Pourquoi et quand ChatGPT utilise-t-il Google ?
TLDR - Dès que ChatGPT a besoin d’une information postérieure à juin 2024 ou qu’il n’a pas, il va chercher sa réponse sur Google.
Quand un utilisateur fait une requête, ChatGPT va commencer par évaluer si la réponse se trouve dans son modèle ou au contraire s’il doit aller chercher une partie ou la totalité de la réponse sur internet. Le modèle actuel de GPT5 ne dispose pas de données plus récentes que juin 2024, donc toute requête impliquant un besoin d’informations à jour, typiquement une question concernant un achat, passera par une “Recherche sur le web”.
S’il se basait initialement sur le moteur de recherche Bing, à cause de son actionnaire Microsoft, ChatGPT se base aujourd’hui sur Google, ce qui ne vous surprendra pas si vous êtes un lecteur expérimenté en SEO, car Google est tout simplement un meilleur moteur de recherche que Bing.
Comment ChatGPT fait-il sa “Recherche sur le web” avec des query fan-outs ?
TLDR - ChatGPT découpe les requêtes en plusieurs query fan-outs (des recherches sur Google). Pour être présent dans ses réponses, il faut avoir une même page qui est positionnée en haut de SERP de plusieurs fan-outs.
Quand il doit faire une “Recherche sur le web”, ChatGPT va diviser les sujets en plusieurs recherches sur Google, c’est-à-dire qu’il va chercher les SERP (pages de résultats) de plusieurs mots-clés, de l’ordre d’une cinquantaine. Ce sont ces recherches sur Google qu’on appelle des fan-outs (les gerbes, les déploiements en français).
Pour récupérer les URL qui se positionnent sur la SERP de chaque mots-clés/fan-outs, ChatGPT utilise un outil tiers : SerpAPI. Depuis septembre 2025, Google bloque en partie l’accès à ses pages de résultats, et SerpAPI n’est plus en mesure de ne renvoyer que le top 10 de chaque SERP (au lieu du top 100 avant).
ChatGPT récupère donc 50*10 URLs, mais il lui est impossible d’aller lire et synthétiser les 500 pages, car cela lui coûterait bien trop cher, donc il lui est nécessaire d’identifier les quelques pages qui sont susceptibles de contenir l’information qu’il cherche pour répondre à la requête de l’utilisateur. Pour cela, il utilise la formule du RRF (Reciprocal Rank Fusion) qui lui permet de scorer chaque URL. Sans ressortir vos cahiers de maths, voici ce qu’il faut retenir : plus une page apparaît haut et souvent sur les différents mots-clés, plus son score global est élevé. Autrement dit, le RRF valorise la présence récurrente et le bon classement d’une page (et non d’un domaine !) dans plusieurs SERP.
Comment maximiser le score RRF de sa page ?
TLDR - Nous recommandons de positionner sur plusieurs mots-clés un article dans un bon média, nourri par du netlinking de second niveau par mot-clé.
Avant tout, il faut retenir une chose : le SEO sert directement votre positionnement sur ChatGPT sur les requêtes qui impliquent que ChatGPT fasse des recherches. Mais il y a une vraie nuance avec le SEO traditionnel : une page qui a un bon score RRF doit être capable de se positionner sur plusieurs mots-clés, alors qu’en SEO la stratégie classique est de cibler un seul mot-clé.
Pour cela, nous recommandons de structurer un article ciblant 2 à 3 mots-clés, typiquement structuré en chunks. Comme il s’agit de positionner votre article principal dans des top 10 de SERP, cela vous impose de choisir un média de haute qualité SEO. Ensuite, il s’agit de mettre en place du netlinking de second niveau pour chaque mot-clé, c'est-à-dire que vous allez produire d’autres articles centrés sur un unique mot-clé qui contiendront un backlink vers l’article principal multi-mots-clés.
