Méthodologie
Comment nous mesurons, et ce que nos chiffres ne disent pas
Une mesure de visibilité dans les IA n’a de valeur que si l’on peut la vérifier. Voici exactement ce que fait MarquePhare, limites comprises.
1. Quelles questions sont posées
- Nous partons de ce que vend le client : les services et produits lus sur son site, et les recherches Google sur lesquelles il est déjà positionné.
- Un modèle écarte ce qui n’est pas une offre — matériaux utilisés, sujets hors activité, recherches du nom de l’entreprise — et désigne le cœur de métier.
- Pour chaque sujet, nous estimons la demande dans les moteurs de réponse. Ce qui a une demande prouvée — au moins 10 recherches estimées par mois, ou une réponse IA déjà affichée par Google — passe en premier. Le cœur de métier reste mesuré quand l’estimation ne le voit pas ; il est alors signalé « demande non mesurable ».
- La question est envoyée telle qu’un client la tape (« isolation combles Nantes »), sans phrase qui pousserait le moteur à citer des marques. Pour un marché local, nous ajoutons la ville : c’est elle qui fait nommer des entreprises.
- L’agence voit les sujets écartés et leur raison, et peut ajouter ou retirer des prompts.
2. Quels moteurs, quels modèles, à quel rythme
Chaque moteur est interrogé par programme, avec la recherche web activée quand il la propose, dans le pays et la langue du client. Les relevés sont programmés : chaque chiffre porte sa date de collecte.
| Moteur | Ce qui est interrogé | Fréquence | Offres |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-4o-mini · avec recherche web | À chaque relevé | Toutes les offres |
| Google AI Overviews | Résultats Google relevés | À chaque relevé | Toutes les offres |
| Gemini | gemini-3.8-flash · avec recherche web | Un relevé sur 4 (environ une fois par mois en suivi hebdomadaire) | Toutes les offres |
| Mistral Vibe | mistral-medium-latest · avec recherche web | Un relevé sur 4 (environ une fois par mois en suivi hebdomadaire) | Toutes les offres |
| Perplexity | sonar · avec recherche web | À chaque relevé | Agency Scale |
| Claude | claude-sonnet-4-5 · avec recherche web | Un relevé sur 4 (environ une fois par mois en suivi hebdomadaire) | Agency Scale |
Le modèle interrogé par programme n’est pas toujours celui de l’application grand public, et il ne connaît pas l’historique d’un utilisateur : c’est une mesure comparable d’une semaine à l’autre, pas la réponse exacte que verra chaque personne.
3. Quand une marque est-elle « citée » ?
- Son nom, ou l’un de ses alias, apparaît dans la réponse en mot entier ;
- ou son nom de domaine apparaît dans la réponse ;
- ou une page de son site fait partie des sources que le moteur cite.
- Nous relevons aussi la position de la première mention, les concurrents nommés à sa place, les sources citées et le ton de la réponse.
4. Taille d’échantillon et marge d’erreur
- Une même question ne reçoit pas toujours la même réponse. Chaque pourcentage est donc affiché avec le nombre de réponses sur lequel il repose (n) et sa marge d’erreur à 95 % (intervalle de Wilson) — par exemple « 50 % (±28 pts, n = 8) ».
- Pour réduire cette marge sur les prompts qui comptent le plus, une même question peut être reposée jusqu’à 5 fois par relevé.
- Une évolution n’est annoncée que si elle repose sur au moins 8 réponses et dépasse ce que la mesure permet de distinguer. Sinon, nous écrivons « pas de changement démontré » plutôt qu’une hausse ou une baisse.
5. La demande : une estimation, pas un comptage
- Aucun fournisseur ne vend le nombre réel de questions posées à ChatGPT en France. La demande affichée est une estimation de DataForSEO, calculée à partir de signaux de recherche Google, et elle n’est pas ventilée par moteur.
- Elle sert à choisir et ordonner ce que l’on mesure. Elle n’est jamais présentée comme une audience garantie.
6. Les critères de l’audit
L’audit vérifie 45 critères, en quatre familles.
Accès technique · 15
- Accès d’OAI-SearchBot (recherche de ChatGPT) dans le robots.txt
- Accès de GPTBot (OpenAI)
- Accès de PerplexityBot
- Accès de ClaudeBot (Anthropic)
- Accès de Google-Extended (Gemini)
- Accès de Bingbot (Bing, source de ChatGPT)
- Blocage des robots d’IA par Cloudflare ou un pare-feu
- Fichier llms.txt présent et à jour
- Sitemap XML
- HTTPS
- Indexation dans Bing
- Accessibilité de la page
- Absence de noindex accidentel
- Contenu rendu côté serveur
- Données structurées JSON-LD adaptées au type de page
Contenu des pages · 14
- Réponse directe en tête
- Structure en titres H2/H3
- Passages extractibles
- Listes à puces
- Tableau comparatif
- Section FAQ
- Points clés à retenir
- Sujet annoncé dans le titre
- Couverture des entités
- Profondeur du contenu
- Lisibilité pour l’IA
- Données chiffrées et sourcées
- Citation d’autorité
- Fraîcheur du contenu
Présence dans les réponses IA · 6
- Présence dans les réponses IA
- Taux de citation par moteur
- Qui l’IA recommande à votre place
- Sentiment quand l’IA vous cite
- Requêtes où Google répond déjà par une IA
- Mesure des contacts envoyés par l’IA
Autorité · 10
- Sites tiers qui vous citent
- Graphe de connaissance du site
- Cohérence de l’entité de marque
- Auteur et expertise identifiables (E-E-A-T)
- Autorité du domaine
- Présence sur les plateformes que l’IA cite
- Liens que vos concurrents ont et vous non
- Services et produits sans page dédiée
- Pages sans lien interne entrant
- Autorité face aux concurrents
7. Ce que la mesure ne dit pas
- Elle ne prédit pas la réponse exacte qu’obtiendra chaque utilisateur : l’historique, le compte connecté et la formulation changent les réponses.
- Elle ne mesure pas le trafic ni les contacts : les visites venues des IA se suivent dans votre outil d’analyse.
- Elle ne garantit aucune citation : nous mesurons et recommandons, ce sont les moteurs qui choisissent leurs sources.
- Gemini, Mistral Vibe et Claude sont relevés moins souvent que ChatGPT et Google AI Overviews : leurs chiffres peuvent dater d’un mois.
- L’estimation de demande vient d’un modèle : elle peut être nulle sur une niche bien réelle.
Voir la méthode appliquée
L’exemple de diagnostic applique ces règles à une marque fictive : échantillon, marge et limites compris.
Voir l’exemple de diagnostic