De votre domaine au score de part de voix : voici exactement comment nous transformons les réponses de ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et Grok en données fiables et actionnables — sans boîte noire.
Six étapes pour passer d'un simple nom de domaine à une vision claire de votre présence dans les réponses générées par l'IA.
Tout commence par votre domaine. GEO console explore votre site pour comprendre ce que vous vendez, à qui vous vous adressez et sur quel marché vous opérez. Cette compréhension métier conditionne la pertinence de tout ce qui suit.
Une visibilité IA ne se mesure pas sur des mots-clés, mais sur des questions. GEO console rédige un jeu de prompts qui reflète la manière réelle dont vos clients s'adressent à un assistant : intentions d'achat, comparaisons, recommandations et problèmes à résoudre.
Chaque prompt est envoyé à ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et Grok — et pas une seule fois. Nous répétons chaque requête sur plusieurs passages (multi-runs) pour capter la variabilité naturelle des modèles et obtenir une fréquence de citation stable, et non un résultat ponctuel.
Chaque réponse générée est analysée pour en extraire les signaux qui comptent. On ne se contente pas de savoir si votre marque est citée : on mesure à quel rang elle apparaît et sur quel ton elle est décrite.
Les signaux de tous les prompts, moteurs et passages sont consolidés en indicateurs lisibles, façon search console. Le plus important : votre part de voix, c'est-à-dire votre poids réel face aux marques concurrentes dans les réponses des IA.
Mesurer ne suffit pas : il faut progresser. GEO console traduit vos données en actions priorisées pour gagner en visibilité — du contenu à créer aux pages à renforcer, en passant par les sources que les IA citent à propos de votre secteur.
Les assistants IA sont probabilistes : poser une question une seule fois, c'est mesurer un coup de chance. Voici pourquoi nous répétons chaque requête.
Un modèle génératif peut citer votre marque dans une réponse et l'oublier dans la suivante. Un seul essai ne dit rien de fiable sur votre vraie visibilité.
En répétant chaque prompt, on transforme un « oui/non » fragile en un taux de citation : apparaissez-vous 2 fois sur 10, ou 8 fois sur 10 ? C'est ce signal qui est exploitable.
Le multi-runs réduit le bruit et stabilise vos indicateurs. Vous suivez ainsi de vraies évolutions dans le temps, pas la variabilité aléatoire des modèles.
Un indicateur de visibilité n'a de valeur que s'il est vrai. Notre engagement : ne présenter que des chiffres issus de vraies requêtes, et le dire clairement quand une donnée manque.
Chaque citation, position et part de voix provient de réponses réellement renvoyées par les assistants. Nous n'inventons aucun chiffre pour « remplir » un tableau de bord.
Derrière chaque indicateur, on conserve les réponses brutes et les prompts utilisés. Vous pouvez vérifier d'où vient un score, moteur par moteur.
Si un moteur n'est pas encore interrogé ou si l'échantillon est trop faible, c'est indiqué noir sur blanc — jamais masqué par une donnée de démonstration.
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