Sephora et Fnac-Darty dominent les réponses IA Dekuple a testé 3 882 réponses de ChatGPT et Gemini

Les faits

Production

Dekuple Insight, pôle Consumer Intelligence du Groupe Dekuple

Réalisation

Étude de présence et d'image sur ChatGPT et Gemini. Porte-parole : Thomas Zavrosa, directeur général de Dekuple Insight

Médias

ChatGPT, Gemini

Date

Présentée par The Media Leader le 29 septembre 2026, détaillée par E-marketing le 2 octobre 2026

Marché

France, distribution : alimentation, beauté, mode, sport, high-tech, équipement de la maison

Dekuple Insight, pôle Consumer Intelligence du Groupe Dekuple, a publié une étude sur la visibilité des enseignes de la distribution française dans ChatGPT et Gemini. E-marketing la détaille le 2 octobre 2026 à partir du communiqué de Dekuple, et The Media Leader l'avait présentée dès le 29 septembre. L'observation a duré deux mois et couvre six secteurs : alimentation, beauté, mode, sport, high-tech et équipement de la maison. Elle repose sur 3 882 réponses d'IA, avec 45 requêtes par secteur, et identifie 1 719 enseignes.

Les têtes de gondole sont connues. Sephora figure dans plus de 70 % des réponses beauté, avec un rang moyen de 1,59. Fnac-Darty apparaît dans plus de 70 % des requêtes high-tech et capte près d'un tiers des mentions. Decathlon est présent dans 80 % des réponses de ChatGPT sur la qualité en sport, mais premier dans 30 % seulement, et sa position s'affaiblit à mesure que le besoin technique se précise. Les enseignes qui s'en sortent le mieux sont rattachées à une proposition claire : Decathlon pour le rapport qualité-prix, Au Vieux Campeur pour l'expertise technique.

Les deux moteurs ne répondent pas de la même façon. Sur la technicité en sport, Gemini fait remonter 34 marques distinctes, ChatGPT 15. ChatGPT se concentre sur un petit groupe de leaders installés, Gemini ouvre aux spécialistes de niche et aux acteurs émergents. L'étude note aussi que les modèles raisonnent par intention plutôt que par catégorie de marché : sur la beauté à petit prix, E.Leclerc et Action concurrencent les spécialistes, et en alimentation, quand la livraison rapide prime, Uber Eats et Deliveroo entrent dans les réponses.

Le contexte

L'usage a changé vite. Selon l'Observatoire des usages de la recherche en ligne d'Eskimoz et Ipsos, enquête de février-mars 2026 auprès de 1 000 personnes, 18 % des Français utilisent une IA générative pour comparer des offres, contre 6 % un an plus tôt, et 20 % pour chercher une information, contre 9 %. Les moteurs de recherche gardent la tête, à 66 % pour la comparaison d'offres. Kantar attribue 37 % des utilisateurs d'IA à ChatGPT et 21 % à Gemini, ce qui explique que Dekuple observe ces deux-là.

Ce que les IA citent varie selon le moteur. Le Havas Market AI Brand Tracker, qui repose sur plus de 11 000 réponses dans 12 secteurs, relève que les sites de distributeurs pèsent 10 % des sources de Gemini, quand ChatGPT tire de 60 à 90 % des siennes des médias selon les secteurs. Dekuple va dans le même sens : pour les faits vérifiables comme le retrait en magasin, le stock ou la livraison, 91 % des domaines mobilisés en high-tech omnicanal sont des sites officiels de marques. Pour le prix, la fiabilité ou la qualité, les IA se tournent vers les médias spécialisés et les plateformes d'avis.

Le trafic mesuré reste modeste mais monte. Adobe Analytics, sur plus de 1 000 milliards de visites vers des sites de retail américains, relève 693,4 % de hausse du trafic issu d'outils d'IA générative pendant les fêtes 2025, tout en précisant que la base reste modeste. Pour une enseigne, une part de la prescription se joue donc avant le clic, dans la réponse elle-même, là où les outils de mesure habituels voient peu.

Ce que ça change

1. Mesurer le rang, pas la présence. Decathlon est cité dans 80 % des réponses mais premier dans 30 %. Un suivi qui compte les mentions masque cet écart. Une agence peut bâtir un tableau de bord par intention d'achat, qui note le rang et les sources citées, relevé chaque mois.
2. Écrire pour une intention. Les modèles font monter ou descendre une enseigne selon le besoin exprimé : le prix, la rapidité ou l'expertise. Les mieux placées portent une promesse lisible. Une marque gagne à choisir les deux intentions où elle est légitime et à les documenter page par page, sans courir après toutes les requêtes.
3. Des faits publiés sur le site. Pour le retrait en magasin, le stock et la livraison, l'IA lit surtout les sites officiels : 91 % des domaines en high-tech omnicanal. Ces informations doivent être à jour et lisibles par une machine : c'est un chantier à partager entre l'équipe e-commerce et celle du référencement.
4. Les avis comme preuve. Sur le prix et la qualité, les IA citent des médias spécialisés et des plateformes d'avis. Ce terrain échappe à la marque : il se travaille par les relations presse et la gestion des avis clients, deux métiers que toutes les agences n'ont pas au catalogue.

Ailleurs

Sources

1. E-marketing.fr : Retail : ChatGPT et Gemini rebattent les cartes de la visibilité FR, 2 octobre 2026
2. The Media Leader France : Comment ChatGPT et Gemini classent les enseignes du retail FR, 29 septembre 2026
3. Adobe : Holiday Shopping Season Drove a Record $257.8 Billion Online with Consumers Embracing Generative AI Tools US, 7 janvier 2026
4. Similarweb : AI Referral Traffic by Industry IL, 3 septembre 2026
5. CB News : L'IA fragmente les réflexes de recherche des Français FR, 27 mai 2026

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