Findrix

Les marques facial skincare
que l’IA recommande en Australie

Marques classées par taux de mention sur ChatGPT, Gemini, Google AI Mode et Perplexity

Marques
56
Questions
340
Réponses
4 080
Moteurs d’IA
4

01 · Marque leader

Top 10 des marques par taux de mention

Aucune marque ne se détache dans la catégorie.
Plusieurs marques se disputent les premières places.

Gemini
Exporter

Exporter

#MarqueTaux de mention Part des questions pour lesquelles Gemini mentionne la marquePart de voix La part de la marque dans l’ensemble des mentions de marques des réponses du moteurIntervalle à 95 % L’intervalle dans lequel se situe le plus probablement le vrai taux de mentionDans le top 20 de Le rang de la marque dans le top 20 propre à chaque moteur
11–3La Roche-Posay14,2 %5,7 %10,9–18,3ChatGPT1Gemini1Google AI Mode1Perplexity1
21–3CeraVe11,5 %5,0 %8,5–15,3ChatGPT2Gemini2Google AI Mode2Perplexity2
31–6SkinCeuticals8,8 %3,0 %6,3–12,3ChatGPT8Gemini3Google AI Mode4Perplexity3
43–20Mecca Cosmetica4,6 %2,5 %2,8–7,4ChatGPT3Gemini4Google AI Mode3Perplexity6
53–20Medik84,3 %1,8 %2,6–7,0ChatGPT10Gemini5Google AI Mode7Perplexity11
63–20COSRX3,9 %1,7 %2,3–6,6ChatGPT6Gemini6Google AI Mode6Perplexity10
74–20Neutrogena3,6 %1,2 %2,1–6,2ChatGPT7Gemini7Google AI Mode9Perplexity4
84–20Paula's Choice3,5 %1,4 %2,0–6,1ChatGPT5Gemini8Google AI Mode5
94–20Nivea3,2 %0,9 %1,8–5,7ChatGPT12Gemini9Google AI Mode14Perplexity9
104–20Clinique2,9 %1,0 %1,6–5,3ChatGPT11Gemini10Google AI Mode10Perplexity12

+33 autres marques classées sous le top 20

Source : étude Findrix. Principales marques « facial skincare » par taux de mention sur Gemini, Australie, sept. 2026.

02 · Consensus des moteurs

Le rang de chaque marque
dans le top 10 de chaque moteur

Il n’existe pas de top 10 unique de l’IA.
Seules 6 des 14 marques figurent dans le top 10 de chacun des 4 moteurs.

Exporter

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MarqueChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexityDans le top 10 de
La Roche-Posay1111ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity
CeraVe2222ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity
Mecca Cosmetica3436ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity
SkinCeuticals8343ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity
Neutrogena7794ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity
COSRX66610ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity

Rang dans le top 10 propre à chaque moteur · un tiret signifie que la marque n’est pas dans le top 10 de ce moteur.

Les autres dépendent du moteur qu’ouvre l’acheteur — un rang sur un seul moteur n’est donc pas une position sur le marché.

Source : étude Findrix. Rang de chaque marque dans le top 10 de chaque moteur, « facial skincare », Australie.

03 · Domaines les plus cités

Les sites que chaque moteur cite, et
la part de ses réponses qu’ils portent

Exporter

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DomaineChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity
google.com 0,2 %5,1 %47,8 %–
aad.org 26,4 %1×1×0,4 %
nih.gov 9,9 %0,3 %0,4 %1,5 %
dermnetnz.org 5,6 %1×1×1×
youtube.com 0,1 %0,3 %5,6 %–
goodhousekeeping.com 0,4 %1,0 %1×5,3 %
healthline.com 0,2 %1,1 %0,3 %4,5 %
witchylashes.com.au –3,5 %0,2 %–
adorebeauty.com.au 1,9 %3,0 %1,8 %0,2 %
amazon.com ––1×2,9 %
cosmopolitan.com 0,1 %0,6 %1×2,9 %
forbes.com 0,4 %2,6 %0,3 %1,1 %

Chaque moteur s’appuie sur un écosystème d’information différentLes domaines qui façonnent les réponses varient fortement
d’un moteur d’IA à l’autre.

Source : étude Findrix. Part des citations de chaque moteur qui revient au domaine. Échantillon : questions « facial skincare », Australie, mesuré en sept. 2026. Les citations sont comptées par passage sur les questions, ce qui permet de comparer les moteurs interrogés un nombre de fois différent.

04 · Les questions posées

340 questions d’acheteurs, chacune posée
posées trois fois par moteur

Ce n’est pas une étude de prompts de marque.
76 % des questions sont « problem-aware » ou « solution-aware ».

Exporter

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Questions d’acheteurs par intention
IntentionQuestions
Solution-aware160
Problem-aware100
Informational40
Branded comparison24
Branded sentiment16

Par intention

Exemples · Solution-aware

« Where can I buy the best-rated Blended facial oil with Skin type suitability (comedogenicity) online today? »

Facial Oils · Solution-aware

« How does a clinic-grade Facial Masks compare to high-street alternatives in terms of Price per use? »

Facial Masks · Solution-aware

Source : étude Findrix. 340 questions d’acheteurs par intention, « facial skincare », Australie.

04b · Par type de produit

Les segments de produits
couverts par les questions

L’étude ne repose pas sur une seule catégorie de produits.
Les questions couvrent 13 segments « facial skincare ».

Exporter

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Segments de produits couverts par l’ensemble de questions
Segment
Cleansers
Serums & Treatments
Moisturizers
Sun Protection
Eye Care
Facial Masks
Toners & Essences
Exfoliants
Facial Oils
Men's Facial Skincare
Skincare Devices & Tools
Dermocosmetic/Medical-Grade Skincare
Natural/Organic & Clean Beauty

13 segments

Exemples · Cleansers

« Should I choose a Double cleanse (oil + water-based) or stick with a traditional face cream for deep hydration? »

Cleansers · Solution-aware

Notre méthode de mesure et ce que signifie l’intervalle à 95 %

Source : étude Findrix. 13 segments de produits couverts par l’ensemble de questions, « facial skincare », Australie.

Marchés voisins · Beauty & Personal Care

  • États-Unis · Australie

    Sun Care & Tanning

    Leader sur Gemini : Bondi Sands · 21,7 % · 22 marques mesurées

    Voir ce marché

Questions fréquentes

Que mesure ce rapport de recherche IA « Facial Skincare » ?

Les marques « facial skincare » que ChatGPT, Gemini, Google AI Mode et Perplexity mentionnent quand des acheteurs en Australie leur demandent conseil. Nous avons posé 340 questions d’acheteurs, chacune trois fois à chaque moteur, et compté combien de fois chaque marque apparaît et quels sites web les moteurs citent. Mesuré en sept. 2026.

Que signifie « taux de mention » ?

La part des questions pour lesquelles un moteur mentionne la marque dans sa réponse. Un taux de mention de 10 % signifie que la marque est apparue dans environ une question sur dix. Chaque taux s’accompagne d’un intervalle à 95 % : l’intervalle dans lequel se situe le plus probablement la vraie valeur.

Comment les principales marques « Facial Skincare » sont-elles classées ?

Par taux de mention, séparément pour chaque moteur — choisissez le moteur au-dessus du tableau. Quand les intervalles à 95 % de deux marques se chevauchent, leur ordre n’est pas vraiment différent — cochez « Rangs distinguables uniquement » pour voir les rangs que les données permettent réellement de départager.

Pourquoi une marque se classe-t-elle différemment selon les moteurs d’IA ?

Chaque moteur puise dans des sources différentes et les pondère différemment, si bien que les marques qu’il connaît le mieux varient aussi. Ici, seules 6 des 14 marques entrent dans le top 10 de chaque moteur ; les autres dépendent du moteur qu’ouvre l’acheteur.

Qu’est-ce qui compte comme une citation ?

Un lien ou une source qu’un moteur affiche avec sa réponse. Nous enregistrons chaque domaine cité, qu’il apparaisse dans le texte ou dans la liste des sources.

Pourquoi l’IA peut-elle mentionner une marque sans citer son site web ?

Les moteurs apprennent les noms de marques par les avis, les sites d’experts, les commerçants et les forums, puis citent ces sources plutôt que les pages de la marque. Une marque peut être souvent mentionnée alors que son propre site figure rarement parmi les sources.

Que signifie « part des citations » ?

Sur l’ensemble des citations fournies par un moteur pour nos questions, la part qui revient à un domaine donné. Les parts d’un même moteur totalisent 100 %.

Quels types de questions « Facial Skincare » sont inclus ?

Les questions que posent de vrais acheteurs sur 13 segments de produits : des questions « problem-aware » et « solution-aware » aux questions informationnelles et de marque. 76 % sont « problem-aware » ou « solution-aware » : ce n’est pas une étude de prompts de marque.

Obtiendrai-je les mêmes réponses si je pose ces questions moi-même ?

Pas mot pour mot. Les réponses de l’IA varient d’une mesure, d’un compte et d’un lieu à l’autre : c’est pourquoi nous posons chaque question trois fois à chaque moteur et publions un intervalle à 95 % plutôt qu’une réponse unique.