Recherche Scientifique GEO 2026
Cartographie des preuves peer-reviewed pour l’optimisation des citations IA. Cette page agrège les analyses issues de deux études arXiv majeures — Chen et al. 2025 (Université de Toronto) et Zhang, He & Yao 2026 — qui fondent la méthodologie CapstonAI.
Étude Zhang, He & Yao 2026 — Les 5 analyses FR
arXiv:2604.25707 — 23 745 enregistrements de citations, framework Citation Selection vs Citation Absorption
| Analyse | Résultat clé | Uplift |
|---|---|---|
| Citation Selection vs Absorption | Être cité ≠ être utilisé — 2 métriques à optimiser séparément | Framework fondateur |
| Hypothèse Evidence-Container | Pages avec 3+ genres d’evidence = top quartile | Top quartile |
| Format Q&A N’améliore PAS le GEO | Format Q&A = -5.74% mean influence | -5.74% |
| GEO Influence Score — Méthodologie | Mean influence 0.0947–0.2713 selon la source | Score défendable CFO |
| Genres de Preuves Classés | Code +76.88%, stats +61.55%, définitions +57.33% | +41% à +77% |
Étude Chen et al. 2025 — University of Toronto
arXiv:2509.08919 — 10 moteurs IA, 6 verticals, 10 langues, 40 brands testées
| Analyse | Résultat clé |
|---|---|
| Citation Selection vs Absorption | Jaccard overlap inter-engines 0.10–0.25 : 75–90% des sources diffèrent |
| Multi-Engine Domain Diversity | ChatGPT 60–68% domaines exclusifs vs Perplexity 16.35 sources/prompt |
| Cross-Language GEO Stability | Claude réutilise sources EN cross-langue ; ChatGPT : swap total |
| Big Brand Bias in AI Search | Major brands 62.2% des citations vs niche brands 9.0% |
Les 5 résultats qui changent votre stratégie GEO
- Format Q&A = -5.74% d’influence — Convertir tout en FAQ a dégradé votre GEO. Solution : evidence containers avec 3–5 genres de preuves.
- 75–90% des sources diffèrent entre ChatGPT et Perplexity — Une stratégie « AI Search » monolithique est statistiquement absurde. Chaque moteur requiert une allocation distincte.
- Code = +76.88% d’influence — Le genre d’evidence le plus puissant. Suivi par stats +61.55%, définitions +57.33%, comparaisons +55.28%, how-to +41.20%.
- Big brand bias : 62.2% vs 9.0% — Les niche brands ne peuvent pas gagner sur les broad categories. Stratégie : 5–10 niches dominables.
- Claude réutilise les sources EN cross-langue — Un investissement en autorité anglophone compound sur tous les marchés pour Claude.
Méthodologie CapstonAI
- Prompt panel 30 requêtes — Citation rate mesuré sur ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini simultanément
- Influence Score traçable — Basé sur Zhang et al. 2026, équation (2)
- Evidence Container Audit — Identifier et transformer les pages FAQ sous-performantes
- Multi-Engine Budget Matrix — Allocations optimisées par buyer persona
- Re-baseline trimestriel — Les préférences de sources des engines dérivent
→ Scan CapstonAI gratuit — Mesurez votre citation rate sur les 4 engines en 48h.
Sources académiques
- Chen et al. 2025 — arXiv:2509.08919 — Université de Toronto
- Zhang, He & Yao 2026 — arXiv:2604.25707
- CapstonAI Q1 2026 — Données cohort partners (N=47 brands, 6 verticals)
Dernière mise à jour : mai 2026. Données peer-reviewed, reproductibles et citables.