Taux de citation IA : 20 définitions lues, 6 dénominateurs différents

Deux outils, la même marque, la même semaine : l'un annonce un taux de citation de 12 %, l'autre de 47 %. Aucun des deux ne s'est trompé. Ils ne divisent simplement pas par la même chose.

Pour savoir ce que le mot recouvre, on a lu ce que les éditeurs publient de leur propre calcul. Dix pages publiques chez six éditeurs, toutes en HTTP 200 le 28 août 2026, vingt définitions de métriques relevées, chaque phrase citée ensuite retrouvée dans le HTML brut téléchargé.

Le résultat renverse la question de départ. On cherchait les quelques formules concurrentes du marché. On a trouvé sept définitions sur vingt qui ne portent aucune formule, six dénominateurs différents derrière le seul mot « citation », et l'éditeur le plus précis du lot en train de publier deux dénominateurs contradictoires pour la même métrique, sur deux pages lues le même jour.

La méthode, et ce qu'elle ne couvre pas

Un curl avec un User-Agent de navigateur sur chacune des dix pages, puis recherche de la phrase dans le HTML brut téléchargé. Les dix ont rendu 200 : zéro page inaccessible. Le détail compte, parce qu'une page qu'on n'aurait pas su ouvrir se serait retrouvée classée « sans formule » à tort, et aurait gonflé le résultat dans le sens qui arrange.

La règle de classement est mécanique. Une entrée compte comme formule publiée quand la page écrit un numérateur et un dénominateur. Sinon elle compte comme prose sans ratio, même quand la phrase est limpide et l'intention évidente.

Une limite, tout de suite : on a lu ce que les éditeurs publient de leur formule, pas ce que leur code exécute. Une formule publiée n'est pas une formule vérifiée. Rien ici ne garantit que le chiffre affiché dans une interface corresponde à la phrase affichée dans la documentation.

Sept définitions sur vingt ne portent aucune formule

Sur les vingt définitions relevées, treize portent un numérateur et un dénominateur, sept sont de la prose sans ratio. C'est le premier fait, et il déplace la question : avant de comparer deux formules, encore faut-il que les deux existent.

Deux éditeurs sur six ne publient aucun taux de citation, seulement un compte entier. Semrush écrit « Citations: The number of AI responses that cite your domain as a source. » Otterly.AI écrit « The number of times your website is referenced as a source in AI-generated answers. » Ce sont des entiers. Un entier ne se compare pas d'un outil à l'autre tant qu'on ignore combien de prompts ont été joués : 40 citations sur 100 prompts et 40 citations sur 4 000 prompts s'affichent exactement pareil.

Profound, lui, définit l'objet sans en publier le taux : « A citation is a reference or link to a specific webpage, article, or resource within an answer engine response. » La page publie bien les formules de Visibility Score et de Share of Voice. De taux de citation, aucun.

Quant au score composite de Semrush, une note de 0 à 100 qui compare la marque à ses concurrents, sa formule n'est pas publiée du tout. La page dit ce que le score veut dire, jamais comment il est obtenu.

Le tableau ci-dessous porte les vingt entrées. Filtrez par éditeur ou par statut, cliquez une ligne pour lire la phrase exacte, son unité et sa borne.

Six dénominateurs pour un seul mot

Parmi les treize formules publiées, on compte six dénominateurs différents derrière ce que le marché appelle une citation :

• Toutes les réponses, chez Scrunch AI, métrique Citations
• Les réponses citant au moins une source, chez Scrunch AI, métrique Citation Consistency
• Toutes les citations, comptées une par une, chez Scrunch AI, métrique Citations by Owner
• Les réponses où la source a été récupérée, chez Peec AI, page produit
• retrieval_count, une ligne par URL récupérée, chez Peec AI, référence API
• Aucun dénominateur du tout, chez Semrush et Otterly.AI, qui publient un compte

Les trois premiers viennent du même éditeur et de la même page. Ce n'est pas une incohérence de sa part : Scrunch nomme trois métriques distinctes et définit chacune proprement. C'est le lecteur qui les fond en une seule quand il parle de « taux de citation » au singulier.

Passer du premier dénominateur au deuxième suffit à faire bouger un chiffre sans que rien n'ait changé dans les réponses. Diviser par les réponses qui citent quelque chose, plutôt que par toutes les réponses, retire du dénominateur toutes celles qui ne citent personne. Le même numérateur monte, mécaniquement.

Le cas Peec AI : deux pages, deux dénominateurs

C'est l'éditeur dont la documentation est la plus précise du lot. C'est exactement pour ça qu'on peut le prendre en défaut : chez ceux qui publient de la prose, il n'y a rien à contredire.

Sa page produit écrit « Citation Rate (Domain) = Total citations of that Domain / Total responses where Domain was used as a source », et précise que le dénominateur est le nombre de réponses distinctes ayant récupéré le domaine. Elle ajoute même que diviser par retrieval_count donnerait « the deprecated citation_avg », pas le citation rate.

Sa référence API, lue le même jour, écrit « citation_rate: sum(citation_count) / sum(retrieval_count) ».

Deux pages du même éditeur, deux dénominateurs pour la même métrique, et la première prend soin d'écrire que la seconde décrit autre chose. La différence n'est pas cosmétique : une même réponse peut récupérer plusieurs URL du même domaine, donc retrieval_count est supérieur ou égal au nombre de réponses. Le même numérateur, divisé par le plus grand des deux, donne le plus petit des deux taux.

Le même éditeur publie un second point qu'il faut lire deux fois : « Citation Rate (URLs) = Total citations of that URL / Total responses where URL was used as a source », en précisant que plusieurs citations dans une même réponse font monter le ratio au dessus de 1. Un taux qui sort de l'intervalle 0 à 1 n'est pas une erreur, c'est un choix assumé : ce n'est pas une fréquence, c'est une intensité, un nombre de citations par réponse. Le mot « taux » invite pourtant à le lire comme un pourcentage, et c'est là que ça dérape dans un tableau de bord.

Quatre autres façons de ne pas parler de la même chose

Même nom, deux dénominateurs

La Visibility de Peec AI divise par « Total responses ». Le Visibility Score de Profound divise par « the total number of responses that include at least one brand ». Même nom de métrique, deux populations au dénominateur.

Sur les mêmes observations, le second est toujours supérieur ou égal au premier, puisque son dénominateur est un sous-ensemble de l'autre. Mettre les deux chiffres côte à côte dans un tableau revient à comparer deux thermomètres gradués différemment.

La phrase et l'exemple ne décrivent pas le même calcul

Le Share of Voice de Profound se définit ainsi : « dividing the number of responses that mention your brand by the total number of all brand mentions across all responses ». Des réponses au numérateur, des mentions au dénominateur : deux unités dans la même fraction, ce qui la rend non bornée par construction.

L'exemple de la même page, lui, compte des mentions des deux côtés : « if your brand is mentioned 20 times out of 100 total brand mentions ». La phrase et l'exemple ne décrivent pas le même calcul. On ne sait pas lequel des deux tourne dans le produit, et c'est le genre d'ambiguïté qu'un lecteur pressé ne verra jamais.

Dénominateur fermé, dénominateur ouvert

Peec AI divise les mentions de la marque par celles des marques suivies par le projet : un dénominateur fermé, dont vous choisissez la liste. Similarweb assume l'inverse et l'écrit noir sur blanc : « Similarweb counts every brand that appears across tracked AI responses, whether you listed them or not. »

La conséquence est arithmétique. Le même numérateur divisé par un dénominateur fermé donne un chiffre plus élevé, et il monte encore si vous retirez un concurrent de votre liste de suivi. Un share of voice fermé se pilote depuis un formulaire, pas depuis les réponses des moteurs. Le point est repris dans notre définition du share of voice IA.

Otterly compte des prompts, les autres comptent des réponses

Otterly.AI est le seul du lot dont l'unité d'observation est le prompt : « The percentage of prompts where your brand is present compared to all monitored prompts. » Les cinq autres comptent des réponses.

Un prompt rejoué sur cinq moteurs compte 1 chez Otterly et 5 chez Peec. Ajouter un moteur à votre suivi modifie donc votre score chez l'un et pas chez l'autre, sans qu'aucun modèle n'ait rien dit de nouveau sur votre marque. C'est le premier réflexe à avoir devant deux chiffres qui ne se recoupent pas : demander ce qui est compté, avant de demander comment c'est divisé.

Six formules, douze lignes, six résultats

Pour rendre l'écart tangible, on applique six des formules relevées à un même jeu d'entrées.

Ce jeu de douze observations est construit à la main. Aucun prompt n'a été joué, aucune réponse de moteur n'a été observée, ce poste n'ayant accès à aucune API de modèle. Ces douze lignes ne décrivent aucun moteur réel, ni vydera.com, ni un client. Elles servent seulement à faire tourner six calculs sur des entrées identiques, ce qu'aucun jeu réel ne permettrait de faire proprement puisque chaque outil observe son propre échantillon.

Sur ces douze lignes, les six formules rendent 22,86 %, 41,67 %, 55,56 %, 58,33 %, 75 % et 1,14. Entre le plus bas et le plus haut des cinq pourcentages, un facteur 3,3. Et la sixième valeur n'est pas un pourcentage du tout.

Aucune des six n'est fausse. Chacune répond correctement à une question précise : quelle part de mes réponses me cite, quelle part des réponses citantes me cite, quelle part de toutes les citations est la mienne, combien de fois suis-je cité par réponse où l'on me récupère, quelle part des réponses récupère ma page, quelle part de mes prompts est couverte au moins une fois. Six questions, six chiffres, un seul nom sur le rapport.

Pourquoi la Search Console ne fabrique pas de taux de citation

Réflexe naturel quand on n'a pas d'outil de suivi : aller chercher le signal dans la Search Console. On l'a fait sur notre propre propriété, sc-domain:vydera.com, du 27 août 2025 au 25 août 2026. Trois choses en ressortent, et aucune ne donne un taux de citation.

Un. Google ne libelle pas les impressions d'aperçu IA. La dimension searchAppearance, appelée en direct, rend HTTP 200 et zéro ligne sur ce site. Ce n'est pas un appel raté, c'est un résultat : la dimension répond et ne rend rien ici. Le contrôle sur une grosse propriété du même compte rend bien cinq valeurs, mais aucune ne distingue une impression d'aperçu IA d'une impression de lien bleu.

Deux. La dimension requête ne couvre qu'une fraction du site. Sans dimension, la propriété affiche 1 371 clics et 109 907 impressions. Avec la dimension requête, 411 clics et 43 416 impressions réparties sur 1 579 requêtes, soit 29,98 % des clics et 39,50 % des impressions. Ce qui manque là manque aussi à toute mesure faite depuis la Search Console, quelle qu'elle soit.

Trois. Le signal le plus proche d'une citation n'est pas une citation. 475 requêtes du corpus nomment un outil de visibilité IA tiers. Elles portent 32 591 impressions, soit 75,07 % des impressions lisibles au niveau requête, pour 0 clic, à une position moyenne pondérée de 3,70. Le site est servi en haut de page, sur des requêtes qui parlent d'un concurrent, et personne ne clique.

Une impression n'est pas une citation. Elle dit qu'une page a été servie, jamais qu'un modèle l'a reprise dans une réponse. Et il faut publier ce qui gêne : 421 de ces 475 requêtes nomment un seul et même outil concurrent, et portent 30 406 des 32 591 impressions. Ce bloc décrit le fan-out d'un article de comparaison sur notre site, pas une loi de marché.

Deuxième chose qui gêne, parce qu'elle contredit ce qu'on attendait : ces impressions ne viennent pas de longues questions en langage naturel. 22 219 des 32 591 sont portées par des requêtes de moins de six mots, du type « meteoria ai visibility tool ». La requête la plus longue du corpus fait 77 mots, c'est un prompt de persona entier, et elle a rapporté 1 impression en position 1 pour 0 clic. Le fan-out de forme fait du volume, pas du trafic : 406 des 411 clics du site viennent de requêtes de moins de six mots sans marqueur de langage naturel.

Dernier avertissement, et il est méthodologique : la Search Console mesure une forme de requête, jamais une surface. Rien, dans ces chiffres, ne prouve qu'une impression vient d'AI Mode plutôt que d'une page de résultats classique. Et l'effectif est petit : 411 clics au niveau requête sur douze mois ne se généralisent pas hors de vydera.com.

Les cinq questions à poser avant de comparer deux chiffres

Elles prennent une minute par outil, et elles suffisent à savoir si deux chiffres sont comparables.

1. Quel est le numérateur ? Des réponses, des mentions, ou des citations comptées une par une. Trois objets, trois chiffres.
2. Quel est le dénominateur ? Toutes les réponses, seulement celles qui citent une source, ou le nombre d'URL récupérées. C'est le levier le plus puissant, et le moins visible.
3. Quelle est l'unité d'observation ? Le prompt ou la réponse. Un prompt joué sur cinq moteurs vaut 1 ou 5 selon l'outil.
4. Le dénominateur est-il fermé ou ouvert ? Limité aux marques que vous suivez, ou étendu à toutes celles qui apparaissent. Un dénominateur fermé se pilote depuis un formulaire.
5. Le ratio est-il borné à 1 ? Si l'outil autorise plusieurs citations par réponse au numérateur, non. Ce n'est alors plus un pourcentage, c'est une intensité.

Si un outil ne répond pas à ces cinq questions dans sa documentation publique, son chiffre reste utilisable pour suivre une tendance sur lui-même. Il n'est pas comparable à celui d'un autre outil, et il n'a rien à faire dans le même tableau. On détaille les acteurs dans notre comparatif des outils de visibilité IA, et l'échantillon de prompts qui alimente tous ces ratios dans la définition du prompt tracking.

Ce que cette mesure ne dit pas

• Aucune citation réelle n'a été observée. Ce poste n'a accès à aucune API de modèle : zéro prompt joué, zéro réponse relevée. Les six résultats du comparateur viennent d'un jeu construit à la main, signalé comme tel dans l'outil lui-même
• Le taux de citation de vydera.com chez un outil du marché n'est pas mesuré, faute de projet ouvert sur ce domaine. Zéro projet, ce n'est pas zéro citation
• On a lu des formules publiées, pas du code. Rien ne garantit que le produit calcule ce que la documentation décrit
• L'origine des impressions de la Search Console reste inconnue. Aucune dimension ne sépare une impression d'aperçu IA d'une impression de lien bleu
• La liste des outils tiers cherchés dans les requêtes est fermée et écrite à l'avance, et elle sous-compte : les 32 591 impressions sont un plancher, pas un plafond
• Aucune propriété cliente n'a été lue. Le périmètre est vydera.com seul

Un détail de méthode qui vaut pour tout le monde. L'export de la Search Console utilisé au départ était plafonné à 1 000 lignes, sur 1 579 réellement disponibles. Il amputait 579 requêtes et 8 941 impressions, et coupait au milieu du tri alphabétique, donc perdait la plupart des requêtes accentuées. Toutes les sommes publiées ici ont été refaites sur le fichier complet. Un export tronqué se lit exactement comme une mesure fraîche.

Pour la définition courte, elle est là : taux de citation IA. Et si la question suivante est comment se faire citer plutôt que comment le compter, on l'a traitée dans notre article sur l'optimisation pour les citations IA.