La visibilité d’une entreprise dans les LLM s’impose désormais
comme un enjeu concret pour les enseignes, à mesure que ChatGPT,
Claude, Gemini ou Perplexity remplacent le réflexe de recherche
via Google. Nicolas Marette, fondateur et CEO de Custplace, a
mesuré un écart préoccupant entre les données réelles des points
de vente et ce que restituent les intelligences artificielles
génératives. Je l’ai interviewé à l’occasion de la sortie de
Local Profile, la solution que sa société vient de lancer pour
corriger ce biais. Voici le résumé de notre entretien que vous
trouverez également dans le podcast du jour, le 680ème de la
série.
La visibilité d’une entreprise dans les LLM mise à l’épreuve
des chiffres Comment placer son magasin dans les LLM pour être
visible, augmenter sa fréquentation et même son chiffre d’affaires
? Nicolas Marette de Custplace a la réponse à la question.
Photographie Yann Gourvennec, antimuseum.com Un écart mesuré sur
cinq cents points de vente
Les fiches Google sont‑elles fidèlement restituées par
les IA génératives ?
Custplace a comparé cinq cents établissements clients, à jour sur
leurs informations, avec ce que restituaient ChatGPT, Claude et
Perplexity. Le test a été répété dix fois sur trois mois, avec la
même adresse IP, pour tenir compte du non‑déterminisme des
réponses. Résultat, un écart de 41 % a été constaté,
principalement sur les horaires. « On a essayé de faire quelque
chose de relativement scientifique, dit Nicolas Marette. Dire que
c’est figé dans le marbre à 41 % n’est pas évident, mais ça
reflète une tendance qui est nette. »
L’explication de ce phénomène tient à la nature même des IA
génératives. Elles n’agissent pas comme un annuaire mis à jour en
continu. « Elles vont chercher ce qu’elles ont pu récupérer
précédemment », précise Nicolas Marette, et non systématiquement
les données les plus récentes.
Certains moteurs sont‑ils plus fiables que
d’autres ?
Les écarts entre modèles restent limités. « On a vu que ChatGPT
était plus fiable en termes d’écart et Claude un peu moins »,
note Nicolas Marette, mais la différence se joue à la marge.
Aucun moteur ne s’est révélé nettement supérieur, ce qui a
conduit Custplace à généraliser sa mesure plutôt qu’à établir un
classement précis par LLM.
Pour les enseignes, la lumière est au bout du tunnel, avec des
outils comme Local Profile de Custplace qui permet d’améliorer la
visibilité de son entreprise dans les LLM. Photographie Yann
Gourvennec antimuseum.com Des erreurs différentes selon la nature
des données
S’agit-il d’erreurs sur les informations factuelles ou
des éléments plus subjectifs ?
Les deux catégories sont concernées, mais pour des raisons
distinctes. Les adresses varient peu et sont donc rarement
erronées, tandis que les horaires changent régulièrement, d’où
l’écart constaté. La réputation, elle, obéit à une logique
différente. Les IA croisent plusieurs plateformes d’avis (Google,
mais aussi Trustpilot ou des acteurs spécialisés par secteur
comme Custplace) et en tirent un indice de cohérence, alors que
Google privilégie ses propres avis. « Les réseaux qui j’agrègent
que les avis Google délaissent ceux de Pages jaunes ou de
Trustpilot, et sont donc plus pénalisés », observe Nicolas
Marette.
Le mécanisme derrière le facteur 2,1
Comment expliquez‑vous que votre contenu soit cité 2,1
fois plus souvent que le contenu brut ?
Local Profile n’a pas été conçu en adaptant d’anciennes fiches
établissement. Custplace est reparti d’une page blanche,
structurée nativement en JSON‑LD selon le schéma schema.org
LocalBusiness, pensée pour être lue par des machines plutôt que
par des internautes. La plateforme agrège les avis de plus de
cent sources, les publications sociales et un générateur de FAQ
automatisé, actualisé chaque nuit.
2 fois plus de citations dans les réponses des LLM avec Local
Place de Custplace. Source : CP Custplace 3 juin 2026
Ces pages ne sont pas faites pour le SEO, même si elles servent
au référencement, précise Nicolas Marette. Elles ont vraiment été
conçues pour que les IA aillent sourcer nos données et les
restituer
L’ambition affichée dépasse le doublement déjà obtenu (cf.
ci-dessus). Custplace vise à devenir une source privilégiée des
moteurs conversationnels, un levier direct pour la visibilité des
entreprises dans les LLM qu’elle accompagne. Sur ce point,
rappelons toutefois que le GEO (Generative Engine Optimization)
reste une discipline émergente. C’est ce que nous rappelle
Natacha dans notre article sur le GEO, l’AEO et l’AIO.
Un radar de confiance pour arbitrer les sources
Comment gérez‑vous les incohérences entre une centaine de
sources d’avis ?
Custplace a développé un radar de confiance qui agrège quatre
indicateurs, le taux de réponse des enseignes, leur délai de
réponse, un indice de cohérence des notes d’une plateforme à
l’autre, et la fraîcheur des avis. Un établissement noté de façon
homogène sur plusieurs plateformes inspire davantage confiance
aux modèles qu’un établissement excellent sur une seule d’entre
elles. Cette cohérence, plus que la note brute, oriente les
recommandations des IA.
Nicolas Marette, fondateur et CEO de Custplace
Nicolas Marette a créé Custplace en 2007. Avant de lancer la
plateforme, il a dirigé le pôle média et performance de
Business Interactif (devenu Digitas), et a occupé un poste de
chef de groupe digital chez MindShare (WPP), en charge des
budgets en ligne d’IBM, Clarins et Symantec. Custplace
accompagne aujourd’hui plus de 100 000 établissements et
de grands réseaux européens tels que Fnac‑Darty, EDF, Optical
Center et Verisure. En juin 2026, l’entreprise a lancé Local
Profile, une solution conçue pour rendre les établissements
visibles et fiables dans les réponses des IA génératives.
À qui s’adresse Local Profile, et à quel prix
La solution est‑elle réservée aux grands
réseaux ?
La création d’une fiche de base reste gratuite, y compris pour un
commerce indépendant. L’enjeu de Custplace se concentre toutefois
sur les grands réseaux multi‑établissements, où la coordination
entre siège et points de vente pose des problèmes spécifiques.
L’accompagnement des indépendants figure parmi les projets à
venir.
L’écran de gestion Local Profile de sa présence sur les LLM.
L’outil est plutôt fait pour les grands réseaux de distribution et
les grandes marques. Cependant, un indépendant peut quand même
l’utiliser à l’instar de Visionary Marketing.
Quel est le modèle économique pour les fonctionnalités
avancées ?
L’abonnement payant, qui inclut les tableaux de bord de citation
et un moteur d’IA propre à chaque fiche, démarre à 35 euros par
mois et par établissement. Le tarif est dégressif selon la taille
du réseau.
Mesurer l’impact réel en magasin
Le chiffre de 25 % de trafic en progression
concerne‑t‑il le web ou la fréquentation physique ?
Il s’agit bien de fréquentation en magasin. La méthode reste
empirique. Custplace active les fiches sur certains points de
vente partenaires, puis interroge les directeurs de magasin sur
l’origine de la visite. Pour les acteurs omnicanaux, un suivi
plus précis du trafic web complète la mesure. « L’enjeu, c’est
vraiment l’augmentation des recommandations qu’on mesure, et
l’impact que ça a en trafic », résume Nicolas Marette.
Quelle proportion de consommateurs utilise une IA avant
de se rendre en magasin ?
Custplace ne dispose pas de données en propre sur ce point.
Nicolas s’appuie sur une enquête Ifop évaluant à 35 %
l’usage d’un LLM pour se renseigner sur une marque. Il reconnaît
un biais méthodologique. Son entreprise mesure une audience
presque exclusivement issue des IA, puisque ses pages sont
conçues pour elles. À titre de comparaison, une étude plus
récente menée par iAdvize et l’Ifop situe à 63 % la part des
Français utilisant déjà l’IA générative au quotidien. Un chiffre
en hausse de 19 points en moins d’un an.
63 % des Français utilisent déjà l’IA générative au
quotidien (+19% en moins d’un an)
Un site web, désormais pensé pour les robots
Le rôle d’un site web change‑t‑il de
nature ?
Le constat est net. « On assiste vraiment à un changement de
paradigme. Il convient désormais de faire des sites web pour des
robots », affirme Nicolas Marette. Le volume de requêtes
automatisées venant des IA génératives pose d’ailleurs des
problèmes concrets de charge serveur, sans commune mesure avec le
crawl historique de Google.
Aujourd’hui, les sites Web doivent être faits pour les robots
Quelle fourchette de chiffre d’affaires additionnel les
enseignes peuvent‑elles espérer ?
Custplace annonce entre 6 % et 20 %, une fourchette
large qui dépend fortement du secteur et de l’implication des
équipes locales. Les résultats varient également selon la
sensibilité de chaque directeur de magasin à remonter
l’information, ce que Custplace tente de compenser par des outils
automatisés.
les-chiffres-cles-visibilite-entreprise-llm
Infographie récapitulant les chiffres cités dans cet article,
sources, communiqué de presse Custplace du 3 juin 2026, interview
de Nicolas Marette du 7 juillet 2026, étude iAdvize x Ifop de
janvier 2026 et étude Ifop x Ad’s up Consulting de mai 2025.
Les-chiffres-cles visibilite entreprise LLMDownload
La question de la différenciation
Qu’est‑ce qui différencie Local Profile de concurrents
comme Yext ?
Deux éléments. D’une part, l’hébergement des données, certifié
ISO 27001 chez Scaleway, sans transmission aux modèles
d’entraînement. D’autre part, un choix structurel, Custplace se
positionne comme éditeur des pages établissement, quand Yext se
contente de connecter des plateformes tierces. Custplace
accompagne déjà des réseaux dans dix‑huit pays et prévoit une
extension aux États‑Unis d’ici la fin de l’année.
Avis clients, la bataille de la fiabilité
Comment expliquez‑vous la disparition récente de nombreux
avis sur Google ?
Nicolas Marette pointe une opacité totale du côté de
Google, qui a supprimé des millions d’avis sans explication
claire. Custplace privilégie une autre approche, les
avis sont sollicités après un acte d’achat vérifié, via API, avec
preuve d’achat à l’appui. « On peut garantir légalement que ce
sont des vrais avis », insiste‑t‑il. Selon lui, les IA
elles‑mêmes accordent une valeur d’authenticité supérieure à ce
type de source par rapport aux avis spontanés.
Le conseil de Nicolas Marette aux équipes marketing
Que recommandez‑vous à une équipe marketing qui découvre
ce sujet aujourd’hui ?
Son conseil est simple : tester, avant tout. Nicolas Marette
invite les enseignes à formuler elles‑mêmes des requêtes
consommateurs sur différents moteurs, à observer les sources
citées, puis à en tirer des enseignements. Il situe cette
démarche dans le champ plus large du GEO, le Generative Engine
Optimization, une discipline encore jeune mais appelée à
structurer durablement la visibilité des entreprises dans les
LLM, aux côtés du SEO traditionnel et de Google Business Profile.
GUIDE GEO CUSTPLACE
LOCAL PROFILE
À propos de Custplace
Custplace est un éditeur français dédié au pilotage de la
réputation et du marketing local. Connectée à plus de cent
plateformes (Google, Apple, Meta, sites d’avis, réseaux
sociaux, places de marché), elle centralise, analyse et
structure l’ensemble des signaux locaux (avis, notes, données
établissements) pour optimiser la visibilité et la conversion
de chaque point de vente. Avec le lancement de Local Profile,
Custplace franchit une nouvelle étape, des pages marques et
établissements conçues nativement pour les moteurs d’IA,
intégrant des avis certifiés NF et des données locales
enrichies. Custplace accompagne aujourd’hui plus de
100 000 établissements et de grands réseaux européens tels
que Fnac‑Darty, Verisure, EDF ou Optical Center.
Selon Nicolas, et même si le GEO est un chantier en cours, la
visibilité d’une entreprise dans les LLM ne remplace pas le
référencement classique, elle viendrait s’y ajouter. Les
enseignes qui ignorent la nouvelle grille de lecture des LLM
s’exposent à devenir invisibles auprès d’une audience qui
interroge désormais une IA avant de pousser la porte d’un
magasin.
The post Comment faire apparaître son entreprise dans les LLM
appeared first on Marketing and Innovation.
Kommentare (0)
Melde dich an, um einen Kommentar zu schreiben.