Les requêtes formulées sur ChatGPT et Gemini bouleversent la hiérarchie traditionnelle du commerce. Une récente analyse menée sur 6 secteurs clés montre que les modèles génératifs privilégient l’intention du consommateur plutôt que les segmentations habituelles.
L’étude signée Dekuple Insight dresse un bilan précis de la présence des distributeurs au sein des moteurs génératifs. Les données récoltées sur 2 mois auprès de 1 719 acteurs révèlent une transformation radicale des espaces concurrentiels. Le prix, la rapidité ou l’expertise redéfinissent la sélection finale. Les spécialistes historiques se retrouvent ainsi confrontés à de nouveaux rivaux inattendus selon la nature exacte de la question posée.
L’intention de l’utilisateur redessine la concurrence
Les algorithmes ignorent les catégories classiques. Ils structurent les réponses à partir du besoin précis formulé par l’internaute. E.Leclerc et Action peuvent ainsi rivaliser avec des experts de la cosmétique sur des requêtes tarifaires. Uber Eats et Deliveroo s’invitent dans l’alimentaire si la livraison rapide devient le critère prioritaire.
Cette mécanique modifie le paysage commercial. Les enseignes obtiennent de meilleures performances lorsqu’elles incarnent une fonction claire. Decathlon s’impose sur l’accessibilité, tandis qu’Au Vieux Campeur domine sur la technicité. Grand Frais tire son épingle du jeu sur la fraîcheur.
Visibilité massive et positionnement réel
Certains acteurs bénéficient d’une présence massive. Sephora ressort dans plus de 70 % des textes générés sur la beauté, avec une position moyenne de 1,59. Côté high-tech, Fnac-Darty capte près d’un tiers des mentions et s’affiche dans 70 % des cas. Toutefois, cette omniprésence ne garantit pas la première place.
Decathlon figure dans 80 % des résultats liés à la qualité sportive, mais n’occupe le premier rang que trois fois sur dix. Une requête très précise redonne immédiatement l’avantage aux hyperspécialistes. Thomas Zavrosa, Directeur Général de Dekuple Insight, explique que ces outils agissent comme un filtre de prescription inédit. L’enjeu consiste à maîtriser les preuves qui soutiennent ces recommandations.
Des divergences techniques entre les deux modèles
Les deux principaux systèmes n’offrent pas les mêmes conclusions. Sur les questions de technicité sportive, Gemini cite 34 noms distincts, contre 15 seulement chez ChatGPT. Le premier valorise les profils spécialisés, le second resserre sa sélection autour des leaders établis. Les sources d’informations diffèrent également selon le sujet.
Les détails opérationnels mobilisent les plateformes propriétaires à 91 % pour l’électronique. À l’inverse, les avis sur la fiabilité s’appuient sur des bases tierces. Les comparateurs et les médias servent alors de caution. Les grands groupes conservent des positions stables. Les structures secondaires subissent des fluctuations plus marquées.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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