Le « Mode IA » et les « AI Overviews » ne sont-ils que des versions différentes d’une même réponse ? (730 000 réponses analysées)

Mais après avoir analysé 730 000 paires de réponses, nous avons constaté quelque chose d’inattendu : le « Mode IA » et les « Aperçus IA » (Google AI overviews) aboutissent à des conclusions très similaires (86 % de similitude sémantique) tout en citant des sources différentes (seulement 13,7 % de recoupement dans les citations).

Ce constat est important, car il suggère qu'il ne s'agit pas simplement d'une « version courte » et d'une « version longue » d'une même réponse. Il s'agit de deux systèmes distincts qui, par hasard, aboutissent à des conclusions similaires en empruntant des chemins différents.

Pour les spécialistes du marketing et les professionnels du référencement, cela soulève des questions cruciales :

Pour y répondre, nous avons analysé les schémas de citation, la similitude des contenus et les mentions d’entités à travers des centaines de milliers de requêtes. Voici ce que nous avons découvert.

Nous avons analysé les données américaines de septembre 2025 issues du Brand Radar d’Ahrefs, en examinant 540 000 paires de requêtes pour l’analyse des citations et des URL, et 730 000 paires de requêtes pour l’analyse de la similarité des contenus. Pour chaque requête, nous avons recueilli à la fois une réponse en « mode IA » et une réponse en « aperçu IA ».

Nous avons mesuré le chevauchement des citations en identifiant le nombre d’URL apparaissant à la fois dans les réponses en « mode IA » et en « aperçu IA » pour une même requête. Nous avons également suivi les préférences en matière de domaines afin de déterminer quels sites web chaque plateforme citait le plus fréquemment.

Pour la similitude de contenu, nous avons utilisé deux indicateurs : la similarité de Jaccard pour mesurer le chevauchement au niveau des mots (calculée en divisant le nombre de mots uniques communs par le nombre total de mots uniques), et la similarité cosinus pour mesurer le chevauchement sémantique sur une échelle allant de 0 (complètement différent) à 1 (signification identique).

Nous avons également analysé le chevauchement des entités en comptant le nombre de personnes, d’organisations et de marques mentionnées dans les deux réponses.

Le mode IA et les aperçus IA n'ont cité les mêmes URL que dans 13,7 % des cas. Lorsque nous avons examiné uniquement les trois principales citations de chacun, le chevauchement était légèrement plus élevé, à 16,3 %. Cela signifie que dans 87 % des cas, ces deux systèmes puisent dans des sources complètement différentes pour répondre à la même requête.

Les préférences en matière de domaines diffèrent également entre les deux systèmes :

Les différences les plus notables :

Le mode IA semble s'appuyer davantage sur des sources médicales encyclopédiques et détaillées pour élaborer des réponses plus longues, tandis que les AI Overviews montrent une préférence plus marquée pour les contenus vidéo et les plateformes communautaires telles que Reddit.

Cependant, les deux systèmes ont également affiché des préférences similaires en matière de types de contenus :

Les Google AI Overviews ont cité des vidéos et des pages clés (telles que les pages d'accueil ou les pages de catégories principales) près de deux fois plus souvent que le mode IA, tandis que les deux systèmes ont massivement privilégié les contenus sous forme d'articles.

Vous pouvez voir quelles sont les sources les plus citées par les « AI Overviews » et l’« AI Mode » directement dans le Brand Radar d'Ahrefs. Lancez une recherche pour une marque au choix et consultez le rapport « Pages citées ».

Filtrez séparément avec « Ai Overview » et « Mode IA » pour voir leurs sources préférées.

Vous pouvez également filtrer les résultats en fonction de vos thèmes cibles ou de marques spécifiques si vous souhaitez analyser un segment plus précis des données. Consultez notre guide pour découvrir les meilleures combinaisons de filtres à essayer.

Les réponses du « Mode IA » et « AI Overview » présentaient un score de similarité de Jaccard de seulement 0,16, ce qui signifie que seuls 16 % des mots uniques se recoupent entre les deux réponses pour une même requête.

Elles ne commençaient exactement la même première phrase que dans 2,51 % des cas, et ne produisaient des réponses identiques que dans 0,51 % des cas.

Cela nous indique que le mode IA ne se contente pas de reprendre la réponse d’AI Overview pour y ajouter des détails. Au contraire, les deux systèmes semblent traiter la requête de manière indépendante et formuler des réponses entièrement nouvelles, avec un chevauchement minimal au niveau des mots ou des citations.

Même lorsqu’ils s’accordent sur la réponse (ce qui est le cas dans 86 % des cas sur le plan sémantique, comme nous le verrons ensuite), ils l’expriment de manière fondamentalement différente.

C'est là que les choses deviennent intéressantes : malgré un faible chevauchement des mots (16 %) et un chevauchement minimal des citations (13,7 %), les réponses des modes « AI Mode » et « AI Overview » ont atteint un score de similarité sémantique de 86 % en moyenne.

Nous avons mesuré ce résultat à l’aide de la similarité cosinus. Sur une échelle où 1,0 signifie « signification identique » et zéro « sans aucun rapport », près de 90 % des paires de réponses (89,7 %) ont obtenu un score supérieur à 0,8, ce qui indique un fort alignement sémantique.

En termes simples : 9 fois sur 10, le mode IA et l’aperçu IA étaient d’accord sur le fond. Ils l’ont simplement exprimé différemment et ont cité des sources différentes.

Il existe de nombreuses raisons possibles à ce phénomène. Cependant, la documentation de Google confirme que le mode IA et les aperçus IA utilisent tous deux les « query fan-out » pour afficher un ensemble plus large et plus diversifié de liens utiles.

Le concept de requêtes « fan-out » est un processus qui lance plusieurs recherches connexes afin de trouver du contenu à l’appui pendant que les réponses sont générées. Étant donné que le mode IA et les aperçus IA utilisent des modèles et des techniques différents, ils peuvent facilement citer des sources différentes même lorsqu’ils parviennent à des conclusions similaires.

Cela explique pourquoi ils s’accordent sur le fond tout en divergeant sur la source de leurs informations.

Imaginez deux experts répondant à la même question.

Ils peuvent utiliser des mots complètement différents et faire référence à des études différentes, mais s’ils maîtrisent tous deux le sujet, leurs réponses transmettront les mêmes informations essentielles. C’est exactement ce qui se passe ici : les systèmes s’appuient sur une compréhension cohérente de chaque sujet, même s’ils l’expriment différemment.

Les réponses en mode IA sont environ quatre fois plus longues que les aperçus IA et mentionnent nettement plus de personnes et de marques (3,3 entités en moyenne, contre 1,3 pour les aperçus IA).

Par exemple, si l'on prend le mot-clé « alternatives au stockage dans le cloud », l'aperçu IA ne mentionne que trois marques une seule fois chacune, et ce vers la fin de la réponse :

Alors que la réponse en mode IA comporte 9 mentions de marque, certaines d'entre elles étant répétées tout au long de la réponse. De plus, presque chaque partie de la réponse contient une mention de marque.

On pourrait facilement penser que, puisque les réponses du mode IA sont quatre fois plus longues, c’est naturellement pour cette raison qu’elles mentionnent également davantage de marques en valeur absolue. Or, il arrive souvent que les Google AIO se montrent plus sélectif quant à la mention des marques, limitant ainsi la visibilité de celles-ci au sein même de la réponse.

Mais voici ce qui est peut-être le plus intéressant : dans 61 % des cas, le mode IA inclut toutes les entités mentionnées par le mode « Aperçu IA », puis en ajoute d’autres.

Par exemple, un « AI Overview » peut mentionner la clinique « Santé Atlantique » en tant qu’autorité dans le domaine de la santé. La réponse du mode IA inclut cette même clinique, mais ajoute également la Polyclinique Reims-Bezannes. L’autorité principale apparaît dans les deux cas, mais le mode IA élargit l’éventail des experts.

Cela signifie que si votre marque est mentionnée dans les « AI Overviews », il y a de fortes chances qu’elle apparaisse également dans la réponse plus longue du mode IA.

Mais vous partagerez cet espace avec d’autres concurrents ou sources qui n’ont pas été retenus dans les « AI Overviews ».

Cette tendance suggère que le mode IA s’appuie sur une base similaire d’entités associées à celle des « AI Overviews », plutôt que de repartir de zéro avec une approche entièrement différente.

Toutes les réponses ne comportent pas nécessairement des citations ou des mentions de marques. Par exemple, 59,41 % des réponses en mode « Aperçu IA » et 34,66 % des réponses en « Mode IA » ne contiennent aucune marque ni entité.

Environ un tiers (32,8 %) de toutes les réponses générées par l’IA dans notre ensemble de données ne mentionnent aucune marque ni aucune personne. Il s’agit généralement de requêtes informatives pour lesquelles aucune marque n’est recherchée ni attendue dans la réponse, telles que « signe du zodiaque du 21 novembre » et « méditation avant de se coucher ».

Certaines réponses ne mentionnent également aucune source. Lorsque les références font totalement défaut, cela concerne généralement des cas marginaux tels que :

Le mode IA est plus fiable en matière d'attribution. Seules 3 % des réponses ne comportent pas de références, contre 11 % pour les AI Overviews.

Voici quelques raisons possibles :

Ces distinctions entre le mode IA et les aperçus IA sur Google ont des implications directes sur la manière dont vous abordez l'optimisation de l'IA.

En résumé : considérez le mode IA et les AI Overviews Google comme des canaux distincts, dont les objectifs se recoupent mais dont la mise en œuvre diffère. Optimisez les deux, mais ne partez pas du principe que le succès dans l'un se répercute automatiquement sur l'autre.