En bref. Les expériences d’intervention publiées ne permettent pas de conclure à un gain fiable de citations par l’ajout de statistiques dans les moteurs actuels.

Définition : L’ajout de statistiques (Statistics Addition) est une intervention qui insère des affirmations chiffrées dans le contenu source. Les expériences publiées font état de gains de visibilité initiaux, puis de résultats nuls ou négatifs ; les données ne permettent donc pas de conclure à une augmentation fiable des citations dans les moteurs actuels.

Points clés

L’étude de Citead sur le score GEO rapporte un effet agrégé de l’ajout de statistiques de -0,28 point de pourcentage sur sa mesure de visibilité par les citations, avec un intervalle de confiance qui englobe zéro.
L’étude GEO originale d’Aggarwal et de ses collègues teste l’ajout de statistiques sur un système de réponse fondé sur GPT-3.5 et dans une expérience distincte sur Perplexity, avec des sources fournies sous forme de fichiers.
L’étude C-SEO Bench de Puerto et de ses collègues rapporte que la méthode Statistics dégrade le rang de citation dans 19 des 24 configurations évaluées.

Que mesure le test d’intervention ultérieur de Citead ?

L’étude de Citead de septembre 2026, Scoring Without the Engine, réévalue les interventions sur dix familles de moteurs. La variable mesurée est la part des mots d’une réponse attribués à une source par des citations associées aux phrases, pondérée selon leur position. L’étude la décrit comme une mesure proche du nombre de mots ajusté selon la position (position-adjusted word count, PAWC).

L’expérience compare le contenu source modifié à du texte neutre de même longueur. Ce contrôle du volume distingue l’effet de la modification testée de celui de l’ajout de texte. Le résultat agrégé pour les statistiques porte sur 1 087 observations appariées : -0,28 point de pourcentage, avec un intervalle de confiance à 95 % de -0,97 à +0,43. L’intervalle comprend zéro et l’estimation ponctuelle est négative.

L’étude rapporte aussi une réplication de juillet 2026 sur gpt-5.5, gpt-5.4 et gpt-5.4-mini. Sur 450 requêtes appariées, l’effet des statistiques est de -0,0066 en unités de part PAWC, avec p = 0,25. Ces observations entrent aussi dans l’analyse agrégée plus large ; elles offrent des lectures distinctes des résultats.

Le test utilise cinq sources sélectionnées et une consigne de citation fixe. Ses modifications déterministes approchent les modifications originales produites par un modèle. Le résultat concerne donc ces mises en œuvre et ce cadre contrôlé de production de réponses ; ce protocole ne teste pas le transfert à la recherche en conditions réelles, avec récupération des sources et déduplication.

L’étude nomme le rapport contenant les résultats agrégés des interventions sur les moteurs modernes :

modern_anchors_report.json

Que démontre l’expérience GEO originale ?

Dans GEO: Generative Engine Optimization, l’ajout de statistiques remplace, lorsque c’est possible, les développements qualitatifs par des statistiques quantitatives. Le système de réponse principal utilise gpt3.5-turbo avec cinq sources issues de la recherche Google. Une source est sélectionnée pour être modifiée et reste la même pour toutes les méthodes comparées.

Le tableau principal de la révision de juin 2024 rapporte un score global de nombre de mots ajusté selon la position de 25,2 pour l’ajout de statistiques, contre 19,3 sans optimisation. Cette métrique pondère les mots attribués à une source selon leur position dans la réponse. Elle mesure la part de visibilité de cette source dans la réponse.

L’expérience distincte sur Perplexity porte sur 200 échantillons de test. Les scores correspondants sont de 26,2 avec statistiques et de 24,1 sans optimisation. Les textes sources sont transmis sous forme de fichiers et les réponses sont limitées à ces fichiers. Ces résultats établissent des gains dans les systèmes et selon les métriques testés par l’étude.

Qu’apportent les résultats sur le rang de citation ?

C-SEO Bench: Does Conversational SEO Work? évalue le rang de citation : la précocité avec laquelle la réponse cite le document modifié. Les expériences portent sur la réponse aux questions et les recommandations de produits, avec GPT-4o-mini, Claude Haiku 3.5, o3 et o4-mini comme modèles de réponse.

L’étude rapporte une dégradation du rang avec l’ajout de statistiques dans 19 des 24 configurations. Sa variable mesurée diffère du PAWC : une citation plus précoce et une part plus élevée de mots attribués sont des mesures distinctes. Considérées ensemble, ces études conduisent à traiter l’ajout de statistiques comme une intervention sur le contenu dont le résultat dépend du modèle, de la tâche, de la modification et de la mesure retenue.

Termes associés

Questions fréquentes

Un score GEO plus élevé prouve-t-il que l’ajout de statistiques améliore les citations ?

L’étude de Citead présente son score de contenu indépendant de la requête comme un filtre de qualité. Pour évaluer si une modification change les citations, vous devez comparer des interventions à l’aide d’une mesure portant sur la réponse.

Que dois-je vérifier lorsqu’un pourcentage d’amélioration est avancé ?

Vérifiez le modèle, le mode de transmission des sources et la métrique. L’étude GEO originale rapporte à la fois le nombre de mots ajusté selon la position et l’impression subjective ; son test sur Perplexity utilise des fichiers fournis au système.

Sources

Vérifiez comment une page se lit pour les moteurs de réponse. Ouvrir l’analyseur de score GEO

L’ajout de statistiques augmente-t-il de façon fiable les citations dans les moteurs actuels ?