Un modèle de rapport de visibilité IA pour agences et équipes internes

Ce que le rapport doit faire

Un rapport de visibilité IA répond à trois questions pour quelqu’un qui ne lit pas les tableaux de bord : Sommes-nous recommandés ? Qui est recommandé à notre place ? Que faisons-nous pour y remédier ? Tout ce qui suit sert l’une de ces trois questions. Tenez-le à une page, plus une annexe.

Section 1 — L’essentiel (trois chiffres)

Trois tuiles en haut, chacune avec le chiffre de la période précédente à côté et la taille de l’échantillon en dessous :

Affichez toujours les effectifs (« 9 sur 30 ») à côté des pourcentages. Cela évite qu’un client lise le passage de 1 sur 5 à 2 sur 5 comme « la visibilité a doublé ». Notre guide des formules contient des définitions exactes à coller dans l’annexe.

Section 2 — Par modèle

Une ligne par assistant. C’est en général le tableau le plus exploitable, parce que les modèles divergent.

Section 3 — Qui est recommandé à votre place

Les cinq marques les plus souvent nommées dans les mêmes réponses, avec leur nombre de mentions. Les clients tiennent à ce tableau plus qu’à tout autre : il transforme un indicateur abstrait en un rival nommé.

Section 4 — Les questions que nous perdons

Les trois à cinq questions d’acheteurs avec la visibilité la plus faible, chacune avec une courte citation d’une vraie réponse montrant qui a été nommé. Les citations rendent le problème concret et sont difficiles à contester.

Section 5 — D’où l’IA tire ses informations

Les domaines les plus cités dans les réponses : sites d’avis, annuaires, publications, Reddit, YouTube. C’est la liste de tâches pour les retombées presse et médias, et elle montre au client pourquoi les relations presse et les avis ont leur place dans un budget « SEO ».

Section 6 — Ce que nous avons fait, et la suite

Deux courtes listes. Les actions de la période précédente (contenu publié, fiches corrigées, mentions obtenues, changements techniques comme l’accès des crawlers ou llms.txt), et celles de la période suivante, chacune reliée à une question perdue ou à une source citée ci-dessus.

Section 7 — Méthode (annexe)

Un paragraphe que le client peut transmettre à un collègue sceptique :

Method: We asked [N] buyer questions, [R] times each, to [models]
between [dates] — [total] answers in all. A brand counts as named when
its name appears as a whole word in the answer. Visibility = answers
naming the brand ÷ all answers. Share of voice = the brand's mentions ÷
all brand mentions. With [total] answers, a visibility reading carries a
margin of error of roughly ±[x] points, so changes smaller than that
are not treated as real.

Cherchez le chiffre ± correspondant à la taille de votre échantillon dans nos tableaux de marge d’erreur.

Des formulations qui vous gardent honnête

• Dites « nommé dans 30 % des réponses échantillonnées », pas « n°1 dans ChatGPT ». Les réponses IA n’ont pas de classement fixe.
• Dites « dans la marge d’erreur » pour les petits mouvements, et résistez à l’envie de les expliquer.
• Ne promettez pas de placements. Personne en dehors des entreprises de modèles ne contrôle ce que dit un modèle ; vous pouvez améliorer les signaux et mesurer le résultat.
• Gardez les questions figées d’une période à l’autre, sinon la courbe de tendance mesure vos changements de questions plutôt que le marché.

D’où viennent les chiffres

Vous pouvez remplir chaque tableau à la main à partir de vérifications ponctuelles, ou avec n’importe quel outil de suivi. Mentioned produit les sections 1–5 pour chaque mot-clé suivi, les exporte en CSV, et garde les questions figées entre les runs. Une vérification gratuite vous donne un premier instantané pour un nouveau client.

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