Notre méthodologie

Pour chaque audit, nous posons une série de questions d'acheteurs (« quel est le meilleur X à Y ? », « qui me recommandes-tu pour… ? ») dans votre langue et sur votre marché - à ChatGPT et Gemini pour l'audit gratuit, Perplexity s'ajoutant avec l'abonnement. Rien n'est estimé : chaque réponse analysée provient d'une vraie interrogation - la vôtre, ou la même question posée lors d'un audit des dernières 48 heures ; nous ne conservons jamais une réponse au-delà. Le suivi payant, lui, interroge toujours à neuf.

Nous ajoutons une question de notoriété (« que sais-tu de cette entreprise ? ») pour distinguer deux situations très différentes : une IA qui ne vous connaît pas, et une IA qui vous connaît mais ne vous recommande pas. Cette question n'entre jamais dans le score.

Votre présence : votre marque est-elle citée, et à quelle position dans la liste de recommandations.

Vos concurrents : quelles entreprises sont recommandées à votre place, à quelle fréquence, à quelle position et par quels Assistants IA - c'est votre part de voix.

Le ton : les phrases où votre marque apparaît sont classées positives, neutres ou négatives. Cette analyse repose sur le vocabulaire des réponses : elle est indicative, et présentée comme telle.

Les sources : Perplexity expose les pages web qu'il consulte pour répondre - nous les agrégeons pour vous montrer précisément où vous faire référencer. Gemini, quand il cherche, signale ses recherches mais son API ne fournit pas la liste exploitable des pages consultées ; ChatGPT n'expose rien. Nous n'affichons que ce qui est réellement exposé - nous n'inventons pas de sources.

Tous les Assistants IA ne répondent pas de la même façon. Perplexity consulte le web à chaque question. Gemini fait une recherche Google au moment de répondre quand notre quota mensuel de recherche le permet - audit gratuit compris. ChatGPT, interrogé par API, répond de mémoire : il ne consulte pas le web, alors que l'application grand public peut le faire.

Cette différence change le sens d'un « non cité ». Un moteur qui a cherché et ne vous trouve pas mesure une absence réelle ; un moteur de mémoire qui ne vous cite pas dit seulement « je ne vous connais pas ». Depuis le 9 août 2026, lorsque au moins un assistant a consulté le web, la note ne compte que ces assistants-là - et chaque rapport indique qui a cherché et qui a répondu de mémoire.

Nous interrogeons les API officielles des modèles. Elles approchent - sans les répliquer exactement - les réponses des applications grand public : celles-ci peuvent ajouter la géolocalisation ou l'historique de conversation, que les API n'ont pas. Côté recherche web, chaque rapport dit précisément qui a cherché et qui a répondu de mémoire - nous ne laissons pas cette différence dans l'ombre.

Les réponses des IA varient d'une conversation à l'autre. Un audit est une photographie, pas une vérité au point près. Le suivi répète la mesure à intervalle régulier : chaque rapport donne la mesure du jour et son écart avec la précédente, et c'est la suite de ces points qui montre une tendance - nous ne lissons pas le chiffre, nous vous donnons la série.

Nos questions sont des modèles types de votre secteur et de votre marché. Elles représentent ce que posent de vrais acheteurs, mais ne peuvent pas couvrir toutes les formulations possibles.