“Les outils d’IA décident-ils déjà de ce que nous lisons ?” Cette question, autrefois théorique, devient de plus en plus concrète. En effet, les intelligences artificielles comme ChatGPT et Perplexity façonnent notre accès à l’information. Longtemps dominé par les moteurs de recherche traditionnels et les réseaux sociaux, le trafic vers les sites d’actualités voit désormais émerger un nouvel acteur : l’IA conversationnelle.

PressGazette, un site d’information britannique s’est penché sur la question. Voici quelques questions auxquelles je vais essayer de vous répondre à l’aide de leurs données :

• Qui profite vraiment du trafic généré par ChatGPT et Perplexity ?
• Les IA renforcent-elles les grands acteurs ou donnent-elles une voix aux acteurs moins exposés ?
• Ces recommandations façonnent-elles les préférences des lecteurs et influencent-elles les stratégies de contenu ?
• Que faire si vous êtes une entreprise qui souhaite attirer du trafic qualifié ?

Que comprendre de cette infographie ?

Une croissance fulgurante des referrals IA, mais un trafic encore limité

Entre août 2024 et janvier 2025, le trafic généré par les outils d’IA a connu une hausse spectaculaire de 700 %. ChatGPT domine largement cette dynamique, passant de moins de 500 000 visites en août 2024 à plus de 3,5 millions en janvier 2025. Perplexity, bien que plus discret, maintient une croissance régulière mais reste loin derrière.

ChatGPT, le moteur de trafic des médias généralistes

En janvier 2025, les médias qui ont le plus bénéficié du trafic généré par ChatGPT sont :

• nypost.com – 759 497 visites
• theguardian.com – 730 397 visites
• forbes.com – 560 037 visites
• people.com et cnn.com complètent le top 5 avec plus de 270 000 visites chacun.

ChatGPT favorise surtout des médias à forte notoriété ou à contenus viraux. Cela crée un effet de levier significatif pour les géants de l’actualité.

Perplexity : moins de volume, mais plus de précision

Si Perplexity attire moins de visiteurs, sa logique de sélection privilégie des médias réputés pour la qualité et la profondeur de leurs analyses. En janvier 2025, les grands bénéficiaires sont :

• nytimes.com – 146 469 visites
• cnn.com – 138 647 visites
• indiatimes.com – 117 306 visites
• forbes.com – 116 962 visites

Contrairement à ChatGPT, Perplexity redirige vers des sources souvent consultées pour des informations factuelles et des analyses détaillées.

Des performances contrastées selon les médias

• Certains sites comme Forbes tirent parti des deux IA. Ils accumulent à la fois un volume élevé de trafic via ChatGPT et une présence constante dans les suggestions de Perplexity.
• India Times bénéficie davantage du trafic de Perplexity que de celui de ChatGPT. C’est un signe que certains médias trouvent des niches spécifiques dans cet écosystème.
• Les médias traditionnels comme The Guardian et le New York Times maintiennent leur statut de références tout en tirant profit de la croissance des IA.

IA et médias : quel impact réel sur le trafic ?

Malgré des chiffres impressionnants en termes de croissance, le trafic généré par les IA reste encore modeste par rapport aux moteurs de recherche traditionnels ou aux réseaux sociaux. Toutefois, la dynamique est claire :

• Les IA conversationnelles s’imposent comme de nouveaux intermédiaires entre les lecteurs et les médias.
• Les rédactions doivent repenser leurs stratégies éditoriales pour capter ce trafic en pleine expansion.
• Les IA influencent désormais la hiérarchisation des contenus accessibles aux lecteurs.

ChatGPT vs. Perplexity : deux moteurs d’audience très différents

Si les outils d’IA partagent un même objectif — faciliter l’accès à l’information —, leurs stratégies de recommandation et leur impact sur les sites d’actualités diffèrent considérablement.

ChatGPT s’impose comme un véritable générateur de trafic de masse. Entre août 2024 et janvier 2025, ses redirections vers les 14 principaux médias anglophones ont explosé. Certains sites, comme le New York Post et The Guardian, ont connu des pics de trafic impressionnants, propulsés par la capacité de ChatGPT à intégrer des liens vers des articles directement dans ses réponses.

De son côté, Perplexity adopte une approche plus ciblée. Bien que son volume de trafic reste plus modeste (environ 800 000 visites mensuelles en janvier 2025), il redirige de manière stratégique vers des sites réputés pour la qualité de leur contenu. Perplexity montre une préférence pour des médias proposant des analyses approfondies ou des données vérifiées. Le New York Times, par exemple, a reçu 146 469 visites de Perplexity en janvier 2025, contre 240 600 provenant de ChatGPT.

Deux logiques d’orientation du trafic

• ChatGPT privilégie la popularité : Ses réponses tendent à rediriger les utilisateurs vers des articles à fort potentiel viral. Cela profite aux médias les plus visibles ou ceux dont les contenus sont régulièrement cités dans l’actualité mondiale.
• Perplexity privilégie la précision et la pertinence : Moins axé sur la notoriété, il valorise les sources reconnues pour leur expertise dans certains domaines (politique, finance, santé, etc.). Il attire ainsi un lectorat à la recherche d’informations factuelles et détaillées.

Ce contraste dans la distribution du trafic soulève des questions essentielles :

• les IA soutiennent-elles un journalisme de masse ou renforcent-elles la spécialisation des médias ?
• Et surtout, comment les rédactions peuvent-elles adapter leur stratégie pour maximiser leur visibilité sur ces nouveaux canaux ?

Évolution des profils lecteurs et des préférences d’actualité

ChatGPT : un lectorat grand public et curieux

ChatGPT, avec son approche conversationnelle, séduit un public large qui privilégie la rapidité d’accès et la simplicité. Les utilisateurs cherchent souvent des réponses synthétiques à des questions d’actualité. Mais ils finissent par cliquer sur des liens proposés pour approfondir certains sujets.

• Les sujets les plus consultés via ChatGPT incluent la politique internationale, les faits divers et les tendances économiques.
• Les médias aux titres accrocheurs et aux contenus variés captent davantage l’attention, d’où le succès du New York Post et de Forbes.
• Les utilisateurs ont tendance à préférer des contenus faciles à consommer : articles courts, listes, analyses succinctes.

Ce comportement favorise les médias capables de simplifier l’information sans pour autant en sacrifier la qualité.

Perplexity : des lecteurs en quête de précision

En revanche, Perplexity attire un public plus exigeant, souvent en quête d’informations vérifiées et de données chiffrées. Les utilisateurs l’utilisent non pas pour survoler l’actualité, mais pour approfondir des sujets complexes.

• Les médias bénéficiant le plus du trafic Perplexity sont reconnus pour la profondeur de leurs analyses.
• Les lecteurs consultent des articles liés aux domaines de la santé, des sciences, de la finance ou encore de la politique étrangère.
• Les requêtes sont souvent plus spécifiques et orientées vers des faits précis ou des rapports détaillés.

Les outils d’IA ne se contentent pas de rediriger les lecteurs. Ils influencent aussi leurs préférences et attentes.

IA et nouveaux comportements : vers une consommation plus fragmentée ?

L’un des effets secondaires de ces IA est la fragmentation du parcours de lecture. Les utilisateurs accèdent aux actualités par des extraits ou des résumés générés par les IA avant de cliquer — ou non — sur les liens proposés. Résultat ?

• Une augmentation des consultations ponctuelles d’articles sans exploration plus large du site.
• Une tendance à la lecture sélective, où seuls les contenus jugés immédiatement pertinents retiennent l’attention.
• Une possible érosion de la fidélité aux marques médias, les lecteurs passant d’un site à l’autre selon les recommandations IA.

Ces changements forcent les éditeurs à repenser leurs stratégies éditoriales. Comment capter et retenir l’attention des lecteurs dans cet écosystème de consommation rapide ?

Quel est le rôle de l’IA dans la sélection des contenus ?

L’intégration des outils d’IA dans les parcours de lecture soulève des questions cruciales autour de la neutralité algorithmique. S’ils sont capables de filtrer et recommander des contenus en fonction des requêtes utilisateurs, sur quels critères s’appuient-ils réellement ? Et quelles en sont les conséquences pour la diversité de l’information ?

Des outils d’IA qui façonnent la hiérarchie de l’actualité

Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui reposent principalement sur le référencement SEO et la popularité des pages, les IA conversationnelles appliquent des logiques de sélection plus complexes :

• ChatGPT privilégie des contenus grand public, souvent axés sur la popularité et la capacité des articles à répondre rapidement aux requêtes des utilisateurs. Cela favorise les sujets d’actualité immédiate, les faits divers ou encore les articles aux titres accrocheurs.
• Perplexity, quant à lui, valorise davantage la fiabilité des sources et la profondeur des contenus. Il redirige souvent vers des articles contenant :
  • des données chiffrées,
  • des analyses politiques ou économiques détaillées,
  • des sources reconnues pour leur sérieux éditorial.

Ces choix algorithmiques influencent directement la visibilité des médias. Les sites qui alignent leurs contenus sur ces logiques de sélection bénéficient d’une meilleure exposition. D’autres peuvent rester en marge, même s’ils proposent des analyses pertinentes.

Le risque de créer des bulles informationnelles

En personnalisant les résultats en fonction des préférences perçues des utilisateurs, les IA peuvent réduire la diversité des points de vue proposés au lecteur et renforcer leurs biais de confirmation. Par exemple, un utilisateur qui interroge régulièrement l’IA sur des sujets économiques se verra majoritairement redirigé vers des médias spécialisés comme Forbes. Il ne verra jamais d’autres contenus qui pourraient lui offrir des angles différents.

L’utilisateur se retrouve alors enfermé dans un écosystème informationnel qui alimente ce qu’il connaît déjà ou ce qu’il souhaite entendre. Il devient moins ouvert aux idées nouvelles ou divergeantes, et abaisse son esprit critique. En effet, il retiendra davantage une information qui vadans son sens. Ce phénomène est d’autant plus préoccupant que la plupart des utilisateurs ne sont pas conscients que leurs résultats sont filtrés de cette manière. Au lieu d’avoir un panel d’information qu’il doit trier, l’IA lui offre une vérité unique sur un plateau.

A terme, cela peut conduire à une segmentation encore plus accrue des visions du monde. Chacun se limite à son propre point de vue et ne verra plus la complexité réelle des sujets sur lesquels il interroge l’IA. Les visions du monde se fragmentent, les extrêmes peuvent se radicaliser, et les consensus deviennent plus difficiles à atteindre.

Dans le cadre d’une stratégie de contenu portée par une entreprise l’IA va privilégier les entreprises déjà bien ancrées sur leur marché. Les prospects qui ne connaissent pas encore l’entreprise ou qui n’ont pas montré d’intérêt explicite pour ses thématiques risquent de ne jamais voir ses contenus. Le défi pour des entreprises moins connues reste donc de :

• Créer des contenus techniques qui démontrent leur expertise : livres blancs, études de cas, etc.
• Créer des contenus plus grand public qui répondent aux questions de leurs prospects : FAS, articles de blog généralistes, guides pratiques…

Les entreprises qui réussiront à s’adapter pourront capter de nouveaux prospects qualifiés, tandis que celles qui résistent aux changements risquent de disparaître des radars.

La question de la responsabilité éditoriale

Les IA conversationnelles se retrouvent alors au cœur d’un débat complexe : sont-elles de simples intermédiaires techniques ou deviennent-elles des acteurs influents dans la chaîne éditoriale ?

• Les éditeurs s’interrogent : comment garantir que leurs contenus ne sont pas déformés ou mal contextualisés lors de leur intégration dans les réponses IA ?
• Les utilisateurs sont souvent peu conscients des mécanismes derrière les recommandations IA, leur conférant une autorité implicite parfois perçue comme neutre.
• Les IA elles-mêmes ne sont pas infaillibles : des erreurs de référencement, des biais de données ou des choix algorithmiques contestables peuvent influencer la qualité de l’information transmise.

Dans ce nouveau paysage, les entreprises doivent repenser leurs stratégies de contenu tout en veillant à préserver les principes d’éthique journalistique. La question centrale demeure : peut-on confier aux IA la mission de trier et recommander l’information sans compromettre sa neutralité ?

Le parcours utilisateur : des requêtes IA aux clics sur les médias

L’intégration des IA conversationnelles dans le parcours de lecture modifie profondément la façon dont les internautes accèdent aux actualités. De simples requêtes formulées à ChatGPT ou Perplexity peuvent désormais rediriger les lecteurs vers des articles précis, contournant les canaux traditionnels comme les moteurs de recherche ou les réseaux sociaux.

Un accès direct et ciblé aux contenus

Lorsqu’un utilisateur interroge ChatGPT ou Perplexity sur un sujet d’actualité, l’IA ne se limite pas à fournir une réponse textuelle. Elle propose également des liens vers des sources externes, souvent mises en avant comme références fiables.

• ChatGPT tend à insérer des liens en bas de ses réponses ou directement intégrés dans le texte. Cette approche incite les utilisateurs à approfondir les sujets en cliquant sur les articles proposés.
• Perplexity, en revanche, affiche systématiquement ses sources dans un format proche des résultats de recherche traditionnels, offrant une visibilité immédiate aux médias cités.

Cette différence dans la présentation influe directement sur les taux de clics. Les utilisateurs de Perplexity sont plus enclins à consulter les sources pour vérifier les informations, tandis que ceux de ChatGPT se laissent souvent guider par la fluidité de la conversation avant de cliquer.

Un taux de rebond élevé mais un engagement ciblé

Les analyses montrent que les visiteurs arrivant sur les sites via les IA présentent des comportements spécifiques :

• Un taux de rebond plus élevé que la moyenne : souvent, les utilisateurs ne lisent que l’article recommandé sans naviguer davantage sur le site.
• Un temps de lecture plus court sur certains médias, surtout lorsqu’ils cherchent des réponses rapides.
• Mais un engagement plus profond sur les contenus spécialisés ou les analyses de fond, notamment via Perplexity.

Cela confirme une tendance : les IA génèrent un trafic ponctuel mais potentiellement qualifié, surtout lorsqu’il s’agit de contenus de niche ou d’analyses approfondies.

L’impact des extraits IA sur le taux de clics

Un autre facteur déterminant réside dans la manière dont les IA présentent les contenus :

• Si l’IA résume trop efficacement l’article, l’utilisateur peut se contenter de la réponse sans cliquer sur la source originale.
• À l’inverse, des extraits partiels ou des réponses incomplètes incitent davantage au clic, surtout si l’utilisateur souhaite vérifier ou approfondir les informations.

Les éditeurs doivent donc s’interroger sur un point clé : comment formuler leurs contenus pour maximiser leur attractivité dans les réponses IA tout en évitant que les informations essentielles ne soient entièrement “aspirées” par l’algorithme ?

En somme, les IA conversationnelles créent un nouveau tunnel de conversion entre les lecteurs et les médias, où chaque clic devient le résultat d’un subtil équilibre entre concision, pertinence et curiosité.

les défis des recommandations algorithmiques

L’une des préoccupations majeures liées à l’usage des IA conversationnelles dans l’accès à l’information est la confiance que les utilisateurs accordent aux réponses générées. Lorsque ChatGPT ou Perplexity cite un article ou redirige vers un site d’actualité, il devient — volontairement ou non — un intermédiaire de confiance entre le lecteur et la source d’information.

Une confiance aveugle dans les outils d’IA

La plupart des utilisateurs font instinctivement confiance aux réponses fournies par les IA, surtout lorsque celles-ci sont formulées de manière claire et structurée. Cette crédibilité perçue repose sur plusieurs facteurs :

• L’autorité implicite de l’IA : ChatGPT et Perplexity, par leur ton neutre et leur capacité à agréger des informations variées, créent une illusion d’objectivité.
• La citation de sources reconnues : lorsqu’un lien renvoie vers un média prestigieux comme le New York Times ou The Guardian, les utilisateurs considèrent automatiquement l’information comme fiable.
• La présentation soignée des réponses : les IA structurent les contenus de manière pédagogique, renforçant l’idée qu’il s’agit d’une information “vérifiée”.

Cependant, les cas d’erreurs factuelles, de mauvaise interprétation de données ou de biais dans les suggestions d’articles soulèvent régulièrement des interrogations sur la fiabilité des algorithmes.

Les risques de désinformation et de biais

Même si ChatGPT et Perplexity s’appuient sur des bases de données vastes et des médias établis, le risque de désinformation persiste. Les raisons sont multiples :

• Sélection de sources discutables : certaines IA peuvent accidentellement citer des articles provenant de sites peu fiables si ces derniers sont bien optimisés ou apparaissent souvent dans les résultats de recherche.
• Biais algorithmiques : les IA, entraînées sur d’énormes corpus de données, peuvent reproduire — voire amplifier — des biais existants, en donnant plus de visibilité à certains courants de pensée ou à des thématiques populaires au détriment d’autres.
• Contenus sortis de leur contexte : en extrayant des phrases ou des données pour résumer un article, l’IA peut déformer involontairement le sens du propos original.

Vers plus de transparence dans les recommandations ?

Face à ces défis, certains acteurs plaident pour une plus grande transparence des IA quant à leurs critères de sélection et à la provenance des contenus recommandés.

• Perplexity tend déjà à afficher systématiquement ses sources, permettant à l’utilisateur de vérifier l’information par lui-même.
• ChatGPT, quant à lui, est encore parfois critiqué pour son manque de clarté quant aux critères qui déterminent ses choix de sources.

Des pistes sont explorées pour renforcer la confiance des lecteurs :

• Des labels de fiabilité pour les articles les plus fiables.
• La possibilité pour les utilisateurs de signaler des erreurs ou des sources douteuses.
• Des algorithmes plus explicites quant aux logiques de sélection appliquées lors des recommandations.

Les éditeurs de site ont également un rôle à jouer : en soignant leurs métadonnées, en garantissant la qualité de leurs contenus et en développant des stratégies de référencement adaptées aux IA, ils peuvent limiter le risque de mauvaise interprétation et optimiser leur visibilité.

La question reste ouverte : les IA conversationnelles peuvent-elles devenir des filtres fiables de l’information ou resteront-elles des outils perfectibles, soumis aux aléas des outils d’IA ?

Optimiser votre contenu pour les IA : attirer plus de clients sans complexifier votre stratégie

En tant qu’entreprise, votre objectif est clair : attirer plus de prospects qualifiés sans exploser votre budget marketing. Mais avec l’arrivée des IA conversationnelles comme ChatGPT et Perplexity, les règles du jeu ont changé. Ces outils redirigent déjà des millions d’utilisateurs vers des sites web… et demain, vos futurs clients pourraient bien venir de là.

Le défi ? Adapter votre contenu non seulement pour Google (SEO), mais aussi pour ces IA (AIO — Artificial Intelligence Optimization) afin qu’elles vous positionnent parmi les premières réponses.

Les leviers simples pour que les IA remarquent votre contenu

Les IA ne fonctionnent pas tout à fait comme les moteurs de recherche traditionnels. Elles privilégient le contenu clair, structuré et directement utile. Voici comment ajuster vos contenus pour capter leur attention sans complexifier votre stratégie :

1. Des contenus structurés pour des réponses rapides

Les IA aiment les textes faciles à analyser. Pour qu’elles vous recommandent :

• Utilisez des titres explicites qui résument l’essentiel.
• Créez des sous-titres clairs et des paragraphes courts pour que l’IA puisse facilement extraire les informations.
• Rédigez un résumé introductif en début d’article : c’est souvent ce passage que l’IA reprendra dans ses réponses.

Même un simple article de blog bien structuré peut devenir plus visible qu’un contenu complexe mais mal organisé.

2. Intégrez des chiffres et des données concrètes

Les IA considèrent les contenus avec des statistiques et des faits vérifiés comme plus fiables. En les intégrant dans vos contenus, vous :

• Renforcez votre crédibilité.
• Augmentez vos chances d’être cité dans les réponses IA.

Exemple simple : Plutôt que “Les PME gagnent à investir dans le marketing digital”, écrivez “82 % des PME qui investissent dans le marketing digital voient une augmentation de leurs ventes dans les 12 mois”.

3. Optimisez vos titres et descriptions pour les IA

Les IA s’appuient sur des balises comme le meta-title et la meta-description pour comprendre vos contenus. Bien les rédiger est essentiel.

• Votre titre doit être court et engageant : il doit donner envie de cliquer.
• La meta-description doit expliquer en une phrase ce que l’utilisateur va apprendre en lisant votre contenu.

C’est souvent la première chose que l’utilisateur voit. C’est votre accroche commerciale.

Entre SEO et IA : comment ne pas choisir et profiter des deux

Pas besoin de repartir de zéro. Un bon contenu pour Google peut aussi plaire aux IA, à condition d’y apporter quelques ajustements :

Pour Google (SEO)	Pour les IA
Mots-clés stratégiques	Titres et sous-titres explicites
Backlinks	Contenus clairs et factuels
Longueur des articles optimisée	Réponses rapides aux questions clés

En bref : ne choisissez pas l’un ou l’autre, combinez les deux pour maximiser vos chances d’être vu.

Les nouvelles opportunités pour les PME

Les IA conversationnelles ne sont pas qu’un défi, c’est aussi une opportunité en or pour les PME. Pourquoi ?

• Des contenus bien pensés peuvent rivaliser avec ceux des grandes entreprises.
• Les IA valorisent les contenus de niche : si vous êtes expert dans un secteur précis, vous avez toutes vos chances.
• Vous pouvez capter des prospects qualifiés sans dépenser des fortunes en publicité.

Par exemple, une PME spécialisée dans les énergies renouvelables qui crée des contenus bien structurés sur “les subventions pour panneaux solaires en 2025” pourrait être mise en avant par une IA lors d’une requête utilisateur — même face à des concurrents plus grands.

Comment les entreprises B2B peuvent-elles s’adapter aux outils d’IA ?

Vous n’avez pas besoin de changer toute votre stratégie face à l’IA. Il suffit de l’ajuster pour que les IA travaillent pour vous et attirent vos futurs clients :

1. Diversifiez vos formats : Créez des contenus longs pour les décideurs et des résumés “IA-friendly” pour les algorithmes. Intégrer des données chiffrées et des études de cas (souvent valorisées par les IA comme signe d’expertise). Ces données sont également précieuses pour remplir les critères EEAT de Google.
2. Travaillez la visibilité multicanale : Ne vous reposez pas directement sur les IA et continuez à exploiter les réseaux sociaux, les newsletters et le SEO traditionnel. Les IA doivent être vues comme un levier complémentaire de trafic, pas comme la source principale.
3. Optimiser les contenus pour l’AIO (Artificial Intelligence Optimization) : Soignez vos méta-données et vos données structurées. Par exemple, vous pouvez inclure une FAQ à vos articles et à vos pages de vente pour répondre à des questions précises que se posent vos lecteurs. Cela augmente vos chances d’apparaître dans les réponses directes des IA.
4. Favoriser la preuve sociale et l’expertise : Publiez des témoignages clients, des études de marché et des avis d’experts pour renforcer la crédibilité du contenu aux yeux des IA.

Bref : les critères d’une stratégie de contenu n’ont pas changé en 2025. Tout doit partir d’un contenu de qualité et d’une volonté d’offrir une solution pérenne et durable à vos clients.