Pour un propriétaire local, il n'existe pas de classement IA unique à atteindre. Dans cette étude, Google Gemini 3.8 Flash et OpenAI GPT-6 Luna ont souvent recommandé des entreprises différentes pour une même question. Une réponse utile consiste à garder les informations commerciales exactes partout où les clients et les assistants les trouvent.
Les réponses donnent un aperçu de ce qu'un client pourrait recevoir en demandant un dentiste, un salon, une salle de sport, un restaurant ou une clinique. Elles ne mesurent pas les réservations ni ne prouvent pourquoi une entreprise a été choisie. Les prompts ChatGPT pour votre Google Business Profile montrent comment transformer cette incertitude en travail pratique.
Ce que cette étude a demandé
Reach a mené l'étude le 08/10/2026. Elle a envoyé 20 questions de type client à chaque assistant via une API : Google Gemini 3.8 Flash et OpenAI GPT-6 Luna avec un raisonnement faible. Il s'agissait de réponses de modèles API, pas d'un test des applications grand public. Il y avait 40 réponses au total.
Les questions couvraient 10 villes indiennes : Mumbai, Delhi, Bengaluru, Hyderabad, Chennai, Kolkata, Pune, Ahmedabad, Jaipur et Lucknow. Elles couvraient 5 types d'entreprises, avec 13 invites en anglais et 7 invites en hinglish tapées en écriture romaine. Certaines demandaient une shortlist ; d'autres demandaient quel endroit choisir.
Gemini liste ; Luna choisit
Gemini a nommé 131 entreprises dans ses réponses ; Luna en a nommé 65. Soit 6,6 noms par réponse Gemini et 3,3 par réponse Luna, arrondis à une décimale. Une liste plus longue donne au client plus d'options à vérifier. Une réponse plus courte peut rendre la recommandation plus décisive, même lorsque les preuves sont incomplètes.
| Mesure | Gemini 3.8 Flash | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Réponses | Gemini 3.8 Flash20 | GPT-6 Luna20 |
| Mentions de noms d'entreprises | Gemini 3.8 Flash131 | GPT-6 Luna65 |
| Nombre moyen de noms par réponse | Gemini 3.8 Flash6,6 | GPT-6 Luna3,3 |
| Réponses avec recherche Web | Gemini 3.8 Flash13/20 | GPT-6 Luna20/20 |
Cette différence n'établit pas qu'un assistant est meilleur pour trouver des entreprises locales. Les invites, le comportement du modèle et les choix de recherche affectent tous la sortie. Une mention est une recommandation à vérifier, pas une évaluation vérifiée de la qualité du service.
Les assistants ont surtout choisi des noms différents
Seulement 21 des 65 noms de Luna sont également apparus dans la réponse de Gemini à la même invite : 32 %, arrondis au pourcentage entier. Dans 10 des 20 invites, les assistants n'ont partagé aucun nom. La correspondance stricte des noms donne 20 mentions partagées ; les 21 rapportés incluent une correspondance de nom abrégé identifiée dans l'analyse de l'étude. Il s'agit d'un chevauchement directionnel par rapport à la liste de Luna, pas d'un score d'accord moyen.
Les noms partagés étaient concentrés dans des destinations culinaires familières. Les réponses pour le dîner familial à Kolkata ont partagé 4 noms, les réponses pour le biryani à Hyderabad en ont partagé 3, et les réponses pour le thali gujarati à Ahmedabad en ont partagé 2. Ce modèle est une observation de ces questions ; l'étude n'a pas mesuré la notoriété ni prouvé que les entreprises célèbres ont un avantage général.
Si un propriétaire apparaît dans une réponse et est absent d'une autre, cela ne peut à lui seul montrer une hausse ou une baisse de visibilité. Enregistrez la question exacte, le modèle, la date et la réponse avant de comparer les résultats. Le guide Gemini vs ChatGPT vs Claude couvre les choix d'assistants plus larges ; les modèles de cette étude étaient spécifiquement Gemini 3.8 Flash et GPT-6 Luna.
La part des chaînes dépend du type d'entreprise
Les réponses de Gemini pour les salons et les salles de sport penchaient davantage vers les chaînes que ses réponses pour les dentistes et les restaurants. Les réponses de Luna pour les salles de sport avaient également une part de chaînes plus élevée que ses réponses pour les dentistes et les restaurants ; ses parts pour les salons et les restaurants étaient égales. Les assistants n'ont pas montré de préférence uniforme entre les catégories.
| Type d'entreprise | Gemini 3.8 Flash | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Salons | Gemini 3.8 Flash16/25 | GPT-6 Luna3/12 |
| Salles de sport | Gemini 3.8 Flash12/21 | GPT-6 Luna5/12 |
| Cliniques | Gemini 3.8 Flash8/20 | GPT-6 Luna2/8 |
| Restaurants | Gemini 3.8 Flash5/39 | GPT-6 Luna5/20 |
| Dentistes | Gemini 3.8 Flash1/26 | GPT-6 Luna0/13 |
L'étiquette de chaîne est un jugement. L'étude a traité les marques opérant dans plusieurs villes ou appartenant à des groupes nationaux comme des chaînes, avec des cas limites décidés individuellement et non vérifiés indépendamment. Le tableau conserve ces étiquettes. Il ne peut pas établir que la propriété d'une chaîne a causé une recommandation ou que chaque entreprise restante est indépendante.
Luna a plus hésité et cité plus de réponses
Luna a inclus une citation dans 20/20 réponses ; Gemini l'a fait dans 13/20. Luna avait 40 liens de citation au total, contre 95 pour Gemini. Ainsi, Luna a cité des sources plus systématiquement dans les réponses, tandis que Gemini a fourni plus de liens dans l'ensemble. Tous les liens de citation de Gemini utilisaient des redirections Google, donc leurs domaines sources sous-jacents n'étaient pas visibles dans les fichiers de l'étude.
L'analyse des sources fournies identifie Practo comme le domaine le plus cité par Luna. Les autres sources citées incluaient Pagenearby, Tripadvisor, District, Top Rated Online et Justdial, ainsi que des sites Web d'entreprises. Ce sont des endroits qu'un propriétaire peut vérifier pour des coordonnées obsolètes et des informations commerciales contradictoires. Une citation identifie une source utilisée dans une réponse ; elle ne valide pas chaque affirmation sur cette page.
Des indicateurs de mots-clés approximatifs ont marqué un langage de précaution dans 14/20 réponses de Luna et 9/20 réponses de Gemini. Des signaux d'évaluation, d'avis ou de liste sont apparus dans 14/20 réponses de Luna et 7/20 réponses de Gemini. Cela soutient la vérification de ces signaux publics. Cela ne révèle pas leur poids dans la décision d'un modèle ni ne prouve que les modifier garantira une recommandation.
Le hinglish a montré un modèle différent
Luna a nommé 15 entreprises dans les 7 questions en hinglish, soit une moyenne de 2,1 par réponse. Dans les 13 questions en anglais, elle en a nommé 50, soit une moyenne de 3,8. Le chevauchement avec Gemini était de 3/15 noms pour le hinglish (20 %) et de 18/50 pour l'anglais (36 %). Ces pourcentages utilisent les noms de Luna comme dénominateur.
Gemini est allé dans l'autre sens : il a nommé 50 entreprises dans les réponses en hinglish, soit une moyenne de 7,1, et 81 dans les réponses en anglais, soit une moyenne de 6,2. Moins de noms était donc un modèle de Luna, pas un modèle d'assistant partagé.
Seulement 7 invites en hinglish ont été posées, et il s'agissait de questions différentes de l'ensemble en anglais, pas de traductions appariées. La ville, le type d'entreprise et le libellé ont également changé. Le résultat est seulement indicatif ; il ne peut pas isoler un effet de langue. Un propriétaire peut essayer le libellé que les clients utilisent, tout en traitant un changement dans la réponse comme une observation spécifique à l'invite.
Ce qu'un propriétaire local peut contrôler
Les réponses mélangeaient la recherche en direct et les connaissances du modèle. Les citations visibles et les références aux avis suggèrent un point de départ pratique : rendre les informations commerciales publiques utiles et cohérentes. C'est un flux de travail pour le propriétaire, pas une formule pour le placement AI.
- Consultez la liste de contrôle Google Business Profile : utilisez la bonne catégorie, les horaires d'ouverture actuels, des coordonnées exactes et une description claire des services réels. Un profil complet aide les clients à vérifier la recommandation qu'ils reçoivent.
- Lisez les avis récents, corrigez les problèmes de service récurrents et répondez aux avis Google avec un contexte utile. Les réponses faisaient référence aux avis, mais cette étude n'a pas testé si les réponses causaient la sélection.
- Corrigez les informations commerciales sur toutes les listes. Pour une clinique, vérifiez la page Practo pertinente ; pour un restaurant, vérifiez les sites d'avis ou de découverte que les clients utilisent. Alignez le nom, l'adresse, le téléphone, les horaires et le site Web avec les détails réels de l'entreprise. Gardez également le site Web de l'entreprise exact.
Un propriétaire de cabinet dentaire vérifie le chemin de recommandation
L'invite pour le dentiste à Mumbai a produit 6 noms Gemini et 5 noms Luna, sans nom partagé selon la règle de correspondance de l'étude. Un propriétaire voyant ces réponses devrait vérifier les deux ensembles de sources avant de traiter l'un ou l'autre comme un classement concurrentiel.
Commencez par les propres faits de la clinique : catégorie, informations sur les traitements, horaires d'ouverture et contact pour les réservations. Comparez le profil Google, le site Web et la page de liste pertinente. Corrigez une divergence, puis enregistrez la question et la réponse lors d'une nouvelle vérification. Une mention ultérieure peut être une preuve utile, mais une seule réponse modifiée ne peut pas prouver ce qui l'a causée.
Gardez cette vérification séparée du suivi du classement Google Maps. Ces réponses d'assistant n'étaient pas des classements Maps, et l'étude n'a pas comparé leurs noms avec un ensemble de résultats Maps.
Limites avant d'agir sur les résultats
Il s'agissait d'une seule exécution de 20 invites par modèle le 08/10/2026. Il n'y a pas eu d'exécutions répétées pour mesurer la variation. L'utilisation de la recherche dépendait du modèle, et les noms, les étiquettes de chaîne et les indicateurs de mots-clés impliquaient une extraction ou un jugement. Différentes orthographes de noms peuvent cacher le chevauchement ; la règle de chevauchement n'était pas une correspondance d'identité commerciale vérifiée.
Certains noms n'ont pas pu être recoupés avec une source indépendante dans cet ensemble de données. Cela ne les rend pas faux. L'existence de l'entreprise, la qualité du service, les emplacements, les évaluations et les réclamations n'ont pas été vérifiés indépendamment. Une citation ne peut pas non plus remplacer la vérification des détails actuels avant de réserver.
L'étude n'a pas modifié un profil ou une liste et mesuré l'effet. Elle ne peut pas promettre que l'exhaustivité du profil, les avis, les réponses ou les listes cohérentes entraîneront une recommandation AI. Ces actions aident les clients à vérifier les faits et donnent aux systèmes de recherche des informations plus claires à utiliser.
Commencez par les faits du profil
Utilisez l'audit de profil pour trouver des informations manquantes ou incohérentes, puis travaillez à travers les guides pertinents. Tenez un registre séparé des réponses de l'assistant si vous les surveillez. Reach peut aider avec le travail de profil et d'avis ; cette étude ne donne aucune base pour promettre une recommandation AI particulière.