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ItalianoLes marques women's everyday fashion
que l’IA recommande aux États-Unis
Marques classées par taux de mention sur ChatGPT, Gemini, Google AI Mode et Perplexity
- Marques
- 61
- Questions
- 400
- Réponses
- 4 800
- 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.
| # | Marque | Taux de mention Part des questions pour lesquelles Perplexity mentionne la marque | Part de voix La part de la marque dans l’ensemble des mentions de marques des réponses du moteur | Intervalle à 95 % L’intervalle dans lequel se situe le plus probablement le vrai taux de mention | Dans le top 20 de Le rang de la marque dans le top 20 propre à chaque moteur |
|---|---|---|---|---|---|
| 11–2 | Reformation | 16,3 % | 7,2 % | 13,0–20,2 | ChatGPT1Gemini7Google AI Mode7Perplexity1 |
| 21–4 | Target (A New Day/Universal Thread) | 11,0 % | 5,9 % | 8,3–14,4 | ChatGPT3Gemini3Google AI Mode3Perplexity2 |
| 32–9 | Uniqlo | 8,5 % | 1,4 % | 6,1–11,6 | ChatGPT10Gemini12Google AI Mode5Perplexity3 |
| 42–9 | Everlane | 7,9 % | 1,6 % | 5,7–11,0 | ChatGPT12Gemini10Google AI Mode4Perplexity4 |
| 53–20 | J.Crew | 5,3 % | 0,9 % | 3,5–8,0 | ChatGPT6Gemini5Google AI Mode6Perplexity5 |
| 63–20 | Gap | 5,0 % | 1,8 % | 3,3–7,6 | ChatGPT5Gemini1Google AI Mode1Perplexity6 |
| 73–20 | H&M | 4,5 % | 0,9 % | 2,9–7,0 | ChatGPT15Gemini19Perplexity7 |
| 83–20 | Zara | 4,4 % | 0,9 % | 2,8–6,9 | ChatGPT19Perplexity8 |
| 93–20 | Madewell | 4,2 % | 0,8 % | 2,6–6,6 | ChatGPT8Gemini6Google AI Mode9Perplexity9 |
| 105–20 | Pact | 3,1 % | 0,6 % | 1,8–5,3 | Gemini17Google AI Mode14Perplexity10 |
| 115–20 | Lululemon | 3,0 % | 0,7 % | 1,7–5,2 | ChatGPT16Gemini9Google AI Mode11Perplexity11 |
| 125–20 | Nike | 2,8 % | 0,7 % | 1,5–4,9 | Perplexity12 |
| 135–20 | Patagonia | 2,8 % | 0,8 % | 1,5–4,9 | ChatGPT13Gemini20Google AI Mode16Perplexity13 |
| 145–20 | COS | 2,7 % | 0,6 % | 1,5–4,8 | ChatGPT7Google AI Mode13Perplexity14 |
| 155–20 | Frame | 2,5 % | 1,7 % | 1,4–4,5 | Gemini14Google AI Mode10Perplexity15 |
| 165–20 | Anthropologie | 2,2 % | 0,4 % | 1,1–4,1 | ChatGPT17Gemini13Perplexity16 |
| 175–20 | ThredUp | 2,0 % | 0,5 % | 1,0–3,9 | Perplexity17 |
| 185–20 | Vuori | 2,0 % | 0,4 % | 1,0–3,9 | Google AI Mode12Perplexity18 |
| 195–20 | SKIMS | 1,9 % | 0,7 % | 1,0–3,8 | Gemini18Google AI Mode17Perplexity19 |
| 205–20 | Free People | 1,8 % | 0,3 % | 0,9–3,7 | ChatGPT18Gemini11Google AI Mode19Perplexity20 |
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 5 des 16 marques figurent dans le top 10 de chacun des 4 moteurs.
| Marque | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | Dans le top 10 de |
|---|---|---|---|---|---|
| Target (A New Day/Universal Thread) | 3 | 3 | 3 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Gap | 5 | 1 | 1 | 6 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Reformation | 1 | 7 | 7 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| J.Crew | 6 | 5 | 6 | 5 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Madewell | 8 | 6 | 9 | 9 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Quince | 2 | 2 | 2 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Abercrombie & Fitch | 4 | 4 | 8 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Uniqlo | 10 | – | 5 | 3 | ChatGPTGoogle AI ModePerplexity |
| Everlane | – | 10 | 4 | 4 | GeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Walmart (Free Assembly/No Boundaries) | 9 | 8 | – | – | ChatGPTGemini |
| COS | 7 | – | – | – | ChatGPT |
| H&M | – | – | – | 7 | Perplexity |
| Zara | – | – | – | 8 | Perplexity |
| Lululemon | – | 9 | – | – | Gemini |
| Frame | – | – | 10 | – | Google AI Mode |
| Pact | – | – | – | 10 | Perplexity |
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, « women's everyday fashion », États-Unis.
03 · Domaines les plus cités
Les sites que chaque moteur cite, et
la part de ses réponses qu’ils portent
| Domaine | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| youtube.com | 0,1 % | 0,2 % | 37,7 % | 1,7 % |
| google.com | 0,1 % | 35,9 % | 10,7 % | 0,1 % |
| whowhatwear.com | 7,8 % | 1,0 % | 1,8 % | 1,8 % |
| reddit.com | 0,3 % | 2,1 % | 3,0 % | 6,9 % |
| alibaba.com | 1× | – | 1× | 4,5 % |
| vogue.com | 3,6 % | – | 0,4 % | 1,1 % |
| instagram.com | 1× | – | 3,1 % | 0,1 % |
| realsimple.com | 3,1 % | – | – | <0,1 % |
| frenchconnection.com | 0,4 % | 2,9 % | 0,1 % | – |
| gq.com | 2,8 % | – | 1× | 0,7 % |
| nytimes.com | – | – | 0,3 % | 2,6 % |
| marieclaire.com | 2,2 % | 0,3 % | 0,1 % | 0,1 % |
04 · Les questions posées
400 questions d’acheteurs, chacune posée
posées trois fois par moteur
Ce n’est pas une étude de prompts de marque.
80 % des questions sont « problem-aware » ou « solution-aware ».
| Intention | Questions |
|---|---|
| Solution-aware | 160 |
| Problem-aware | 160 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Par intention
Exemples · Solution-aware
« Can you recommend comfortable Sustainable/Ethical Fashion options that prioritize Material sourcing transparency for daily wear? »
« Where can I buy high-quality Dollar-store/discount apparel online with reliable Basic fit acceptability? »
Exemples · Problem-aware
« I struggle with Fit consistency across sizes when getting dressed for work every morning, what should I change? »
« Why do my Pajama Sets & Sleep Shirts always lose their shape and fit after just a few washes? »
Exemples · Informational
« What fabric details should I look for to ensure Fit and tailoring in everyday apparel? »
« How do I properly style Trousers, Chinos & Slacks for everyday casual wear? »
Exemples · Branded comparison
« Lululemon vs Nike for Traditional multi-sport footwear and athletic training apparel versus boutique studio yoga and lifestyle athleisure.? »
« J.Crew vs Quince for Affordable $50 Mongolian cashmere vs. traditional heritage retail cashmere and merino wool knits in terms of pilling resistance and fit.? »
Exemples · Branded sentiment
« Is Hatch a good choice in maternity? »
Source : étude Findrix. 400 questions d’acheteurs par intention, « women's everyday fashion », États-Unis.
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 15 segments « women's everyday fashion ».
| Segment |
|---|
| Tops & Shirts |
| Bottoms |
| Dresses & Jumpsuits |
| Maternity |
| Activewear & Athleisure |
| Knitwear & Sweaters |
| Loungewear & Sleepwear |
| Designer/High-End Luxury |
| Mass Market |
| Outerwear & Jackets |
| Secondhand/Resale |
| Accessible Luxury |
| Mid-Tier/Contemporary |
| Sustainable/Ethical Fashion |
| Budget/Ultra-Fast Fashion |
15 segments
Exemples · Tops & Shirts
« Show me modern Bodysuits styles that easily transition from desk to dinner. »
Exemples · Bottoms
« What are the top-rated retailers to order Shorts with free returns in 2027? »
Exemples · Dresses & Jumpsuits
« Free People vs Reformation for trendy dress silhouettes, sustainability messaging, and price? »
Exemples · Maternity
« Is Hatch a good choice in maternity? »
Exemples · Activewear & Athleisure
« Lululemon vs Nike for Traditional multi-sport footwear and athletic training apparel versus boutique studio yoga and lifestyle athleisure.? »
Exemples · Knitwear & Sweaters
« J.Crew vs Quince for Affordable $50 Mongolian cashmere vs. traditional heritage retail cashmere and merino wool knits in terms of pilling resistance and fit.? »
Exemples · Loungewear & Sleepwear
« Eberjey vs Lunya for Luxury pajama sets, comparing ultra-soft TENCEL modal fabrics against premium washable silk sets.? »
Exemples · Designer/High-End Luxury
« Chanel vs The Row for Subtle, unbranded quiet luxury tailoring vs. iconic logo-forward heritage status pieces? »
Exemples · Mass Market
« H&M vs Old Navy for trend-conscious basics vs everyday casual staples pricing? »
Exemples · Outerwear & Jackets
« The North Face vs Zara for technical puffer performance vs trend-driven styling at lower price? »
Exemples · Secondhand/Resale
« The RealReal vs ThredUp for Managed consignment models: authenticated luxury designer clothing and accessories vs. high-volume mass-market and mid-tier secondhand garments.? »
Exemples · Accessible Luxury
« What fabric details should I look for to ensure Fit and tailoring in everyday apparel? »
Exemples · Mid-Tier/Contemporary
« J.Crew vs Madewell for Sister brand comparison for work-to-weekend styling: casual, denim-centric outfits vs. polished, preppy tailoring and colorful classics.? »
Exemples · Sustainable/Ethical Fashion
« Can you recommend comfortable Sustainable/Ethical Fashion options that prioritize Material sourcing transparency for daily wear? »
Exemples · Budget/Ultra-Fast Fashion
« Where can I buy high-quality Dollar-store/discount apparel online with reliable Basic fit acceptability? »
Source : étude Findrix. 15 segments de produits couverts par l’ensemble de questions, « women's everyday fashion », États-Unis.
Marchés voisins · Fashion & Apparel
États-Unis · Australie
Activewear & Athletic Apparel
Leader sur Perplexity : Nike · 12,0 % · 33 marques mesurées
Voir ce marchéÉtats-Unis · Australie
Jewelry
Leader sur Perplexity : Mejuri · 13,6 % · 32 marques mesurées
Voir ce marchéÉtats-Unis · Australie
Swimwear & Resortwear
Leader sur Perplexity : Speedo · 8,4 % · 51 marques mesurées
Voir ce marché
Questions fréquentes
Que mesure ce rapport de recherche IA « Women's Everyday Fashion » ?
Les marques « women's everyday fashion » que ChatGPT, Gemini, Google AI Mode et Perplexity mentionnent quand des acheteurs aux États-Unis leur demandent conseil. Nous avons posé 400 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 « Women's Everyday Fashion » 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 5 des 16 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 « Women's Everyday Fashion » sont inclus ?
Les questions que posent de vrais acheteurs sur 15 segments de produits : des questions « problem-aware » et « solution-aware » aux questions informationnelles et de marque. 80 % 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.