Posez à un modèle d'IA une question d'achat sans mention de marque (« meilleur CRM pour une petite entreprise », « quel cabinet de conseil pour une transformation digitale ») et il cite des marques. Posez-la 3 750 fois, à travers plusieurs modèles et répétitions, et vous obtenez une cartographie de qui s'approprie quelle question.
Cette cartographie, c'est le jeu de données Category Ownership. Cet article explique les trois métriques qu'il produit, la surprise honnête que révèlent les résultats et comment lire les 50 profils publics de marques construits à partir de lui. Les données et le code d'analyse sont ouverts sous licence CC-BY-4.0 sur Kaggle et Zenodo (10.5281/zenodo.20788142).
Le protocole
250 questions d'achat de catégorie sans mention de marque, réparties sur cinq secteurs : SaaS, conseil, fintech, e-commerce et technologies de la santé. Trois modèles : GPT-5.2, Gemini 3 Flash, Perplexity sonar-pro. Chaque requête répétée cinq fois selon un protocole de stabilité par jet de dés, parce qu'une seule réponse d'IA ne prouve rien. Total : 3 750 réponses, mises en regard de 50 marques.
Trois métriques
L'indice d'appropriation de catégorie (COI) mesure à quel point une marque domine les questions de sa catégorie. EY s'approprie le conseil à 0,95, apparaissant comme la recommandation principale dans 47 des 50 requêtes de conseil. Stripe est en tête de la fintech à 0,53, HubSpot en tête du SaaS à 0,38. L'écart compte : le conseil se comporte comme un monopole, le SaaS comme un marché disputé.
L'indice de vide concurrentiel (CVI) repère les questions où aucune marque n'a établi son appropriation. 8,0 % de l'espace des requêtes est un vide : des questions d'acheteurs auxquelles l'IA répond par des conseils génériques ou des noms qui tournent. Ce sont les questions les moins chères à gagner, parce que les gagner ne déloge personne.
Le score de déplacement (DS) estime la difficulté à évincer le propriétaire actuel d'une question, à partir de la constance avec laquelle les modèles le renvoient.
La surprise honnête : la domination est plus rare que ne le dit le discours
Le récit du « le gagnant rafle tout dans la recherche IA » est largement faux à l'échelle agrégée. La concentration Gini moyenne entre catégories est de 0,284, un niveau modéré, et l'avantage de la marque de tête sur le second se regroupe autour de 1,3:1, bien en dessous du seuil de 3:1 que nous avions fixé pour la vraie domination avant l'étude.
Les monopoles à la EY existent, mais restent exceptionnels. La catégorie type est un terrain disputé avec un leader modéré, une longue traîne et 8 % de questions que personne ne possède. Pour la plupart des marques, c'est une bonne nouvelle : la porte est plus grande ouverte que le discours ne le laisse croire.
Deux résultats supplémentaires méritent d'être connus : 4,2 % des réponses formaient des grappes émergentes (des regroupements de marques inventés par les modèles et ne correspondant à aucune taxonomie d'analyste), et les trois modèles s'accordaient sur la marque en tête pour une question seulement 41,6 % du temps. Quiconque vous dit avoir vérifié « ce que l'IA recommande » en interrogeant un seul modèle une seule fois vous décrit la météo, pas le climat.
Comment l'utiliser
- Trouvez votre COI. Si votre marque fait partie des 50, votre profil sur /brands montre quelles requêtes vous possédez, où vous êtes fort et où vous êtes absent.
- Chassez les vides. Les tableaux CVI du jeu de données recensent les questions sans propriétaire par secteur. Un contenu qui répond directement à une question en vide est le travail de visibilité IA au plus fort rendement disponible.
- Remesurez, toujours. Avec 41,6 % d'accord inter-modèles, toute affirmation d'appropriation exige au moins trois modèles et cinq répétitions. Notre Dice Roller gratuit exécute ce protocole sur n'importe quelle question, sans compte requis.
Le jeu de données est livré avec les réponses brutes, les mentions extraites, les trois matrices de métriques, les représentations vectorielles des réponses et le notebook qui reproduit chaque tableau et chaque figure. L'article compagnon est en cours de relecture par une revue ; les documents de prépublication figurent dans l'enregistrement Zenodo.