Je reconstruis tout notre cadre analytique pour la visibilité IA. Les métriques SEO traditionnelles sont dépassées.
Les anciennes métriques (toujours utiles pour Google) :
Le problème avec l’IA :
Ce que je suis actuellement :
| Métrique | Outil | Fréquence |
|---|---|---|
| Taux de citation IA | Am I Cited | Hebdomadaire |
| Volume de recherche marque | GSC | Mensuel |
| Mentions concurrentes | Manuel | Hebdomadaire |
| Sentiment dans IA | Manuel | Mensuel |
Mais j’ai l’impression qu’il me manque quelque chose.
Questions :
Je construis des cadres de mesure de visibilité IA. Voici la stack complète.
Le cadre KPI de visibilité IA :
Niveau 1 : Métriques de visibilité principales
| Métrique | Définition | Objectif |
|---|---|---|
| Taux d’inclusion | % de requêtes pertinentes où vous êtes cité | 25-40% |
| Fréquence de mention | Nombre total de citations par période | Croissance |
| Score de position | Pondéré selon la position de mention (1er = plus) | Amélioration |
| Couverture plateforme | % d’apparition sur chaque plateforme IA | 80%+ chacune |
Niveau 2 : Métriques qualitatives
| Métrique | Définition | Objectif |
|---|---|---|
| Score de sentiment | Mentions positives vs neutres vs négatives | >70% positif |
| Qualité du contexte | Recommandation vs mention vs avertissement | Majorité rec |
| Taux d’exactitude | Les descriptions IA sont-elles exactes ? | >90% |
| SOV concurrentiel | Vos mentions vs celles des concurrents | Amélioration |
Niveau 3 : Proxys d’impact business
| Métrique | Définition | Objectif |
|---|---|---|
| Volume de recherche marque | Tendances de recherche de marque | Corrélation |
| Leads attribués à l’IA | Suivi “trouvé via ChatGPT” | Croissance |
| Thèmes conversations commerciales | Mentions IA dans les appels de vente | Présence |
| Coût d’acquisition client | Évolution du CAC | Amélioration |
Le défi de l’attribution est réel. Voici notre gestion :
Attribution directe (limitée) :
Certains utilisateurs vous le disent :
Attribution indirecte (mieux) :
| Signal | Ce que ça indique |
|---|---|
| Hausse recherches marque | Plus de gens vous connaissent |
| Croissance trafic direct | Les gens tapent votre URL |
| Qualité des référents | Intentions plus élevées via l’IA |
| Cycles de vente plus courts | Prospects mieux informés |
Notre approche :
Nous corrélons :
La corrélation trouvée :
+10% de citations IA → +6-8% de recherches marque sous 6 semaines.
Ce n’est pas de l’attribution directe, mais assez solide pour justifier un investissement.
Voici la structure de dashboard que nous utilisons :
Dashboard exécutif (mensuel)
| Section | Métriques clés | Visuel |
|---|---|---|
| Score de visibilité | Tendance du score composite | Courbe |
| Couverture plateforme | Taux de citation par plateforme | Histogramme |
| Position concurrentielle | SOV vs top 3 concurrents | Camembert |
| Impact business | Tendances recherche marque + leads | Double axe |
Dashboard opérationnel (hebdomadaire)
| Section | Métriques clés | Visuel |
|---|---|---|
| Évolution des citations | Nouvelles/pertes de citations | Tableau |
| Performance contenu | Taux de citation par contenu | Liste classée |
| Couverture requêtes | Nouvelles requêtes couvertes | Liste |
| Actions | Opportunités identifiées | Liste de tâches |
Outils utilisés :
L’automatisation :
Email hebdo avec :
Métriques IA spécifiques B2B :
KPI B2B :
| Métrique | Raison | Objectif |
|---|---|---|
| Démos issues de l’IA | Découverts via IA | Suivre % |
| Vélocité des deals | IA-aware vs non | Comparer |
| Victoires concurrentielles | IA mentionnée dans le deal | Suivre % |
| Couverture ICP | Bonne audience exposée | Haute adéquation |
Suivi des leads IA :
Nos données :
| Source lead | Taux de closing | Taille deal moy. |
|---|---|---|
| Google organique | 22% | 45K$ |
| Google payant | 18% | 38K$ |
| Découverte IA | 31% | 52K$ |
Les leads IA ferment plus vite et plus gros.
Le business case :
Ces données justifient l’investissement bien mieux que le simple nombre de citations.
La mesure concurrentielle est cruciale :
Le cadre concurrentiel :
| Métrique | Calcul | Insight |
|---|---|---|
| Part de voix | Vos mentions / Total mentions | Position marché |
| Position de compétition | Qui est cité en premier | Signal d’autorité |
| Recouvrement requêtes | Même requêtes, citations différentes | Gaps concurrentiels |
| Écart de sentiment | Votre sentiment vs celui des autres | Perception marque |
Notre suivi :
Sur 50 requêtes prioritaires :
Rapport concurrentiel mensuel :
| Catégorie requête | Nous | Concurrent A | Concurrent B |
|---|---|---|---|
| Requêtes produit | 35% | 28% | 22% |
| Requêtes industrie | 12% | 45% | 31% |
| Requêtes problème | 41% | 18% | 28% |
L’insight stratégique :
On domine les requêtes produit/problème, mais le concurrent A possède le leadership industrie.
Action : Investir plus dans le contenu industrie.
Cadence de reporting efficace :
Quotidien (alertes auto) :
Hebdomadaire (revue ops) :
Mensuel (direction) :
Trimestriel (stratégie) :
Semestriel (business) :
Le principe :
Quotidien/hebdo = tactique Mensuel/trimestriel = stratégique
N’inondez pas la direction de métriques quotidiennes.
Le sentiment dans les réponses IA compte :
Catégories de sentiment :
| Type | Exemple | Impact |
|---|---|---|
| Recommandation | “X est la meilleure option pour…” | Très positif |
| Mention positive | “X est reconnu pour sa qualité” | Positif |
| Mention neutre | “Les options incluent X, Y, Z” | Neutre |
| Mise en garde | “X est bien mais cher” | Légèrement négatif |
| Avertissement | “Certains signalent des problèmes avec X” | Négatif |
Notre suivi :
Tester 20 requêtes par semaine :
Facteurs influençant le sentiment :
| Facteur | Impact sur le sentiment IA |
|---|---|
| Sentiment des avis | Corrélation directe |
| Discussions Reddit | Forte influence |
| Couverture presse | Influence modérée |
| Votre contenu | Influence plus faible |
L’insight :
On ne peut pas contrôler totalement le sentiment IA. Mais on peut l’influencer via le earned media et la perception communautaire.
C’est exactement ce qu’il me fallait. Voici mon cadre KPI mis à jour :
La stack complète de mesure de visibilité IA :
Métriques principales (suivi hebdo) :
| Métrique | Outil | Objectif |
|---|---|---|
| Taux d’inclusion | Am I Cited | 35%+ |
| Score de position | Am I Cited | Amélioration |
| Couverture plateforme | Am I Cited | 80%+ chacune |
| SOV concurrentiel | Manuel + outil | Croissance |
Métriques qualitatives (suivi mensuel) :
| Métrique | Outil | Objectif |
|---|---|---|
| Score de sentiment | Manuel | >70% positif |
| Taux d’exactitude | Manuel | >90% |
| Qualité de contexte | Manuel | Majorité recommandations |
Proxys business (suivi mensuel) :
| Métrique | Outil | Objectif |
|---|---|---|
| Volume de recherche marque | GSC | Corrélation |
| Leads IA attribués | CRM | Croissance |
| Qualité des leads | Feedback sales | Amélioration |
| Vélocité des deals | CRM | Amélioration |
Concurrence (suivi mensuel) :
| Métrique | Outil | Objectif |
|---|---|---|
| Part de voix | Manuel | Croissance |
| Couverture requêtes | Manuel | Expansion |
| Comparaison position | Manuel | Amélioration |
Cadence de reporting :
Approche attribution :
Corrélation > attribution directe :
Merci à tous - ce fil m’a permis de construire mon cadre de mesure complet !
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