La première étude comparative de l’industrie analyse comment ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot et Google AI Overviews recommandent les restaurants

BERLIN–(BUSINESS WIRE)–Uberall, le leader mondial de la technologie de marketing de localisation, publie aujourd’hui Fast Food, Faster Discovery: The 2026 GEO Playbook for Multi-Location QSRs, premier rapport de référence du secteur mesurant la manière dont les assistants d’IA recommandent les restaurants et la manière dont les enseignes de restaurations rapides multi-emplacements peuvent adapter leurs stratégies marketing locales pour la recherche médiée par l’IA.

Le rapport s’appuie sur les données comparatives exclusives GEO Studio d’Uberall et sur les indicateurs de performance agrégés de sa clientèle mondiale dans la restauration rapide. Sa principale conclusion : étant donné que la découverte de restaurants grand public passe rapidement de la recherche traditionnelle aux assistants d’IA, la majorité des emplacements de restauration rapide sont effectivement absents des recommandations générées par l’IA, au moment même où l’IA devient le principal canal de découverte des consommateurs. Cet écart de visibilité intervient alors que le secteur de la restauration rapide est simultanément confronté à un ralentissement du trafic piétonnier et à une guerre de la valeur durable qui a érodé les marges par visite.

Conclusions clés

• 83% des emplacements de restaurants sont totalement invisibles dans les recommandations générées par l’IA. Lorsqu’un consommateur demande à ChatGPT « où puis-je trouver une bonne pizza près de chez moi ce soir », seuls 17% des restaurants apparaissent dans la réponse, malgré le fait que 86% d’entre eux conservent une certaine présence sur Google.
• Un petit groupe capte l’attention de l’IA. Dans cette analyse de la restauration rapide, les trois premières enseignes par catégorie captent 53,4% du total de Share of Voice. Dans les chaînes de hamburgers, le leader capte à lui seul dix fois plus de Share of Voice que la marque moyenne, ce qui signifie qu’une seule chaîne compte autant de mentions d’IA que dix de ses concurrents combinés.
• La visibilité des restaurants dans les recherches réalisées par l’IA est intensive en termes de recherches, pas transactionnelle. Des invites informatives et comparatives — des questions telles que « quel est le petit-déjeuner le plus sain que je puisse prendre en déplacement » ou « quelle chaîne de café a le meilleur programme de récompenses mobiles » — sont à l’origine de près de 79% des réponses des restaurants générées par l’IA. Les marques doivent gagner la préférence avant le moment de la décision, pas au point de vente.
• Les plateformes d’IA ont relevé la barre en matière d’avis. ChatGPT recommande principalement des entreprises avec une moyenne 4,3 étoiles et plus, Perplexity 4,1 étoiles et plus et Gemini 3,9 étoiles et plus. Les notations sont plus importantes que jamais à l’ère de l’IA : un restaurant avec une moyenne de 4,0 peut toujours se classer sur Google, mais tombe en dessous du seuil que les plateformes d’IA appliquent pour faire une recommandation.
• L’IA ne recommande généralement que trois à cinq enseignes par requête. Lorsqu’on leur demande « quel est le meilleur resto mexicain pour un déjeuner rapide », ChatGPT ou Gemini en nomment une poignée et s’arrêtent là. Dans une catégorie avec plus de 20 chaînes, seules les meilleures enseignes existeront dans la recherche d’IA.

« La visibilité locale est un facteur clé du trafic vers nos restaurants. Nous devons rester visibles là où cela compte le plus : localement, ce qui permet aux clients de nous trouver facilement et de venir déguster nos hamburgers grillés à la flamme », déclare Camille Van Holzaet, responsable du marketing commercial, Burger King BELUX.

Un nouveau modèle d’exploitation : l’optimisation des performances de localisation (LPO)

Le rapport présente l’optimisation des performances de localisation (LPO) en tant que cadre stratégique dont les marques multi-emplacements ont besoin pour rester visibles à la fois dans la recherche traditionnelle et dans la recherche par l’IA. La LPO relie la SEO et l’optimisation des moteurs génératifs (GEO) en un modèle opérationnel unique fondé sur quatre piliers qui se renforcent mutuellement — visibilité, réputation, engagement et conversion — transformant la présence locale en impact mesurable sur les revenus sur des centaines ou des milliers d’emplacements.

Le rapport comprend un plan d’action de 90 jours et des comparatifs spécifiques dans les catégories hamburger, poulet, pizza, mexicain, café, sandwich, petit-déjeuner et fusion asiatique.

« L’IA décide désormais quels restaurants sont visibles, et la plupart des enseignes de restauration rapide ne sont pas structurées pour les indicateurs sur lesquels l’IA se base. L’écart entre la moyenne et les meilleurs d’une catégorie est suffisamment grand pour représenter un réel avantage concurrentiel, et la fenêtre pour être du bon côté se referme rapidement », déclare Stephanie Genin, directrice du marketing, Uberall.

Retrouvez le rapport dans son intégralité sur : https://uberall.com/en-us/qsr-playbook

À propos d’Uberall

Uberall est une plateforme de marketing multi-emplacements qui renforce la visibilité et l’engagement de la marque lorsque les clients recherchent ce qui se trouve autour d’eux. La plateforme fournit une suite complète d’outils pour gérer les données de localisation et les listes, les localisateurs de magasins, la messagerie, les médias sociaux locaux et les publicités sociales, ce qui permet aux entreprises d’être vues et choisies pour stimuler les ventes. Créé en 2013 à Berlin, en Allemagne, Uberall soutient plus de 1,3 million d’emplacements dans le monde et bénéficie de la confiance de grandes marques du commerce de détail, de l’hôtellerie, de l’alimentation, des soins de santé, des services financiers et de l’automobile. Pour plus d’informations, visitez uberall.com.

Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.

Contacts

Contact avec les médias
anne.carroz@uberall.com