Après 6 mois de suivi de notre visibilité IA, j’ai enfin un workflow de reporting qui a du sens. Je voulais partager ce qui a fonctionné et avoir vos retours sur vos propres approches.
Le problème que j’avais :
Ce qui a enfin fait tilt :
Heatmaps calendaires pour les tendances de visibilité – Voir les scores quotidiens sur une vue calendrier rend les motifs évidents. On a découvert que notre visibilité chutait chaque week-end (quand on ne publiait pas) et montait en flèche le mardi (jour de publication des articles de blog).
Part de voix par plateforme – On domine sur ChatGPT mais on est presque absents sur Perplexity. Impossible de le savoir sans une ventilation par plateforme.
Taguer les prompts par thématique – On a regroupé nos prompts de suivi par catégorie de produit. Résultat : notre produit principal a une grande visibilité, mais notre nouvelle gamme est invisible pour l’IA. On sait maintenant où concentrer nos efforts.
Questions pour la communauté :
Je me reconnais totalement. Nous avons eu le même parcours.
Ce que nous suivons chaque semaine :
Structure de notre rapport mensuel :
Le heatmap calendaire dont tu parles est génial. On utilise Am I Cited pour ça – leur tableau de bord est très visuel. Avant, on tentait de bricoler des graphiques sur Google Sheets, c’était une galère.
Astuce : Exporte tes données chaque semaine même si tu ne les analyses pas tout de suite. Avec de l’historique, tu repères des tendances qui t’échapperaient sinon.
Ta structure de rapport est en or. Je vais m’en inspirer.
Un truc qu’on a ajouté : une section “découverte de prompts”. En gros, les prompts auxquels on n’avait pas pensé mais qui nous citent (ou citent des concurrents). Parfois les utilisateurs posent des questions qu’on n’aurait jamais imaginées, et les trouver dans l’analytique, c’est comme faire une étude de marché gratuite.
Côté direction – voici ce que je veux vraiment voir dans les rapports de visibilité IA :
Ce qui compte pour moi :
Ce dont je n’ai pas besoin :
Le plus grand déclencheur pour notre équipe a été de relier la visibilité IA aux résultats business. On a remarqué qu’une hausse de visibilité IA entraînait une hausse du trafic de recherche de marque deux semaines plus tard. Cette corrélation a fait prendre la visibilité IA au sérieux par le comité de direction.
On a désormais un budget dédié à l’optimisation IA, car on peut démontrer l’impact en aval.
La connexion ROI est justement ce qui me manquait. On suit la visibilité IA en silo.
Comment fais-tu le lien entre visibilité IA et recherche de marque ? Simplement en comparant les courbes ou tu as une méthode plus systématique ?
On exporte les scores de visibilité IA chaque semaine et on les croise avec le volume de recherche de marque issu de Google Search Console. Un simple nuage de points dans Excel a révélé la corrélation.
Le décalage est généralement de 1 à 3 semaines. La théorie : l’IA cite la marque → des utilisateurs prennent connaissance → ils googlent la marque pour en savoir plus → la recherche de marque augmente.
Ce n’est pas une science exacte mais suffisant pour justifier l’investissement.
Nous gérons le reporting de visibilité IA pour des clients de différents secteurs. Voilà ce qui fonctionne selon notre expérience :
Par secteur :
Fréquence de reporting efficace :
La question de la granularité est délicate. Trop de détails, on se noie dans la data. Pas assez, on rate des insights. On a trouvé que le regroupement des prompts par cluster aide : regrouper les prompts similaires et faire le reporting sur les clusters plutôt que sur chaque prompt.
Autre angle – j’utilise les analyses de visibilité IA pour les décisions produit, pas que pour le marketing.
Comment j’utilise les données :
L’analyse par tags que tu évoques est idéale pour ça. On tague les prompts par type de fonctionnalité et on voit quelles capacités produit sont bien visibles dans l’IA.
On a récemment constaté que l’IA cite à peine notre nouvelle feature IA alors que c’est notre principal argument. Notre documentation était trop technique. On l’a simplifiée, la visibilité s’est améliorée en un mois.
Venant du monde de l’analytique SEO traditionnel, les métriques IA étaient déroutantes au début. Voici mon modèle mental pour faire le parallèle :
SEO traditionnel -> Équivalent visibilité IA :
Une fois ces équivalences faites, l’analytique IA est devenue plus claire.
Une différence importante : L’analytique IA nécessite plus d’historique. En SEO, on voit les changements de positions immédiatement. En IA, l’évolution de la visibilité est progressive et il faut plusieurs semaines pour distinguer une vraie tendance. Les variations quotidiennes sont du bruit.
Je vais apporter un peu de rigueur analytique.
Les métriques qui comptent vraiment (et pourquoi) :
Pente de tendance de visibilité – Pas seulement “en hausse ou en baisse”, mais le rythme d’évolution. Une tendance ascendante qui s’aplatit = signal d’alerte précoce.
Entropie de la répartition par plateforme – Manière sophistiquée de dire “êtes-vous concentré sur une plateforme ou réparti sur plusieurs ?” Faible entropie (concentration) = plus risqué.
Écart avec le concurrent dans le temps – La différence entre vous et le leader évolue-t-elle ? Écart qui se réduit = on gagne. Écart qui s’agrandit = on perd.
Variance de performance des clusters de prompts – Vos thématiques performent-elles de manière homogène ou avez-vous des points forts/faibles ?
La visualisation qui a tout changé chez nous : Cartographie de similarité des prompts. Visualiser les liens entre prompts nous a permis d’identifier des trous de couverture invisibles dans les tableaux.
Am I Cited propose ça – ils appellent ça le clustering de prompts. On voit littéralement les clusters de prompts et ceux avec bonne/mauvaise visibilité. Ça a tout changé dans nos priorisations.
Question pratique : comment gérez-vous la génération des rapports ?
On passait 2-3 heures par semaine à compiler les rapports à la main. Captures d’écran de dashboards, copier-coller dans les slides, etc.
Ce qui nous a sauvés :
Curieux de savoir si quelqu’un a un process encore plus automatisé. Le manuel, c’est pénible.
Automatiser est tout à fait possible. Nous :
Temps total passé : de 3 heures à 30 minutes.
Pour les entreprises, ils proposent apparemment un accès API, donc on pourrait automatiser à 100 %. C’est sur notre roadmap mais pas encore fait.
Ce fil est au-delà de mes attentes. Points clés à mettre en place :
Améliorations analytiques :
Changements côté reporting :
Optimisation des outils :
L’insight sur la corrélation visibilité IA / recherche de marque 2 semaines plus tard, je vais le tester sur nos propres données. Si c’est vrai, c’est la preuve de ROI qu’il me fallait.
Merci à tous – je reviendrai dans un mois avec les résultats après ces changements.
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