NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab publie des données originales sur le SEO, l'AEO, le GEO et la visibilité dans la recherche par IA — tirées de véritables audits de sites web, et non de conseils recyclés.

En quoi consiste ceci

La plupart des contenus SEO reformulent les mêmes conseils que l'on trouve partout ailleurs. NOXEL Research Lab est conçu pour faire le contraire : publier des résultats provenant directement de véritables audits effectués via NOXEL SEO, avec une méthodologie transparente derrière chaque chiffre.

Chaque statistique que nous publions ici comprendra un chiffre précis, une taille d'échantillon, une méthodologie, une date et une source — aucun chiffre inventé, aucune affirmation vague.

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Disponibilité pour la recherche IA de NOXEL — Conclusions v1

Échantillon : 53 sites web accessibles au public, sélectionnés parmi des agences de marketing/SEO, des outils SaaS et un petit groupe de contrôle institutionnel (sites gouvernementaux, académiques et de référence). Il s'agit d'un jeu de données v1 de travail, non d'un échantillon aléatoire ou représentatif du web — nous le publions maintenant parce qu'une étude transparente et de taille modeste vaut mieux qu'attendre indéfiniment une étude « parfaite ». Les domaines individuels ne sont jamais nommés; chaque chiffre ci-dessous est un agrégat.

Accessibilité aux robots d'exploration IA

• 20,8 % des sites bloquaient au moins un robot d'exploration IA majeur (GPTBot, PerplexityBot et similaires).
• Parmi ces blocages, 91 % étaient attribuables à des règles robots.txt explicites — le reste n'avait aucune cause évidente dans le seul fichier robots.txt et nécessiterait une investigation au niveau serveur.

Adoption des données structurées

• 28,3 % des sites n'avaient aucune donnée structurée JSON-LD.
• 66,0 % n'avaient aucun schéma Organization ou LocalBusiness.
• 94,3 % n'avaient aucun schéma BreadcrumbList.

En bref : notre recherche a révélé que l'adoption des données structurées — en particulier le schéma BreadcrumbList — reste rare même parmi les sites techniquement sophistiqués, et que le blocage des robots d'exploration IA provient généralement du fichier robots.txt, non de pare-feux.

L'accessibilité aux robots d'exploration IA désigne la capacité des robots comme GPTBot et PerplexityBot à récupérer et lire une page avec succès — condition préalable pour que cette page puisse être citée par un moteur de réponse IA.

Comment nous avons mené cette recherche

1. D'abord, nous avons sélectionné 53 sites accessibles au public dans trois catégories : agences de marketing/SEO, outils SaaS et sites de référence institutionnels.
2. Ensuite, nous avons soumis chaque domaine au moteur d'audit de NOXEL SEO — la même technologie qui sous-tend chaque rapport NOXEL SEO — en vérifiant l'accessibilité aux robots d'exploration IA et la présence de données structurées.
3. Puis, nous avons agrégé les résultats en pourcentages tels qu'indiqués ci-dessus; aucun domaine ou score individuel n'est publié.
4. Enfin, nous prévoyons d'élargir ce jeu de données vers un échantillon plus grand et plus représentatif, et nous republierons des conclusions mises à jour au fur et à mesure.

Nos données ont été analysées en septembre 2026. Chaque chiffre ci-dessus indique clairement sa taille d'échantillon, comme promis.

Pourquoi la recherche originale est importante pour la recherche par IA

Les grands modèles de langage comme ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini ne classent pas les pages comme le font les moteurs de recherche traditionnels — ils synthétisent des réponses, et ils favorisent les sources qui offrent quelque chose qu'une douzaine d'autres pages ne disent pas déjà. Les conseils recyclés, les définitions reformulées et les listes génériques de « 10 conseils » sont rarement cités, car un modèle IA a déjà assimilé ces informations à partir de milliers d'autres sources lors de l'entraînement. Les données originales — un véritable échantillon, une véritable méthodologie, de vrais pourcentages — sont différentes. C'est le type de contenu qu'un modèle IA ne peut pas déjà connaître, ce qui en fait exactement ce qui vaut la peine d'être cité.

C'est l'idée centrale de NOXEL Research Lab : au lieu de rédiger davantage de conseils SEO génériques, nous effectuons de véritables audits via le propre moteur de NOXEL SEO et publions ce que nous trouvons réellement. Chaque étude ici suit la même rigueur — une taille d'échantillon divulguée, une méthodologie décrite, une date de publication et des résultats agrégés uniquement, sans qu'aucun site individuel ne soit nommé.

Ce qui s'en vient

Le jeu de données v1 ci-dessus est délibérément modeste — 53 sites suffisent pour publier honnêtement, mais pas pour prétendre être représentatif du web dans son ensemble. Notre prochaine publication fera croître l'échantillon vers un jeu de données plus large et plus stratifié (plus de catégories, plus de sites par catégorie, une méthodologie d'échantillonnage plus claire), et ajoutera de nouveaux signaux au-delà de l'accessibilité aux robots d'exploration IA et des données structurées — notamment la fraîcheur du contenu, la clarté des entités et la profondeur thématique sur les mêmes sites.

Si vous souhaitez être informé lors de la prochaine publication de NOXEL Research Lab, ou si vous gérez un site et souhaitez l'inclure dans une future étude (avec votre consentement explicite — voir notre politique de données ci-dessus), contactez-nous via notre page de contact.