Citation Worthiness : quelles pratiques GEO résistent à l’analyse de 96 418 URL

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Johannes BeusJulia WeissbachSISTRIX Team

Publié le : 22.10.2026

Les conseils GEO ne manquent pas, mais les données solides pour les étayer sont bien plus rares. De nombreuses recommandations reposent sur des expériences en laboratoire, des études de cas portant sur quelques centaines d’URL ou des classements top 100 qui mesurent surtout la force de la marque. Nous avons constaté nous-mêmes à quel point de petits jeux de données peuvent induire en erreur : lors de nos tests, l’effet du schéma FAQ s’est complètement inversé à mesure que l’échantillon grandissait.

Pour l’étude Citation Worthiness, nous avons donc examiné un grand volume de données : 48 527 pages de l’AI Index de SISTRIX pour la région DACH, citées par ChatGPT, l’AI Mode ou les AI Overviews, chacune comparée directement à une page non citée du même domaine. Voici les principaux résultats en bref :

À noter : cette étude repose sur des données du marché germanophone (région DACH : Allemagne, Autriche et Suisse). Les résultats peuvent différer dans d’autres pays et d’autres langues.

Ce qui fonctionne : de la structure pour la machine, de la confiance pour l’humain

Presque tous les signaux positifs relèvent de deux principes :

1. Faciliter l’extraction du contenu par les systèmes d’IA, par exemple avec une table des matières, les schémas Article et FAQ, des questions en intertitres, des tableaux et des listes.
2. Montrer qu’un humain se trouve derrière le contenu et l’entretient, par exemple avec un encadré auteur, une date de mise à jour et des sources.

Avant d’entrer dans le détail des caractéristiques, un mot sur la lecture des chiffres : tous les résultats sont exprimés sous forme de facteur. Un facteur de 1,7 pour la table des matières signifie que, entre deux pages d’un même domaine, celle qui a une table des matières est citée 1,7 fois plus souvent que celle qui n’en a pas. Un facteur de 1,0 signifie qu’il n’y a aucune différence, et les valeurs inférieures vont de pair avec moins de citations.

Structure : table des matières, schémas Article et FAQ

Aucun signal structurel n’est associé à davantage de citations que la table des matières : les pages dotées d’une table des matières visible avec liens d’ancrage sont citées 1,7 fois plus souvent. Pourtant, seulement 14 % des pages en ont une. Les pages avec un schéma Article sont citées 1,6 fois plus souvent, et dans la plupart des CMS, ce balisage s’active d’un simple réglage. Les pages avec un schéma FAQPage sont citées 1,5 fois plus souvent, sur les trois plateformes et pour tous les types de domaines sauf les encyclopédies, alors même que Google a supprimé les résultats enrichis FAQ. À condition qu’il s’agisse de vraies questions et non de FAQ alibis.

S’y ajoutent des signaux structurels plus modestes : au moins cinq titres H2 (1,6), des tableaux avec ligne d’en-tête (1,5), au moins dix listes à puces par page (1,5), au moins une question en titre H2 (1,4) et un résumé TL;DR en début de page (1,3). La valeur liée au nombre de titres H2 est toutefois à prendre avec prudence, car les textes plus longs comptent presque automatiquement plus d’intertitres. C’est différent pour les questions en titre, dont l’effet ne dépend pas de la longueur du texte.

Confiance : encadré auteur, date de mise à jour, sources

Les pages avec un encadré auteur et une photo sont citées 1,4 fois plus souvent. Il n’en faut pas beaucoup : un nom, une photo, deux phrases sur l’expertise de l’auteur et un schéma Person. Les pages affichant une date de mise à jour visible, au moins dix liens externes ou au moins trois types de données structurées différents sont chacune citées 1,3 fois plus souvent. Seulement 5 % des pages affichent toutefois une date de mise à jour, et son effet dépend du type de domaine. Nous y reviendrons plus bas.

Fraîcheur : l’année dans la balise title

La valeur la plus élevée de l’étude revient à l’année en cours dans la balise title : les pages avec 2025 ou 2026 dans le title sont citées 2,7 fois plus souvent, tandis que celles qui n’affichent qu’une année plus ancienne n’atteignent qu’un facteur de 0,7. Ce n’est toutefois pas une astuce de title. L’année reflète des contenus récemment créés ou mis à jour. Les données ne permettent pas de dire s’il suffit de modifier l’année. Par ailleurs, cette caractéristique ne faisait pas partie de l’analyse initialement prévue et n’a été ajoutée qu’après coup. Cette valeur est donc davantage un premier indice qu’un résultat établi.

Au total : 2,1 fois plus de citations

Pris isolément, la plupart des signaux ont un effet modéré, mais combinés, ils font nettement la différence. Pour le mesurer, nous avons calculé un score global à partir de onze de ces caractéristiques. Les pages qui en remplissent un grand nombre sont citées 2,1 fois plus souvent que les pages peu optimisées, et celles situées dans la moyenne, 1,6 fois plus souvent. Seulement 10 % des pages citées remplissent déjà un grand nombre de ces caractéristiques, presque toutes ont donc encore une marge de progression.

Tous les facteurs en un coup d’œil

Un facteur de 1,0 signifie aucune différence. * Les caractéristiques liées au title et au H1 ont été analysées après coup et sont à considérer comme de premiers indices.

Qu’est-ce qui apporte moins que prévu ?

llms.txt : aucun avantage mesurable

Peu de sujets GEO ont été autant débattus cette année que le fichier llms.txt. À ce jour, aucun effet mesurable sur les citations IA n’est observable. Comme le fichier s’applique à l’ensemble du domaine, nous avons exceptionnellement comparé des domaines entre eux : sur l’ensemble des URL citées, 11,7 % proviennent de domaines disposant d’un llms.txt, alors que leur part sur l’ensemble des domaines atteint 14,0 %. Les domaines avec llms.txt sont donc plutôt moins représentés parmi les pages citées. On ne peut pas pour autant en déduire que le fichier nuit, car les domaines comparés diffèrent aussi sur bien d’autres points. Il ne devrait toutefois pas être une priorité.

Tous les schémas ne se valent pas

Les données structurées passent pour l’arme miracle du GEO. Les balisages Breadcrumb, HowTo et QAPage ne montrent pourtant aucune différence mesurable (facteur 1,0), alors que les fils d’Ariane figurent sur 43 % des pages. Ils restent néanmoins utiles pour la recherche classique.

Le schéma Recipe ressort même négativement : les pages dotées de ce balisage n’atteignent qu’un facteur de 0,1, et ce dans tous les secteurs pour lesquels les données sont suffisantes. Notre hypothèse, pas encore validée : les systèmes d’IA préfèrent renvoyer vers une page thématique plutôt que vers une recette précise. Pour les éditeurs culinaires, il est donc judicieux de créer des pages thématiques et des pages de synthèse avec schéma Article comme cibles de citation.

Le schéma Product (0,8, ou 0,5 pour les AI Overviews) et le hreflang vont de pair avec un peu moins de citations. Pas un levier, mais pas non plus une source d’inquiétude : ces deux balisages ont leur utilité en dehors du GEO et doivent être conservés.

Lisibilité : importante pour les humains, neutre pour l’IA

Des textes compréhensibles restent importants pour les lecteurs. En revanche, un bon score à l’indice de Flesch, qui mesure la lisibilité d’un texte, ne rend pas une page plus citable. Le facteur de 1,03 n’est pas significatif.

Nombre de mots : symptôme, pas cause

Les pages d’au moins 1 000 mots sont certes citées 1,5 fois plus souvent. Mais les textes plus longs comportent généralement aussi plus de titres, de tableaux et de listes, la valeur liée à la longueur reflète donc surtout une meilleure structure. Traiter un sujet de façon exhaustive, oui. Écrire pour atteindre un nombre de mots, non.

Plateformes et types de domaines : mêmes principes, pondération différente

Les trois plateformes récompensent la structure et la confiance, mais avec une pondération différente. Nous nous attendions à ce que les AI Overviews réagissent le plus fortement aux pages bien optimisées. En réalité, les trois plateformes sont très proches, avec ChatGPT légèrement devant et les AI Overviews juste derrière. Une hypothèse de moins.

• ChatGPT apprécie une structure articulée autour de questions : les pages dont le title est formulé comme une question y sont citées 1,9 fois plus souvent, celles avec des tableaux à ligne d’en-tête 1,8 fois et celles avec des questions en titre H2 1,6 fois. En résumé, ChatGPT cite volontiers ce qui est construit comme un bon article de FAQ.
• L’AI Mode est le polyvalent. Aucune caractéristique ne se démarque vraiment, et ce sont des bases solides qui paient le plus sûrement : les pages avec une table des matières ou au moins cinq titres H2 sont chacune citées 1,8 fois plus souvent. Pas besoin de tactiques particulières ici.
• Les AI Overviews sont exigeants : les pages avec un schéma Article y sont citées deux fois plus souvent (2,0), les pages produits deux fois moins (0,5). Ce sont surtout des contenus informatifs qui sont cités, moins les pages orientées vers la vente.

Les caractéristiques les plus fortement associées aux citations dépendent aussi du type de site. Pour les sites de marque, il s’agit surtout des schémas Article et FAQ (1,6 chacun). Sur les sites éditoriaux, les pages avec table des matières sont citées 2,5 fois plus souvent et celles avec une date de mise à jour 1,9 fois plus souvent. Pour les boutiques en ligne, c’est l’inverse : une date de mise à jour visible y va de pair avec moins de citations (0,7), tout comme le schéma Product (0,6). Pour les boutiques, une rubrique conseils avec schéma Article est donc plus prometteuse que l’optimisation des pages produits. Le schéma Product illustre particulièrement bien l’importance du type de site : chez les éditeurs SaaS, les pages qui l’utilisent sont citées 1,7 fois plus souvent, contre un facteur de seulement 0,1 sur les sites administratifs. Enfin, pour les encyclopédies, les optimisations combinées n’ont aucun effet.

Conclusion : ce que tu peux mettre en place dès demain

Les petites études induisent vite en erreur, et les comparaisons de domaines entiers mesurent surtout la force de la marque. Au sein d’un même domaine, en revanche, le constat est clair : la page citée dépend de manière mesurable de caractéristiques on-page. Et ce qui fonctionne suit deux principes : de la structure pour la machine, de la confiance pour l’humain. En pratique, cela se résume en un auto-audit en onze points :

• Indispensable sur chaque page : table des matières (1,7), schéma Article (1,6), structure H2 claire (1,6), encadré auteur avec photo (1,4).
• Quand le contenu s’y prête : bloc FAQ avec schéma (1,5), tableau avec ligne d’en-tête (1,5), TL;DR en début de page (1,3), sources en lien (1,3), date de mise à jour (1,3, surtout pour les contenus éditoriaux). Rien de tout cela ne doit être ajouté artificiellement.
• Petit, mais mesurable : meta description (1,2), plusieurs types de données structurées (1,3).

Tu peux vérifier dans SISTRIX quelles pages de ton domaine sont déjà citées par ChatGPT, l’AI Mode et les AI Overviews.

Et s’il ne fallait retenir qu’une chose : la structure.

Notre méthode de mesure

L’étude repose sur 48 527 URL citées issues de l’AI Index de SISTRIX pour la région DACH au deuxième trimestre 2026, soit environ 16 000 pour chacune des plateformes ChatGPT, AI Mode et AI Overviews. Chaque page citée est confrontée à une page non citée du même domaine. La force du domaine et de la marque n’entre ainsi pas en ligne de compte, et il ne reste que ce qui tient à la page elle-même. Au total, 96 418 URL issues de 17 380 domaines, avec 43 caractéristiques chacune, ont été prises en compte. À noter : près de la moitié des pages citées sont des contenus de conseil et des tutoriels (48,7 %), et la plupart proviennent de sites de marque (38,7 %). La classification par types de domaines et de contenus a été réalisée par Gemini 3.5 Flash. Une vérification croisée avec Gemini 3.1 Pro a donné 84 % de concordance, et un échantillon de 100 pages a en outre été vérifié manuellement.

Nos tests ont montré l’importance de la taille du jeu de données : sur 833 URL, le schéma FAQ était 23 % moins fréquent sur les pages citées, sur 4 600 URL 31 % plus fréquent, et sur 96 418 URL 19 % plus fréquent. Ce n’est qu’à partir d’environ 5 000 URL que le résultat pointait de manière fiable dans la même direction. D’où une règle empirique simple pour la taille d’une étude : ne te fie pas à une étude GEO portant sur moins de 5 000 URL. Cela vaut aussi pour cette étude : les valeurs pour certains sous-groupes, comme les sites administratifs ou les encyclopédies, reposent sur nettement moins d’URL et sont à interpréter avec d’autant plus de prudence.

Comme toute étude, celle-ci a ses limites : elle montre des corrélations, pas des causes prouvées, et constitue un instantané de la région DACH. Perplexity, Claude et le chat Gemini n’ont pas été analysés. Une nouvelle édition est prévue.

FAQ : questions fréquentes sur l’étude Citation Worthiness