Méthodologie

Sur quoi votre score est-il calculé ?

Nous mesurons 12 signaux qui prédisent réellement votre visibilité dans ChatGPT, Gemini et Perplexity — basés sur les études les plus récentes du marché. Pondération totale : 90/100. Tout est transparent et traçable.

Les 12 signaux mesurés

Classés par ordre d'importance décroissante. Chaque signal a une source documentée (étude, paper, recherche industrielle).

Présence Wikipédia / Wikidata

12 pts

Wikipedia est la source #1 citée par ChatGPT (47.9% des réponses) et représente ~22% de l'influence d'entraînement des LLMs. Une fiche Wikidata bien remplie (avec sameAs vers vos profils) est un signal de familiarité direct.

Source : Adobe LLM Optimizer — Wikipedia impact

Mentions externes (volume + diversité)

12 pts

Les mentions de marque sur le web ouvert ont une corrélation de 0.664 avec la visibilité IA, contre seulement 0.218 pour les backlinks. ChatGPT mentionne les marques 3.2× plus souvent qu'il ne les cite — la mention est le vrai signal upstream.

Source : Wellows — Brand mentions vs backlinks

Connectivité d'entité (Organization.sameAs)

10 pts

Google AI Overview calcule un score de confiance d'entité par recoupement multi-sources. Le bloc JSON-LD Organization avec un tableau sameAs[] pointant vers Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, Crunchbase, etc. permet ce recoupement.

Source : Aleyda Solis — AI search trends 2026

Fraîcheur du contenu

10 pts

Les contenus cités par les IA sont 25.7% plus récents que ceux référencés par Google organique. 70% des citations IA portent sur du contenu mis à jour dans les 18 derniers mois. On mesure le ratio d'URLs récentes dans votre sitemap.xml.

Source : Ahrefs — Content freshness study (17M citations)

Présence Reddit

8 pts

Reddit est la source #1 citée par ChatGPT, Perplexity et Google AI Mode (étude Semrush sur 230k prompts, Jul-Oct 2025). Une discussion authentique sur Reddit vaut plus que dix backlinks SEO classiques.

Source : Semrush — Most cited domains AI

Données structurées (schema.org)

8 pts

Les pages avec JSON-LD complet (Organization, WebSite, Article, FAQPage, Person) sont citées 2.5× plus souvent. C'est ce qui permet aux IA d'extraire vos données de manière fiable au lieu d'inférer depuis le HTML.

Source : Averi.ai — Schema markup for AI citations

Cohérence d'entité (NAP)

6 pts

Nom, adresse, téléphone, secteur déclinés de façon homogène sur les sources principales. Important pour les activités locales et services, moins critique pour le SaaS pure.

Densité de données chiffrées

6 pts

Selon le GEO Paper (Princeton, KDD 2024), inclure des statistiques précises sur vos pages augmente la visibilité IA de +41%. On mesure la densité de chiffres/% par tranche de 1000 mots sur la page d'accueil.

Source : GEO Paper — Aggarwal et al. KDD 2024

Liens vers sources d'autorité

5 pts

Le GEO Paper montre que citer des sources externes crédibles (Wikipedia, médias, .gov, .edu, INSEE) augmente la visibilité de +115% pour les pages mal classées. Vous gagnez de la confiance par association.

Source : GEO Paper — Aggarwal et al. KDD 2024

Réputation (Trustpilot, avis)

5 pts

Volume, note moyenne et fraîcheur des avis. Les IA pondèrent leurs recommandations selon ces signaux pour les recommandations commerciales.

Accessibilité aux crawlers IA (robots.txt)

4 pts

Vérifie que GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended et PerplexityBot ne sont pas bloqués dans robots.txt. NB : selon Buzzstream (4M citations), bloquer ces bots n'empêche que partiellement la citation — c'est un signal asymétrique. Pondération volontairement faible.

Source : Buzzstream — AI crawler blocking study

Fiche Google Business Profile

4 pts

Pour les activités locales : une fiche complète, revendiquée et active. Faible pondération car non pertinent pour le SaaS ou e-commerce pur. Conditionnel au type d'activité.

Ce qu'on a explicitement écarté

Beaucoup d'outils GEO vous vendent ces signaux. Nous les avons retirés car ils sont prouvés inefficaces.

llms.txt

Google (John Mueller, Bluesky 2025 + Gary Illyes, Search Central Live July 2025) a explicitement confirmé que `llms.txt` n'est utilisé par aucun système IA. OtterlyAI a mesuré sur 62 100 requêtes de bots IA : seules 84 (0.1%) touchent `llms.txt`. Le considérer comme un signal serait techniquement faux.

Source : SE Roundtable — Google does not endorse llms.txt

Comment se passe une mesure

  1. 1. Test pratique multi-moteurs. Pour chaque requête définie, on interroge ChatGPT, Gemini et Perplexity (selon votre plan). On compte les mentions positives de votre marque vs celles des concurrents, avec 10 exécutions par requête pour la stabilité statistique.
  2. 2. Audit hors-citation. On exécute les 12 mesures ci-dessus sur votre URL + identité. Chaque signal renvoie un score 0-100 + un statut (vert/jaune/rouge).
  3. 3. Score global pondéré. On combine les signaux par leur poids pour obtenir un score global 0-100. Seuls les signaux mesurables sont comptés (ex : Google Business pour une activité locale uniquement).
  4. 4. Plan d'action priorisé. On compare votre score à vos concurrents et on génère 3 à 5 actions concrètes triées par impact × effort.