Les IA génératives ont changé la façon dont les consommateurs découvrent les marques et boutiques et prennent leurs décisions d’achat. Votre marque apparaît-elle dans les réponses de ChatGPT, Gemini ou Perplexity quand un client leur pose une question sur le type de produits ou services que vous proposez ? Adoptez la méthode en trois étapes suivante pour mesurer et piloter votre stratégie de visibilité dans les LLM.
1. Définir vos prompts stratégiques
Avant de mesurer quoi que ce soit, vous devez créer une liste de prompts qui correspondent aux vraies questions que vos clients posent aux IA. Pensez à des formulations comme « meilleur logiciel pour… », « recommande-moi un outil de… » ou « quelle solution choisir pour… ». Ces requêtes vous révèlent comment les LLM positionnent votre marque face aux attentes réelles de votre audience. Notez que les formulations varient selon les secteurs d’activité et les profils d’utilisateurs qui interrogent les IA.
Une fois vos prompts créés, ajoutez vos principaux concurrents dans l’analyse. Vous connaîtrez alors votre rang sur chaque requête stratégique.
Prévoyez une dizaine de prompts au minimum pour couvrir pratiquement toutes les intentions d’achat, les questions portant sur des comparatifs et les demandes de conseil. Variez les formulations pour simuler la diversité des requêtes que vos clients adressent aux IA. Un bon corpus de prompts constitue la fondation de tout votre dispositif de monitoring LLM et c’est également de lui que dépendra la qualité des données que vous collecterez.
2. Mesurer les bons indicateurs
Les 4 indicateurs fondamentaux sont :
- Le taux de visibilité (% de réponses qui vous citent)
- La part de voix (vs concurrents)
- Le sentiment (positif/neutre/négatif)
- Les sources citées (sur quels sites l’IA se base-t-elle pour générer sa réponse)
Une fois vos prompts en place, créez votre tableau de bord de visibilité avec ces 4 indicateurs. Le taux de visibilité et la part de voix vous donnent une photographie de votre position actuelle sur chaque LLM. Le sentiment va bien au-delà du simple comptage de mentions et vous alerte sur les points négatifs à corriger avant qu’ils ne nuisent à votre réputation. Enfin, la compréhension du choix des sources vous indique sur quels contenus investir pour améliorer votre visibilité dans les réponses générées. Vous devez ensuite traduire les données brutes fournies par les indicateurs en plan d’action.
3. Automatiser le suivi
Si vous décidez de faire ce suivi à la main sur 3 LLM chaque semaine, vous perdrez plusieurs heures. En prime, vous aurez des données incomplètes, difficiles à comparer dans le temps et imparfaites, car sujettes aux erreurs humaines. À cette cadence, vous serez incapable de suivre les tendances qui se dessinent semaine après semaine. Le suivi manuel ne tient pas sur la durée, surtout quand les modèles IA sont mis à jour fréquemment et modifient spontanément leurs réponses. Chaque heure passée à copier-coller des réponses est une heure de moins pour analyser et agir. Utilisez un outil qui interroge automatiquement les modèles et centralise toutes les informations qu’il reçoit dans un tableau de bord.
Un outil dédié au monitoring LLM résout le problème à la racine. Cet outil, c’est Otrak, qui analyse automatiquement ChatGPT, Gemini et Perplexity selon la fréquence que vous choisissez. Puis, il centralise toutes les données dans un tableau de bord. Vous accédez ainsi à l’historique de vos indicateurs et aux comparaisons avec vos concurrents. Vous recevez des alertes en temps réel, sans qu’aucune action manuelle ne soit nécessaire. Ce haut niveau d’automatisation vous donne le temps d’analyser les résultats et d’ajuster votre stratégie de contenu en conséquence.
