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Trois environnements, trois mesures
Gemini est une application conversationnelle, AI Mode une expérience de recherche Google, et AI Overviews des résumés générés pour certaines recherches. Le nom du modèle ne définit pas tout le produit : interface, contexte disponible et recherche d’informations influencent le résultat. Créez trois séries distinctes dans le rapport. Un résultat Gemini ne remplace pas une mesure dans AI Mode.
Pourquoi la marque apparaît-elle sur Google mais n'est-elle pas recommandée par l'IA ?
Pourquoi Google peut présenter des marques différentes
Google Search Central explique qu’AI Mode et AI Overviews peuvent décomposer une question en recherches connexes. Ils emploient aussi des modèles et techniques différents : réponses et liens peuvent donc varier. Gemini peut afficher des sources connexes, mais certaines réponses n’ont aucun lien. Le contexte de conversation et les documents joints modifient encore les conditions. Cela explique la possibilité d’écarts, sans prouver la cause d’une baisse particulière.
Définir la visibilité
Une mention est une occurrence du nom reconnu de la marque. Une recommandation la présente comme une option répondant au besoin de l’utilisateur. Une citation est un lien vers une source précise. Consignez ces événements séparément : un domaine cité n’est pas forcément un prestataire recommandé, et une marque recommandée peut ne pas avoir de lien. Ouvrez la source et vérifiez qu’elle étaye l’information attribuée. Contrôlez également l’identité de l’entreprise et l’actualité de l’offre.
Audit des citations de l’IA : les sources étayent-elles les informations sur votre entreprise ?
Surveiller le dénominateur dans AI Overviews
Distinguez l’absence de résumé IA d’un résumé sans la marque. Exemple hypothétique : sur 100 requêtes vérifiées, un résumé apparaît 30 fois et la marque cinq fois. Sa présence dans l’échantillon total est de 5/100, soit 5 % ; sa présence conditionnelle dans les résumés affichés est de 5/30, environ 16,7 %. Ces chiffres répondent à des questions différentes. Indiquez les effectifs et identifiez séparément les mesures échouées ou incomplètes.
100 requêtes · 30 résumés IA · 5 avec la marque. 5 / 100 = 5 %; 5 / 30 ≈ 16,7 %. Données hypothétiques, pas des résultats Semly ni une référence marché.
Constituer un échantillon comparable
Utilisez les mêmes intentions et des questions aussi équivalentes que possible dans chaque environnement. Consignez date, langue, pays, modèle ou mode, paramètres et contexte de conversation contrôlable. Séparez questions de marque et questions de catégorie. Répétez les séries dans des conditions comparables et conservez les réponses complètes. Un résultat est une observation ; une tendance nécessite des répétitions. Si l’outil mesure une API plutôt que l’interface grand public, précisez cette portée.
Budget de suivi IA : choisir les questions, systèmes et revues
Que corriger après un écart
Examinez d’abord les preuves concrètes : offre décrite de façon erronée, page manquante pour une intention ou couverture insuffisante des sources. Pour figurer comme lien d’appui dans les fonctions IA de Google Search, une page doit être indexée et admissible à l’affichage d’un extrait. Google n’exige ni balisage spécial ni fichier distinct destiné à l’IA. Améliorez l’accessibilité et les contenus existants selon le diagnostic, puis mesurez à nouveau. L’indexation ne garantit ni citation ni recommandation.
Lire les résultats Semly et FAQ
Dans Semly, analysez séparément modèles et environnements disponibles avec prompts, concurrents et sources ; la couverture dépend de la configuration et de l’offre choisie. Un meilleur résultat Gemini implique-t-il une amélioration dans Google Search ? On ne peut pas le supposer. Une moyenne globale suffit-elle ? Elle peut servir d’indicateur secondaire si composition et pondérations sont visibles, sans remplacer les trois résultats. Chaque lacune exige-t-elle un nouvel article ? Vérifiez d’abord si une page existante peut être mise à jour.
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Sources et méthodologie
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