- Mêmes intentions
- Deux marques citées sur la même intention ne le sont pas forcément dans la même réponse : l’étude publie des compteurs par intention, par langue et par assistant, pas le détail réponse par réponse.
- Langues
- L’axe mesuré est la langue de la question, jamais la région du lecteur : le ciblage suisse vit dans le dispositif de mesure et une question posée en allemand n’a pas été posée depuis Zurich. Le taux d’une langue est la moyenne de ses taux par intention d’achat, chaque intention pesant pareil — la formule du classement général, restreinte à une langue.
- Marques chinoises
- Ces réponses viennent de questions qui nomment elles-mêmes les marques chinoises. Leur part ici ne se compare pas à celle du classement principal : ce ne sont pas les mêmes questions posées deux fois, c'en sont d'autres.
- Phrases citées
- L’étude ne classe pas leur ton : un « positif » ou un « négatif » déduit du texte serait un jugement, pas une mesure. Réponses réelles, non éditées, où la marque est nommée. Sélection déterministe : au plus trois par marque, un assistant et une question au plus chacune, les mieux placées d'abord. Ce n'est pas un échantillon représentatif : la moyenne se lit dans les tableaux.
- Pages citées
- Sites cités dans les mêmes réponses que la marque. Cela ne dit pas qu'ils ont causé la recommandation : l'établir demanderait de lire la page, ce que l'étude ne fait pas.
- Indépendance
- Aucune marque n’a financé cette étude ni relu ses résultats avant publication. Le corpus de questions reste interne, la méthode est publiée en entier.
Google AI ModeItalien· 8 septembre 2026Citée en 2e position