Baromètre IA · Assurance · Édition n°1 · octobre 2026

Assurance : quelles agences ChatGPT et Gemini recommandent-ils, ville par ville ?

Quand on demande à ChatGPT ou à Gemini « un assureur à Laon » ou « une agence pour assurer mon commerce à Nîmes », l'IA nomme-t-elle une agence près de chez soi, une marque nationale ou un comparateur ? Nous avons mesuré la place des agences de chaque réseau d'assurance dans près de 7 000 réponses à des questions locales, commune par commune, face aux mutuelles, aux banques, aux courtiers et aux comparateurs.

Réponses collectées du 1er juillet 2026 au 2 octobre 2026 Publié le 2 octobre 2026 ChatGPT et Gemini, interrogés par API avec recherche web

56 % des réponses à une question locale recommandent d'abord une agence précise : son nom, son adresse, son téléphone ou sa page.
57 % des réponses locales mettent face à face des agences d'au moins deux réseaux.
20 à 81 % selon le réseau : c'est la part des cas où l'IA nomme une de ses agences quand elle cite la marque.
3 sur 10 seulement : la même question, reposée une semaine plus tard, donne la même première recommandation.

01 · L'agence d'abord

Recherche locale : l'IA recommande d'abord une agence d'assurance

Dans 56 % des cas, la première recommandation est une agence précise d'un réseau (IC 95 % 50–61). Viennent ensuite une marque citée sans agence (28 %), puis un courtier, un comparateur ou un assureur en ligne (11 %). L'écart entre grandes et petites villes est net.

Ce que l'IA recommande en premier, selon la taille de la commune

Questions locales, en % des réponses

  • Toutes les questions locales 56 % 28 % 11 %
  • Grandes villes (100 000 hab. et plus) 46 % 30 % 14 % 11 %
  • Villes moyennes (20 000 à 100 000) 59 % 27 % 11 %
  • Petites villes (moins de 20 000) 61 % 26 % 9 %
Voir les données
Une agence précise d'un réseauUne marque, sans agence nomméeUn courtier, un comparateur ou un assureur en ligneAucune marque
Toutes les questions locales55,6 %27,7 %11,0 %5,7 %
Grandes villes (100 000 hab. et plus)45,8 %30,0 %13,5 %10,7 %
Villes moyennes (20 000 à 100 000)59,0 %27,3 %11,0 %2,8 %
Petites villes (moins de 20 000)61,0 %25,5 %9,1 %4,4 %

Ce que l'IA recommande en premier, selon le besoin

Questions locales, en % des réponses

  • Auto et moto 48 % 30 % 22 %
  • Habitation 64 % 27 %
  • Santé 55 % 26 % 12 %
  • Prévoyance 62 % 29 %
  • Épargne et retraite 51 % 20 % 21 %
  • Emprunteur 31 % 17 % 44 %
  • Professionnels 60 % 33 %
  • Scolaire 60 % 37 %
Voir les données
Une agence précise d'un réseauUne marque, sans agence nomméeUn courtier, un comparateur ou un assureur en ligneAucune marque
Auto et moto48,1 %29,5 %21,6 %0,8 %
Habitation63,5 %27,4 %7,4 %1,6 %
Santé54,6 %26,4 %12,1 %7,0 %
Prévoyance61,6 %28,7 %2,6 %7,0 %
Épargne et retraite51,1 %19,8 %7,9 %21,2 %
Emprunteur30,5 %17,0 %43,9 %8,6 %
Professionnels59,8 %33,0 %3,0 %4,2 %
Scolaire60,4 %36,8 %1,1 %1,8 %
69 %

des premières recommandations vont à une agence précise quand l'internaute cherche un prestataire, contre 25 % pour une simple question d'information.

11 %

des réponses en grande ville ne citent aucune marque, contre 4 % en petite ville.

44 %

des premières recommandations sur l'assurance emprunteur vont à un courtier, un comparateur ou un assureur en ligne.

Ce que ça changeLa recherche locale par IA ne remplace pas l'agence : elle la désigne. Mais elle ne désigne pas toutes les agences, et en grande ville, elle tranche moins souvent.

02 · Les réseaux face à face

Quand l'IA cite un réseau d'assurance, nomme-t-elle ses agences ?

Sur les questions locales, au moins une agence est nommée dans 69 % des réponses. Mais les réseaux ne transforment pas leur visibilité en recommandation d'agence de la même façon : quand l'IA cite la marque, elle nomme une de ses agences dans 81 % des cas pour le réseau le mieux placé, et dans 20 % pour le moins bien placé.

Part des réponses locales qui citent le réseau, et qui nomment une de ses agences

Questions locales. Survolez une barre pour le taux de transformation.

  • Allianz 64 % agence 48 %
  • AXA 52 % agence 40 %
  • Groupama 41 % agence 28 %
  • MMA 30 % agence 19 %
  • Generali 24 % agence 16 %
  • MAIF 26 % agence 12 %
  • MAAF 20 % agence 11 %
  • Gan 12 % agence 10 %
  • MACIF 16 % agence 9 %
  • GMF 14 % agence 8 %
  • Matmut 13 % agence 7 %
  • Abeille Assurances 9 % agence 6 %
  • Crédit Agricole 9 % agence 5 %
  • Société Générale 5 % agence 3 %
  • Crédit Mutuel / CIC 10 % agence 2 %
  • BNP Paribas / Cardif 5 % agence 2 %

Transformation = part des réponses citant le réseau qui nomment aussi une de ses agences.

Voir les données
RéseauCitéAgence nomméeIC 95 %TransformationAgence citée en premier
Allianz64,2 %47,7 %42,0–52,074 %20,9 %
AXA52,0 %39,5 %35,6–43,276 %13,3 %
Groupama40,9 %28,0 %24,5–31,869 %4,2 %
MMA30,1 %18,8 %15,3–22,263 %3,1 %
Generali24,4 %15,7 %12,2–19,164 %1,8 %
MAIF25,9 %12,1 %8,8–15,147 %2,6 %
MAAF20,3 %10,8 %7,9–13,553 %0,7 %
Gan11,8 %9,5 %6,6–12,981 %1,8 %
MACIF16,0 %8,6 %6,4–10,554 %0,8 %
GMF14,4 %7,7 %5,8–10,354 %0,8 %
Matmut13,3 %6,9 %5,3–8,552 %1,0 %
Abeille Assurances8,6 %6,0 %4,0–8,369 %0,7 %
Crédit Agricole9,4 %4,6 %3,3–5,949 %0,4 %
Société Générale4,6 %3,3 %2,0–4,772 %0,2 %
Crédit Mutuel / CIC9,7 %1,9 %1,4–2,520 %0,3 %
BNP Paribas / Cardif4,9 %1,6 %1,1–2,133 %0,4 %
81 %

des réponses qui citent Gan nomment aussi une de ses agences : la meilleure transformation des réseaux étudiés.

72 %

de transformation en moyenne pour les réseaux d'agents généraux, contre 57 % pour les mutuelles d'assurance et 40 % pour les bancassureurs.

47 %

des réponses locales nomment des agences d'au moins trois réseaux différents.

Ce que ça changeÊtre cité ne suffit pas. Sur une question locale, la marque qui l'emporte est celle dont l'IA connaît l'agence : son nom, son adresse, sa page.

03 · Ville par ville

Dans chaque commune, 10 réseaux se disputent la recommandation

Nous avons regardé, commune par commune, quels réseaux voient au moins une de leurs agences recommandée. La concurrence est dense : dans la commune médiane, 10 réseaux ont une agence régulièrement nommée (dans au moins 3 réponses), et le premier d'entre eux ne réunit que 22 % des agences nommées.

Part des communes où le réseau a une agence régulièrement nommée

Au moins 3 réponses locales nomment une de ses agences · communes comptant au moins 20 réponses locales

  • Allianz 93 %
  • AXA 93 %
  • Groupama 84 %
  • MMA 75 %
  • Generali 69 %
  • MAAF 64 %
  • MACIF 61 %
  • MAIF 59 %
  • Gan 56 %
  • Matmut 48 %
  • Abeille Assurances 43 %
  • Crédit Agricole 43 %
  • GMF 41 %
  • Crédit Mutuel / CIC 31 %
  • Société Générale 26 %
  • BNP Paribas / Cardif 21 %

Part des réponses locales qui nomment une agence du réseau, selon la taille de la commune

Questions locales, les dix réseaux les plus nommés

Part des réponses locales qui nomment une agence de chaque réseau, selon la taille de la commune
Grandes villes Villes moyennes Petites villes
Allianz 37 %50 %55 %
AXA 30 %44 %43 %
Groupama 21 %29 %34 %
MMA 10 %19 %26 %
Generali 18 %18 %11 %
MAIF 12 %16 %8 %
MAAF 11 %13 %8 %
Gan 5 %9 %14 %
MACIF 8 %12 %6 %
GMF 6 %15 %2 %
63 %

des réponses en petite ville nomment des agences d'au moins deux réseaux, contre 46 % en grande ville.

60 %

des réponses locales en grande ville nomment au moins une agence, contre 73 % en petite ville.

Les communes étudiées sont celles où des clients de Wispra sont implantés, dont Allianz : les réseaux présents dans ces communes y sont favorisés. Aucun résultat n'est publié commune par commune.

Ce que ça changeLa bataille se joue commune par commune : chaque agence a ses concurrents directs, et l'IA les met côte à côte dans plus d'une réponse sur deux.

04 · Le classement des marques

Classement des assureurs dans ChatGPT et Gemini : Allianz, AXA et Groupama en tête

Une réponse cite en moyenne 4,6 marques du secteur. Les trois premières concentrent 49 % des premières recommandations.

Part des réponses qui citent chaque marque

Toutes les questions retenues. Survolez une barre pour l'intervalle de confiance.

  • Allianz 63 %
  • AXA 50 %
  • Groupama 39 %
  • MMA 29 %
  • MAIF 25 %
  • Generali 24 %
  • MAAF 20 %
  • MACIF 16 %
  • GMF 14 %
  • Matmut 13 %
  • Gan 11 %
  • Crédit Mutuel / CIC 10 %
  • LeLynx 10 %
  • Crédit Agricole 9 %
  • LesFurets 8 %

Lecture : Allianz est cité dans 63 % des réponses, et en premier dans 25 %. Les communes étudiées sont celles où des clients de Wispra sont implantés, dont Allianz : les réseaux présents localement y sont favorisés (voir la méthode).

Voir les données
MarqueFamilleCitéeIC 95 %Dans les 3 premièresEn premier
AllianzRéseaux d'agents généraux62,5 %57,5–66,749,5 %25,3 %
AXARéseaux d'agents généraux49,5 %45,4–53,037,0 %15,2 %
GroupamaMutuelles d'assurance38,8 %33,9–42,724,5 %5,2 %
MMARéseaux d'agents généraux28,7 %24,6–32,815,7 %4,3 %
MAIFMutuelles d'assurance25,2 %21,6–28,813,9 %5,0 %
GeneraliRéseaux d'agents généraux23,6 %20,5–27,312,2 %2,7 %
MAAFMutuelles d'assurance19,6 %16,8–22,68,2 %1,3 %
MACIFMutuelles d'assurance15,5 %13,4–17,76,4 %1,0 %
GMFMutuelles d'assurance13,9 %11,5–16,66,6 %1,9 %
MatmutMutuelles d'assurance13,1 %11,0–15,26,8 %1,8 %
GanRéseaux d'agents généraux11,1 %8,1–14,76,3 %1,9 %
Crédit Mutuel / CICBancassureurs9,9 %8,8–11,15,0 %1,5 %
LeLynxComparateurs9,5 %7,9–11,13,5 %1,6 %
Crédit AgricoleBancassureurs9,3 %7,9–11,03,9 %0,8 %
LesFuretsComparateurs8,3 %6,9–9,83,1 %1,0 %

05 · Familles et besoins

Emprunteur, santé, épargne : là où les assureurs ne sont plus seuls

Les réseaux d'agents généraux sont cités en premier dans 52 % des réponses et les mutuelles d'assurance dans 20 %, alors que ces dernières sont présentes dans 65 % des réponses. En auto et en habitation, assureurs et mutuelles occupent presque toute la réponse ; sur l'emprunteur, courtiers et comparateurs sont cités aussi souvent que les assureurs.

Part des réponses qui citent au moins un acteur de la famille

Une réponse peut citer plusieurs familles.

  • Réseaux d'agents généraux 81 %
  • Mutuelles d'assurance 65 %
  • Bancassureurs 29 %
  • Comparateurs 19 %
  • Mutuelles santé et prévoyance 16 %
  • Courtiers 11 %
  • Assureurs en ligne 9 %

Part des réponses citant au moins un acteur de la famille, par besoin

Toutes les questions retenues, en %

Part des réponses qui citent chaque famille d'acteurs, selon le besoin d'assurance
Agents généraux Mutuelles d'ass. Bancassureurs Mutuelles santé Courtiers Comparateurs En ligne
Auto et moto 918723273836
Habitation 918735462110
Santé 6554145411315
Prévoyance 83602926971
Épargne et retraite 642634131250
Emprunteur 5936411552432
Professionnels 88643023981
Scolaire 8793338393
Les trois marques les plus citées pour chaque besoin
BesoinLes 3 marques les plus citéesComparateurs
Auto et motoAllianz 75 % · AXA 57 % · Groupama 57 %38 %
HabitationAllianz 77 % · Groupama 60 % · AXA 58 %21 %
SantéAllianz 46 % · AXA 35 % · Harmonie Mutuelle 29 %31 %
PrévoyanceAllianz 62 % · AXA 49 % · Generali 31 %7 %
Épargne et retraiteAllianz 40 % · AXA 38 % · Crédit Agricole 16 %5 %
EmprunteurAllianz 44 % · Cafpi 43 % · Meilleurtaux 34 %43 %
ProfessionnelsAllianz 66 % · AXA 57 % · MMA 42 %8 %
ScolaireAllianz 66 % · MAE 57 % · Groupama 50 %9 %
49 %

des réponses citent aussi au moins un courtier ou un cabinet indépendant local (codage manuel de 240 réponses).

31 %

des questions d'information citent un comparateur, contre 13 % quand l'internaute cherche un prestataire.

64 %

des premières recommandations vont à un réseau d'agents généraux sur les questions de professionnels, contre 47 % pour les particuliers.

Ce que ça changePour une mutuelle d'assurance, l'enjeu n'est pas la notoriété mais la transformation d'une mention en recommandation. Pour un réseau d'agents, l'avantage se gagne agence par agence.

06 · Sources et documents

Ce que lisent les IA avant de recommander un assureur

Plus de la moitié des sources citées par ChatGPT sont des pages d'assureurs : les pages de leurs agences (28 %) et leurs sites nationaux (27 %). 68 % des réponses avec sources citent au moins une page agence.

Sources citées par ChatGPT

En % des sources citées

  • Pages agence des réseaux 28 %
  • Sites nationaux des assureurs 27 %
  • Sites publics et institutionnels 19 %
  • Autres sites (courtiers et cabinets locaux…) 12 %
  • Médias et guides 5 %
  • Comparateurs 5 %
  • Documents (PDF, notices, DIC) 4 %
  • Annuaires et avis 1 %
Voir les données
Type de sourcePart des sources citéesRéponses qui en citent au moins une
Pages agence des réseaux27,8 %68,1 %
Sites nationaux des assureurs27,1 %41,6 %
Sites publics et institutionnels19,0 %20,7 %
Autres sites (courtiers et cabinets locaux…)11,8 %22,0 %
Médias et guides5,0 %12,6 %
Comparateurs4,5 %8,2 %
Documents (PDF, notices, DIC)3,9 %10,6 %
Annuaires et avis0,6 %2,7 %

Part des cas où l'assureur est cité en premier

Selon ce que l'IA a lu de lui avant de répondre

  • Sa page agence 33 %
  • Son site national ou un document 24 %
  • Aucune source de l'assureur 14 %

Une page agence lue va de pair avec une citation en tête 2,4 fois plus fréquente. Hors réseau le plus cité, l'écart reste net : 20,0 % contre 14,0 %. C'est une corrélation : l'IA lit aussi la page de l'agence qu'elle a choisie.

Voir les données
Ce que l'IA a lu de l'assureur citéCité en premierIC 95 %Hors réseau le plus citéIC 95 %
Sa page agence32,9 %30,6–35,320,0 %18,4–22,0
Son site national ou un document23,6 %21,6–25,916,0 %14,5–17,8
Aucune source de l'assureur14,0 %13,1–14,914,0 %13,2–14,9

Les documents : 1 réponse sur 10, près d'1 sur 4 pour l'emprunteur

Part des réponses qui citent au moins un document (PDF, notice, document d'information clé), par besoin

  • Emprunteur 23 %
  • Santé 15 %
  • Épargne et retraite 13 %
  • Prévoyance 10 %
  • Professionnels 8 %
  • Auto et moto 7 %
  • Habitation 6 %
  • Scolaire 4 %
37 %

des documents cités sont publiés par des assureurs, 32 % par des institutions (France Assureurs, Banque de France, AMF, impots.gouv…) et 31 % par d'autres acteurs.

23 %

des réponses qui citent un document donnent une adresse, contre 54 % pour les autres : les documents servent à expliquer, pas à orienter.

4,6 %

des réponses ChatGPT citent au moins un document publié par un assureur : notices, documents d'information clé, fiches produits.

Ce que ça changeLes IA s'appuient d'abord sur ce que les assureurs publient eux-mêmes. Des pages agence complètes et des documents produits accessibles et à jour sont les deux sources que l'assureur maîtrise entièrement.

07 · ChatGPT et Gemini

Gemini cite plus de comparateurs et donne moins d'adresses

Gemini cite plus d'acteurs par réponse (5,3 contre 4,6), deux fois plus souvent un comparateur (38 % contre 18 %) et s'appuie sur des annuaires et sites d'avis dans 49 % de ses réponses avec sources. Il ne donne une adresse que dans 18 % des cas, contre 49 % pour ChatGPT.

Part des réponses qui citent la marque, selon l'IA

Gemini observé depuis le 30 juillet 2026

Gemini est observé sur une période plus courte et un échantillon plus réduit : ces écarts sont des signaux, à confirmer dans la prochaine édition.

Voir les données
ChatGPTGemini
Allianz64,5 %42,2 %
AXA50,9 %35,1 %
Groupama40,5 %22,4 %
MMA28,1 %34,6 %
MAIF25,9 %18,5 %
Generali24,7 %12,8 %
MAAF19,7 %18,2 %
Abeille Assurances6,7 %21,5 %
Meilleurtaux6,6 %17,6 %
LesFurets7,5 %16,3 %
Ce que ça changeUn même réseau n'a pas la même visibilité selon l'IA. Optimiser pour ChatGPT (pages agence) ne suffit pas pour Gemini, qui pèse davantage les comparateurs, les annuaires et les avis.

08 · Volatilité

Une recommandation d'IA n'est jamais acquise

Chaque question est reposée chaque semaine. D'une semaine à l'autre, la réponse change presque toujours.

29 % des cas seulement donnent la même première recommandation qu'une semaine plus tôt.
7 % des cas seulement donnent le même trio de tête.
34 % des marques citées en moyenne se retrouvent d'une semaine à l'autre.
49 % des premières recommandations reviennent pourtant aux trois mêmes marques sur l'ensemble de la période.
Ce que ça changeUne capture d'écran ne prouve rien. Pour savoir si un réseau est recommandé, il faut mesurer en continu, sur un grand nombre de questions et de communes.

09 · Que faire

Cinq leviers pour un réseau d'agences

Ce que les données de cette édition disent aux réseaux qui veulent que leurs agences soient recommandées.

Une page complète par agence

Adresse, horaires, équipe, produits, avis : c'est la source que ChatGPT cite dans le plus de réponses, et celle qui accompagne le plus souvent une recommandation locale.

×2,4 de premières recommandations quand elle est lue

Couvrir chaque besoin, pas seulement l'auto et l'habitation

Sur l'emprunteur, la santé et l'épargne, courtiers, comparateurs et banques prennent la place laissée libre.

Courtiers cités dans 52 % des réponses emprunteur

Publier des documents lisibles

Notices, documents d'information, guides : en texte, à jour, sans blocage. Les IA les reprennent pour expliquer les garanties.

Un document dans 23 % des réponses emprunteur

Exister en dehors de son site

Comparateurs, annuaires, avis : Gemini s'y appuie beaucoup plus que ChatGPT.

Annuaires et avis dans 49 % des réponses Gemini avec sources

Mesurer chaque semaine, agence par agence

Le premier assureur recommandé change d'une semaine à l'autre ; seule une mesure continue, commune par commune, dit où agir.

71 % des premières recommandations changent en une semaine

Méthode et limites

Comment ce baromètre a été construit

  • Le corpus. Près de 13 000 réponses d'IA collectées du 1er juillet 2026 au 2 octobre 2026. Près de 7 500 sont retenues, sur plus de 1 500 questions distinctes et près de 140 communes ; près de 7 000 répondent à une question locale.
  • Les questions. Elles sont rédigées comme de vraies demandes de particuliers et de professionnels : auto, habitation, santé, prévoyance, épargne, emprunteur, assurances professionnelles, scolaire. Chaque question est reposée chaque semaine. Chacune a été classée une à une, avec l'aide d'une IA : produit principal, locale ou non, particulier ou professionnel, recherche d'un prestataire ou simple information.
  • Aucune marque dans les questions. Nous avons exclu toute question qui cite un assureur, une banque, un courtier, un comparateur ou une agence (26 % des questions de recherche), ainsi que toutes les questions de comparaison et de perception de marque.
  • Les IA interrogées. ChatGPT via l'API OpenAI (gpt-5-nano avec recherche web, localisé en France et dans la commune de la question). Gemini via l'API Google (Gemini 3.1 Flash-Lite avec ancrage Google Search), depuis le 30 juillet 2026. Les appels se font sans compte ni historique : les réponses sont proches de celles des applications grand public, sans leur être identiques.
  • Comment une marque est comptée. Une marque est « citée » si elle apparaît dans le texte de la réponse ou dans une source citée, et « en premier » si c'est la première marque du secteur dans le texte, sur un dictionnaire de plus de 80 marques réparties en 7 familles. Un double codage manuel de 240 réponses tirées au hasard donne une précision de 99,7 %, un rappel de 99,0 % et un accord de 96 % sur la première marque.
  • Agence nommée. Une agence est « nommée » quand la réponse désigne un point de vente précis du réseau : page agence, adresse ou téléphone placés juste après la marque, ou nom d'agence localisé (« MAAF Poissy », « Groupama agence de Laon »). Contrôle sur un codage manuel de 90 réponses locales qui n'ont pas servi à régler les règles : précision de 95 %, rappel de 93 %. La mesure est fiable pour ChatGPT ; pour Gemini, elle sous-estime les agences nommées.
  • Les sources. Pour ChatGPT, l'analyse porte sur les adresses exactes des pages citées. Pour Gemini, seul le domaine est disponible : les pages agence et les documents n'y sont pas mesurables.
  • Communes et marges d'erreur. La taille des communes vient des populations légales (geo.api.gouv.fr). Les intervalles de confiance à 95 % sont calculés par rééchantillonnage groupé par territoire, car les réponses d'un même territoire ne sont pas indépendantes.
  • Limites et conflits d'intérêts. Wispra accompagne des acteurs de l'assurance, dont Allianz dans le cadre d'un programme pilote. Les communes étudiées sont celles où ces acteurs sont implantés, et les besoins testés reflètent leurs offres. Les résultats décrivent donc ces territoires, pas la France entière, et favorisent mécaniquement les réseaux présents localement. Aucune donnée propre à un client n'est publiée : ni résultats d'agence, ni évolution. Wispra apparaît dans 2,7 % des réponses Gemini et dans aucune réponse ChatGPT ; il est exclu des classements.

Questions fréquentes

Comment les questions ont-elles été choisies ?

Elles reproduisent de vraies demandes de particuliers et de professionnels qui cherchent une assurance près de chez eux, pour tous les besoins : auto, habitation, santé, prévoyance, épargne, emprunteur, professionnels, scolaire. Toute question qui nommait une marque ou une agence a été exclue : les questions retenues ne nomment aucun acteur.

Pourquoi Allianz arrive-t-il en tête ?

En partie à cause du panel : les communes étudiées sont celles où des clients de Wispra sont implantés, dont Allianz, et les besoins testés reflètent leurs offres. Le classement décrit ces territoires, pas la France entière. Les résultats sur la concurrence locale (agences nommées, transformation, sources) restent comparables entre réseaux, puisque les questions ne nomment jamais aucune marque.

Qu'est-ce qu'une « agence nommée » ?

Un point de vente précis d'un réseau, désigné dans la réponse par sa page, son adresse, son téléphone ou un nom localisé. Une simple mention de la marque (« Allianz propose… ») ne compte pas. Sur un échantillon neuf vérifié à la main, la mesure retrouve 93 % des agences nommées, avec une précision de 95 %.

Quels assureurs ChatGPT et Gemini recommandent-ils le plus ?

Sur les questions sans marque de ce baromètre, les plus cités sont Allianz (63 % des réponses), AXA (50 %), Groupama (39 %), MMA (29 %) et MAIF (25 %). Ce classement décrit les communes étudiées, où des clients de Wispra sont implantés : il favorise les réseaux présents localement.

Comment une agence d'assurance peut-elle être recommandée par ChatGPT ?

Les données de ce baromètre pointent trois leviers : une page agence complète (quand l'IA l'a lue, l'assureur est cité en premier 2,4 fois plus souvent), une présence sur chaque besoin (emprunteur, santé, épargne) et des documents produits lisibles. La recommandation change d'une semaine à l'autre : seule une mesure continue, agence par agence, montre où agir.

Puis-je obtenir les résultats de mon réseau ?

Oui. Wispra mesure chaque semaine la place de chaque agence d'un réseau dans les réponses des IA, commune par commune et face à ses concurrents locaux, et aide à l'améliorer depuis une vue centrale. Prenez rendez-vous pour voir la mesure de votre réseau.

Combien de fois vos agences sont-elles recommandées, ville par ville ?

Wispra mesure chaque semaine la place de chaque agence de votre réseau dans les réponses des IA, face à ses concurrents locaux, et aide à l'améliorer depuis une vue centrale.

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