La fréquence, et la façon plus ou moins favorable, dont les assistants IA mentionnent votre entreprise quand on leur pose des questions auxquelles répond votre produit. Généralement mesurée comme la part de réponses qui vous nomment sur un ensemble fixe de questions d’acheteur.
Optimisation pour les moteurs génératifs (GEO)
Le travail qui consiste à rendre une marque plus susceptible d’être nommée et citée dans les réponses générées par IA. Le terme vient d’un article de recherche de 2023 du même nom. Voir Qu’est-ce que le GEO ?
Optimisation pour les moteurs de réponse (AEO)
Un terme plus ancien pour l’optimisation d’un contenu afin qu’il soit la réponse directe à une question, d’abord dans les extraits optimisés et les assistants vocaux, aujourd’hui employé à peu près comme GEO.
Optimisation pour les LLM (LLMO)
Un autre nom du GEO, employé quand l’accent est mis spécifiquement sur les grands modèles de langage. Les trois termes décrivent un travail qui se recoupe.
AI Overviews
Les résumés générés par IA de Google, en haut de certains résultats de recherche. Google indique qu’ils suivent les mêmes contrôles que la Recherche : Googlebot dans le robots.txt, plus noindex et nosnippet.
AI Mode
Le mode de recherche conversationnel de Google, qui répond à une question par une réponse générée et des liens. Comptabilisé avec le reste du trafic de la Recherche dans Search Console.
Recherche zéro clic
Une recherche qui se termine sans clic vers un site web parce que la réponse figurait sur la page de résultats ou dans la réponse IA elle-même. Une recommandation peut influencer un achat sans jamais produire de visite.
Ce qui se mesure
Mention
Une réponse IA qui nomme votre marque. Mentioned ne compte une mention que si le nom tombe sur une limite de mot : « Done » n’est donc pas trouvé dans « abandoned ».
Citation
Une réponse IA qui renvoie vers une page comme source. Seuls les assistants qui cherchent sur le web en répondant, comme Perplexity ou ChatGPT avec la recherche, produisent des citations. Une marque peut être mentionnée sans être citée, et citée sans être recommandée.
Visibilité (métrique)
Dans Mentioned, la part des réponses qui ont nommé votre marque : nommée dans 7 réponses sur 10, c’est 70 %.
Part de voix
La part de votre marque dans toutes les mentions de marques d’un ensemble de réponses. Si les réponses ont nommé des marques 40 fois et que 10 de ces mentions étaient vous, votre part de voix est de 25 %.
Position moyenne
L’endroit où votre marque apparaît quand une réponse donne une liste classée. Plus bas, c’est mieux. Mentioned la laisse vide, pas à zéro, quand vous n’avez été nommé que dans le texte.
Sentiment
Si la phrase qui vous nomme est positive, neutre ou négative. Mentioned lit les mots-indices de cette phrase et les montre, plutôt que de noter toute la réponse.
Question d’acheteur
Une question qu’un acheteur taperait avant de connaître votre nom, comme « quel est le meilleur CRM pour une équipe commerciale de 20 personnes ? ». Elle laisse votre marque de côté, donc elle mesure une recommandation plutôt qu’une notoriété. Voir les questions d’acheteur.
Prompt (prompt suivi)
Une question qu’un outil de visibilité IA pose selon un calendrier. Les outils comptent les prompts différemment : comparez donc les questions posées par mois, pas l’intitulé.
Questions verrouillées
Des questions écrites une fois et posées mot pour mot à chaque exécution, pour qu’un changement de tendance vienne d’un changement dans les réponses, pas dans les questions. Mentioned verrouille les cinq questions de chaque mot-clé suivi à sa création.
Angle mort
Un modèle ou une question où vous n’êtes jamais nommé. Dans Actions de Mentioned, un angle mort de modèle est un assistant qui ne vous nomme jamais alors qu’un autre le fait ; un angle mort de prompt est une question qui ne vous nomme jamais alors que vos autres questions le font.
Trafic de référence IA
Les visites qui arrivent depuis un assistant IA, comme chatgpt.com ou perplexity.ai. Certaines arrivent sans référent et apparaissent comme Direct. Voir le suivre dans GA4.
Comment les assistants répondent
Grand modèle de langage (LLM)
Le modèle derrière un assistant, comme GPT, Claude ou Gemini. Il écrit ses réponses à partir de schémas appris à l’entraînement, et parfois de pages qu’il récupère en répondant.
Données d’entraînement
Le texte dont un modèle a appris. Ce qu’il dit de votre catégorie sans chercher vient de là, ce qui explique qu’il puisse avoir des mois de retard sur votre dernier lancement.
Date limite des connaissances
La date après laquelle un modèle n’a plus de données d’entraînement. Tout ce qui est plus récent ne lui parvient que s’il cherche sur le web.
Ancrage (grounding)
Donner à un modèle des sources fraîches et précises au moment où il répond, comme des résultats de recherche ou une page récupérée. Google emploie le terme pour les réponses de Gemini fondées sur la Recherche Google.
Génération augmentée par récupération (RAG)
La technique générale derrière l’ancrage : récupérer des documents pertinents, puis faire répondre le modèle à partir d’eux. Les assistants qui cherchent sur le web en font une forme.
Hallucination
Une affirmation assurée mais fausse, comme un mauvais prix ou une fonctionnalité que vous n’avez pas. Les assistants hallucinent le plus sur les marques qu’ils connaissent peu.
Entité
Une chose qu’un moteur de recherche ou un modèle traite comme un objet distinct, comme votre entreprise, avec un nom, un site web et des profils ailleurs. Un nom cohérent sur le web aide à rattacher les mentions à la bonne entité.
Crawlers et fichiers
Crawler de recherche IA
Un bot qui indexe des pages pour qu’un assistant puisse les trouver en répondant : OAI-SearchBot pour ChatGPT, Claude-SearchBot pour Claude, PerplexityBot pour Perplexity. En bloquer un vous retire des résultats de recherche de cet assistant.
Crawler d’entraînement IA
Un bot qui collecte des pages pouvant servir à entraîner de futurs modèles, comme GPTBot, ClaudeBot et CCBot. En bloquer un ne vous retire pas des réponses de recherche en direct. Voir quels crawlers autoriser.
Outil de récupération déclenché par l’utilisateur
Un bot qui ouvre une page parce qu’une personne dans une conversation l’a demandé, comme ChatGPT-User ou Perplexity-User. Certains opérateurs indiquent qu’ils peuvent ne pas suivre le robots.txt.
Google-Extended
Un jeton robots.txt, pas un crawler, qui contrôle si Gemini peut s’entraîner sur des pages récupérées par Googlebot ou s’en servir pour ancrer ses réponses. Google indique qu’il n’affecte pas la Recherche.
robots.txt
Un fichier texte à la racine d’un site qui indique aux crawlers quels chemins ils peuvent récupérer, lu selon la RFC 9309. Une demande, pas un verrou. Vérifiez le vôtre avec le vérificateur de crawlers IA.
llms.txt
Un fichier markdown à la racine d’un site, avec un résumé et des liens vers ses pages clés, écrit pour les modèles de langage. Proposé sur llmstxt.org en 2024. Voir ce qu’il fait et ne fait pas.
llms-full.txt
Un complément du llms.txt, qui ne fait pas partie de sa spécification, contenant le texte intégral des pages clés d’un site dans un seul fichier.
Données structurées (balisage schema)
Des faits lisibles par machine dans une page, généralement en JSON-LD avec le vocabulaire schema.org, comme le nom et le logo de votre organisation ou le prix d’un produit. Vérifiez une page avec le vérificateur de données structurées.
Rendu côté serveur
Envoyer le contenu d’une page dans le HTML lui-même plutôt que de le construire avec JavaScript dans le navigateur. Cela compte parce que les principaux crawlers IA récupèrent les fichiers JavaScript sans les exécuter.
Voir les termes en pratique
La visibilité, la part de voix et les angles morts se comprennent mieux sur votre propre marque. La vérification gratuite pose à Claude, ChatGPT et Gemini cinq questions d’acheteur sur votre catégorie et montre quelles réponses vous ont nommé, la phrase exacte, et qui a été nommé à votre place.
