode. Le LLMO, que nous avons déjà décrit comme l’optimisation des contenus pour être extraits par les modèles de langage, suit la même contrainte: un format gagne quand il produit du texte qu’un modèle peut citer sans hallucination de facilité.

Un agrégat ne dit pas quel moteur vous cite

Yext a analysé 17,2 millions de citations distinctes au quatrième trimestre 2025. Claude s’appuie sur les avis et contenus communautaires deux à quatre fois plus que les autres modèles. Gemini privilégie les sites propriétaires et les fiches que la marque contrôle, cohérent avec son ancrage dans Google Search. Environ 11 % des domaines cités apparaissent sur plusieurs moteurs. Le reste est spécifique à une stack.

Le mix de requêtes compte autant que le modèle. Chez Ang, le NHS en tête signale un échantillon tiré vers la santé grand public. Relancer le même protocole sur la mode ou l’électronique déplacerait le classement. La direction (le texte l’emporte, la vidéo native reste marginale) est robuste. Les décimales sont un cliché, pas une constante.

Côté Google France, cette mécanique cesse d’être théorique: AI Overviews et AI Mode arrivent sur le marché français avec une fenêtre qui se joue sur la donnée produit autant que sur l’éditorial. Être cité dans la réponse, pas seulement classé sous le bloc, devient un KPI d’acquisition.

Ce que ça change pour un catalogue, pas pour un influenceur

Quand un acheteur demande à ChatGPT ou à Gemini quel matelas, quelle crème ou quelle paire de running choisir, le modèle assemble une réponse à partir de ce qu’il peut lire: fiches, attributs, avis, pages de conseil. Si la valeur de la marque vit surtout dans un visuel soigné ou une vidéo sans trace texte, elle n’entre pas dans l’équation. Le produit est en stock. Le client pose la question. La recommandation se fait ailleurs.

C’est exactement l’écart entre un bon classement Shopping et une présence dans la réponse générative, le sujet de notre guide GEO pour exister dans les résultats IA. On ne cherche plus seulement à être trouvé. On cherche à être repris, avec le nom du produit, l’attribut qui tranche et une source vérifiable.

Le flux produit est déjà du texte. Encore faut-il qu’il soit citable.

La matière première existe: le flux. C’est le texte le plus dense et le plus structuré que vous possédiez sur vos SKU, et c’est le format que les moteurs génératifs extraient le plus proprement. Encore faut-il des titres explicites, des attributs remplis, des descriptions qui répondent à une vraie question d’achat, une cohérence d’un canal à l’autre.

Le premier chantier est la qualité de donnée, le travail d’enrichissement du flux produit avec Feed Enrich, centré sur la donnée et non sur la seule diffusion. Le deuxième, déjà visible côté OpenAI, est de traiter ce flux comme l’entrée que les agents consomment, le même déplacement que décrit l’arrivée des product feeds dans ChatGPT. Le troisième consiste à publier des pages pensées pour être citées, une URL par intention, générées depuis le catalogue, ce que permet Smart GEO Page.

Cela ne demande pas d’arrêter la vidéo. YouTube prouve le contraire. Cela demande qu’aucune créa, aucun visuel, aucun Reel ne parte sans une trace texte: titre, description, chapitres, sous-titres, attributs dans le flux. Le format que vos clients regardent et le format que les moteurs citent peuvent cohabiter. Aujourd’hui, seule la seconde couche décide de la visibilité GEO.

Questions fréquentes

Les IA citent-elles vraiment si peu TikTok et Instagram ?

Sur le contenu natif vidéo et image, oui, dans les échantillons disponibles. Les taux varient: quasi nuls sur ChatGPT et Perplexity, un peu moins faibles sur AI Mode. Facebook pèse davantage dans les AI Overviews américains parce qu’il produit du texte. Sans couche extractible, la citation reste un accident de requête, pas un canal.

Faut-il couper le budget vidéo ?

Non. YouTube montre qu’une vidéo titrée, décrite et transcrite est massivement reprise. L’enjeu est d’attacher une trace texte à chaque format, y compris aux assets destinés à Meta ou TikTok, pour qu’ils existent aussi dans le flux et sur une page citable.

TikTok reste-t-il utile en e-commerce ?

Oui pour la découverte et la vente sociale. Son apport à la visibilité dans les réponses IA est aujourd’hui marginal, faute de texte durable et indexable. Les deux jobs n’ont pas le même KPI.

Le flux produit suffit-il à lui seul ?

C’est la base la plus solide, parce qu’il est structuré et déjà rattaché à vos produits. Les avis, pages éditoriales et contenus de référence couvrent le reste des questions d’achat, surtout sur Claude, plus dépendant de la preuve sociale que Gemini.

Ce qu’il reste à faire

Les modèles recommandent déjà des produits dans votre catégorie, à partir du texte qu’ils trouvent. Tant que votre meilleur travail ne laisse rien à lire, il ne laisse rien à citer. Le flux est l’actif le plus rapide à mettre au travail: moins spectaculaire qu’une campagne verticale, plus décisif le jour où l’acheteur ouvre ChatGPT au lieu d’un fil.