Depuis un an, le même conseil revient dans toutes les formations marketing : il faut écrire pour que ChatGPT et Claude vous recommandent. Le conseil n'est pas faux, mais il est presque toujours donné sans aucun chiffre, par des gens qui n'ont jamais ouvert les journaux de leur propre site pour voir ce que ces robots y font réellement.
Nous avons fait l'exercice sur notre blog. Il compte 99 articles publiés entre le 19 juillet et le 15 octobre 2026, et le serveur garde la trace de chaque page demandée depuis le 19 juillet, sans un jour de trou. Nous y avons ajouté les chiffres de Google, ceux de Bing et ceux de notre outil de mesure d'audience. Rien dans cet article n'est estimé : chaque nombre vient d'un relevé fait le 15 octobre.
Le résultat est moins flatteur que les promesses habituelles, et plus utile. Il dit ce que les assistants vont chercher, ce qu'ils ignorent, et pourquoi une partie de ce que nous avons publié en octobre n'aurait pas dû l'être.
Trois robots différents, trois questions différentes
Le premier piège tient au vocabulaire. On parle « du robot de ChatGPT » comme s'il n'y en avait qu'un, alors qu'OpenAI en déclare plusieurs, et que chacun fait un métier distinct. Sa documentation officielle des robots décrit GPTBot comme le robot qui collecte des contenus susceptibles de servir à l'entraînement des modèles, OAI-SearchBot comme celui qui alimente la recherche de ChatGPT, et ChatGPT-User comme l'agent qui visite une page quand un utilisateur pose une question, sans parcourir le web de façon automatique.
Anthropic fait la même distinction dans sa page sur les robots de Claude : ClaudeBot pour l'entraînement, Claude-SearchBot pour la qualité de la recherche, et Claude-User quand une personne pose une question à Claude et que celui-ci va lire une page pour lui répondre.
Pour quelqu'un qui veut être recommandé, seule la troisième famille dit quelque chose de direct : c'est le moment où un assistant, en train de répondre à une vraie personne, décide que votre page vaut la peine d'être ouverte. Nous l'appelons ici « lecture en répondant ». Les deux autres familles disent seulement que votre page est connue.
Ce que nos journaux montrent, chiffre par chiffre
Côté entraînement, la couverture est quasi totale. GPTBot a lu 94 articles sur 99, ClaudeBot 93, et le robot de Google 92. Le robot de recherche d'OpenAI en a lu 79. Les trois articles jamais lus par aucun robot ont tous été publiés le jour même du relevé.
Côté réponses, le tableau change d'échelle. En 88 jours, nous comptons 66 lectures en répondant, dont 46 par ChatGPT et 20 par Claude, réparties sur 29 articles. Soixante-dix articles n'ont jamais été ouverts par un assistant en train de répondre. Perplexity n'en a ouvert aucun, et son robot d'exploration n'a fait que 6 lectures d'articles sur toute la période.
Deux chiffres méritent d'être lus à côté de ceux-là. La page d'accueil a été ouverte 210 fois par ChatGPT en répondant, soit plus de quatre fois les 46 lectures d'articles qu'il a faites dans le même cadre. Et dans notre outil de mesure d'audience, sur 358 visites d'articles, 2 seulement venaient d'un assistant, toutes deux de ChatGPT, contre 54 venues des moteurs de recherche.
Les moteurs classiques, enfin, ne font pas mieux en volume. Dans Search Console, le blog a obtenu 2 063 affichages et 20 clics sur la période, soit un taux de clic de 0,97 %. Bing, de son côté, ne connaissait tout simplement pas 61 de nos 99 articles au 15 octobre, en avait exploré 24 sans jamais les afficher, et n'en affichait que 14.
Lu n'est pas cité, et un nom de robot n'est pas une preuve
Avant d'aller plus loin, trois limites, parce qu'un relevé honnête les annonce au lieu de les laisser découvrir.
D'abord, une lecture en répondant est une lecture, pas une citation. L'assistant a ouvert la page pendant sa réponse ; rien ne dit qu'il l'a citée, ni qu'un humain a cliqué ensuite. Pour savoir ce qu'il cite, il faut lui poser les questions soi-même. C'est ce que nous avons fait le 22 septembre sur 20 questions que se pose notre lecteur type : ChatGPT a cité une de nos pages avec un lien 5 fois sur 20 et nous a mentionnés sans lien 6 autres fois, Claude ne nous a cités sur aucune.
Ensuite, un nom de robot est une déclaration. Une bonne partie des requêtes qui se présentaient comme Claude-SearchBot ou comme l'agent de Perplexity venaient en réalité de programmes qui sondaient des fichiers sensibles du serveur en usurpant ces noms : une fois ces salves écartées, il ne leur restait aucune vraie page lue. Toute personne qui compte « les visites des IA » dans ses journaux sans faire ce tri compte surtout des robots malveillants.
Enfin, les articles récents ont mécaniquement moins de lectures, et quelques lectures viennent sans doute de nos propres tests. Nous en tenons compte plus bas, là où la comparaison pourrait être injuste.
Les pages qui ont été ouvertes en répondant
Quatre articles arrivent en tête, avec 5 lectures en répondant chacun : notre avis sur ManyChat, notre article sur les règles d'envoi de WhatsApp Business, notre avis sur Upster et celui sur les obligations légales quand on vend en messages privés. Suivent, à 4, l'article sur l'automatisation des messages Instagram sans bannissement, puis à 3 des articles sur la fenêtre des 24 heures, sur la loi européenne de transparence de l'IA, sur la définition d'un setter IA ou sur notre avis SetSmart.
Le point commun saute aux yeux quand on les met côte à côte. Chacun répond à une question que quelqu'un pose réellement à un assistant, sous une forme qu'il pourrait taper telle quelle : « que vaut tel outil », « qu'est-ce que WhatsApp m'autorise à envoyer », « qu'est-ce que la loi m'impose ». Chacun avance des faits datés, liés à leur source officielle, avec un verdict en tête de page.
C'est logique quand on se met à la place de l'assistant. Il n'ouvre une page que lorsque sa mémoire ne suffit pas : un fait récent, une règle qui change, un avis sur un outil dont il sait peu de chose. Une page qui donne ce fait, daté et sourcé, est exactement ce qu'il cherche. Une page qui reformule ce qu'il sait déjà ne lui apporte rien.
Les comparatifs en série, eux, n'ont été ouverts par personne
En octobre, nous avons publié en quelques jours une série de comparatifs « tel outil ou tel autre » et de pages de prix : sept pages « X ou Y » écrites du 6 au 12 octobre, plus des pages consacrées au seul prix d'un outil. Aucune n'a été ouverte par un assistant en train de répondre. Les robots IA les ont pourtant toutes lues, entre 4 et 9 fois chacune.
On pourrait mettre ce zéro sur le compte de leur jeunesse, et ce serait en partie juste : certaines n'avaient que quelques jours au moment du relevé. Mais deux pages de prix plus anciennes, publiées en septembre, ont été lues 19 et 22 fois par les robots IA et jamais en répondant. Et la tendance d'ensemble va dans le même sens : les 29 articles publiés avant le 15 septembre totalisent 50 des 66 lectures en répondant, quand les 43 articles d'octobre n'en ont reçu que 5.
La raison de fond se lit dans leur texte. Ces comparatifs partageaient le même plan, les mêmes intertitres et presque la même FAQ ; les deux plus proches avaient en commun 18,5 % de leurs passages de six mots. Pour un assistant qui cherche une réponse à une question, une page de plus sur la même question n'apporte rien, il en prend une et ignore les autres. Pour Google, le cas porte un nom : sa politique contre le spam décrit l'abus de contenu produit en masse comme la création de nombreuses pages dans le but principal de manipuler le classement plutôt que d'aider les utilisateurs, quelle que soit la façon dont elles ont été produites.
Nous ne pensons pas avoir franchi cette ligne au sens où Google l'entend. Mais nous nous en étions rapprochés sans le voir, et les journaux l'ont dit avant que le classement ne le fasse.
Le fichier llms.txt, lu deux fois en 88 jours
Dernier constat, pour ceux qui ont passé une soirée à rédiger un fichier llms.txt parce qu'on leur a dit que c'était indispensable. Le nôtre est en ligne depuis le 28 juillet. Sur les 88 jours relevés, il a été lu une fois par GPTBot et une fois par un autre robot IA. Aucun assistant ne l'a ouvert en répondant.
Ce n'est pas une surprise quand on lit les sources. Le format est une proposition publiée sur llmstxt.org, pas une norme adoptée par les grands assistants. Et Google écrit noir sur blanc, dans sa page sur les fonctionnalités d'IA de son moteur, qu'il n'est pas nécessaire de créer de nouveaux fichiers lisibles par les machines ni de fichiers texte pour l'IA pour y apparaître. Garder le fichier ne coûte rien. En faire une priorité, si.
Ce que nous changeons sur notre blog
Trois décisions sortent de ce relevé.
La première porte sur le rythme. Au plus fort, nous publiions 15 à 21 articles par semaine, quatre à cinq fois ce que prévoyait le calendrier de départ. Nous redescendons à un article par jour, jusqu'à trois seulement quand chacun passe nos nouvelles règles de qualité, en commençant par les questions que personne ne traite encore, et sans aucune nouvelle page « X ou Y » ni page de prix.
La deuxième porte sur la qualité, et elle est mécanique plutôt que déclarative. Deux règles bloquent désormais un brouillon avant sa relecture : il ne peut pas partager plus de 12 % de ses passages de six mots avec un article déjà publié, ni plus de deux questions de FAQ identiques ; et il doit porter au moins un chiffre lié à sa source, ou un exemple concret cité.
La troisième porte sur ce qui existe déjà. Neuf pages comparatives et pages de prix sont fondues dans la page d'avis de l'outil concerné, qui est aussi celle que les assistants ouvraient. Une page par outil, plutôt que six pages qui se disputent la même question et dont aucune n'est choisie.
Cinq leçons pour un coach ou un setter qui écrit
Vous n'avez pas besoin de 99 articles pour tirer parti de ce relevé. Voici ce que nous en retenons pour quelqu'un qui écrit sur son métier, quelques fois par mois.
Écrivez pour une question qu'on pose vraiment. Les pages ouvertes en répondant répondaient à une question formulable telle quelle à un assistant : un avis sur un outil, une règle de plateforme, une obligation. Partez de la question exacte de vos prospects, et mettez la réponse en tête de page, avant tout le reste.
Donnez à l'assistant ce qu'il ne sait pas déjà. Un fait daté, une règle citée avec son lien officiel, un chiffre tiré de votre pratique. Un article qui reformule une évidence sera lu par les robots d'entraînement et ignoré au moment de répondre.
Une seule page par question. Si vous avez déjà traité un sujet, enrichissez la page existante au lieu d'en écrire une variante. Deux pages sur la même question ne doublent pas vos chances, elles les partagent.
Soignez votre page d'accueil comme un article. Chez nous, c'est la page que ChatGPT a ouverte le plus souvent en répondant. Elle doit dire en une phrase qui vous êtes, pour qui, et ce que vous faites, sans jargon.
Mesurez ce qui compte, et cherchez le reste ailleurs. Une lecture par GPTBot ne veut pas dire qu'on vous recommandera : regardez les lectures en répondant, puis posez vous-même vos questions aux assistants. Et une bonne partie de la décision se joue hors de votre site, dans l'indexation par les moteurs et dans ce que d'autres écrivent sur vous. Google le rappelle dans ses conseils pour créer du contenu utile : la question à se poser est de savoir si une personne qui arrive sur la page repart en ayant appris assez pour atteindre son but.
FAQ
C'est quoi Ficiel ?
Ficiel est une boîte de réception IA pour coachs et setters : elle ressort les anciennes conversations Instagram, WhatsApp et LinkedIn à relancer, prépare le message, et rien ne part sans validation humaine. Le blog dont cet article analyse les journaux est le sien, et ses articles traitent de vente en messages privés, de relance et des règles des plateformes.
Comment savoir si ChatGPT ou Claude lisent mon site ?
Il faut ouvrir les journaux d'accès de votre serveur, ou demander à votre hébergeur de les exporter, et y chercher les noms des agents que les éditeurs déclarent : ChatGPT-User et Claude-User pour les lectures pendant une réponse, GPTBot et ClaudeBot pour l'entraînement. Écartez ensuite les requêtes qui portent ces noms mais demandent des fichiers techniques de votre serveur : ce sont des usurpations, et elles peuvent représenter l'essentiel du volume.
Être lu par une IA, est-ce la même chose qu'être cité ?
Non. Une lecture en répondant dit que l'assistant a ouvert votre page pendant qu'il répondait, pas qu'il l'a citée ni qu'un lecteur a cliqué. Sur notre blog, 66 lectures en répondant ont produit 2 visites mesurées. Pour savoir si vous êtes cité, il faut poser vous-même aux assistants les questions de vos prospects et noter, question par question, qui apparaît.
Faut-il créer un fichier llms.txt ?
Ce n'est pas une priorité. Le nôtre a été lu deux fois en 88 jours, jamais par un assistant en train de répondre, et Google indique qu'aucun fichier dédié à l'IA n'est nécessaire pour apparaître dans ses fonctionnalités d'IA. S'il existe déjà, laissez-le ; sinon, consacrez ce temps à une page qui répond mieux à une question précise.
Publier beaucoup aide-t-il à être recommandé par les IA ?
Pas dans nos données. Les articles de notre période la plus intense ont été très peu ouverts en répondant, et les comparatifs écrits en série ne l'ont jamais été. Le volume fait lire vos pages par les robots d'entraînement ; ce qui fait ouvrir une page au moment de répondre, c'est qu'elle soit la meilleure réponse disponible à une question précise.
