On a voulu y répondre avec des données. Une partie de ce qu’on a trouvé nous a surpris.

Ce qu’on a testé

182 requêtes informationnelles françaises. Deux secteurs, l’immobilier et la santé. Cinq designs empiriques indépendants sur Perplexity, plusieurs mois de collecte, jusqu’à juillet 2026.

On a mesuré des résultats négatifs avec la même rigueur que les positifs. Un levier qui ne marche pas, ça se documente. Sinon on vend du vent.

Voici la thèse, sans détour. Une fois qu’une page est candidate, donc déjà remontée via le SEO classique, c’est l’autorité thématique du domaine qui décide de la citation. Pas la richesse du contenu. Pas la couverture sémantique.

Ce qui reste ouvert : on ne sait pas si couvrir les bonnes facettes aide à entrer dans le pool en premier lieu. Ça, c’est du SEO classique, et c’est utile. Notre mesure porte sur ce qui se passe une fois dedans.

Perplexity : un re-classement du top Google

Premier terrain. À rang Google et autorité de domaine contrôlés, aucune propriété de contenu observable ne sépare les pages citées des non-citées. Aucun grain ne bouge : ni la page, ni le passage, ni le domaine.

Cinq designs indépendants convergent. Une synthèse indépendante de 54 études, brevets et cas pratiques, publiée par Cyrus Shepard (Zyppy Signal) en mai 2026, va dans le même sens : gagner le SEO, gagner les citations IA, la plupart du temps. Ce n’est pas une étude académique, précise d’ailleurs son auteur, plutôt une synthèse de signaux corrélés. Elle confirme malgré tout la direction de nos propres mesures.

En clair : la citation Perplexity opère comme un re-classement du top Google. Le contenu compte pour y entrer. Il n’ajoute aucun signal observable une fois le rang atteint.

Gemini : dans le query fan-out, l’autorité re-classe

Là c’est plus fin. On a comparé les pages citées par Gemini aux pages non citées du même fan-out, celles qui étaient présentes dans les SERP de ses propres sous-questions, mais que le moteur n’a pas retenues. Même vivier, choix différent.

On mesure la séparation entre les deux groupes avec le delta de Cliff (δ) : un indicateur qui vaut ~0 quand les groupes se ressemblent, et qui monte quand ils se distinguent.

Le contraste s’est reproduit sur deux vagues indépendantes : une du 5 au 9 juillet, une seconde du 12 au 13 juillet.

L’autorité domine. La richesse de contenu ne discrimine pas. Sur les deux runs.

Je pèse mes mots ici, parce que la nuance compte. Le contraste autorité > contenu observé en juillet se reproduit sur un second échantillon indépendant de réponses Gemini, sur le sous-ensemble testable dans le fan-out Google.

Le run 2 n’a pas re-fetché les SERP fan-out. La portée n’est donc pas comparable à celle du run 1. C’est un sous-ensemble des citations, pas l’ensemble, pas une borne stable. Je ne vous donnerai pas de pourcentage figé, parce qu’il ne réplique pas.

Ce que ça dit de la question du query fan-out

Précision, pas réfutation. Le query fan-out reste le bon niveau d’analyse. Nos données déplacent simplement la réponse d’un cran.

Couvrir les bonnes facettes fait probablement entrer dans le pool. C’est du SEO classique, et ça marche. Ce que nos mesures ne voient pas, c’est la couverture qui ferait sortir du lot une fois dedans.

On s’attendait à trouver le contraire. « Couvrir plus de facettes = être plus cité » : l’intuition dominante du marché GEO. On l’a cherchée. On ne l’a pas trouvée.

Et une donnée renforce ce déplacement. Les moteurs IA ne visent pas les mêmes cibles.

Le Jaccard mesure la proportion d’éléments communs entre deux ensembles : 0 = rien en commun, 1 = identiques. Sur nos 182 requêtes :

Ces systèmes voient des univers de sources presque disjoints. La crainte souvent entendue, « optimiser pour l’AI Overview de Google, est-ce se tirer une balle dans le pied côté ChatGPT ? », trouve ici une réponse. Les cibles sont si divergentes qu’elles ne se contredisent pas. Elles sont séparées.

L’actionnable : lire le terrain avant d’écrire

Voilà où ça devient utile. La bonne question, avant d’écrire, n’est pas « quelles facettes couvrir ». C’est « ce terrain est-il jouable ? ».

Le régime de la SERP le dit en quelques secondes. On a regardé 10 requêtes sur nos deux secteurs.

• Quand la SERP est saturée, Google a un angle dominant et son top 10 converge. Le moteur pioche large, mais quasiment la moitié dans les mêmes domaines. Sans autorité établie dans ce pool, vous n’êtes pas candidat. Point !
• Quand la SERP est atypique, elle se fragmente. Gemini ouvre plus large et l’overlap tombe. C’est là qu’un domaine sans autorité installée a une vraie fenêtre.

Vous avez déjà écrit 2 000 mots pour un terrain saturé où vous n’aviez aucune chance ? Moi oui. Le régime SERP, c’est ce qui vous évite ça avant de lancer la rédaction.

La vraie nouveauté : la volatilité, pas l’optimisation

Un dernier point, et c’est peut-être le plus important. Être cité n’est pas un état acquis.

Sur Perplexity, environ une citation sur quatre change à chaque cycle de refresh, soit tous les 20 jours environ. Vous êtes cité aujourd’hui. Rien ne dit que vous le serez le mois prochain.

Pire ou mieux, selon le point de vue. Le fan-out de Gemini lui-même bouge. Entre nos deux vagues, à quelques jours d’intervalle, les sous-questions générées pour des requêtes identiques affichaient un Jaccard médian de ~0,13. Le système ne décompose pas votre requête initiale de la même façon d’une mesure à l’autre.

Du coup, l’idée d’« optimiser pour les bonnes facettes » une fois pour toutes se heurte à un mur. On ne peut pas viser des facettes stables quand elles changent en quelques jours.

Le GEO n’est pas une position à optimiser puis oublier. C’est une distribution instable à surveiller.

Ce qu’on en fait chez Semawriter

C’est exactement ce que l’outil regarde. Pas « quoi optimiser pour être cité », ce levier, à rang égal, on ne l’a pas trouvé. Mais deux choses concrètes : si votre terrain est jouable, via le régime SERP et le query fan-out Gemini exposé ; et si vous restez dans le club volatile des pages citées, dans le temps.

Un lecteur de terrain, pas un optimiseur de facettes.

La question de structure que ces résultats posent, comment organiser un site face à ça, fera l’objet d’un pilote qu’on documentera quand il aura tourné.

Reste une question sincère, pour vous qui optimisez du contenu GEO en ce moment. Vous mesurez encore la couverture des facettes. Et si le vrai levier, une fois dans le pool, était ailleurs ?

Le prochain volet portera sur la structure : comment organiser un site quand l’autorité prime sur le contenu. On teste ça en pilote, on publiera les premiers résultats dès qu’ils tiennent. Pour ne pas les rater, la newsletter Semawriter est le meilleur endroit, un envoi par mois, les coulisses avant tout le monde.

Query fan-out : questions fréquentes

Qu’est-ce que le query fan-out ?

C’est le processus par lequel un moteur IA découpe une requête initiale en plusieurs sous-questions, explore des sources en parallèle pour chacune, puis assemble une réponse. Ce fonctionnement explique pourquoi une seule page rarement ne suffit : le système va chercher des informations sur plusieurs facettes du sujet avant de citer.

Comment fonctionne concrètement le query fan-out ?

Le moteur génère des variantes de la requête, lance une recherche pour chaque intention détectée, puis sélectionne les passages jugés pertinents. Nos mesures montrent qu’à ce stade de sélection, l’autorité du domaine pèse davantage que la richesse du contenu pour décider quelles pages sont retenues.

Comment le query fan-out démultiplie-t-il les intentions de recherche ?

Une question simple en apparence cache souvent plusieurs intentions de l’utilisateur. Le fan-out les rend explicites en générant une sous-question par angle : définition, comparaison, prix, avis. Le moteur couvre ainsi un sujet complexe sans que l’internaute ait à formuler chaque variante lui-même.

Comment optimiser son contenu face au query fan-out ?

Nos données invitent à renverser la logique : avant de rédiger, vérifiez si le terrain est jouable via le régime de la SERP. Sur une SERP saturée sans autorité thématique, la couverture des facettes ne suffit pas à sortir du lot. La technique utile se joue avant l’écriture, pas seulement dedans.

Combien de temps faut-il pour voir les résultats d’une stratégie query fan-out ?

Il n’existe pas de délai fixe. Nos relevés sur Perplexity montrent qu’environ une citation sur quatre change à chaque cycle de refresh, tous les 20 jours environ. La visibilité en moteurs IA est une distribution mouvante à suivre dans la durée, pas un état acquis une fois pour toutes.