Benchmarks AI Share of Voice 2026 : à quoi ressemble un bon score

Sur six catégories de logiciels B2B mesurées en août 2026, le leader de chaque catégorie obtenait en médiane 31,0 % de toutes les mentions de marques dans les réponses IA, selon le benchmark de Klarivo portant sur 16 134 réponses de ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews et Google AI Mode. Aucun leader ne dépassait 35,7 %. C'est le point de repère le plus utile disponible aujourd'hui pour la part de voix IA : même les marques dominantes détiennent environ un tiers de la conversation, et un score qui paraît bas isolément peut correspondre à une solide position de milieu de tableau.

Part de voix et taux de mention sont deux benchmarks différents

La plupart des confusions autour d'un « bon » score viennent de la comparaison de deux chiffres différents. La part de voix est votre part de toutes les mentions de marques dans un ensemble de réponses, elle dépend donc du nombre de concurrents que vous comptez. Le taux de mention est la part des réponses dans lesquelles votre marque apparaît, il peut donc être élevé pour plusieurs marques à la fois. Notre guide pour mesurer la part de voix IA explique les deux calculs.

Le type de prompt change le chiffre autant que la métrique. Dans le suivi agrégé de MaxAEO sur huit moteurs, la marque médiane apparaissait dans environ 31 % des réponses pertinentes sans marque, environ 64 % des réponses de marque et environ 18 % des réponses de comparaison. Un benchmark qui ne précise pas les prompts qu'il couvre ne peut pas être comparé à votre propre score, un point développé dans notre analyse de l'AI Share of Voice de marque et sans marque.

Ce que détiennent réellement les leaders de catégorie

Dans les données de Klarivo, chaque catégorie était mesurée sur un ensemble fixe de six marques, ce qui rend les chiffres comparables. Les leaders détenaient entre 25,7 % (Asana dans la gestion de projet) et 35,7 % (QuickBooks dans les logiciels de comptabilité). Les deux premières marques réunies prenaient entre 46,1 % et 65,2 % des mentions, et même la sixième marque de chaque catégorie détenait entre 1,5 % et 7,6 %.

Dans les réponses IA, un leader de catégorie détient généralement environ un tiers des mentions de marques. Un score autour de 12 % est une position de milieu de tableau, pas un échec, et un score à un chiffre signifie quand même que les moteurs vous connaissent.

La concentration est la variable à vérifier avant de juger votre score. En CRM, Salesforce et HubSpot réunis prenaient 65,2 % des mentions, donc 15 % signifie une troisième place lointaine. En gestion de projet, quatre marques se tenaient en huit points, donc les mêmes 15 % vous placent dans le peloton qui se dispute la première place.

Les scores changent d'un moteur à l'autre

Une même marque n'obtient pas le même score partout. Dans l'échantillon de Klarivo, la part de la marque médiane variait de 4,2 points entre les six moteurs, avec un écart maximal de 12,5 points : Hostinger détenait 39,3 % des mentions de l'hébergement web dans Google AI Overviews mais 26,9 % dans Copilot. Dans deux des six catégories, le leader changeait selon le moteur, HubSpot devançant Salesforce sur trois moteurs et le suivant sur les trois autres.

Un benchmark a donc besoin d'une dimension par moteur, et votre propre lecture aussi. Notre comparaison de la façon dont les moteurs IA classent différemment les mêmes marques explique l'origine de ces écarts.

Beaucoup de marques sont à zéro

Les benchmarks ci-dessus ne couvrent que des marques que les moteurs citent déjà. Le tableau d'ensemble est plus dur : dans l'étude d'Ahrefs sur 75 000 marques, 26 % n'avaient aucune mention dans Google AI Overviews, et les marques de la moitié inférieure en mentions web obtenaient en moyenne entre 0 et 3 mentions dans les AI Overviews. Pour une marque qui part de zéro, le premier benchmark à atteindre est simplement d'apparaître sur une part significative des prompts sans marque.

L'autorité de domaine ne prédit pas votre position

Les 36 marques de l'échantillon de Klarivo avaient toutes un Domain Rating compris entre 81 et 93, et pourtant leur part de voix allait de 1,5 % à 35,7 %. La part de voix évoluait davantage avec la fréquence à laquelle le domaine de la marque était cité dans les réponses de sa catégorie (corrélation de rang de +0,72) qu'avec le Domain Rating (+0,47), même si les auteurs précisent que citations et mentions ne sont pas indépendantes. L'écart entre les métriques d'autorité classiques et la visibilité IA est le sujet de notre analyse sur la visibilité des marques dans les LLM face au Domain Authority.

Le benchmark derrière le benchmark : la façon dont on vous décrit

Klarivo a aussi analysé la formulation de 167 mentions de marques par ChatGPT. 79,6 % attribuaient la marque à un segment de clientèle (« idéal pour les indépendants »), 9,0 % la recommandaient sans réserve et seulement 1,8 % la présentaient par une limite. Être mentionné est courant pour les marques établies ; être la recommandation unique est rare. C'est pourquoi le sentiment et la formulation doivent accompagner le chiffre de part de voix, comme expliqué dans notre guide pour suivre le sentiment de marque dans l'IA.

Comment construire votre propre benchmark

Les benchmarks publiés donnent des ordres de grandeur. Le benchmark qui guide les décisions est le vôtre, construit sur un ensemble fixe de concurrents, les mêmes prompts et chaque moteur qui compte pour vous, remesuré sur la même base chaque mois. Fixez d'abord la liste des concurrents, puisqu'elle définit le dénominateur de chaque part, puis comparez-vous au leader et à la marque juste devant vous. Notre analyse concurrentielle de l'AI Share of Voice montre comment la mettre en place.

Une fois l'écart connu, le travail est le même dans toutes les catégories : accès technique, mentions tierces, contenus qui répondent exactement aux prompts et description de marque cohérente, dans l'ordre détaillé dans comment améliorer sa part de voix IA. Les limites de Klarivo valent pour tout benchmark : ses prompts sont modélisés à partir de questions Google plutôt que de vraies conversations avec des chatbots, et quatre catégories ont été écartées faute d'atteindre 900 réponses.