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Visibilité de marque
Les LLM comme ChatGPT et Gemini deviennent la première couche de découverte des marques. Meikai suit la façon dont votre marque est mentionnée, décrite et recommandée, et compare ces résultats à ceux de vos concurrents.
37 %
des recherches commencent désormais par l’IA
Shortlist
de marques citées dans chaque réponse IA
14+
LLM suivis en continu
Comprenez à quelle fréquence votre marque apparaît dans les réponses des IA, sur vos sujets et vos prompts clés. Si votre marque n’est pas citée dans la réponse, les acheteurs qui s’y fient risquent de ne jamais la voir.
Meikai exécute des jeux de prompts structurés sur les principaux LLM, capte les mentions de marque, les classements et les citations, et mesure la performance dans le temps.
L’IA ne se contente pas de mentionner les marques : elle les cadre. Le positionnement narratif influence la confiance, l’autorité et l’intention d’achat.
Nous comparons votre marque à ses principaux concurrents sur les attributs et les catégories de produits qui comptent, en analysant la façon dont les grands LLM décrivent, classent et recommandent les marques.
NikeUne réponse IA ne cite qu’une courte liste de marques. Si vous n’en faites pas partie, vous êtes exclu du moment le plus influent du parcours client.
Nous analysons les tendances de visibilité concurrentielle, la répartition des présences, la part de voix par sujet et les citations exclusives de vos concurrents.
Nike
Adidas
New Balance
ASICS
Under ArmourUn premier audit utile répond à trois questions : votre marque apparaît-elle dans les réponses que reçoivent vos acheteurs, à quelle fréquence apparaît-elle face aux concurrents que vous nommez, et ce qui est dit d’elle est-il exact ? Des vérifications manuelles ponctuelles ne répondent de façon fiable à aucune d’entre elles, car une exécution unique d’un prompt ne dit rien du comportement du modèle sur des exécutions répétées.
L’audit exécute un jeu de prompts standardisé sur les modèles que votre marché utilise réellement, le répète, puis restitue la présence, la position et la part de voix face aux concurrents que vous désignez. Comparer deux ou trois rivaux sur un jeu de prompts identique est plus instructif qu’un score isolé, car cela montre quel concurrent occupe la position que vous visez et quelles sources l’y ont installé.
L’exactitude compte autant que la présence. Un modèle qui vous recommande en décrivant mal un produit fait plus de dégâts qu’un modèle qui vous omet : l’audit consigne donc la façon dont votre marque est caractérisée, et pas seulement la fréquence à laquelle elle apparaît.
Relancez-le une semaine plus tard. Un prestataire incapable d’expliquer les écarts constitue en soi un résultat.
La colonne écart justifie les exécutions répétées. Une seule requête Gemini aurait pu renvoyer n’importe quelle réponse à 11 points de celle-ci.
La direction n’a pas besoin des journaux de prompts. Quatre chiffres portent l’essentiel du sens : la part de voix face aux concurrents, la fréquence à laquelle vous figurez dans les premières recommandations et pas seulement parmi les mentions, la façon dont votre marque est cadrée, et les domaines que les modèles citent lorsqu’ils vous décrivent.
Restituez-les chaque mois sur le même jeu de prompts, pour que la comparaison ait un sens. Une évolution d’un mois sur l’autre sur un jeu stable est un signal exploitable, alors qu’une évolution sur un jeu de prompts modifié entre deux rapports n’apprend presque rien. Lorsqu’un changement est délibéré, montrez l’avant et l’après, et dites clairement ce qui relève de la mesure et ce qui relève de l’interprétation.
Conçu pour un rendez-vous mensuel récurrent, pas pour une présentation montée une fois et jamais reprise.
Part de voix
face à trois concurrents nommés
Recommandations en tête
citée dans les trois premières, pas seulement mentionnée
Cadrage
réponses décrivant la marque favorablement
Concentration des citations
part des réponses reposant sur un seul domaine
Quatre chiffres, une page, aucun journal de prompts. L’évolution n’a de sens que parce que le jeu de prompts était identique les deux mois.
Meikai surveille 14+ moteurs d’IA : ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overviews, Perplexity, Claude, Grok, Copilot, Wenxin, Qwen, Doubao, DeepSeek, Naver AI Tab et Alexa. La liste s’étoffe à mesure que de nouveaux assistants atteignent un usage réel. Le nombre de moteurs suivis par un client dépend de son offre : Starter couvre uniquement ChatGPT, Growth et Enterprise incluent chacune six moteurs choisis dans l’ensemble, et un plan sur mesure peut les couvrir tous.
GEO, avec le travail SEO dont dépendent les réponses des IA. Les deux se mesurent différemment. Google AI Mode et AI Overviews s’appuient sur l’index de Google Search : la crawlabilité, la structure et le travail SEO classiques leur bénéficient donc directement. Les autres moteurs répondent à partir de leur propre retrieval et de leur entraînement, où la visibilité s’obtient par l’influence des sources plutôt que par le classement de recherche. Site Scanner audite la façon dont les crawlers d’IA accèdent à votre site, en couvrant la politique d’accès de GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, Google-Extended, PerplexityBot et Googlebot. Cette liste de crawlers est volontairement plus courte que celle des moteurs, car tous les assistants que nous surveillons ne publient pas de crawler documenté. Meikai ne restitue pas les classements organiques Google. La Search Console est une connexion à part : vous vous identifiez avec Google, vous choisissez la propriété, et les données de performance de recherche sont ingérées de façon planifiée, aux côtés des vues crawlers et référents. Le déploiement est en cours et l’activation se fait marque par marque : demandez-nous où en est votre compte.
Meikai exécute des jeux de prompts structurés sur les principaux LLM et mesure les mentions de marque, la position dans le classement, la fréquence de recommandation et les sources citées.
Elle mesure la fréquence à laquelle votre marque apparaît dans les réponses générées par l’IA, comparée à celle de vos concurrents, sur les prompts pertinents.
Oui. La perception de marque note les attributs que les moteurs associent à votre marque, sous forme de radar et de distribution, suivis dans le temps et comparés aux concurrents par thème et par catégorie. Chaque note s’ouvre sur la réponse qui l’a produite, la raison donnée par le moteur et les sources citées.
Oui. Meikai analyse le sentiment et le cadrage narratif à l’intérieur des réponses des LLM : vous comprenez non seulement si vous apparaissez, mais aussi comment vous êtes décrit.
Oui. Chaque page citée est classée selon la façon dont elle traite votre marque : marque comme sujet principal, présence substantielle ou simple mention au passage ; portrait positif, neutre, négatif ou mitigé ; nature de la page, du classement au comparatif, en passant par le test, le guide, la fiche produit ou le fil de forum ; et statut éditorial, sponsorisé, affilié ou contenu propriétaire. Vous pouvez corriger chacune de ces classifications, et c’est la valeur corrigée que reprennent les rapports et les exports.
Oui. Brand Accuracy mesure les affirmations des réponses IA sur votre marque face à un référentiel de faits gouverné : les faits et les sources canoniques que vous approuvez, versionnés, la version active étant en lecture seule. Chaque affirmation est évaluée au regard des faits valables le jour de la réponse. Le résultat est un taux d’hallucination et un taux d’inexactitude factuelle par plateforme, avec des intervalles de confiance, considérés comme indicatifs tant que le nombre d’affirmations évaluées est insuffisant. Les contradictions arrivent dans une file d’incidents, preuves figées, où votre équipe confirme, rejette ou diffère chacune.
Souvent, oui. Une réponse cite généralement une courte liste de marques plutôt qu’une page entière de résultats : y figurer est la nouvelle frontière concurrentielle.
Un jeu de prompts standardisé, exécuté de façon répétée sur les modèles que votre marché utilise, qui restitue la présence, la position, la part de voix face aux concurrents nommés, et l’exactitude avec laquelle votre marque est décrite.
En exécutant un jeu de prompts identique pour vous et pour les concurrents que vous désignez, puis en comparant la fréquence de recommandation, la position et les sources citées pour chacun. La comparaison n’a de sens que si tout le monde reçoit les mêmes prompts.
La part de voix face aux concurrents, la fréquence à laquelle vous figurez dans les premières recommandations et pas seulement parmi les mentions, la façon dont votre marque est cadrée, et les domaines cités. Restituez-les sur un jeu de prompts stable, pour qu’une évolution d’un mois sur l’autre ait un sens.
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