Est ce que des pages avec un bon référencement naturel vont être cités par les AI Overviews de Google ?
On a analysé 1,9 million de citations en 2025 pour tenter de répondre à cette question. Mais en une année, ça a déjà pas mal bougé et en prime, les AI Overviews arrivent en France.
Par exemple, depuis janvier 2026, les AI Overviews sont propulsées par Gemini 3 afin de mieux répondre aux questions longue traîne des utilisateurs (alors qu’elles s’appuyaient auparavant sur des modèles Gemini plus anciens, dont des variantes de Gemini 2.5).
Depuis notre dernière étude, on a également amélioré notre méthodologie de parsing (sorte d’analyse syntaxique) dans Ahrefs, ce qui nous permet désormais de détecter encore plus de citations apparaissant dans les AI Overviews.
Il était donc temps de mettre à jour nos conclusions. Cette fois, on a analysé 863 000 SERP de mots-clés et un total de 4 millions d’URL d’AI Overview, c’est plus du double de notre précédente analyse. Toutes ces données sont issues d’Ahrefs Brand Radar, notre outil de visibilité IA.
Voici nos résultats.
Dans notre analyse, on s’est intéressé aux cas où la même URL apparaissait à la fois dans l’AI Overview de Google et dans la SERP classique, pour la même requête.
Dans un premier temps, on a étudié tous les résultats renvoyés sur la page, y compris les liens bleus classiques et les SERP features. On a donc suivi séparément les Ads, les Featured Snippets, les boîtes People Also Ask, les Video Packs et les résultats organiques comme des blocs distincts.
On a découvert que 37,9 % des URL citées dans les AI Overviews apparaissaient également dans les 10 premiers blocs. Le reste était réparti de façon presque égale entre les positions 11 et 100 (31,2 %) et au-delà des 100 premiers blocs (31,0 %).
Dans un deuxième temps, on s’est concentré uniquement sur les liens bleus classiques, en ignorant les Ads et les autres SERP features. La répartition était globalement similaire :
| Position organique | % d’URLs citées |
| Classées dans le top 10 | 37,10 % |
| Classées entre la 11ᵉ et la 100ᵉ position | 26,20 % |
| Non classées dans le top 100 | 36,70 % |
La seule légère différence : une proportion plus élevée de pages citées dans les AI Overviews se trouvait en dehors du top 100. Cela indique que les AI Overviews citent parfois des pages qui n’apparaissent pas dans les résultats classiques, mais qui apparaissent dans les SERP features.
Qu’est-ce que tout cela signifie concrètement ? Par rapport à notre étude initiale, cela indique que Google sélectionne bien moins de pages directement depuis la SERP originale (environ 76 % en juillet 2025 contre environ 38 % aujourd’hui). Cela suggère que les AI Overviews s’appuient moins sur les résultats de recherche directs et davantage sur les sources qui apparaissent dans les SERP des requêtes « fan-out » (ou Query fan-out).
Google a confirmé que son système effectue un « Query fan-out » chaque fois qu’un utilisateur effectue une recherche déclenchant l’IA. La requête initiale est alors divisée en plusieurs sous-requêtes connexes. Les pages qui apparaissent le plus souvent dans ces SERP de sous-requêtes sont ensuite citées dans l’AI Overview.
Avec l’arrivée de Gemini 3, il est possible que les requêtes fan-out jouent un rôle plus important dans la sélection des sources. Le modèle étend peut-être les requêtes de façon plus agressive qu’avant, ou de façon plus large en puisant dans des SERP connexes où moins de pages se classent pour la requête d’origine.
Notre recherche a également révélé quelque chose d’assez intéressant à propos de YouTube. Parmi les pages citées dans les AI Overviews qui ne se classaient pas dans le top 100 de Google pour le même mot-clé, 18,2 % étaient des URL YouTube.
Et ces URL YouTube représentaient 5,6 % de l’ensemble des URL d’AI Overview citées dans notre jeu de données.
Autrement dit, YouTube représente une part significative des citations totales dans les AI Overviews, même sans se classer dans les SERP pour la requête directe. Selon les données d’Ahrefs Brand Radar, YouTube est aujourd’hui le domaine le plus cité dans les AI Overviews, avec une croissance de 34 % sur les six derniers mois.
D’autres études menées par notre équipe confirment l’importance de YouTube pour la visibilité IA.
Par exemple, notre analyse de 75 000 marques a révélé que les mentions sur YouTube (dans les titres de vidéos, les transcriptions et les descriptions) constituent le facteur de corrélation le plus fort avec la visibilité dans les AI Overviews.
Tout cela pris en compte, il serait judicieux d’intégrer YouTube à votre stratégie de recherche IA. Vous pouvez voir exactement quelles vidéos YouTube mentionnent votre marque dans Brand Radar.
Vous pouvez même voir lesquelles de ces vidéos sont intégrées dans les AI Overviews en consultant la colonne « Cité dans l’IA ».
Si se classer dans les mêmes SERP qu’un AI Overview ne suffit plus pour obtenir une citation, que faut-il faire alors ?
J’ai récemment produit un contenu sur comment se classer dans les AI Overviews (il arrive bientôt en français). J’y explique comment les SEO passent de l’optimisation de contenu pour des mots-clés à l’optimisation pour des requêtes fan-out.
Le consultant SEO Ethan Lazuk traite exactement de ce sujet dans son excellent article Google’s Query Fan-Out Technique and What SEOs Should Know About It :
« Plus vous rendez les passages de vos documents (ou autres médias) pertinents pour les requêtes fan-out, plus vous avez de chances d’obtenir une mention ou une citation dans la réponse générée par l’IA.
Sur la question de l’impact du query fan-out sur le classement, sachez simplement qu’on n’optimise plus pour des mots-clés individuels, mais pour des parcours utilisateurs complets et ces requêtes fan-out ouvrent la voie. »Ethan Lazuk
Le problème, c’est que Google n’expose pas les requêtes fan-out simulées qu’il génère pour chaque réponse IA. Et même s’il le faisait, les AI Overviews sont probabilistes : leur contenu, leurs citations, leurs entités et leurs fan-outs changent à chaque requête.
Consultez notre étude AI Overviews Change Every 2 Days (But Never Change Their Mind) pour en savoir plus.
Mais il existe des moyens de reproduire vous-même le processus de query fan-out à l’aide d’outils, notamment :
- Qforia de Mike King, fondateur d’iPullRank
- Ce workflow Gemini API + Screaming Frog de Dan Hinkley, co-fondateur de GoFishDigital
- AI Visibility Fan Out par WordLift
Quelle que soit la méthode choisie, vous devez vous assurer de couvrir votre sujet sous tous les angles. Voici d’autres façons de procéder avec Ahrefs :
Utilisez les Sujets parents pour couvrir toutes les bases
Le rapport Sujet parent dans Ahrefs Keywords Explorer vous montre tous les mots-clés, questions et angles d’intention que vous pourriez potentiellement cibler avec un seul contenu. Utilisez-le pour trouver et regrouper votre contenu autour de thèmes connexes — pas uniquement autour de mots-clés individuels.
Étudiez les requêtes fan-out générées par d’autres outils IA
Les requêtes fan-out sont simulées et changent à chaque exécution. Ce qui importe, ce n’est pas tant de parvenir à reproduire parfaitement les extensions internes de Gemini, mais plutôt d’analyser un grand nombre d’exemples d’expansion à grande échelle, afin d’identifier les thèmes récurrents, les sujets et les angles d’intention qu’une IA peut prendre en compte dans la construction de sa réponse.
Vous pouvez étudier des millions d’exemples de requêtes fan-out ChatGPT et Perplexity (liés à des prompts de base de données comme à vos propres prompts personnalisés) dans le rapport AI Responses d’Brand Radar.
Utilisez AI Content Helper pour créer du contenu complet
L’équipe Ahrefs a conçu un AI Content Helper qui vous permet d’optimiser votre contenu spécifiquement pour la recherche IA.
Il génère des requêtes fan-out connexes, puis mesure la similarité cosinus entre les sujets couverts dans votre contenu et ceux que la SERP ou la réponse IA cherche probablement à traiter. Au fil de votre rédaction, un surlignage coloré apparaît pour vous montrer à quel point vous couvrez chaque sujet.
Vous pouvez l’utiliser pour comparer votre contenu aux 10 premiers résultats de la SERP. Mais, comme cette recherche le montre clairement, les pages avec lesquelles vous êtes réellement en concurrence ne sont pas toujours en première page : certaines se classent plus bas, d’autres apparaissent dans des SERP features enrichies, d’autres encore sont issues d’une SERP totalement différente.
C’est pourquoi vous pouvez désormais comparer votre contenu à vos propres concurrents personnalisés dans l’AI Content Helper d’Ahrefs, y compris ceux qui obtiennent régulièrement des citations dans les AI Overviews.
Analysez vos citations dans les AI Overviews de Google via Brand Radar
Étudier vos propres citations dans les AI Overviews peut vous aider à gagner en visibilité, car cela vous montre précisément ce en quoi le système vous fait déjà confiance -et là où vous êtes proches d’être sélectionné sans l’être encore. Vous pouvez notamment :
- Voir quelles pages et quels sujets sont déjà cités, ce qui révèle les angles sur lesquels Google vous considère comme une autorité.
- Identifier les lacunes où des concurrents sont cités à votre place, et comprendre quel contexte supplémentaire, quelles entités ou quels sous-sujets ils couvrent.
- Repérer des tendances dans les formats (définitions, statistiques, tutoriels pas-à-pas, vidéos intégrées) qui ont tendance à être repris dans les réponses IA.
- Renforcer les pages qui se classent mais ne sont pas citées. C’est souvent un signe que la couverture thématique ou la clarté ne correspond pas pleinement à l’intention élargie.
En résumé, l’analyse des citations vous fait passer de « bien classé » à « sélectionné comme source », ce qui, comme on le sait désormais, n’est pas toujours la même chose.
Les AI Overviews ont évolué, et se classer pour la requête exacte de l’utilisateur ne garantit plus la visibilité. Si vous souhaitez comprendre ce en quoi Google vous fait vraiment confiance et comment obtenir davantage de citations, commencez par étudier les tendances dans vos propres données.
Et, comme d’habitude, si vous avez des questions sur cette recherche, n’hésitez pas à me contacter sur LinkedIn et si vous êtes francophone, Juliette vous répond sur Linkedin également.
