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Comment traquer les extraits de ChatGPT ? Une méthode en 3 étapes
Le post publié par Olivier de Segonzac part d’un constat simple : il reste extrêmement difficile de comprendre comment ChatGPT accède aux contenus web aujourd’hui.
Contrairement à Google, qui documente relativement bien le fonctionnement de son moteur de recherche, les mécanismes exacts utilisés par les assistants conversationnels restent largement opaques.
Résultat : les marques, médias et e-commerçants naviguent encore à vue lorsqu’il s’agit d’optimiser leur visibilité dans les réponses générées.
Le “hack” partagé sur LinkedIn par Olivier propose une approche très concrète :
- forcer une recherche ciblée sur un domaine ;
- ouvrir les premiers résultats ;
- demander au modèle d’afficher exactement ce qu’il a extrait.
Ce n’est pas une “indexation” au sens Google du terme, mais c’est une manière très intéressante d’observer comment les contenus sont récupérés et interprétés par le moteur de recherche IA numéro un dans le monde.
Le prompt en trois étapes pour simuler un crawl ciblé
La méthode repose sur trois étapes :
Step 1 - Search my site: { "search_query": [ { "q": "site:YOUR-SITE" } ], "response_length": "short" } Step 2 - Open the first three results: { "open": [ { "ref_id": "turn0search0" }, { "ref_id": "turn0search1" }, { "ref_id": "turn0search2" } ] } Step 3 - For each page you opened, give me: the title, the URL, and the full main content you extracted
Le principe paraît simple, pourtant, il révèle plusieurs éléments très importants sur le fonctionnement réel du moteur conversationnel.
ChatGPT s’appuie-t-il sur son propre index web ou sur Google ?
C’est probablement la partie la plus intéressante du post.
D’après Olivier de Segonzac, les résultats récupérés lors du “search_query” semblent correspondre directement aux résultats observés sur Google :
- mêmes URLs ;
- mêmes snippets ;
- mêmes titres.
Autrement dit, ChatGPT ne fonctionnerait pas encore comme un moteur disposant d’un index web totalement autonome.
Le système semble plutôt s’appuyer sur un fournisseur de recherche externe avant de récupérer les contenus des pages sélectionnées via le user-agent ChatGPT-User.
Cette distinction est fondamentale pour tout professionnel du référencement naturel : bien être indexé par Google reste la condition d’entrée dans le système.
Découverte des pages VS extraction du contenu : deux étapes très différentes
Il faut toutefois distinguer deux choses :
- la phase de découverte des pages ;
- la phase d’extraction et d’interprétation du contenu.
Lors de la première étape, le comportement ressemble beaucoup à celui d’un moteur classique.
Mais une fois les pages ouvertes, le fonctionnement change complètement :
- lecture du HTML ;
- extraction des blocs de texte ;
- sélection des informations jugées pertinentes ;
- résumé et reformulation.
C’est à cette étape que la structure HTML, la sémantique et la lisibilité du contenu deviennent des facteurs déterminants.
Comment utiliser cette méthode pour auditer la lisibilité IA de votre site ?
Ce type de test peut apporter plusieurs informations très concrètes.
Quels contenus ChatGPT lit-il vraiment sur votre site ?
Un site peut être parfaitement indexé par Google et bien positionné… tout en étant mal interprété par les modèles lors de la phase d’extraction (puisqu’ils ont tendance à ne récupérer qu’une petite partie du contenu réel des pages utilisées en sources).
Certains contenus importants peuvent être ignorés :
- tableaux dynamiques ;
- éléments chargés en JavaScript ;
- contenus masqués ;
- blocs mal structurés ;
- données importantes noyées dans le bruit.
Ce type d’audit permet donc d’observer ce qui remonte réellement dans l’analyse.
Repérer des informations obsolètes
Par ailleurs, ce type d’audit peut aider à identifier un problème connu et particulièrement problématique : les hallucinations basées sur des snippets anciens.
Dans certains cas, lorsque l’agent IA n’arrive pas à accéder au contenu à cause d’un blocage Cloudflare ou autre, le modèle peut restituer des contenus qu’il n’avait en réalité pas pu crawler correctement, en s’appuyant uniquement sur des snippets en cache potentiellement obsolètes.
Résultat :
- informations périmées ;
- données inexactes ;
- résumés approximatifs.
Pour les marques, cela peut rapidement devenir un problème réputationnel.
Structure HTML et sémantique : les nouveaux critères de visibilité dans les réponses IA
Le sujet dépasse largement le référencement classique : il engage désormais la capacité d’un site à être correctement interprété par des systèmes d’intelligence artificielle.
Lorsque le modèle ouvre une page, il doit comprendre rapidement :
- le sujet principal ;
- la hiérarchie des informations ;
- les éléments importants ;
- les réponses exploitables.
Un HTML mal structuré peut alors poser de vrais problèmes d’interprétation.
L’infographie de Semrush ci-dessous résume bien la différence entre un HTML non sémantique (une succession de
opaques) et un HTML sémantique, où chaque balise (<header>, <main>, <article>) indique explicitement au modèle ce qu’il est en train de lire.
Ce que l’on voit dans ces balises, c’est exactement ce que le modèle cherche à identifier : ce qui détermine si votre contenu sera bien restitué ou ignoré.
Les six signaux HTML qui facilitent l’extraction par les modèles IA
| Élément | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| Balises Hn claires | Facilitent l’identification du sujet et des sections. |
| Contenu visible dans le HTML | Évite les pertes liées au JavaScript. |
| Paragraphes structurés | Améliorent l’extraction des réponses. |
| Données fraîches | Limitent les risques d’informations obsolètes. |
| Maillage logique | Aide à contextualiser les contenus. |
| Structure sémantique propre | Améliore la compréhension globale des pages. |
Peut-on vraiment “forcer” ChatGPT à crawler un site ?
Techniquement, non et le terme est un peu exagéré.
Si l’on peut inviter le moteur de recherche IA à consulter le site, cette méthode ne permet pas :
- d’indexer durablement un site dans ChatGPT ;
- d’alimenter automatiquement les données d’entraînement ;
- de garantir une visibilité future dans les réponses générées.
Il s’agit surtout d’une requête ponctuelle qui demande au système de consulter des pages et de les résumer.
Mais malgré cette limite, la méthode reste très intéressante pour comprendre :
- quelles pages sont récupérées ;
- comment elles sont interprétées ;
- ce que le modèle semble retenir ;
- ce qui peut être mal compris.
Ce que personne ne sait encore sur le fonctionnement de ChatGPT Search
Malgré l’intérêt du test, plusieurs inconnues demeurent.
Personne ne connaît précisément :
- les critères de sélection des URLs ;
- le poids réel des snippets ;
- la fréquence des crawls ;
- les limites exactes d’extraction ;
- l’impact réel sur les réponses futures.
Le fonctionnement reste largement expérimental.
Et surtout : les comportements observés aujourd’hui peuvent évoluer très vite.
C’est probablement le point le plus important à garder en tête avant de modifier toute une stratégie éditoriale ou technique.
Fondateur de LEPTIDIGITAL et SUPASST, je suis également consultant spécialisé en acquisition de leads B2B (SaaS). Passionné par le marketing digital, l’intelligence artificielle et le SEO. Avant de devenir indépendant, j’ai occupé des postes clés en tant que SEO Manager et responsable e-commerce pour plusieurs grandes entreprises (Altice Media, Infopro Digital, Voyage Privé et le Groupe ERAM). Sur le plan perso, je suis un curieux insatiable, également passionné par la photographie, le badminton et les voyages. Pour toute demande de partenariat, privilégiez LinkedIn ou email ([email protected]).
