Contexte et mise en place
En mars 2026, l’auteur a acheté le domaine stateglobe.com et, en une journée, a généré 50 000 pages de statistiques à l’aide de GPT‑4.1. Les données couvrent SEO, marketing de contenu, réseaux sociaux, e‑commerce et technologies web pour 200 pays, mais chaque chiffre est totalement inventé. Le site a été déployé avec un modèle de conception web IA basique, pour un coût total d’environ 50 $ (30 $ pour l’hébergement initial, 20 $ supplémentaires pour 15 000 listicles).
Après un lancement initial où l’indexation était quasi‑complète en une semaine, deux mises à jour de l’algorithme Google ont immédiatement fait chuter la visibilité, laissant le site avec 5 à 20 impressions par page et le rendant pratiquement invisible dans les SERP.
Comportement de l’indexation par Google vs ChatGPT
Contrairement à Google, le moteur de recherche interne de ChatGPT continue d’interroger le site. Les logs Cloudflare des 30 derniers jours montrent plus de 600 000 requêtes bot, dont 72 000 proviennent de l’agent "ChatGPT‑User", c’est‑à‑dire des appels en temps réel pour alimenter des réponses. Au total, depuis le lancement, le site a enregistré plus de 10 000 sessions d’IA attribuées à ChatGPT, selon GA4.
Des outils d’analyse SEO (Ahrefs, Semrush) indiquent plus de 330 domaines référents, parmi lesquels des marques reconnues telles que Shopify, DHL et Bluehost. En octobre 2026, le site était classé deuxième pour certains prompts de visibilité, derrière Statista.
Analyse des impacts et limites
Cette expérience démontre que le processus de récupération d’information d’un LLM ne dépend pas du classement Google. ChatGPT décompose la requête utilisateur en fan‑out queries, interroge plusieurs sources, ré‑ordonne les résultats et ouvre un petit nombre de pages pour « grounder » la réponse. Ainsi, une page peut être invisible dans les SERP tout en étant fréquemment consultée par le modèle.
Le fait que des données entièrement fictives soient citées dans une publication académique, un rapport d’investissement du plus grand groupe financier du Qatar, une revue économique indienne et un rapport d’influenceurs canadiens souligne le risque de désinformation lorsqu’un LLM utilise des sources non vérifiées. L’absence de mécanisme de validation de la véracité des contenus récupérés expose les utilisateurs à des citations erronées, même si le trafic provient d’un « bot » de LLM.
En pratique, les spécialistes SEO doivent surveiller non seulement les positions Google mais aussi les métriques d’accès par les agents LLM, afin d’anticiper les canaux de diffusion de leurs contenus. Cependant, la transparence des algorithmes de récupération reste limitée, ce qui complique l’évaluation du risque de propagation de données factices.
