AEO : 30% de nos leads viennent de la recherche IA. Voici les chiffres de notre CRM

Début juillet, nous écrivions que personne ne sait vraiment chiffrer le ROI de l'AEO. Le constat valait pour tout le marché et il nous incluait. Depuis, une évidence s'est imposée. Nous passons notre temps à réclamer des chiffres business aux vendeurs d'AEO alors que les nôtres dorment dans notre CRM.

Alors nous l'avons ouvert. Toutes nos opportunités commerciales depuis mars 2025 sortent de notre base Attio sans retraitement. Sources d'acquisition, valeurs de pipeline et taux de conversion compris. Pas de projection ni de benchmark de vendeur. Juste le poids réel de la recherche IA dans le pipeline d'une agence de 3 personnes, puis les leviers qui l'expliquent et les limites que nous assumons. Chiffres mis à jour le 22 octobre 2026.

La vidéo ci-dessous reprend cette analyse à l'écran. Elle ouvre notre CRM Attio puis montre les réponses de ChatGPT et Perplexity qui citent Noqode.

30 % de nos opportunités viennent de la recherche IA

Sur nos 99 opportunités commerciales, 30 proviennent de la recherche IA. Des entreprises qui demandent une agence à ChatGPT, Claude ou Perplexity et tombent sur Noqode. 30 % de nos opportunités et 317 900 € de pipeline sourcé.

Le volume ne raconte pourtant que la moitié de l'histoire. Sur la même période, la recherche IA et le cold email font presque jeu égal avec 30 opportunités contre 29. La différence se joue ailleurs. Le lead moyen venu de l'IA représente un projet de 14 450 €, contre 6 529 € pour un lead outbound. Plus du double. La moyenne porte sur les opportunités chiffrées. Il y en a 22 côté IA et 17 côté cold email.

Et la conversion creuse encore l'écart. Sur 29 leads cold email, 12 ne vont jamais assez loin pour être chiffrés. Côté IA, 8 sur 30. Un seul lead outbound a signé. Sur les 30 venus de l'IA, quatre ont signé à ce jour et quatre autres sont encore en proposition ou en nurturing. Le cold email a converti près de 4 fois moins. Même volume d'entrée, résultat sans comparaison.

Un lead venu de l'IA ne se comporte pas comme un lead froid

Ces leads arrivent préqualifiés. Ils ont lu sur nous quelque part où le modèle a confiance, donc la moitié du travail de conviction est faite avant le premier échange. La formule que nous utilisons en interne dit tout. Un lead froid vous interroge, un lead venu de l'IA vous brief.

Concrètement ces prospects connaissent nos fourchettes de prix, nos cas clients et notre spécialité avant même le premier rendez-vous. La conversation ne sert plus à nous présenter mais à cadrer leur projet. Et le cycle est court... l'achat d'agence répond à un besoin immédiat ou planifié, donc quelques heures ou quelques jours séparent leur recherche de la prise de rendez-vous.

Une niche et zéro exception

Webflow et AEO pour le B2B, rien d'autre. Une agence généraliste est une référence sur rien, pour un acheteur comme pour un modèle. Le jour où nous nous sommes resserrés sur Webflow et l'AEO, les humains et les IA ont commencé à nous associer à une chose claire. Dire non à 3 personnes paraissait fou. C'était le déclic.

Le personal branding pèse plus que la technique

Un visage identifiable associé à un sujet précis compte davantage qu'un site anonyme parfaitement optimisé. LinkedIn, YouTube, Reddit, événements... les modèles recoupent ces signaux. Nous observons des concurrents qui ne travaillent quasiment pas l'AEO mais dont le personal brand est si fort qu'ils sortent quand même dans les réponses. L'AEO Maturity Index publié par Webflow sur 2 000 sites vient d'ailleurs de le confirmer, les signaux d'autorité sont la variable la plus corrélée au taux de mention.

Un détail que presque personne ne capte. Les modèles suivent même les données légales. Nous avons changé de statut de société en début d'année et les moteurs ont fait le lien en quelques semaines, parce que les registres d'entreprises comptent parmi les sources les plus citées. Ils ne sont pas dupes.

Produire partout, la même chose, tout le temps

Un insight devient chez nous un article de blog, un post LinkedIn, une vidéo YouTube et un commentaire Reddit. La majorité des mentions de marque par les IA provient de pages tierces, donc publier uniquement sur son propre blog revient à optimiser la minorité. Pour les modèles, la répétition d'un même message à travers des sources indépendantes est un signal d'autorité qu'aucune page parfaite ne remplacera.

La cohérence fait le reste. Site, fiche Google, LinkedIn, annuaires et listicles doivent raconter la même chose, parce que les modèles recoupent les sources avant de citer une marque. Nous avons audité un prospect déjà cité par les LLMs sans aucun travail AEO... sauf que les modèles tiraient ses informations d'annuaires périmés. Mauvais prix et services abandonnés énoncés avec un aplomb total. Être cité avec des informations fausses coûte des deals. Pas l'inverse.

Le contenu comparatif alimente les prompts d'achat

Les prompts commerciaux du type meilleure agence pour X sont nourris presque exclusivement par du contenu comparatif. Bien maîtriser ces formats positionne une marque très vite sur certaines niches. Mais le branding doit suivre derrière, sinon la citation ne survit pas aux mises à jour des modèles.

Ces deux captures se passent de commentaire. Une session neutre, un prompt d'acheteur réaliste et une agence de 3 personnes shortlistée à côté d'acteurs dix fois plus gros. La seconde montre même la mécanique à l'œuvre, Perplexity cite notre propre page comparative comme source.

Le llms.txt et le balisage schema n'ont rien changé chez nous

Deux chantiers présentés partout comme prioritaires n'ont eu aucun effet mesurable chez nous. Le fichier llms.txt d'abord, une étude de Ahrefs sur 137 000 domaines a montré que 97% de ces fichiers ne reçoivent aucune requête des crawlers IA. Le balisage schema ensuite, utile à la lisibilité technique mais jamais déclencheur de citation à lui seul. Les deux relèvent du ticket d'entrée. Aucun des deux ne vous fait citer.

Comment nous mesurons sans outil de tracking

Notre attribution tient en une question posée à chaque lead, comment nous avez-vous connus. La réponse est loggée comme source dans le CRM et quand elle mentionne ChatGPT ou Perplexity, l'opportunité est taguée recherche IA. Pas de stack de tracking sophistiquée, une conversation naturelle au premier échange, bien plus précise qu'une case à cocher.

Nous n'avons pas trouvé d'outil fiable pour faire mieux et nous pensons qu'il n'existe pas encore. Les vrais prompts d'acheteurs sont si personnalisés qu'il est presque impossible d'en connaître la formulation exacte. Nous demandons aux prospects ce qu'ils ont tapé, la plupart ne s'en souviennent plus. Ils savent juste qu'une IA nous a nommés.

Cette méthode sous-compte plutôt qu'elle ne gonfle. Un prospect qui nous découvre dans ChatGPT puis tape notre nom dans Google une semaine plus tard se déclare souvent venu de Google, un biais que nous décrivions déjà dans notre cadre sur le ROI de l'AEO.

Les limites que nous assumons

Ces chiffres décrivent du pipeline sourcé, pas du chiffre d'affaires signé. Quatre des 30 opportunités ont signé à ce jour. Quatre autres sont en cours et un cycle B2B se compte en trimestres. L'attribution déclarative reste imparfaite par nature. Et il a fallu des mois avant le premier lead venu de l'IA. Ce canal compose, il ne s'allume pas.

Nous publions ces données parce que le marché de l'AEO en manque cruellement. Les dashboards de visibilité abondent, les chiffres de CRM restent introuvables. La version anglaise de cette analyse est devenue un des posts les plus lus de la communauté r/aeo, précisément pour cette raison. Si vous voulez savoir où votre marque se situe aujourd'hui dans les réponses IA, notre audit AEO vous donne un premier diagnostic en 2 minutes.

Vous voulez vous faire accompagner sur ces sujets d'AEO ? Nous appliquons cette méthode pour nos clients B2B, réservez un appel pour en discuter.