Quelles publications les LLM citent-ils le plus ? Cibler les médias à forte valeur ajoutée

Le bouleversement du paysage des citations

Les schémas de citation des grands modèles de langage ont connu un bouleversement majeur ces derniers mois, transformant en profondeur la façon dont les marques doivent aborder le ciblage média. La domination de Reddit s’est effondrée spectaculairement sur ChatGPT—passant de 60 % des citations début août à seulement 10 % à la mi-septembre 2025—tandis que Wikipédia a connu une chute tout aussi saisissante de 55 % à moins de 20 % sur la même plateforme. Pourtant, l’histoire est bien plus nuancée qu’un simple déclin : ces changements ne sont pas universels pour tous les LLM. Chaque plateforme affiche des préférences de citation radicalement différentes, ce qui signifie qu’une stratégie de publication efficace sur ChatGPT peut totalement échouer sur Google AI Mode ou Perplexity. Comprendre ces schémas spécifiques à chaque plateforme est devenu essentiel pour toute marque souhaitant exister dans l’univers LLM. L’enjeu est de taille, car les citations sont synonymes de crédibilité, de trafic et d’autorité de marque dans un paysage informationnel piloté par l’IA.

Comprendre la hiérarchie des citations

La divergence spectaculaire des schémas de citation entre plateformes LLM découle de différences fondamentales dans la manière dont ces systèmes récupèrent et priorisent l’information. ChatGPT s’appuie principalement sur des données d’entraînement avec un accès limité à la récupération en temps réel, ce qui explique pourquoi ses schémas de citation ont évolué lorsque OpenAI a ajusté ses paramètres en septembre 2025. Google AI Mode, lui, intègre des résultats de recherche en direct, créant un écosystème de citation totalement différent qui préfère les contenus récents et activement indexés. Perplexity occupe un terrain intermédiaire, mêlant données d’entraînement et récupération web en temps réel, générant ainsi ses propres préférences. Ces différences architecturales signifient que les schémas de citation ne sont pas des lois universelles—ce sont des artefacts propres à chaque système selon sa conception et son entraînement. Une publication peut être invisible pour ChatGPT tout en dominant les réponses de Google AI Mode, et inversement. Cette réalité impose une approche média plus sophistiquée : considérer chaque LLM comme un écosystème distinct, avec ses propres règles, préférences et opportunités.

Publications sectorielles vs. généralistes

Un des enseignements majeurs sur le comportement de citation des LLM est l’écrasante domination des publications sectorielles sur les requêtes verticales : 86 % des citations pour des recherches produits proviennent de sites spécialisés, contre seulement 14 % pour les médias généralistes. Ce schéma révèle un point crucial : les LLM ont appris à distinguer le contenu grand public de l’expertise sectorielle. Lorsqu’on interroge sur un logiciel de gestion de projet, le modèle privilégie Wrike, Toro TMS ou ServiceTitan—des publications et études de cas du secteur—plutôt que les médias économiques généralistes. Même logique pour la technologie fitness : les requêtes Peloton renvoient à des forums de passionnés et à des publications spécialisées, non aux médias grand public. Cela ne signifie pas que les médias généralistes sont inutiles ; leur valeur dépend fortement du contexte. Pour les marques B2B ou de niche, l’implication stratégique est claire : obtenir des citations dans des publications sectorielles donne une visibilité LLM nettement supérieure à la couverture média généraliste. Votre stratégie média doit d’abord être verticale : identifier les publications que les LLM ont appris à considérer comme des références dans votre secteur.

Les gagnants et perdants après septembre 2025

Les ajustements de paramètres de septembre 2025 sur ChatGPT ont fait émerger des gagnants et des perdants dans l’écosystème médiatique. PRNewswire, Forbes, Medium et LinkedIn sont les grands gagnants, Forbes affichant une croissance continue sur toutes les plateformes et LinkedIn atteignant désormais environ 15 % des citations sur AI Mode. Ces publications bénéficient d’une combinaison de facteurs : formats structurés faciles à analyser pour les LLM, mises à jour régulières qui les maintiennent dans les datasets d’apprentissage, et standards éditoriaux synonymes de fiabilité pour l’IA. Parallèlement, l’effondrement de Reddit et la chute de Wikipédia suggèrent qu’OpenAI a dépriorisé le contenu généré par les utilisateurs au profit de sources rédigées par des professionnels. Ce basculement a de profondes implications pour la stratégie média. Les marques qui comptaient sur Reddit ou Wikipédia font face à un paysage radicalement différent, tandis que celles présentes sur des publications professionnelles et réseaux de diffusion de presse bénéficient d’avantages inattendus. La leçon est claire : le choix des publications n’a jamais été aussi crucial—une mauvaise sélection peut rendre votre contenu invisible sur les grandes plateformes LLM.

Comment identifier les publications à forte valeur pour votre marque

Identifier les publications qui généreront des citations LLM requiert une démarche systématique et basée sur les données. Commencez par analyser les schémas de citation de vos concurrents sur les trois principales plateformes LLM—utilisez des outils pour suivre où ChatGPT, Google AI Mode et Perplexity citent leurs contenus. Cartographiez ces publications par fréquence et par plateforme, en notant celles qui apparaissent régulièrement sur plusieurs LLM versus celles qui dominent une seule plateforme. Poursuivez par une recherche verticale : identifiez les 20 à 30 publications de référence dans votre secteur et testez leur fréquence d’apparition dans les réponses LLM sur des requêtes liées à votre catégorie de produits. Enfin, évaluez le potentiel de citation de chaque publication en examinant :

• Fréquence de citation : à quelle fréquence la publication apparaît-elle dans les réponses LLM sur vos requêtes ?
• Distribution sur les plateformes : est-elle citée sur ChatGPT, Google AI Mode et Perplexity, ou seulement sur certaines ?
• Actualisation du contenu : à quelle vitesse la publication met-elle à jour ses contenus, et reste-t-elle activement indexée ?
• Cohérence avec l’audience : le lectorat de la publication correspond-il à votre cible ?
• Standards éditoriaux : la publication maintient-elle les standards professionnels privilégiés par les LLM ?

Cette méthodologie transforme le choix des publications en un ciblage stratégique, pour que vos efforts médias atteignent les plateformes et audiences qui comptent vraiment.

Créer du contenu digne d’être cité par les LLM

Tous les contenus ne sont pas cités par les LLM—la citabilité repose sur une combinaison d’éléments clés. Les recherches originales et données propriétaires obtiennent 30 à 40 % de visibilité supplémentaire dans les réponses LLM par rapport aux contenus dérivés ou de commentaires, car les LLM les identifient comme des sources d’autorité souvent reprises par d’autres publications. Un contenu digne de citation requiert aussi une structure claire : des données organisées, des résultats explicites, des enseignements actionnables facilement extraits par les LLM. La voix d’expert compte également—un contenu signé par des spécialistes reconnus, avec des références et de l’expérience, signale la fiabilité à l’IA. Lors de vos démarches auprès des publications ciblées, mettez en avant les aspects de recherche et de données de votre sujet. La surveillance d’AmICited vous permet de suivre quels de vos contenus génèrent effectivement des citations LLM, créant une boucle de retour qui affine votre stratégie éditoriale. Cette approche data-driven transforme vos actions médias en une démarche fondée sur la preuve, où chaque publication est optimisée pour la visibilité LLM.

Stratégie de RP digitale pour la visibilité LLM

Une stratégie de RP efficace à l’ère des LLM exige une approche radicalement différente des relations médias classiques. L’objectif n’est plus seulement d’atteindre les journalistes—il s’agit de créer du contenu que les LLM reconnaîtront comme autoritaire et citeront à répétition. Cela implique de miser sur la donnée : recherche originale, benchmarks propriétaires, analyses d’experts introuvables ailleurs. Le choix du support est déterminant ; une mention sur Forbes ou PRNewswire générera plus de citations LLM que dix mentions sur des publications moins reconnues. Développez des réseaux de co-citation en veillant à ce que vos travaux apparaissent aux côtés d’autres sources d’autorité—lorsque les LLM voient vos recherches citées avec les leaders du secteur, ils seront plus enclins à vous citer de façon autonome. Les mentions croisées amplifient la visibilité : être cité sur LinkedIn, dans la presse spécialisée et sur les réseaux de diffusion crée plusieurs opportunités de citation sur différentes plateformes LLM. La stratégie RP moderne est sectorielle, pilotée par la donnée et consciente des plateformes, car chaque écosystème LLM a ses propres préférences et réussir la citation exige de les comprendre à fond.

Mesurer et surveiller les citations LLM

La dernière pièce du puzzle de la visibilité LLM, c’est la mesure et la surveillance systématiques. On n’optimise pas ce qu’on ne mesure pas, et la plupart des marques ignorent à quelle fréquence leurs contenus apparaissent dans les réponses des LLM. AmICited résout ce problème en suivant les mentions de votre marque, les citations des concurrents et la performance de vos publications sur ChatGPT, Google AI Mode et Perplexity—fournissant les données nécessaires pour comprendre quels placements médias génèrent vraiment de la visibilité LLM. Un suivi efficace révèle quelles publications apportent des citations sur quelles plateformes, quelles requêtes déclenchent vos contenus, et comment vos performances se comparent à celles des concurrents. Ces données transforment la stratégie média de l’intuition vers la preuve : vous voyez exactement quelles publications cibler, quels formats de contenu génèrent des citations, et où vos efforts sont insuffisants. Les marques qui domineront le paysage informationnel piloté par les LLM sont celles qui prennent la mesure des citations aussi au sérieux que celle du trafic web. Un ciblage média piloté par la donnée—ancré dans des citations réelles et non des suppositions—n’est plus une option pour 2025 et au-delà, c’est une nécessité pour la compétitivité.