Visibilité IA des dentistes, ville par ville : à quelle fréquence ChatGPT, Gemini et Perplexity recommandent les cabinets locaux

Méthodologie

Dans chaque ville, nous avons rédigé 30 requêtes qui sonnent comme de vrais patients, pas comme des marketeurs. Elles couvraient quatre types de questions : les demandes du type « le meilleur », les comparaisons entre cabinets, les besoins précis et les situations urgentes. Nous les avons lancées sur trois moteurs d’IA — ChatGPT, Gemini et Perplexity — en posant plusieurs fois les questions à plus forte intention, car les réponses peuvent varier d’une exécution à l’autre. Au total, cela représente 138 réponses exploitables par ville.

À partir de ces réponses, nous avons compté chaque cabinet nommé par l’IA. Chaque recommandation est une citation exacte du texte de la réponse — sans supposition, sans interprétation. Nous conservons les réponses brutes dans leur intégralité : chaque chiffre de cette page peut donc être recalculé à partir des données d’origine.

Nous mesurons la fréquence, pas le rang. Les assistants d’IA n’ont pas de classement figé comme les résultats de recherche Google — la même question peut recevoir demain une réponse différente. La métrique honnête, c’est donc la fréquence à laquelle un cabinet est recommandé sur un grand nombre de questions réalistes.

Une note pour les cabinets qui investissent déjà dans le SEO : il s’agit d’une mesure différente. Le SEO, c’est votre position dans Google. Ce benchmark, c’est de savoir si les assistants d’IA vous recommandent quand un patient les interroge. Un cabinet peut très bien réussir sur l’un et rester invisible sur l’autre.

Dans chaque ville, le groupe suivi couvre l’agglomération — la ville et ses banlieues — et inclut tous les cabinets que nous avons pu confirmer comme des entreprises réelles et en activité, y compris chaque cabinet que les moteurs d’IA ont eux-mêmes nommé. C’est délibéré : à une question sur « Dallas », l’IA répond avec des noms venus de toute l’agglomération.

Pour comparer les villes équitablement, nous avons utilisé la même structure de requêtes et les mêmes trois moteurs dans chacune d’elles. Ce qui change d’une ville à l’autre, c’est l’ensemble local de cabinets et la façon dont l’IA en parle — pas notre méthode.

Résultats : ville par ville

Le constat le plus net, c’est l’ampleur de l’écart de la part des « jamais mentionnés » d’une ville à l’autre : 17 % des cabinets suivis à Phoenix, 26 % à Miami et 68 % à Dallas. Dallas se détache nettement — deux tiers de ses cabinets suivis sont invisibles, alors qu’à Phoenix et à Miami la part invisible est bien plus faible (même si le cabinet type y obtient encore moins de 4 sur 100). Il s’agit d’une comparaison observée entre villes, pas d’une expérience contrôlée (voir les limites ci-dessous).

Une chose se vérifie dans les trois villes : il y a de la place sur la liste restreinte. Une réponse moyenne nommait entre environ 5.6 et 6.4 cabinets. L’IA est prête à recommander plusieurs noms à la fois — la plupart des cabinets suivis n’en faisaient simplement pas partie.

Le même schéma de fond : le rayon est encore libre

Même le cabinet le plus visible de chaque ville est loin de dominer en valeur absolue. Le meilleur score de visibilité que nous ayons enregistré est de 27.0 à Dallas, 26.3 à Miami et 17.5 à Phoenix — tous très en dessous de 100. Aucun cabinet, dans aucune des trois villes, n’est près de s’approprier les recommandations de l’IA.

Le terrain est lui aussi grand ouvert. Dans chaque ville, les cinq cabinets les plus mentionnés n’ont capté que 12–14 % de toutes les recommandations — l’attention est dispersée entre des centaines de noms, pas verrouillée par une poignée d’acteurs. Pour un cabinet qui part de presque zéro, c’est justement cette combinaison — des leaders à peine visibles et un terrain ouvert — qui constitue l’opportunité.

Où l’IA puise ses informations

Dans chaque ville, l’IA s’est appuyée sur la même courte liste de plateformes tierces — auxquelles s’ajoutent les sites web des cabinets eux-mêmes, qui représentaient la grande majorité des sources. Voici d’où venaient les recommandations de chaque ville.

Les cabinets ne sont montrés que sous forme de total cumulé — nous ne publions jamais de noms de cabinets précis.

Limites

• Ce sont des instantanés de journées de mesure uniques — Dallas le 7 juillet 2026, Miami et Phoenix le 12 juillet 2026. Les réponses de l’IA évoluent avec le temps, et la même question peut donner des réponses différentes d’une exécution à l’autre.
• Les trois villes ont été mesurées à deux dates différentes : une partie de l’écart entre elles peut donc refléter le moment de la mesure, et pas seulement la localisation.
• Nous avons suivi un nombre différent de cabinets dans chaque agglomération — 262 à Dallas, 89 à Miami, 87 à Phoenix. Les pourcentages décrivent chaque groupe suivi, pas tous les dentistes de la ville concernée.
• Nous avons utilisé 30 requêtes par ville. Elles couvrent les questions courantes des patients, mais une autre formulation pourrait faire remonter d’autres cabinets.
• Il s’agit d’une comparaison observationnelle entre villes, pas d’une expérience contrôlée : elle montre des différences, pas ce qui les cause.
• La visibilité mesure à quelle fréquence un cabinet est recommandé par l’IA — elle ne dit rien de la qualité des soins qu’il prodigue.
• Rien de tout cela n’est une garantie. Personne ne peut promettre qu’un assistant d’IA recommandera telle ou telle entreprise — quiconque le promet n’est pas honnête. Combler des lacunes précises augmente la probabilité ; cela ne garantit pas le résultat.