Comment fonctionnent réellement les « connexions LLM » quand vous ne pouvez pas soumettre vos données d'entreprise ?

Il s'avère que nous recevons cette question fréquemment de la part de clients enterprise ces derniers temps — lors de démos et dans des e-mails de suivi : « Vous avez listé des LLM majeurs parmi vos publishers. Comment fonctionnent ces connexions exactement — s'agit-il de partenariats officiels, d'intégrations directes, de soumissions, ou d'autre chose ? »

C'est une question légitime, car quand des fournisseurs parlent de « pousser des données vérifiées directement vers les LLM en temps réel », ils sous-entendent qu'il existe une sorte d'API magique derrière cette vague promesse. Dans la plupart des cas, ce n'est tout simplement pas le cas.

Selon les mots de notre Technical Product Manager, Luma Ghazaleh :

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Donc quand nous — ou tout autre fournisseur dans ce domaine — parlons de « connexions » aux LLM, nous entendons influence indirecte plutôt qu'ingestion directe. En utilisant une plateforme comme Uberall, les marques améliorent leur présence dans l'ensemble de l'écosystème sur lequel les LLM s'appuient. Voici comment cela fonctionne.

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Pouvez-vous influencer la façon dont votre entreprise est trouvée dans ChatGPT et d'autres LLM ?

Les Large Language Models comme ChatGPT et Gemini ne sont pas des annuaires d'entreprises, et ils n'acceptent pas de soumissions comme le font Yelp ou Bing ou d'autres annuaires.

Il n'existe pas de tableau de bord dans lequel vous vous connectez pour mettre à jour vos horaires. Alors, comment les données d'entreprise arrivent-elles réellement dans ces systèmes LLM ? Comprendre comment les LLM obtiennent les données des entreprises, c'est comprendre deux voies distinctes.

Quand quelqu'un demande à l'un de ces outils le meilleur hôtel près de la Tour Eiffel ou le meilleur frozen yogurt près du 75013, le modèle assemble sa réponse à partir de données qu'il a déjà reçues — soit des données d'entraînement, soit de la recherche en direct — et non de données qu'un fournisseur lui aurait envoyées.

Cette réponse dépend aussi de l'outil que les consommateurs utilisent, car ils ne sont pas tous construits de la même façon.

Les modèles basés sur les données d'entraînement (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) ont appris des choses sur les entreprises à partir d'un instantané fixe d'internet — blogs culinaires, sites d'avis, articles de presse, listes éditoriales « best of ». Cet instantané peut dater de plusieurs mois. Ils utilisent aussi la recherche en direct, mais les données d'entraînement viennent en premier.

Les modèles de recherche en direct comme Perplexity fonctionnent à l'inverse — ils puisent dans ce qui est actuellement publié et indexé, utilisant les données d'entraînement comme complément plutôt que comme source principale. Cette seule différence donne aux chercheurs des résultats distincts.

Dans le cadre de la plus récente recherche inter-sectorielle d'Uberall sur la visibilité IA, notre analyste GEO/AEO Katya Shishchenko a testé comment cinq modèles d'IA recommandent des entreprises dans les secteurs de la restauration, de l'hôtellerie, de l'alimentation, du dentaire et de la banque — en testant chaque modèle contre 9 à 11 intentions de prompts réels par secteur, des requêtes de découverte de base aux recherches par besoin spécifique. Ce processus a été répété 50 à 100 fois par combinaison, produisant plus de 120 000 mentions à travers 3 700+ entreprises uniques.

Selon la recherche, Perplexity a systématiquement fait remonter plus d'entreprises, cité ses sources et renvoyé des noms d'entreprises réels et vérifiables. Les modèles statiques avaient tendance à recommander le même ensemble restreint d'entreprises de manière répétée, à halluciner des noms inexistants et à s'appuyer sur des données anciennes. Ce qui est logique, non ?

Katya a constaté que chaque modèle a aussi une personnalité distincte :

• Claude est le plus conservateur — il privilégie les entreprises locales et communautaires mais évite largement de nommer des prestataires de santé spécifiques. Les politiques de sécurité d'Anthropic empêchent Claude de donner des recommandations qui pourraient être perçues comme des conseils médicaux, si bien que dans notre étude dentaire, il n'a cité des cabinets que pour des prompts relatifs à des besoins cliniques immédiats comme les urgences.
• Gemini est le plus diversifié, probablement parce qu'il croise les données en direct de Google Maps. Il fait remonter 8× plus de restaurants uniques que ChatGPT dans la même étude.
• ChatGPT est consensuel et concentré — une shortlist courte et collante, mais avec les taux d'hallucination les plus élevés tous secteurs confondus.
• Grok est axé sur les qualifications — il référence les qualifications des chefs et les contenus Instagram plus que tout autre modèle.
• Perplexity recherche en direct, cite ses sources et génère le plus de mentions par exécution. Pour les entreprises avec une forte présence web actuelle, c'est le modèle « le plus facile » à conquérir.

OK, précisons donc la question : comment les entreprises intègrent-elles réellement leurs données de localisation dans la recherche en direct ? Peuvent-elles encore influencer ce qui se trouve dans les données d'entraînement ?

Quelles sources de données prioriser pour la visibilité dans les LLM ?

Nous cartographions la hiérarchie des sources de données sur lesquelles s'appuient les outils d'IA comme ChatGPT, Gemini et Perplexity depuis plus d'un an — en particulier pour les recherches locales. Notre Technical Product Manager Luma a mené plusieurs expériences l'année dernière, et nous n'avons cessé d'élargir ses résultats depuis.

Mais qu'entendons-nous par sources de données IA ? Ce sont les différents canaux à partir desquels les outils d'IA génèrent leurs réponses. En règle générale et tous secteurs confondus, ceux-ci sont typiquement « classés » dans la hiérarchie ci-dessous, ce qui signifie que les niveaux supérieurs ont une plus grande influence sur ce qui est écrit dans ces réponses générées. Si vous concentrez vos efforts sur ces sources, vous pouvez efficacement intégrer vos données de localisation dans la recherche en direct et construire une réelle visibilité dans les LLM.

Vous devez noter, cependant, que les sources ayant le plus de poids varient considérablement selon le secteur.

Top Tier : Google

Google reste la source numéro un pour les requêtes à intention locale. ChatGPT et la plupart des outils d'IA lancent des recherches via Google ou Bing Search, traitant les Google Business Profiles (GBP) comme des sources faisant autorité pour les avis, les données de localisation, les notes, les horaires, les photos et les heures de pointe.

La plupart des modèles utilisent aussi les données GBP pour générer des fiches de localisation ou des snippets — les blocs structurés qui apparaissent à côté d'une recommandation. Chaque modèle extrait des attributs différents : Perplexity crée les fiches les plus riches (nom, photos, note, nombre d'avis, fourchette de prix, adresse, téléphone, site web, catégories et horaires), tandis que Grok réduit souvent une entreprise à sa seule adresse.

ChatGPT et Gemini se situent entre les deux, chacun combinant photos, horaires, fourchette de prix et données de catégorie.

C'est là que la complétude du profil devient cruciale. Si votre GBP manque d'un attribut qu'un modèle utilise pour construire son snippet — disons les horaires ou un numéro de téléphone — il est probable qu'un concurrent avec un profil plus complet apparaîtra à la place.

High Tier : Yelp

Yelp est l'une des sources les plus influentes pour les requêtes dans les domaines de la restauration, du retail, de la beauté et de l'hôtellerie — et l'un des chemins les plus rapides vers la visibilité chatgpt spécifiquement.

Il apparaît fréquemment dans les réponses générées par l'IA grâce à sa forte autorité de domaine et la richesse de ses contenus générés par les utilisateurs. Les classements Yelp, le sentiment des avis et les notes sont référencés par des outils comme ChatGPT — et dans certains cas, le système extrait des listes entières d'entreprises directement depuis Yelp quand il répond à des requêtes « best of ».

Yelp a aussi une relation de licence directe avec OpenAI, ce qui signifie que ses données sont une source de données IA connue pour les recommandations locales de ChatGPT.

Mid Tier : Annuaires et sites web spécifiques au secteur

TripAdvisor, OpenTable, DoorDash et autres plateformes de livraison et de réservation sont particulièrement pertinents pour les requêtes liées au voyage, à la restauration et à la livraison.

Mais le paysage des annuaires va bien au-delà des noms évidents, et il varie évidemment selon le secteur.

En dentaire, Zocdoc est la seule plateforme d'avis individuelle où le volume prédit significativement la probabilité de mention par l'IA. En banque, la note TrustPilot est le signal continu individuel le plus fort pour déterminer si une banque est mentionnée ou non, et la note BBB est le deuxième — pourtant près de deux banques sur trois dans l'étude de Katya n'avaient même pas revendiqué leur profil TrustPilot.

Toutes les sources de citations ne sont pas évidentes. Sur le marché français spécifiquement, près de la moitié de toutes les citations IA provenaient de centaines de petits annuaires de niche qui semblent individuellement sans importance mais qui sont collectivement la plus grande catégorie de sources, citée 7× plus souvent que les propres sites web des marques. Ces annuaires plus petits tirent souvent leurs données d'agrégateurs plus grands comme Foursquare et TomTom, ce qui signifie que vos données de fiches doivent être correctes pour fonctionner comme source unique de vérité à travers des couches de sources que vous ne suivez peut-être même pas.

Les sites web d'entreprise et les blogs entrent aussi dans cette catégorie — quand ils sont bien optimisés avec des contenus structurés comme les menus, des FAQ, du balisage schema, des citations clients ou des pages store locator, les LLM sont plus susceptibles de les référencer.

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Mid Tier : Couverture presse et médias

Les publications externes crédibles, les sources éditoriales de niche et même les listes « best of » sur les blogs voyage ou food produisent tous du contenu à forte autorité de domaine que les modèles pondèrent fortement.

Dans notre recherche, la corrélation entre plus de couverture presse et plus de mentions IA apparaît dans chaque secteur étudié :

• En banque, les marques avec 75+ mentions Google News dans une fenêtre de 90 jours obtiennent en moyenne 15× plus de mentions IA que celles avec moins de 10.
• En hôtellerie, la couverture médiatique a la plus grande taille d'effet individuelle de tous les signaux pour la probabilité de mention.

Lower Tier : Bing, Apple Maps, Foursquare

Ces plateformes apparaissent moins souvent dans les réponses IA, mais elles jouent un rôle plus important qu'on ne le pense. Bing est connu pour être le moteur de recherche que ChatGPT utilise pour la recherche en direct — ce qui fait de Bing Places un input direct pour l'assistant IA le plus utilisé.

Apple Maps alimente Apple Intelligence, et les données Foursquare apparaissent dans des dizaines d'applications et de services.

Cette complétude de profil et cette cohérence des données fonctionne comme une couche de validation, renforçant le signal que votre entreprise existe, est active et fiable, et dispose d'informations cohérentes partout — même si ces plateformes ne sont pas celles qui sont citées directement.

Autres sources de données IA à surveiller

Les signaux ci-dessous ne sont pas des sources de citation de premier plan en soi, mais ils apparaissent de manière constante dans notre recherche comme prédicteurs de la mention d'une entreprise — et de sa fréquence. Lesquels comptent le plus dépend de votre secteur :

• Google Knowledge Graph et Wikipedia : La présence sur Wikipedia amplifie la fréquence de mention en banque (r = 0,321) et en hôtellerie, mais ne crée pas de mentions en soi. La présence dans le Knowledge Graph produit un uplift de mention de 3,75× en dentaire. Les deux sont des signaux d'autorité acquis qui se renforcent avec le temps.
• Instagram et Facebook : Le nombre de followers Instagram est un prédicteur fort de visibilité IA en restauration et en hôtellerie. Cela a du sens car plus de followers signale typiquement des publications plus fréquentes pour garder l'audience engagée, ce qui signifie plus de likes et de partages, ce qui crée une empreinte de contenu plus large pour l'entraînement des modèles. De fait, nous avons constaté qu'Instagram est le prédicteur individuel le plus fort de la fréquence de mention pour les hôtels boutique (r = 0,568). Les followers Facebook prédisent la probabilité de mention en dentaire (écart de 4,7× entre les cabinets mentionnés et non mentionnés). Nous avons aussi déjà mentionné que Grok référence les contenus Instagram plus que les autres modèles.
• YouTube : La présence d'une chaîne triple presque les chances de mention en dentaire — et c'est l'existence de la chaîne qui compte, pas le nombre d'abonnés. La plupart des entreprises ne s'y sont pas encore intéressées, ce qui est exactement la raison pour laquelle c'est une si bonne opportunité à explorer pour les marques.
• Autorité de domaine : Une autorité de domaine supérieure à 68 produit 14× plus de mentions IA qu'en dessous de 20 en banque.
• Récompenses sectorielles, listes éditoriales « best of » et certifications : En banque, 3+ apparitions sur des plateformes éditoriales (Bankrate, NerdWallet, Forbes Advisor, WalletHub) sont associées à un taux de mention de 100 %. Pour les restaurants, Perplexity référence le Guide Michelin dans 94,5 % des réponses.
• Reddit : De plus en plus cité par Perplexity en particulier, surtout pour les requêtes de restauration et de découverte locale. Nous couvrons les opportunités marketing Reddit pour les entreprises locales dans un webinaire SEJ, résumé dans cet article.

Cette hiérarchie n'est pas statique ; elle change constamment en fonction des secteurs, des mises à jour de modèles, et aussi à mesure que les fournisseurs de LLM signent de nouveaux partenariats de données et étendent leurs capacités de recherche en temps réel.

Mais de manière générale, et sur la base de nos résultats de l'année dernière et de cette année, les sources avec la plus forte autorité de domaine, les données structurées les plus riches et les contenus générés par les utilisateurs les plus récents sont celles auxquelles les modèles d'IA font le plus confiance. C'est ainsi que les entreprises « intègrent » actuellement leurs données de localisation dans la recherche en direct.

Ce que vous pouvez concrètement influencer dès aujourd'hui

Maintenant que vous savez qu'aucun fournisseur ne peut soumettre vos données d'entreprise aux LLM, vous devez comprendre que votre rôle en tant que SEO Manager multi-sites ou responsable RP est de prioriser absolument les trois choses suivantes, dès que possible, si vous voulez améliorer visibilité marque moteurs réponse IA.

Exactitude des données dans les annuaires de référence

Une bonne gestion des fiches est le fondement — maintenez les données NAP, les horaires, les catégories et les attributs cohérents sur chaque annuaire que les modèles d'IA lisent. Environ 68 % des entreprises locales apparaissent de manière incorrecte dans les résultats IA en raison de données manquantes, incohérentes ou obsolètes. Un audit visibilité chatgpt peut révéler exactement où se trouvent ces lacunes. Quand si peu d'entreprises disposent d'informations cohérentes à travers les systèmes d'IA, avoir des données correctes est déjà un avantage concurrentiel.

Des signaux de réputation solides

Les avis comptent pour les modèles d'IA, mais pas nécessairement de la façon dont nous le pensions tous. Les notes étoilées ne prédisent pas significativement les mentions IA dans trois des cinq secteurs étudiés. Le nombre d'avis compte bien plus que quelques notes cinq étoiles seulement. Des volumes d'avis élevés sur des plateformes comme Yelp et Google impliquent aussi qu'une fiche a passé les filtres anti-spam et les seuils de vérification, ajoutant une couche de validation — un feu vert pour la recommandation.

Le texte des avis contient aussi le vocabulaire descriptif sur lequel les LLM s'appuient pour élaborer leurs recommandations — qu'une entreprise dispose d'une super terrasse, d'un espace dog-friendly ou d'un personnel particulièrement accueillant.

Des contenus structurés, lisibles par l'IA

Si vous voulez rendre votre contenu visible dans ChatGPT et d'autres outils d'IA, vous assurer qu'il est crawlable est le prérequis le plus basique. Les grounding pages, les FAQ locales et les pages locales optimisées avec du schema donnent aux systèmes d'IA une source unique et citable de vérité pour chaque établissement. Vérifiez que votre robots.txt autorise les principaux crawlers IA (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot, PerplexityBot) à accéder à votre site.

Un autre point technique qui mérite d'être soulevé ici est que la plupart des modèles d'IA ne peuvent pas lire le JavaScript ni interagir avec des éléments de page dynamiques ; ils ne consomment que du texte brut. Donc, si vos pages locales sont construites sur des frameworks JavaScript lourds sans rendu côté serveur (SSR), les LLM pourraient ne pas être en mesure de les lire du tout.

Ce qu'il faut demander à votre fournisseur de fiches sur l'« implémentation » de la visibilité IA

Voici un filtre que vous devriez utiliser dans toute conversation avec un fournisseur au sujet de la recherche IA : demandez-leur d'expliquer, en termes concrets, comment vos données d'entreprise atteignent un LLM.

Si la réponse contient le mot « direct » et le nom d'un Large Language Model dans la même phrase, posez des questions de suivi. Demandez la documentation de l'API. Demandez l'accord de partenariat. Demandez ce qui se passe quand vous mettez à jour un numéro de téléphone — se synchronise-t-il avec ChatGPT de la même façon qu'il se synchronise avec Google ?

Selon les mots de Luma : « La réponse vous dira si vous évaluez un produit ou un positionnement marketing. »

Les fournisseurs qui sont honnêtes sur le fonctionnement de cet écosystème — que la visibilité IA se construit à partir de données cohérentes, de signaux de réputation solides et de contenus structurés à travers les sources que l'IA lit réellement — sont ceux qui construisent des outils pour vous aider à surveiller visibilité IA chatgpt et à l'optimiser à grande échelle. Les autres espèrent que vous ne poserez pas les bonnes questions de suivi.

Les modèles d'IA n'acceptent pas vos fiches d'entreprise, mais la visibilité dans les LLM n'est pas non plus le fruit du hasard. Comme les moteurs de recherche, les systèmes LLM suivent des schémas que vous pouvez influencer, et il existe des « facteurs de classement des LLM » des sources de données IA dans ce paysage. GEO Studio montre aux équipes multi-sites comment influencer ces schémas au niveau de chaque établissement et de la marque, à travers les fiches, les contenus et les mentions externes, et permet de suivre comment chaque magasin, agence ou établissement apparaît dans les réponses générées par l'IA.

Principal enseignement de toutes nos données : la Generative Engine Optimization (GEO) ne consiste pas à trouver des connecteurs LLM directs qui ingèrent vos données d'entreprise ; il s'agit de nettoyer ces données à grande échelle pour que les LLM puissent correctement faire le lien autour de vos établissements.