Comment les chiffres ont été produits, et ce qu’ils ne disent pas.
Pour chaque mot-clé, une SERP Google a été relevée du 9 au 14 septembre 2026, en desktop et en mobile, sur la localisation France. Les statistiques publiées ne portent que sur deux choses : la présence du bloc et son mode de chargement - sync (livré avec la page) ou async (chargé après la page, par une requête envoyée en tâche de fond).
Le reste a bien été collecté, mais n’est compté nulle part. Les pages de résultats ont été conservées entières : le texte de l’AI Overview, les sites qu’il cite et les marques qui y apparaissent sont donc consultables, relevé par relevé, en ouvrant la SERP d’origine depuis l’explorateur. Aucun de ces éléments n’entre dans un taux, un classement ou une moyenne de cette étude. Nous ne publions pas de palmarès des sites cités : l’établir demanderait un travail d’extraction et de normalisation que nous n’avons pas fait, et un chiffre tiré d’un comptage approximatif vaudrait moins que pas de chiffre du tout.
Les deux appareils n’ont pas été relevés sur la même fenêtre. Le mobile l’a été du 12 au 14 septembre. Le desktop aussi, à une exception près : 75 504 relevés - 7,55 % - proviennent d’une vague pilote des 9 et 10 septembre, qui n’a pas été refaite. Pour ces mots-clés, la mesure desktop précède donc la mesure mobile de deux à cinq jours. L’effet est mesurable mais minime : le désaccord desktop / mobile tombe de 12,39 % à 12,35 % si l’on ne garde que les paires strictement contemporaines.
Le corpus de départ compte 5 594 372 mots-clés français, issus d’une base de 23 992 865 après application de nos seuils de qualité. C’est la population de référence sur laquelle tous les résultats publiés ici sont redressés : pas les 24 millions.
Les volumes affichés ne sont pas ceux qui ont servi au tirage. Lorsqu’il est disponible, le volume de recherche indiqué pour chaque mot-clé est la somme des douze mois de septembre 2025 à août 2026, relevée le 22 septembre 2026 ; c’est lui que suivent les tranches de la page d’accueil et de l’explorateur. L’échantillonnage, lui, repose sur les volumes dont nous disposions au moment du tirage, antérieurs à ce rafraîchissement, et il n’a pas été refait - le refaire aurait signifié relever un autre million de SERP.
2 835 mots-clés du périmètre n’ont pas de volume actuel disponible, soit 0,28 % des relevés : l’historique des douze mois est revenu vide pour eux. Indisponible n’est pas zéro - d’autres mots-clés ont, eux, un historique complet qui totalise zéro recherche, et ceux-là figurent bien dans la tranche « moins de 100 ». Les ranger ensemble aurait faussé cette tranche dans les deux sens.
Ces 2 835 mots-clés sont donc exclus du découpage par volume, faute de volume, mais conservés partout ailleurs : ils gardent leur poids de sondage et entrent dans tous les chiffres globaux, qui ne dépendent que de la strate de tirage. Nous n’avançons pas d’explication à ces absences : nous n’avons pas vérifié la cause sur l’ensemble des 2 835, et une hypothèse publiée sans vérification vaut moins que l’aveu du trou.
Les deux découpages coexistent donc, et ils ne servent pas à la même chose : le volume actuel décrit les mots-clés, la strate de tirage les pondère. Un mot-clé garde le poids de sa strate d’origine quelle que soit la tranche où il apparaît aujourd’hui. C’est ce qui rend les taux par tranche comparables entre eux ; les compter à égalité après reclassement donnerait une image de notre échantillon, pas du corpus. Les huit tranches de volume plus la catégorie « volume indisponible » se recombinent alors exactement sur le chiffre global - les huit seules, non, puisqu’il leur manque cette dernière part.
Aucune donnée client n’entre dans cette étude. Le corpus est notre propre base de requêtes françaises, constituée indépendamment des comptes Monitorank et Semscraper. Aucun mot-clé, aucun site, aucun relevé de position n’a été extrait des données de nos clients pour constituer le corpus, l’échantillon ou les résultats publiés. Les SERP ont été relevées pour cette étude et pour elle seule.
La formulation porte sur l’origine des données, pas sur l’unicité des requêtes : « assurance auto » peut évidemment figurer à la fois dans notre base et dans le compte d’un client. Ce qui est garanti, c’est qu’aucune ligne de cette étude n’a été lue dans un compte.
1 075 138 mots-clés ont été relevés. Le périmètre publié a ensuite été
ramené à 1 000 000 pile, par un tirage par hachage
(md5 de l’identifiant) dans les trois strates les plus nombreuses - 100-499,
500-999 et 1k-5k. Ce n’est pas un filtre de qualité : l’appariement
desktop / mobile est complet sur la totalité des relevés, aucun scrape n’a échoué. C’est
une simple coupe de quota, et le hachage d’un identifiant est indépendant de tout ce que le
mot-clé peut avoir d’intéressant. Les taux des 75 138 écartés ne diffèrent d’ailleurs significativement de ceux des retenus dans aucune des trois
strates.
Nous n’avons pas tiré les mots-clés dans les proportions du corpus. Chaque strate en a reçu assez pour être mesurable seule - de 43 147 à 180 381 - ce qui est tout autre chose qu’un tirage au prorata : la strate 100-499 pèse près d’un tiers du corpus mais ne représente que 12 % des relevés, tandis que 5k-10k, qui pèse 6 %, en représente 18 %. Une moyenne brute décrirait donc notre échantillon, pas le corpus.
On recombine donc les huit taux avec le poids réel de leur strate. Sur un exemple à deux strates, le principe tient en trois lignes :
| Strate | Poids dans le corpus | Part de l’échantillon | Taux mesuré |
|---|---|---|---|
| Petits volumes | 80 % | 50 % | 56 % |
| Gros volumes | 20 % | 50 % | 27 % |
Moyenne brute : (56 + 27) / 2 = 41,5 % - elle décrit l’échantillon.
Moyenne pondérée : (56 × 0,80) + (27 × 0,20) = 50,2 % - elle décrit le corpus.
Mêmes mesures, même données ; seul change le poids de chaque strate dans la moyenne finale.
C’est tout le redressement.
Le taux mesuré à l’intérieur d’une strate de tirage, lui, n’a pas besoin d’être redressé : le tirage y est aléatoire et tous les mots-clés y pèsent le même poids, donc le taux brut y vaut déjà pour toute la strate. Le redressement ne répare que la façon dont les strates se combinent entre elles.
Ce n’est pas vrai d’une tranche de volume actuel, et c’est la différence à retenir : une tranche mélange des mots-clés venus de strates tirées à des taux très différents, de 1 pour 1 à 1 pour 15. Son taux brut décrirait notre échantillon et non le corpus. Les taux par tranche publiés sur la page d’accueil sont donc, eux, bel et bien redressés - chaque mot-clé y compte selon le poids de sa strate d’origine.
Le 50,80 % de la page d’accueil porte sur les 2 000 000 SERP du périmètre : c’est la part des recherches qui déclenchent un AI Overview. Les deux appareils sont additionnés avant redressement, et non moyennés après - ils pèsent ici le même nombre de relevés, mais l’addition reste juste si un jour ce n’est plus le cas.
Ce taux ne doit pas être confondu avec la part de mots-clés déclenchant un AI Overview sur au moins un des deux appareils, qui est mécaniquement plus élevée puisqu’elle ajoute au socle commun les deux flux de désaccord. Les deux chiffres sont exacts ; ils ne répondent simplement pas à la même question.
Tout repose sur un point : à l’intérieur d’une strate de tirage, la sélection doit être aléatoire. Un tirage qui prendrait les mots-clés les plus recherchés, ou les premiers du fichier, fausserait tout - et le redressement n’y changerait rien, puisqu’il ne corrige que les écarts entre strates.
Les mots-clés sont tirés au hasard à l’intérieur de chaque strate, en lisant le fichier de bout en bout, sans jamais regarder leur volume ni leur CPC. Le tirage est reproductible : relancé sur le même fichier, il redonne exactement le même échantillon. Mais plutôt que de vous demander de nous croire, voici une vérification empirique.
Un second tirage a été fait le 14 septembre, uniquement parmi les mots-clés absents du premier. Deux échantillons sans aucun recouvrement, tirés séparément - disjoints donc, et non indépendants au sens statistique, puisque le second est contraint par le premier. Si le tirage ne privilégie aucune caractéristique des requêtes, leurs taux doivent rester proches, à la variabilité d’échantillonnage près :
| Strate de tirage | Tirage initial | Second tirage disjoint | Écart |
|---|---|---|---|
| 5k-10k | 47,021 % (n = 161 633) | 47,046 % (n = 18 367) | +0,026 point |
| 10k-50k | 41,889 % (n = 161 786) | 41,898 % (n = 18 595) | +0,010 point |
Trois centièmes de point d’écart. Les volumes et CPC moyens concordent également (7 053 contre 7 048 ; 0,446 contre 0,443). Cette concordance est une vérification empirique : elle ne décèle aucun biais de sélection sur ces deux strates. Elle ne prouve pas qu’il n’en existe nulle part - un biais qui toucherait les deux tirages de la même façon resterait invisible à ce test.
± 0,13 point à 95 %, sur le taux global. Ce n’est pas la marge d’un sondage simple : elle est calculée sur le plan stratifié, chaque strate apportant sa propre variance pondérée par son poids dans le corpus.
Deux choses la resserrent beaucoup. D’abord, trois strates de tirage sont recensées intégralement - moins de 100, 50 000-100 000 et plus de 100 000 recherches : leur taux est connu exactement, elles n’apportent aucune incertitude d’échantillonnage. Ensuite, une correction de population finie s’applique aux cinq autres : quand on observe la moitié d’une strate, l’incertitude n’est plus celle d’un tirage dans une population infinie. Les taux de sondage figurent dans le tableau ci-dessous - ils vont de 6,6 % à 52 %.
L’unité de tirage est le mot-clé, pas la SERP. Les deux relevés d’un même mot-clé - ordinateur et mobile - ne comptent donc jamais pour deux observations indépendantes : ils varient largement ensemble, et les compter séparément resserrerait la marge artificiellement. C’est l’hypothèse la plus prudente - traiter les deux millions de SERP comme indépendantes donnerait ± 0,09 point.
Le calcul exact donne ± 0,1255 point, arrondi à 0,13 en tête de cette page. Cette marge couvre l’incertitude d’échantillonnage, et elle seule : elle ne dit rien des limites de périmètre décrites plus bas, qui ne sont pas des erreurs statistiques.
Le fichier CSV contient une ligne par mot-clé et son statut sur les deux appareils. Qui le télécharge et compte les lignes obtient les taux bruts de l’échantillon, et non les taux redressés de cette étude :
| Taux | Brut, sur l’échantillon | Redressé, publié |
|---|---|---|
| Recherches déclenchant un AI Overview | 45,14 % | 50,80 % |
| AI Overviews chargés après la page | 42,4 % | 48,6 % |
L’écart n’est pas un ajustement de confort, c’est la correction décrite plus haut. Les effectifs relevés ne suivent pas les poids du corpus : la strate 100-499 pèse près d’un tiers du corpus pour 12 % des relevés, quand 5k-10k et 10k-50k pèsent 6 % chacune pour 18 % des relevés. L’échantillon surreprésente donc les gros volumes, où les AI Overviews sont à la fois plus rares et plus souvent servis avec leur contenu : sans redressement, les deux taux sortent trop bas.
Les poids nécessaires au calcul sont ci-dessous. Pour chaque strate, les deux appareils sont additionnés - c’est la convention des chiffres globaux, ceux qui ne distinguent pas l’appareil. La page publie aussi des taux desktop et mobile séparés, dans le tableau par tranche et dans le graphe.
| Strate de tirage | Population du corpus | Taux de sondage | SERP relevées | avec AI Overview | dont après la page |
|---|---|---|---|---|---|
| <100 | 123 605 | 100,0 % | 247 210 | 88 812 | 59 889 |
| 100-499 | 1 827 903 | 6,6 % | 240 000 | 134 998 | 86 164 |
| 500-999 | 1 030 117 | 13,6 % | 280 000 | 143 884 | 70 570 |
| 1k-5k | 1 800 456 | 8,9 % | 320 000 | 159 219 | 60 300 |
| 5k-10k | 345 323 | 52,1 % | 360 000 | 167 666 | 49 221 |
| 10k-50k | 370 954 | 48,6 % | 360 762 | 150 075 | 40 497 |
| 50k-100k | 43 147 | 100,0 % | 86 294 | 29 803 | 7 627 |
| >=100k | 52 867 | 100,0 % | 105 734 | 28 324 | 8 264 |
Les effectifs des deux tableaux diffèrent pour cette seule raison. Les taux, eux, ne sont pas les mêmes d’un tableau à l’autre - ils portent sur des ensembles de mots-clés différents, il n’y a aucune raison qu’ils coïncident. Ce qui se retrouve à l’identique, c’est le total, à une précision près qui compte : recombiner par leur poids les huit strates de tirage redonne exactement 50,80 %. Du côté des volumes actuels, il faut les huit tranches et la catégorie « volume indisponible » pour retomber sur le même nombre ; les huit tranches seules en restent légèrement en deçà, puisqu’elles ne couvrent pas tout le corpus. C’est la propriété qui rend les deux lectures compatibles, et c’est elle que le script de construction vérifie à chaque reconstruction.
Le taux d’AI Overview se repondère par la population :
somme(population × n_aio / n) / somme(population). La part chargée après la page se
repondère par le volume d’AI Overviews de la strate, et non par sa population :
somme(population × n_aio/n × n_async/n_aio) / somme(population × n_aio/n). Confondre
les deux déplace le résultat de près d’un point.
Trois strates de tirage sont exhaustives. Aucune tranche affichée ne l’est. C’est une distinction qui change la lecture du tableau de la page d’accueil. Les strates « moins de 100 », « 50 000-100 000 » et « plus de 100 000 » ont été relevées en totalité : ce sont des recensements, sans incertitude d’échantillonnage, et c’est ce qui resserre le plus la marge globale.
Mais les tranches, elles, sont reconstituées sur le volume actuel, et elles brassent les huit strates. La tranche « moins de 100 » affichée en page d’accueil n’est sondée qu’à 20 %, et les mots-clés qui la composent portent des poids allant de 1,00 à 15,23. Son effectif de corpus est donc une estimation, pas un comptage, et son taux porte une marge propre :
| Volume annuel | Corpus représenté | Taux de sondage | AIO, deux appareils | Marge à 95 % |
|---|---|---|---|---|
| <100 | 242 238 | 20,5 % | 64,92 % | ± 0,58 pt |
| 100-499 | 2 318 580 | 12,0 % | 54,13 % | ± 0,20 pt |
| 500-999 | 931 663 | 11,4 % | 50,50 % | ± 0,29 pt |
| 1k-5k | 1 414 426 | 15,2 % | 48,53 % | ± 0,23 pt |
| 5k-10k | 286 405 | 41,8 % | 43,78 % | ± 0,30 pt |
| 10k-50k | 297 878 | 49,6 % | 38,32 % | ± 0,21 pt |
| 50k-100k | 40 322 | 84,2 % | 31,42 % | ± 0,35 pt |
| >=100k | 47 580 | 94,8 % | 24,45 % | ± 0,24 pt |
| Volume indisponible | 15 280 | 18,6 % | 57,52 % | ± 2,20 pt |
Ces marges sont calculées en estimation de domaine sous plan stratifié, avec le mot-clé pour unité - les deux relevés d’un même mot-clé varient ensemble, les compter comme deux observations indépendantes resserrerait la marge artificiellement. Elles intègrent la correction de population finie : un mot-clé venu d’une strate recensée n’apporte aucune incertitude d’échantillonnage, puisque nous l’avons tous relevés. Sans cette correction, les deux dernières tranches afficheraient environ 0,55 et 0,43 point au lieu de 0,35 et 0,24 - ce serait surestimer une incertitude qui n’existe pas.
Les parts de corpus annoncées sont estimées, pas comptées. Quand la page d’accueil écrit que les requêtes sous 5 000 recherches représentent environ 88 % du corpus, ce nombre vient de la colonne ci-dessus, donc d’une somme de poids. Le rafraîchissement des volumes n’a pas couvert les 5 594 372 mots-clés du corpus - il s’est arrêté à 19,9 % d’entre eux, dont la totalité de notre périmètre. Nous ne connaissons donc pas le volume actuel des quatre cinquièmes restants, et la répartition du corpus entre les huit tranches est déduite de l’échantillon, avec l’incertitude que cela suppose. Le total, lui, est exact : la somme des poids des neuf catégories - les huit tranches et les volumes indisponibles - retombe sur 5 594 372 par construction.
Une conséquence chiffrée, pour que le raisonnement soit vérifiable. Les 2 835 mots-clés sans volume actuel pèsent 15 280 une fois pondérés, soit 0,273 % du corpus. Comme nous ignorons dans quelles tranches ils tomberaient, la part des requêtes sous 5 000 recherches n’est pas un point mais un intervalle : au minimum 87,71 % si aucun d’eux n’est sous ce seuil, au maximum 87,98 % s’ils y sont tous. Les deux bornes s’arrondissent à 88 %, ce qui est la raison pour laquelle la page d’accueil peut écrire « environ 88 % » sans rien trancher.
Quelques relevés sans valeur enregistrée. 2 144 mots-clés du périmètre, soit 0,21 %, ont une SERP correctement récupérée mais dont la présence du bloc n’a pas été enregistrée. Ce ne sont pas des échecs de collecte - la page a bien été obtenue. Conformément à la convention ci-dessus, ils sont comptés comme dépourvus d’AI Overview. Leur effet sur le taux global est de l’ordre du centième de point.
Le corpus penche, et le redressement ne le corrige pas. Les seuils de qualité ne retiennent que 23,3 % des 23 992 865 mots-clés de départ, très inégalement : 100 % de la strate < 100, mais seulement 15 % de la strate 100-499. Repondérer les mêmes taux sur les populations brutes donnerait 52,25 % au lieu de 50,87 % en desktop, soit 1,4 point de plus. Nos chiffres décrivent donc le corpus qualifié, pas l’ensemble de la recherche française, que nous ne prétendons pas connaître.
Le seuil de qualité repose sur un indicateur interne. Le filtre écarte les mots-clés dont l’indicateur de sollicitation est trop bas, avec un seuil qui varie selon la strate. Cet indicateur écarte statistiquement, il ne discrimine pas : ce n’est pas un détecteur de bruit, et des requêtes parfaitement légitimes mais peu sollicitées en sortent. Les mots-clés exclus semblent d’ailleurs porter moins d’AI Overviews que les retenus, ce qui joue en sens inverse de l’écart signalé au paragraphe précédent - les deux effets se compensent en partie.
C’est une photographie, pas une tendance. Six jours de collecte, un seul pays, une seule langue. Google fait évoluer le déclenchement de ses AI Overviews en continu : ces chiffres décrivent la mi-septembre 2026 et rien d’autre. Nous n’avons pas de série historique permettant d’affirmer une progression.
La présence du bloc varie d’un relevé à l’autre, son mode de chargement aussi. Une même requête peut déclencher un AI Overview un jour et pas le lendemain, et être servie en sync à un moment puis en async à un autre. Les taux publiés décrivent l’état des pages de résultats au moment de la collecte ; ils ne font pas de la présence d’un AI Overview une propriété figée d’un mot-clé donné. C’est pourquoi chaque ligne de l’explorateur doit se lire comme une observation datée, et non comme une caractéristique.
Les résultats sont librement consultables mot-clé par mot-clé depuis l’explorateur, et librement citables. Une seule demande si vous les reprenez : mentionnez la population sur laquelle porte le chiffre que vous citez.
