Visibilité ChatGPT et Perplexity : ce que je suis dans le CRM

Entre le 10 juillet et le 12 octobre 2026, 36,7 % des demandes arrivées par le site d’Eurofiscalis sont attribuées aux IA dans notre CRM, à partir des réponses des prospects sur la façon dont ils nous ont connus.

Sur ce périmètre, c’est notre deuxième canal d’acquisition après le référencement Google.

Par « demandes », je parle des prises de rendez-vous et des messages envoyés par le formulaire de contact. Les appels directs sont exclus. Le pourcentage porte sur l’ensemble des entrants du site pendant cette période.

Dans le CRM, on regroupe ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini et les autres assistants sous une seule catégorie : « IA ». Je ne peux donc pas donner une part par outil.

J’ai aussi testé moi-même des questions dans les assistants et vérifié leurs réponses. Ce qui m’a surpris, c’est qu’on était déjà bien mentionnés. Mais depuis ces tests, je me suis surtout concentré sur le CRM : les gens qui nous contactent peuvent nous dire comment ils nous ont trouvés.

Demander aux prospects comment ils nous ont connus

On pose cette question aux prospects. Leur réponse nous donne une information que je cherche difficilement ailleurs aujourd’hui.

Depuis la refonte, avec notre configuration actuelle de mesure, nous ne disposons plus d’une donnée exploitable sur la part du trafic provenant des IA. Pour suivre ce canal, nous nous appuyons donc sur les tests manuels et les informations enregistrées dans le CRM.

Le chiffre de 36,7 % décrit cette provenance déclarée. Il ne représente pas la part des visites du site, ni celle des clients signés ou du chiffre d’affaires.

Cette distinction compte quand tu pilotes l’acquisition. Une personne qui lit un article et repart, une personne qui prend rendez-vous et une personne qui devient cliente correspondent à des étapes différentes. Le chiffre dont je dispose ici concerne la prise de contact.

Il me permet déjà de voir que les IA occupent une place importante dans les demandes qui arrivent. Pour comprendre ce qui se passe dans leurs réponses, il faut retourner les consulter.

Tester les questions et lire les réponses

J’ai posé des questions moi-même, puis regardé ce que les assistants répondaient. Je voulais voir si Eurofiscalis apparaissait et dans quel contexte.

Un test utile part d’une question que quelqu’un peut réellement se poser. C’est le même travail de départ que dans la recherche avant la rédaction d’un article : comprendre ce que la personne cherche à obtenir.

Si tu veux savoir si un assistant fait découvrir ton entreprise, lui demander directement de parler de cette entreprise apporte une réponse assez limitée. Tu lui as déjà donné le nom.

Il vaut mieux partir du besoin : comprendre une procédure, trouver quelqu’un pour se faire accompagner, comparer des possibilités. Ce sont des types de questions à tester, avec les mots utilisés par les personnes concernées.

Ensuite, il faut lire la réponse et ouvrir ses sources.

Dans ChatGPT, les réponses qui utilisent la recherche web peuvent comporter des citations et un accès aux sources. OpenAI décrit ces possibilités dans sa documentation. Perplexity présente également ses réponses avec des citations qui renvoient vers les sources originales. Son centre d’aide explique ce fonctionnement.

Le nom d’une entreprise peut apparaître dans le texte, tandis qu’un lien mène vers une autre page ou une autre organisation. Il faut donc regarder séparément la mention du nom et les URL citées.

Pour un site avec beaucoup de contenus, savoir quelle page est reprise aide aussi à comprendre ce que l’assistant est allé chercher.

Une citation et une prise de contact racontent deux choses différentes

Un test manuel permet d’observer une réponse. Le CRM permet de suivre une demande reçue. Les deux sont utiles, avec des périmètres distincts.

Observation	Ce qu’elle permet de constater	Ce qu’elle laisse ouvert
L’entreprise est mentionnée dans une réponse	Son nom apparaît dans ce test	Une personne l’a-t-elle vue ou retenue ?
Une page du site figure dans les sources	Cette URL est citée dans la réponse observée	A-t-elle été consultée et a-t-elle contribué à une prise de contact ?
Un prospect déclare avoir connu l’entreprise par une IA	L’IA est la provenance enregistrée pour cette demande	Quel assistant, quelle question et quel parcours précis ?

C’est pour ça que je ne transforme pas quelques réponses consultées en mesure de visibilité générale.

Dans ChatGPT, par exemple, la mémoire et certaines informations de localisation peuvent intervenir dans la recherche. OpenAI le précise dans sa documentation. La question et le contexte du test doivent donc accompagner l’observation.

Pour comparer deux contrôles, conserver la formulation exacte, la date et le mode utilisé est plus utile qu’une simple note « on apparaît ».

Je retrouve ici un principe de mes contrôles avec Search Console : préciser ce que l’outil montre avant de décider ce que cette observation signifie.

Ce que le CRM ne détaille pas encore

Notre catégorie « IA » est volontairement large. Elle regroupe plusieurs assistants.

Avec cette donnée, je peux suivre le canal dans son ensemble. Je ne peux pas dire que ChatGPT apporte davantage de demandes que Perplexity, ni relier les 36,7 % à une page particulière.

La provenance déclarée a aussi ses limites. Un prospect peut avoir utilisé plusieurs services avant de nous contacter. Il peut retenir celui qui lui a donné le nom de l’entreprise, sans décrire toutes les recherches précédentes.

C’est un parcours possible, pas une histoire que j’attribue à un prospect en particulier.

Pour aller plus loin, il faudrait recueillir des informations supplémentaires, comme l’assistant utilisé ou la question posée. Ce serait un autre niveau de suivi. Aujourd’hui, notre donnée distingue le canal IA, pas chacun des outils qui le composent.

Je garde ce périmètre lorsque je présente le résultat. Les 36,7 % restent un indicateur de provenance déclarée pour les demandes du site, sur la période du 10 juillet au 12 octobre 2026.

J’ai surtout continué à enrichir les contenus

La bonne présence observée dans mes tests ne m’a pas conduit à changer toute la méthode de rédaction.

J’ai surtout continué à créer du contenu comme je le faisais, et à l’enrichir, notamment en anglais, pour renforcer notre présence dans les IA.

Je travaille déjà sur les questions auxquelles les articles doivent répondre, les informations nécessaires pour les expliquer et les sources qui permettent de les vérifier. Les tests dans les assistants ajoutent un endroit où observer ce que devient ce contenu.

L’enrichissement en anglais est une action que j’ai poursuivie dans ce but. Je n’ai pas refait la série de tests depuis, donc je n’ai pas de comparaison avant-après à présenter.

Les données du CRM m’ont occupé davantage. Elles montrent que ce canal intervient dans les prises de contact, et c’est ce que je suis en priorité pour l’instant.

Comment je cadrerais un prochain contrôle

Si tu veux tester la visibilité de ton site dans ChatGPT ou Perplexity, tu peux commencer avec un petit ensemble de questions liées à ton activité. L’objectif est d’obtenir des observations que tu pourras relire et comparer.

Je préparerais le contrôle de cette façon :

Choisir les questions à partir de besoins connus. Les échanges avec les prospects et les demandes reçues donnent de la matière. Garder la formulation exacte permet de refaire le test.
Noter les conditions. Assistant utilisé, date, langue, mode de recherche et contexte de la conversation. Une nouvelle conversation réduit le contexte accumulé, sans rendre le test parfaitement neutre.
Conserver la réponse et ses sources. Ouvrir les liens, relever les pages citées et distinguer une mention de l’entreprise d’une citation de son contenu.
Répéter avant de parler d’évolution. Un contrôle ponctuel fournit une observation datée. Pour suivre un changement, il faut plusieurs contrôles comparables.
Suivre séparément les demandes reçues. La question sur la provenance, enregistrée dans le CRM, permet de regarder ce que les prospects déclarent lorsqu’ils prennent contact.

C’est une proposition pour un prochain contrôle. Je ne présente pas ces cinq étapes comme un suivi régulier déjà en place chez nous : j’ai fait des tests, puis donné la priorité aux données du CRM.

Aujourd’hui, ces données placent les IA au deuxième rang des provenances déclarées pour les demandes de notre site. Je continue donc à enrichir les contenus. Et quand je retournerai tester les réponses, je pourrai regarder quelles pages apparaissent, avec des observations datées, sans attribuer à un assistant précis ce que notre CRM mesure pour l’ensemble du canal.