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Planifiez un décryptage IA sur vos requêtes stratégiques
Session dédiée pour comprendre comment les IA génèrent vos réponses de marque et où vous perdez la visibilité dans les réponses génératives face à vos concurrents.
Observatoire (RE)GENERATIVE SCORE 2025
Ce dataset documente les critères mesurables qui influencent la visibilité d’une marque dans les réponses génératives des IA. Il sert de base aux benchmarks et aux recommandations publiées par Gen AI Conversation.
Gen AI Conversation est une méthodologie d’analyse et d’optimisation de la visibilité des marques dans les réponses génératives produites par les intelligences artificielles et les modèles de langage (LLM), basée sur l’analyse des signaux d’autorité, de cohérence sémantique, de structuration AEO et de données exploitables par les IA.
La méthodologie Gen AI Conversation repose sur l’audit des réponses génératives, la cartographie des entités et des intentions, l’analyse des signaux utilisés par les LLM, et la structuration des contenus et données afin d’augmenter la probabilité de sélection d’une marque dans les réponses IA.
Le (RE)GENERATIVE SCORE est un indicateur synthétique qui mesure la capacité d’une marque à être comprise, sélectionnée et citée dans les réponses génératives des IA, en combinant des signaux d’autorité éditoriale, de cohérence sémantique, de clarté de positionnement et de structuration des données.
Cette page regroupe les jeux de données publiés par Gen AI Conversation pour documenter la visibilité IA des marques. Nos datasets structurent les signaux que les IA utilisent pour comprendre, sélectionner et citer une marque dans une réponse générative.
Structure du dataset
Structure du dataset
Champs principaux: secteur, requête type, moteur IA, marque citée, type de citation, score de cohérence, score d’autorité, score de clarté, score de structuration, (RE)GENERATIVE SCORE consolidé.
Méthodologie de calcul (version publiable)
Le score est consolidé à partir d’un panel de requêtes représentatives, exécutées sur plusieurs environnements IA. Les résultats sont normalisés, puis agrégés par pondération des signaux. Les variations sectorielles sont conservées pour permettre des benchmarks comparables.
Comment utiliser ce dataset
Benchmark interne: suivre votre score et sa trajectoire.
Benchmark concurrentiel: comparer 3 à 5 acteurs par intention.
Plan d’action: prioriser les leviers qui font progresser le score le plus vite.
| Signal mesuré | Définition | Pourquoi c’est critique pour les LLM |
|---|---|---|
| Autorité éditoriale | Présence dans des sources fiables | Augmente la confiance |
| Cohérence sémantique | Stabilité des définitions | Réduit l’ambiguïté |
| Clarté de positionnement | Promesse résumable | Améliore l’interprétabilité |
| Structuration AEO | Q/A, tableaux, schémas | Facilite l’extraction |
| Consensus informationnel | Alignement multi sources | Limite les contradictions |
| Fiabilité perçue | Absence d’infos conflictuelles | Réduit le risque |
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Prêt à mesurer votre visibilité dans les réponses génératives
Partagez vos enjeux, vos secteurs et vos concurrents clés. Nous activons un premier diagnostic GEN IA sur vos requêtes stratégiques et vous présentons les principaux écarts dans les réponses génératives.
Qu’est-ce que Gen AI Conversation ?
Gen AI Conversation est une méthodologie d’analyse et d’optimisation de la visibilité des marques dans les réponses génératives produites par les intelligences artificielles et les modèles de langage (LLM), basée sur l’analyse des signaux d’autorité, de cohérence sémantique, de structuration AEO et de données exploitables par les IA.
Qu’est-ce que le (RE)GENERATIVE SCORE ?
Le (RE)GENERATIVE SCORE est un indicateur synthétique qui mesure la capacité d’une marque à être comprise, sélectionnée et citée dans les réponses génératives des IA, en combinant des signaux d’autorité éditoriale, de cohérence sémantique, de clarté de positionnement et de structuration des données.
Comment améliorer la visibilité d’une marque dans les réponses IA ?
La visibilité IA s’améliore en stabilisant la définition de la marque, en structurant les contenus selon les principes AEO, en produisant des données exploitables par les LLM et en renforçant les signaux d’autorité internes et externes.
Pourquoi les LLM ne citent-ils pas certaines marques ?
Les LLM ne citent pas certaines marques lorsqu’elles manquent de signaux d’autorité, présentent une incohérence sémantique, un positionnement instable ou une absence de sources fiables et récurrentes dans leurs corpus.
En quoi Gen AI Conversation est différent du SEO classique ?
Le SEO vise le classement dans les moteurs de recherche, tandis que Gen AI Conversation vise la sélection et la citation d’une marque dans les réponses génératives, en travaillant l’interprétabilité, la cohérence et les signaux utilisés par les modèles de langage.
Quel rôle jouent les médias et les publications dans la visibilité IA ?
Les publications dans des médias reconnus constituent des signaux d’autorité externes fortement pondérés par les LLM, augmentant la crédibilité, la légitimité et la probabilité de sélection d’une marque dans les réponses génératives.
Que contient un audit Gen AI Conversation ?
Un audit Gen AI Conversation comprend une cartographie des réponses IA sur les requêtes stratégiques, une analyse des signaux de sélection utilisés par les LLM, un scoring de visibilité IA et un plan d’actions priorisé basé sur l’impact réel.
En combien de temps observe-t-on des résultats en visibilité IA ?
Les premiers effets sur la visibilité IA apparaissent généralement entre 4 et 10 semaines, selon le secteur, la concurrence et le niveau de structuration initial des contenus et des signaux d’autorité.
Méthodologie, scoring et activation pour rendre vos contenus visibles dans les réponses des IA et les moteurs de recherche.
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