Comment faire apparaître son entreprise dans les LLM
et augmenter son chiffre d'affaires
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
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. »
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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.
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.
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 digitalDéfinition marketing digital, un terme utilisé en permanence et pourtant bien mal compris car mal défini 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.
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 webLe site web B2B est la vitrine digitale de votre entreprise. C'est le moyen le plus simple et efficace de présenter les produits et services de votre entreprise à vos futurs clients. 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.
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.
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.
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 marchéLa notion même de marché B2B ou B2C est au cœur de la démarche marketing. Un marché est la rencontre d'une offre et d'une demande), 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.
