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Comment est-ce que j’apparais dans ChatGPT ? Dans Gemini ? Dans Claude ?
C’est la question que se posent de plus en plus d’hôtels. Et il est logique qu’ils se la posent. Le problème est que la réponse ne tient pas dans une formule rapide : il existe plusieurs couches de visibilité dans les assistants d’IA, et toutes ne fonctionnent pas de la même manière.
Pendant des années, la visibilité digitale était complexe, mais elle avait un cadre reconnaissable : Google publiait des guides pour le SEO, la publicité fonctionnait avec des règles d’enchères et les métamoteurs opéraient avec des normes propres de connexion et de concurrence. Complexe, mais connu. Avec les assistants d’IA, le terrain bouge à nouveau. Et la tentation est de les traiter comme un nouveau Google avec des règles à déchiffrer.
Cela ne fonctionne pas ainsi.
Un hôtel peut apparaître dans une réponse à travers trois couches distinctes. Chacune a des règles, des outils et des niveaux de contrôle différents pour l’hôtel, et son poids change selon la phase du funnel.
Avant de continuer, une nuance : nous parlons du positionnement organique. La couche payante émergente au sein des assistants, avec ChatGPT qui teste des Ads en bêta et Google qui progresse dans l’AI Mode avec des formats tels que les direct offers, relève d’une autre dynamique.
Un assistant ne répond pas toujours depuis la même source
Quand un utilisateur pose une question à un assistant, la clé n’est pas seulement ce qu’il répond, mais d’où provient l’information avec laquelle il construit cette réponse.
Pour le comprendre, il convient d’éclaircir au préalable une confusion habituelle : un LLM (modèle de langage) n’est pas la même chose qu’un assistant d’IA.
- Un LLM est le moteur qui raisonne et génère du langage. Nous parlons de modèles comme GPT (OpenAI), Claude Opus (Anthropic) ou Gemini (Google), développés par un groupe réduit de compagnies capables d’assumer l’investissement, l’infrastructure et la complexité technique qu’ils requièrent.
- Un assistant est la couche de produit avec laquelle l’utilisateur interagit. Il utilise un ou plusieurs LLMs, mais il décide aussi de ce qu’il doit faire de la question : répondre avec les connaissances du modèle, chercher sur le web, consulter une source connectée ou combiner plusieurs options. Les assistants les plus connus sont ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) ou Gemini (Google).
En réalité, l’assistant ne répond pas toujours depuis le même endroit. D’abord, il comprend ce que demande l’utilisateur : de l’inspiration, une validation, un prix, des conditions ou une action. Ensuite, il décide quelles sources utiliser : la mémoire du modèle, la recherche web, une source connectée ou une combinaison de plusieurs. Avec ce contexte, le modèle construit la réponse.
Ces trois couches ne sont pas exclusives. L’assistant peut les combiner selon la question, les outils disponibles et le niveau de certitude nécessaire.
Trois couches de visibilité. Trois niveaux de contrôle très différents pour l’hôtel.
Couche 1 : le LLM, ce que le modèle retient
D’où provient l’information ?
La première couche est la connaissance du modèle lui-même.
Les LLM sont entraînés avec des quantités énormes d’informations publiques, allant des contenus sur les destinations, les marques et les hôtels jusqu’aux guides, médias, reviews, OTA ou blogs. C’est de là que proviennent des associations qu’un assistant peut récupérer sans rien chercher, comme des hôtels romantiques à Majorque, des resorts familiaux aux Canaries ou des hébergements iconiques à Paris. Si le modèle « vous connaît », vous apparaissez ici. Sinon, non.
Il y a un détail clé : un LLM ne se réentraîne pas en temps réel. Il se versionne. Si un hôtel a changé de nom le mois dernier, a ouvert un nouveau spa ou a rénové son site web il y a deux semaines, le modèle n’a pas de raison de le savoir avant une mise à jour ultérieure. Et des mois peuvent s’écouler entre les versions.
Que peut contrôler l’hôtel ?
C’est pourquoi, bien que ce soit la couche que beaucoup imaginent lorsqu’ils pensent à « apparaître dans ChatGPT », c’est aussi la plus lente, la plus opaque et la moins actionnable. Ce que vous faites aujourd’hui ne modifie pas le modèle actuel et il n’existe pas non plus de moyen direct, mesurable et contrôlable d’influencer les futures versions.
Face à cette opacité, une discipline appelée GEO (Generative Engine Optimization) a émergé. On parle aussi d’AEO ou de LLMO, selon qui raconte l’histoire. Son objectif est d’augmenter la probabilité d’une marque d’être mentionnée ou utilisée par des réponses génératives. Les sigles ne sont pas consolidés et son efficacité réelle reste difficile à démontrer.
Le GEO s’est développé à force d’essais et d’erreurs. Comme les grands modèles ne publient pas la manière dont ils sont entraînés ni comment ils sélectionnent les références, l’industrie travaille avec des hypothèses : données structurées, schema.org, cohérence de marque, autorité accumulée, mentions dans des médias fiables et contenu spécifique. Ce sont des pratiques raisonnables et, dans de nombreux cas, elles coïncident avec un bon SEO. En revanche, les techniques qui promettent des effets spécifiques dans ChatGPT, Claude ou Gemini restent sans preuve robuste. Google lui-même va dans ce sens : il démonte bon nombre de ces pseudo-hacks et traite comme du spam les tentatives de manipuler les réponses génératives.
Que peut faire l’hôtel aujourd’hui ?
- Maintenir le site web officiel techniquement sain : exploitable, rapide, bien structuré. C’est la base du SEO et aussi une condition pour que les moteurs de recherche, les assistants et les outils de récupération puissent mieux l’interpréter.
- Assurer la cohérence de la marque entre le site web officiel, les OTA, Google Business Profile et les annuaires. Moins il y aura de contradictions entre les sources, plus il sera facile pour les moteurs de recherche et les assistants de construire une réponse cohérente.
- Travailler l’autorité, la présence sur les réseaux sociaux et les mentions dans des médias et guides reconnus.
C’est, des trois couches, la moins contrôlable, la plus opaque et la plus lente. La stratégie honnête consiste à travailler les pratiques qui bénéficient déjà à la marque de l’hôtel et à son SEO, et non à poursuivre des techniques qui promettent des effets impossibles à vérifier.
Couche 2 : Search, ce que l’assistant trouve
D’où provient l’information ?
La deuxième couche apparaît lorsque ce que le LLM a retenu ne suffit pas. Si l’assistant a besoin d’informations plus actuelles, spécifiques ou contrastées, il peut lancer un outil de recherche sur internet. C’est là qu’entrent en jeu les pages, les sources, les citations et les extraits.
Le parallélisme avec Google est évident, bien qu’il ne soit pas exact. L’assistant peut trouver des sites web officiels, des OTA, des métasearch, des médias, des guides ou des reviews. Il ne lit pas tout internet. Il récupère les résultats potentiels, sélectionne les sources, extrait des fragments et construit une réponse à partir de ceux-ci. Tout ce qu’il trouve ne finit pas dans la réponse finale.
Que peut contrôler l’hôtel ?
C’est la couche où le SEO classique continue de fonctionner. Le SEO de marque et le SEO technique en sont la base : que le site officiel domine les recherches sur le nom de l’hôtel et qu’il soit exploitable, rapide, bien structuré et compréhensible. Ce n’est pas nouveau, mais cela reste indispensable.
Ce qui est nouveau, en revanche, c’est qu’apparaître comme source ne garantit plus de trafic. L’utilisateur peut résoudre son doute au sein même de l’assistant, sans visiter aucune page. Le site officiel cesse de rivaliser uniquement pour les clics et commence également à rivaliser pour être la matière première d’une réponse.
Cela change légèrement la façon dont il convient d’écrire. Ce n’est pas la même chose de dire « vivez une expérience inoubliable » que d’expliquer « hôtel adults only à Barcelone, avec suites avec terrasse, spa privé et dîners pour couples ». La première phrase sonne bien, mais apporte peu de signal. La seconde aide une IA à comprendre dans quelles requêtes elle peut s’intégrer.
Le contenu du site web ne s’écrit plus seulement pour convaincre l’utilisateur. Il doit également aider un assistant à comprendre quand et pourquoi cet hôtel correspond à une requête.
Que peut faire l’hôtel aujourd’hui ?
- Protéger le SEO de marque : que le site officiel domine lorsque quelqu’un cherche par nom de l’hôtel.
- Soigner le SEO technique : explorabilité, vitesse, architecture propre et données structurées de base.
- Écrire un contenu spécifique, avec des mots que l’utilisateur utiliserait et qu’un assistant peut transformer en réponse.
C’est la couche où un hôtel individuel a le plus de marge, surtout lorsque l’intention se resserre : il ne cherche plus un « hôtel à Barcelone », mais plutôt un « hôtel adults only avec spa sur la Rambla ». Le SEO classique, bien fait, continue de fonctionner ici.
Mais il a un plafond. Lorsque l’utilisateur a besoin de certitudes pour décider ou réserver, comme la disponibilité, les conditions ou le prix pour ses dates, Search ne suffit plus, car la donnée vivante ne vit pas dans un site web indexé.
Couche 3 : sources dynamiques, ce que l’assistant consulte
D’où provient l’information ?
La troisième couche apparaît lorsque ni la mémoire du modèle ni une recherche web ne suffisent. L’assistant n’a plus besoin de lire des pages, mais de demander directement à une source vivante, officielle et connectée. Ces sources connectées sont connues sous le nom de connecteurs IA (AI connectors).
Ici, la réponse ne s’appuie plus seulement sur des inférences ou des fragments, mais sur des données structurées et actualisées. C’est ce qu’on appelle généralement le grounding : le site web se lit ; une source dynamique se consulte.
Quand une IA consulte une source dynamique, elle n’obtient pas seulement des informations, mais des informations structurées, en temps réel et liées à la possibilité d’exécuter des actions. Non pas seulement « cet hôtel a une piscine » extrait d’une page, mais « il y a de la disponibilité pour le 12 août, à ce prix et avec ces conditions ». La différence est de passer de l’interprétation d’une page à la consultation d’un système.
La technologie peut changer, mais l’objectif reste le même :
- Le MCP est aujourd’hui la référence la plus utile pour expliquer cette couche de connexion entre les assistants et les systèmes externes.
- Le MCP ne sera pas la seule voie. Il coexistera avec des APIs, des modèles propriétaires et des protocoles émergents de commerce agentique, comme l’UCP propulsé par Google ou l’ACP propulsé par OpenAI.
Ce qui importe n’est pas le sigle gagnant, mais la logique de fond : exposer des informations officielles, structurées et vérifiables aux assistants sans dépendre d’une page web.
Que peut contrôler l’hôtel ?
C’est la couche de la partie basse du funnel : considération approfondie, transaction et post-réservation. Ici, l’IA a besoin de certitudes, pas d’approximations.
Quand l’utilisateur demande si une chambre avec terrasse est disponible pour ses dates, s’il peut annuler gratuitement, si le prix comprend le petit-déjeuner ou s’il accepte les enfants, le LLM ne le sait pas et Search ne peut que s’en approcher. Pour répondre avec des garanties, il faut une source connectée aux systèmes autorisés de l’hôtel.
Jusqu’à présent, la conversation était souvent un prélude : elle résolvait les doutes et, dans le meilleur des cas, menait l’utilisateur vers le moteur. Avec les sources dynamiques, cette frontière commence à bouger. Le site web continuera à jouer un rôle central et la réservation agentique ne sera pas massive du jour au lendemain : il existe des barrières de confiance, de paiement, de règles commerciales, de fidélisation et d’intégration. Mais pour la première fois, il est raisonnable de penser qu’une partie de la décision, et même une partie de la réservation, puisse se faire au sein même de l’assistant, sans que l’utilisateur ait nécessairement à passer par le site web. Et cet espace ne restera pas vide : si le canal direct ne l’occupe pas, Booking, Expedia ou d’autres OTA l’occuperont.
C’est pourquoi cette couche ne doit pas être lue comme un autre canal, mais comme un moyen de connecter l’assistant à la donnée officielle de l’hôtel.
Aujourd’hui, cependant, cette couche ne se développe pas encore de manière massive. L’installation manuelle d’applications ou de connecteurs génère encore trop de frictions pour l’utilisateur moyen, bien que les assistants commencent à évoluer vers des modèles de suggestion et de discovery plus naturels.
Il reste à résoudre l’essentiel : que l’assistant puisse trouver la source officielle de l’hôtel, vérifier son autorité et la consulter sans obliger l’utilisateur à comprendre la technologie sous-jacente. Google part avec un avantage car il combine le moteur de recherche, Maps, Business Profile et Hotel Ads au sein d’un même écosystème, mais pour le reste du marché, ce modèle est encore en construction. Aujourd’hui, le discovery et l’autorité sont encore en phase de maturation. Mais si ce modèle progresse, le fait de disposer d’une source dynamique prête peut faire toute la différence.
Pour l’hôtel, la préparation commence par l’organisation et la connexion de ses propres données.
Que peut faire l’hôtel aujourd’hui ?
- Construire une source unique de vérité : inventaire, tarifs, conditions et contenu opérationnel dans une base structurée et consultable, et non dispersée dans des PDFs, des feuilles de calcul ou des connaissances informelles.
- Préparer le moteur à converser, et pas seulement à afficher : consulter, comparer, réserver ou modifier sont des capacités opérables, pas des pages.
- Exposer l’hôtel à des protocoles ouverts, à commencer par le MCP, afin de le rendre accessible aux assistants et aux futures applications.
Des trois couches, c’est la plus stratégique pour préparer le canal direct : quiconque arrivera avec des informations officielles, structurées, connectées et vérifiables sera mieux préparé pour rivaliser dans la partie basse du funnel.
La visibilité change à mesure que le funnel progresse
Les trois couches ne pèsent pas de la même manière dans toutes les phases du funnel. Elles changent de protagoniste au fur et à mesure que l’intention de l’utilisateur se concrétise.
En exploration, l’utilisateur cherche de l’inspiration : « hôtel romantique à Barcelone ». Ici, le LLM domine, soutenu par Search lorsqu’un contexte supplémentaire est nécessaire. Les sources les plus efficaces sont généralement les agrégateurs, les OTA, les guides et les médias. Pour un hôtel individuel, cela reste une bataille difficile, comme c’était déjà le cas avec le SEO générique.
En discovery qualifié, l’intention se resserre : « hôtel adults only avec spa sur la Rambla ». La couche Search gagne du poids. Le SEO de marque, le SEO technique et le contenu clair aident le site officiel à apparaître comme source. Ici, l’hôtel a déjà plus de marge.
En considération, l’utilisateur cesse d’imaginer et commence à décider. Il veut savoir si un hôtel particulier dispose d’une terrasse, s’il accepte les enfants ou s’il y a de la disponibilité pour une date donnée. C’est la phase charnière où, comme nous l’expliquions dans le post précédent, le funnel de l’IA se brise : Search aide à valider, mais la donnée vivante ne vit pas sur un site web indexé. C’est là que les sources dynamiques commencent à faire la différence.
En transaction, l’utilisateur ne veut plus seulement des informations : il a besoin de disponibilité, de prix, de conditions et d’une capacité d’action. C’est le terrain naturel de la réservation agentique, lorsque l’écosystème aura mûri. En post-réservation, il se passe quelque chose de similaire : modifier, annuler ou consulter une réservation exige de valider des systèmes, pas d’interpréter des pages. Ici, les sources dynamiques cessent d’être utiles pour devenir indispensables.
Conclusion
La question initiale était de savoir comment apparaître dans ChatGPT, Gemini ou Claude. C’était une façon logique de commencer, mais trop large pour comprendre ce qui se cache derrière : ce n’est pas la même chose que l’assistant se souvienne, trouve ou consulte.
C’est là que change le niveau de contrôle que l’hôtel peut avoir. Plus l’utilisateur se rapproche de la décision, plus l’exigence change. Apparaître aide, mais ne suffit pas : l’assistant a besoin d’une source fiable.
Pour l’hôtel, l’opportunité ne réside pas dans le fait de gagner toutes les recherches génériques de discovery, une bataille qui était déjà difficile sur Google et que l’IA ne va pas simplifier. Elle apparaît lorsque l’utilisateur s’interroge sur un hôtel particulier, une condition spécifique ou une disponibilité réelle.
Sur ce terrain, la différence ne sera pas faite par une action isolée. Elle sera faite par la capacité d’ordonner et d’exposer des informations officielles, structurées, actualisées et consultables : une infrastructure préparée pour que les assistants n’aient pas à spéculer, mais à consulter.
La question de fond sera autre : quand un assistant aura besoin de répondre à propos de votre hôtel, qui parlera en votre nom ?
