Comment identifier les sources citées par ChatGPT ?

ChatGPT n’est pas un moteur unique. Selon le mode, la date, l’abonnement et l’activation de la recherche web, la même question produit des réponses différentes, avec ou sans liste d’URLs. Toute méthode qui ignore ce point compare des pommes et des poires.

Ce qui est observable

Lorsque l’interface affiche des sources (cartes, listes, notes), on peut extraire domaines et URLs, noter le prompt, le modèle annoncé, la langue, et la date. C’est le journal de citations. Il se prête à une comparaison concurrentielle : qui est cité, qui ne l’est pas, sur quels intitulés.

Lorsque aucune source n’est montrée, on peut encore logger les marques nommées. On ne peut pas attribuer la phrase à une URL. Confondre les deux dans un même tableau fausse le diagnostic. Voir citations IA.

Ce qui n’est pas observable

Les documents éventuellement lus et non cités. Le poids exact d’une page dans la décision. Le contenu exact du pré-entraînement. Les consignes système. Un audit qui prétend « voir ce que ChatGPT a lu » au-delà de l’affichage sort du réel.

Protocole de test, version sobre

Fixer un marché et une langue. Écrire un jeu de prompts stables (définition, comparatif, recommandation, « alternatives à »). Les rejouer à intervalle régulier, dans le même mode. Enregistrer les citations. Croiser avec la couche SEO du marché : les domaines cités sont-ils déjà des référents de liens ? Sont-ils accessibles ? C’est la méthode Netlinking GEO.

Des APIs du type LLM Mentions aident à industrialiser une partie de cette collecte. Elles ne dispensent pas de vérifier l’interface réelle, surtout quand un client veut « ce que voit ChatGPT ».

Documentation, pas folklore

OpenAI documente des robots (GPTBot, ChatGPT-User) et des comportements de produits qui évoluent. Ces pages primaires valent mieux qu’une chaîne de blogs SEO. Nous les suivons. Nous ne les paraphrasons pas comme si elles décrivaient le ranking interne d’une réponse.

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