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Créer un registre de l’enseigne et des sites
Consignez nom, variantes et domaine ainsi que les identifiants de chaque site : ville, nom, adresse, téléphone, URL et services réellement disponibles. Distinguez établissement physique et zone desservie sans implantation. Le registre sert à évaluer les réponses, pas à commander de nouvelles pages locales. Si l’IA cite l’enseigne sans préciser le site, comptez une mention de marque, sans attribuer automatiquement une recommandation correcte à l’établissement.
Construire des prompts comparables par ville
Conservez service et intention en changeant la ville, par exemple pour un prestataire d’installation avec un périmètre défini. Séparez découverte, comparaisons et questions sur un établissement nommé. Adaptez les exigences à l’offre réelle ; une question identique sur un service absent d’une ville n’est pas une comparaison équitable. Choisissez des concurrents locaux par marché plutôt qu’une liste nationale unique.
Budget de suivi IA : choisir les questions, systèmes et revues
Une ville citée n’est pas une géolocalisation
Une ville explicite et une demande 'près de moi' créent des conditions différentes. Pour la seconde, notez le contexte de localisation réel s’il est disponible. Ne qualifiez pas un résultat de géolocalisé uniquement parce que le prompt contient une ville. Documentez système ou mode IA, langue, pays, date et paramètres contrôlables. Si l’outil n’utilise pas la position de l’appareil, précisez cette limite.
Évaluer marque, site et informations séparément
Identifiez dans chaque réponse mention de marque, recommandation du bon site, adresse ou URL correcte et exactitude du service. Consignez et ouvrez les sources pour confirmer l’affectation géographique. Recommander un site d’une autre ville ou inexistant est une erreur même si l’enseigne est correcte. Distinguez absence de réponse, échec de mesure et absence d’AI Overview. Ce sont des événements différents.
Audit des citations de l’IA : les sources étayent-elles les informations sur votre entreprise ?
Comparer sans mélanger les échantillons
Exemple hypothétique : sur 20 réponses valides pour la ville A, le bon établissement est recommandé quatre fois. Le résultat est 4/20, soit 20 %, seulement dans cet échantillon et cet environnement. Pour B, indiquez son propre numérateur et dénominateur. Ne mélangez pas services différents ni questions de marque et de catégorie. Pour le réseau, expliquez les poids : moyenne à poids égal des sites et pondération par nombre de tests répondent à des questions différentes.
Recommandation du bon établissement: Ville A 4/20 = 20%; Ville B 6/60 = 10%. (20 % + 10 %) / 2 = 15 %; (4 + 6) / (20 + 60) = 12,5 %. Données hypothétiques. Résultats de cet échantillon, pas du marché.
Transformer une erreur locale en tâche
Si une source affiche une ancienne adresse ou des horaires périmés, attribuez la correction au responsable et contrôlez page du site et profils externes pertinents. Si l’IA attribue un service au mauvais site, vérifiez la clarté de la page existante. Obtenez les données manquantes du client avant modification. Ne créez pas des pages locales en série sur la seule base d’omissions. Notez URL, date et correction, puis répétez une série comparable.
Organisation dans Semly et FAQ
Dans Semly, prompts, réponses, concurrents et sources aident à analyser les questions locales ; les options dépendent de la configuration et de l’offre. Nommez les groupes par ville et service et conservez ces repères dans l’export. Une apparition de marque implique-t-elle la visibilité de tous les sites ? Non. Une hausse garantit-elle des visites ? Non ; contacts et ventes exigent une mesure distincte. Peut-on comparer des offres différentes ? Comparez le périmètre commun et séparez les services supplémentaires.
Sources et méthodologie
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