Comment mesurer la visibilité des LLM : indicateurs, outils et avantages

Un acheteur, un journaliste ou un analyste tape « meilleures plateformes pour... » dans ChatGPT. En quelques secondes, le modèle produit une liste de fournisseurs, explique ce que chacun fait et présente l'ensemble de votre catégorie, y compris votre marque.

Votre message passe par un filtre que vous n'avez pas créé. Il compresse tout (votre positionnement, vos différenciateurs, votre pertinence) en un paragraphe rédigé par un système que vous ne contrôlez pas. Et sans le bon workflow de suivi de la visibilité, vous ne verrez pas ce résultat.

Multipliez ce scénario par les milliers de requêtes qui ont lieu chaque jour. Les Large Language Models (LLM) façonnent désormais le récit de votre marque. La seule question est de savoir si le récit qu'ils ont appris est exact.

C'est pourquoi il est important de mesurer la visibilité obtenue grâce aux LLM. Ces modèles ajustent leurs réponses en fonction des nouveaux contenus, des avis et des signaux des concurrents. Sans veille médiatique IA, vous laissez un système imprévisible façonner votre positionnement à votre place.

Découvrez comment mesurer la visibilité acquise grâce aux LLM afin de vous assurer que la version de votre marque que les gens voient sur les plateformes IA correspond à celle que vous souhaitez.

Table des matières

1. Pourquoi la visibilité sur les LLM est-elle importante pour les marques ?

2. Comment mesurer la visibilité LLM

3. Que rechercher dans une solution de mesure de la visibilité LLM ?

4. Avantages de la mesure de la visibilité LLM

5. Comment Meltwater aide les marques à mesurer la visibilité LLM

6. Comment commencer à mesurer la visibilité LLM

7. Faire de la visibilité LLM un indicateur de marque mesurable

8. FAQ : mesure de la visibilité LLM

Pourquoi la visibilité sur les LLM est-elle importante pour les marques ?

Imaginez que vous planifiiez une campagne et que vous ayez une attente concernant une réponse rapide à une question simple, telle que : « Comment collaborer avec les bons influenceurs ? »

Il y a quelques années, vous auriez ouvert Google, parcouru une série de liens, consulté des avis, comparé des sites web et peut-être lu quelques posts de blog.

Aujourd'hui ? Il vous suffit de demander à ChatGPT ou à Claude.

Vous obtenez une réponse claire. Pas de scroll ni d'ouverture de dizaines d'onglets, juste un résumé fiable qui fait autorité. C'est ainsi que vos clients, vos parties prenantes et même les journalistes recueillent désormais des informations : grâce à des résumés générés par LLM. Ce comportement est déjà très répandu. Bain & Company rapporte qu'environ 80 % des consommateurs s'appuient désormais sur des aperçus générés par l'IA pour au moins 40 % de leurs recherches.

Graphique de Bain & Company montrant que 80 % des utilisateurs se reposent sur des résumés générés par l'IA au moins 40 % du temps (Source)

Cette dépendance croissante à l'égard des réponses générées par l'IA à partir des moteurs de recherche souligne l'importance de la visibilité LLM.

Considérons les facteurs qui rendent la visibilité LLM importante pour les marques :

• Les assistants IA deviennent un outil de recherche essentiel. Gartner estime que d'ici 2026, le volume des moteurs de recherche traditionnels diminuera de 25 %, les utilisateurs préférant poser leurs questions à des chatbots IA et à des agents virtuels.
• Les réponses des LLM façonnent les premières impressions. Si un assistant IA cite des informations obsolètes, interprète mal les avis ou résume de manière inexacte le sentiment général, cette version de votre marque devient le point de départ pour l'utilisateur. L'IA fournit une réponse définitive, et non une liste de résultats de recherche à comparer.
• Les modèles reposent sur les mêmes signaux que ceux déjà suivis par les marques. Les LLM s'inspirent des actualités, des discussions sur les réseaux sociaux, des avis, des forums et du contenu propriétaire. Si ces signaux sont obsolètes, incohérents ou dominés par des concurrents, le résumé de l'IA en tiendra compte.
• Les recommandations de l'IA influencent les décisions concrètes. McKinsey a constaté que la moitié des utilisateurs de GenAI tiennent compte des recommandations de l'IA dans leurs décisions d'achat, en particulier pour les catégories complexes ou nécessitant une réflexion approfondie.

Alors que de plus en plus de consommateurs se tournent vers les assistants IA pour obtenir des réponses, les marques doivent savoir comment ces modèles les décrivent, car ces résumés influencent désormais la perception et les décisions des clients.

Comment mesurer la visibilité LLM

Définir des indicateurs de visibilité

Pour mesurer efficacement la visibilité des LLM, transformez les mentions vagues de l'IA en éléments mesurables.

Le moyen le plus simple consiste à utiliser un ensemble fixe de prompts qui reflètent les questions réelles des utilisateurs (par exemple, « meilleurs outils pour... », « alternatives à... », « meilleures plateformes pour... ») sur ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et toutes les interfaces de recherche IA qui vous intéressent.

Examinez les réponses pour les quatre indicateurs ci-dessous et enregistrez-les de la même manière à chaque fois, comme vous le feriez pour suivre la part de voix ou les positions dans les SERP. Au fil du temps, ces analyses répétées deviendront votre référence et vous indiqueront si votre visibilité dans les recherches LLM s'améliore, diminue ou devient incohérente.

Voici les quatre indicateurs LLM essentiels pour vous faire une idée de la présence de votre marque dans les moteurs de recherche IA :

1. Couverture : vérifiez si votre marque apparaît pour toutes les requêtes dans la catégorie. Cela vous donne un taux de présence simple, similaire à celui obtenu lorsque vous apparaissez sur la première page des résultats de recherche.
2. Fréquence : mesurez la fréquence à laquelle votre marque apparaît dans plusieurs prompts et leurs variations. Cela vous permet de confirmer si vous êtes systématiquement reconnaissable par le modèle.
3. Placement : notez où vous apparaissez dans la réponse générée. Un placement en haut de la liste indique une forte pertinence, tandis qu'un placement plus bas suggère une autorité plus faible.
4. Ton et précision : vérifiez si la description de votre marque fournie par le modèle est précise, à jour et conforme à votre positionnement réel.

Supposons que vous souhaitiez comprendre la visibilité des LLM de Meltwater. Si vous recherchez « meilleures plateformes de veille médiatique » dans ChatGPT et Perplexity, vous obtiendrez deux résultats légèrement différents, mais tous deux montreront les performances de Meltwater selon ces quatre indicateurs.

ChatGPT classe Meltwater en première position, décrit avec précision ses capacités (la veille médiatique dans les domaines de l'actualité, de la télévision, de la radio, d'Internet et des réseaux sociaux) et le présente comme un outil performant pour les organisations ayant besoin d'une large couverture.

Réponse de ChatGPT classant Meltwater en première position des « meilleures plateformes de veille médiatique » et énumérant ses capacités (Source)

Cela vous donne des indications claires sur les quatre critères : Meltwater apparaît, apparaît tôt, apparaît de manière cohérente et est décrit correctement.

Perplexity classe également Meltwater en première position, mais la description est plus fonctionnelle et moins narrative.

Résultat de recherche Perplexity classant Meltwater en tête des recommandations pour les « meilleures plateformes de veille médiatique » (Source)

La combinaison de ces résultats fournit une vue simple et mesurable de la visibilité LLM de Meltwater pour cette requête :

• Couverture : présent dans les deux
• Fréquence : mentionné dans 2 tests sur 2
• Emplacement : première position dans les deux
• Ton et précision : corrects, mais avec une profondeur et un cadrage différents

C'est également à ce stade que de nombreuses équipes introduisent un outil de mesure LLM, car l'exécution manuelle des mêmes prompts chaque mois peut s'avérer fastidieuse.

GenAI Lens de Meltwater répond à ce besoin opérationnel. Il aide les équipes à exécuter des prompts fixes sur tous les principaux LLM et stocke automatiquement leurs résultats, ce qui leur permet de comparer ces quatre indicateurs au fil du temps.

Tableau de bord de Meltwater affichant les réponses LLM sur 90 jours avec les prompts, les modèles, le sentiment, les phrases clés et les liens sources (Source)

Par exemple, il indiquera automatiquement si les futures versions de Perplexity commencent à positionner votre marque différemment ou si de nouveaux concurrents apparaissent au-dessus de vous.

Mettez en place des workflows de suivi

Une fois que vous savez ce que vous mesurez, vous avez besoin d'un moyen simple de collecter les résultats de manière cohérente. Évitez de tester des dizaines de prompts ou d'exécuter des configurations complexes. Créez plutôt un workflow reproductible qui montre comment les résultats des LLM évoluent au fil du temps.

Voici quelques méthodes simples et rapides pour mettre en place des workflows de suivi de la marque par IA :

1. Utilisez un petit ensemble fixe de prompts

Commencez par 3 à 5 prompts qui reflètent la manière dont les utilisateurs recherchent réellement votre catégorie.

Par exemple, un ensemble réaliste de prompts pour Meltwater pourrait inclure :

• « Meilleures plateformes de veille médiatique »
• « Meilleures plateformes de RP pour les équipes d'entreprise »
• « Alternatives à Cision »
• « Les meilleurs outils de social listening pour les marques »

La cohérence est plus importante que la quantité. Elle permet d'effectuer des comparaisons mensuelles exploitables.

2. Utilisez les mêmes prompts pour les mêmes modèles à chaque fois

Il n'est pas nécessaire d'utiliser tous les LLM disponibles sur le marché. Choisissez ceux que votre audience est susceptible d'utiliser (généralement ChatGPT, Perplexity et un modèle secondaire comme Gemini ou Claude).

Un suivi régulier permet de déterminer quand :

• Votre classement baisse.
• Un concurrent apparaît soudainement plus souvent.
• Des descriptions de produits obsolètes commencent à apparaître.
• Le ton change (par exemple, il devient trop générique ou trop négatif).

3. Saisissez les résultats dans le même format

Vous n'avez pas besoin de quelque chose de sophistiqué. Utilisez un simple tableau ou une feuille de calcul pour enregistrer les résultats.

Saisissez les informations suivantes pour chaque modèle et chaque prompt :

• Votre marque apparaît-elle ?
• Où apparaît-elle ?
• Comment est-elle décrite ?
• Quels concurrents apparaissent à côté d'elle ?
• Y a-t-il des inexactitudes ?

L'objectif est de créer une base de référence. Après la première analyse, les analyses suivantes révèlent si quelque chose a changé et si ce changement est positif ou négatif.

GenAI Lens de Meltwater remplace la journalisation manuelle. Il stocke automatiquement chaque analyse, en l'étiquetant avec le sentiment, les phrases clés, les marques mentionnées et la date exacte, ce qui vous permet de comparer les mois sans avoir à tout réanalyser manuellement.

4. Suivez les changements au fil du temps

Les LLM absorbent constamment de nouveaux contenus, ajustent les pondérations et affinent leurs données d’apprentissage. Par conséquent, votre visibilité peut évoluer même si rien n'a changé de votre côté.

Par exemple, un concurrent qui fait l'objet d'une couverture médiatique importante ou de nombreuses critiques sur une courte période peut apparaître plus tôt ou plus souvent dans les listes générées par l'IA, même si votre produit n'a pas changé.

Suivez les changements de manière cohérente afin de les repérer rapidement et d'éviter la surprise de découvrir, des mois plus tard, que le positionnement de votre catégorie a dérivé.

Évaluez les résultats

Une fois que vous avez recueilli les résultats de plusieurs LLM, évaluez leur signification.

Identifiez les points forts, les points faibles et les incohérences des modèles afin de comprendre l'empreinte digitale de votre marque.

Voici quelques éléments à prendre en compte lors de l'évaluation des résultats :

• Recherchez les descriptions obsolètes ou incomplètes : les LLM se reposent souvent sur des contenus publics anciens. Ainsi, si ChatGPT ou Perplexity présentent Meltwater uniquement comme un « outil de veille médiatique » et omettent ses capacités en matière de réseaux sociaux, de consommation ou d'influence, cela signifie que le modèle se repose sur des sources obsolètes ou incomplètes. Cela indique généralement que les anciens contenus, avis ou résumés de tiers doivent être mis à jour
• Problèmes de précision ou hallucinations : les LLM inventent parfois des détails. Les modèles mélangent souvent d'anciennes critiques ou les capacités de concurrents, attribuant à tort à un outil des fonctionnalités dont il ne dispose pas, telles qu'un CRM journalistique intégré ou l'hébergement natif de communiqués de presse.
• Des concurrents bénéficiant de descriptions plus riches ou plus détaillées : notez si le modèle fournit aux marques concurrentes des descriptions plus longues, plus claires ou plus récentes. Cela reflète généralement un contenu tiers plus récent ou des signaux d'avis plus forts concernant ces fournisseurs.
• Évolution narrative au fil du temps : si votre marque apparaît en premier, puis retombe par la suite, ou si le cadrage passe de « solution complète » à « outil de niche », cela indique que la compréhension du modèle a changé. Cela peut résulter de nouvelles données d’apprentissage, d'un meilleur contenu concurrentiel ou d'un contenu obsolète vous concernant.

Intégrez la mesure de la visibilité dans une surveillance plus large de la marque

La visibilité LLM n'a de sens que lorsque vous la reliez au reste de votre travail de suivi de la marque. Les modèles IA n'inventent pas de récits à partir de rien. Ils absorbent les signaux provenant de la couverture médiatique, des conversations sur les réseaux sociaux, des avis, des résultats SEO et de la dynamique des concurrents.

Lorsque vous évaluez la manière dont ChatGPT ou Perplexity décrit votre marque, l'étape suivante consiste à comprendre d'où vient cette description et comment agir en conséquence.

Voici comment relier le comportement des LLM aux sources réelles qui l'influencent :

• Le LLM utilise-t-il un langage obsolète ? Vérifiez si votre site web, vos pages produits ou vos contenus les mieux classés contiennent encore des descriptions ou des fonctionnalités anciennes sur lesquelles vous ne vous concentrez plus. N'oubliez pas de vérifier les médias acquis et la presse récente concernant votre marque. Vous pouvez utiliser des outils tels que la plateforme de veille médiatique de Meltwater pour passer en revue les histoires les plus référencées. Vérifiez s'ils mettent en avant des fonctionnalités obsolètes, d'anciens noms de produits ou des descriptions incomplètes.

Le tableau de bord de la veille médiatique Meltwater affichant les filtres de recherche, les mentions, les tendances des mots-clés et les insights basés sur la localisation (Source)

• Le modèle présente-t-il des fonctionnalités que vous n'offrez pas ? Cela est généralement dû à des résumés tiers obsolètes qui sont bien classés dans les résultats de recherche. Des outils tels que Google Search Console, Ahrefs ou SEMrush permettent d'identifier les pages anciennes ou inexactes qui peuvent encore influencer le modèle.
• Un concurrent apparaît-il soudainement plus tôt dans les réponses de l’IA ? Vérifiez s'il a récemment connu un pic en termes de RP, de couverture médiatique ou de dynamique sociale. Utilisez des outils tels que Google Actualités ou les plateformes de veille sociale et de veille médiatique de Meltwater pour effectuer une vérification rapide de vos concurrents et voir si les mentions de leur marque ont augmenté récemment.

Tableau de bord Meltwater Explore analysant les tendances et les pics du volume de mentions d'une marque concurrente, ainsi que des insights basés sur l'IA (Source)

Que devez-vous rechercher dans une solution de suivi LLM ?

Pour suivre avec précision la manière dont les LLM parlent de votre marque, vous avez besoin d'une solution qui reflète la manière dont les personnes réelles effectuent leurs recherches, qui fonctionne avec différents modèles et qui s'intègre aux systèmes sur lesquels vous vous reposez déjà pour votre travail sur la marque et les insights.

Évaluez ces trois domaines clés lorsque vous choisissez une solution de suivi des LLM :

Fonctionnalités essentielles

L'objectif est de révéler comment différents modèles IA décrivent votre marque, comment cela évolue au fil du temps et les facteurs à l'origine de ces changements.

Donnez la priorité aux fonctionnalités suivantes :

• Couverture multimodèle : assurez-vous que l'outil suit ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity. Chaque modèle s'appuie sur différentes sources de données et se met à jour à des moments différents. Vous devez donc avoir une visibilité sur la manière dont chacun d'entre eux présente votre marque afin de repérer rapidement les incohérences.
• Suivi des versions : les modèles changent discrètement en arrière-plan. Utilisez le suivi des versions pour distinguer les changements narratifs causés par les mises à jour des modèles, et non par vos actions.
• Détection des dérives : signalez les changements narratifs progressifs, tels qu'un LLM qui passe de « plateforme de veille médiatique » à simple « outil de suivi ». Repérez ces changements subtils dès leur apparition, et non plusieurs mois plus tard.
• Analyse contextuelle : comprenez pourquoi le modèle a écrit ce qu'il a écrit. Déterminez s'il se repose sur des pages de produits obsolètes, des actualités récentes, des communiqués de presse de concurrents ou d'anciennes critiques de tiers.
• Cohérence des prompts et réexécutions automatisées : définissez des prompts fixes et réexécutez-les régulièrement. Cela permet de créer des références mensuelles sans nécessiter de travail manuel.
• Insights structurées sur les réponses : extrayez les phrases clés, les sentiments et les mentions des concurrents pour repérer les changements sans avoir à relire l'intégralité des réponses. Il est ainsi facile de voir quand les modèles commencent à utiliser un langage obsolète ou à citer des fonctionnalités erronées.

Outils prêts à l'emploi pour les entreprises ou outils légers

Les outils de suivi LLM légers (tels que les feuilles de prompt manuelles ou les petits scripts de test de prompt) fonctionnent lorsque vous n'avez besoin que de vérifications périodiques, que vous avez une petite catégorie ou que vous ne suivez pas vos concurrents.

Leur principal inconvénient est leur échelle. À mesure que vous ajoutez des prompts, des modèles ou plusieurs parties prenantes, il devient difficile de contrôler les versions, de stocker les résultats de manière claire ou de comparer les résultats au fil du temps. Ce suivi est important, car les modèles évoluent. Des chercheurs de Stanford ont constaté que le comportement de GPT-3.5 et GPT-4 avait considérablement changé entre deux versions publiées à quelques mois d'intervalle, même avec les mêmes prompts et les mêmes tâches. Un suivi statique ou purement manuel peut facilement passer à côté du moment où un modèle commence à donner des réponses différentes ou moins pertinentes.

Les outils adaptés aux entreprises sont importants lorsque vous avez besoin de cohérence (exécuter les mêmes prompts de la même manière à chaque fois), d'auditabilité (un historique clair des modifications des résultats) et d'une couverture multi-modèles (résultats sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude et autres, et pas seulement sur un seul modèle).

C'est également là que des outils dédiés tels que GenAI Lens de Meltwater s'avèrent utiles. Ils remplacent les vérifications manuelles et fournissent des calendriers d'exécution automatisés, des archives historiques des réponses, des métadonnées structurées (sentiment, phrases clés, mentions d'organisations) et la détection des dérives. Ces fonctionnalités vous avertissent si un LLM commence soudainement à vous décrire différemment ou à privilégier un concurrent.

Intégration avec les écosystèmes de données existants

Les descriptions de votre marque par ChatGPT ou Perplexity reflètent généralement les signaux provenant de la couverture médiatique, des avis, de l'autorité du domaine et de la dynamique sociale. Pour remonter à la source de ces signaux, assurez-vous que l'outil que vous avez choisi s'intègre à votre infrastructure existante.

Par exemple, si un LLM utilise des formulations obsolètes (« outil de veille médiatique » au lieu de « plateforme d'intelligence sociale, médiatique et de consumer intelligence »), vérifiez si ce langage existe sur votre site, dans votre contenu SEO ou dans les critiques les mieux classées.

Les points d'intégration sont importants. Croisez les résultats des LLM avec Google Search Console (pour les anciennes landing pages encore classées), Ahrefs/SEMrush (pour les descriptions héritées sur les domaines à forte autorité) ou les plateformes de veille médiatique (pour vérifier les articles dont les LLM peuvent s'inspirer).

Les outils qui relient ces ensembles de données offrent une plus grande valeur ajoutée. Par exemple, GenAI Lens révèle quels modèles répètent des récits obsolètes ou trompeurs sans réécrire vos données SEO ou médias. Vous pouvez remonter aux sources (presse, contenu propriétaire, notes d'analystes, pages SEO) et les corriger. Cette boucle de rétroaction repose sur la bonne interaction de votre outil de mesure LLM avec le reste de votre écosystème analytique.

L'observation du comportement des LLM parallèlement aux tendances médiatiques, aux pics de concurrence ou aux changements dans les classements de recherche vous aide à comprendre pourquoi le récit d'un modèle a changé, et pas seulement qu'il a changé.

Avantages de la mesure de la visibilité obtenue grâce aux LLM

La plupart des équipes ne réalisent l'importance de la visibilité des LLM que lorsque quelque chose ne va pas. Un prospect vous dit : « ChatGPT a recommandé un concurrent », ou Perplexity commence à décrire votre produit en utilisant un langage obsolète tiré d'une ancienne critique.

Cependant, vous n'avez pas besoin d'une crise pour en percevoir la valeur. Même de petits changements dans la façon dont les outils IA parlent de votre catégorie révèlent les premières tendances, les mouvements de la concurrence ou les lacunes en matière de contenu. La mesure de la visibilité obtenue grâce aux LLM vous permet de lire clairement et en continu ces signaux.

Voici les avantages que les équipes tirent de la mesure de la visibilité LLM :

Benchmarking comparatif de la concurrence et précision des messages

Mesurer les résultats des LLM révèle le positionnement de votre marque par rapport à vos concurrents dans les listes générées par l'IA. Identifiez qui apparaît au-dessus de vous, qui gagne du terrain et si les modèles utilisent le langage approprié pour votre produit.

Réputation de la marque et contrôle des informations erronées

Les LLM peuvent accidentellement faire apparaître des informations obsolètes sur les prix, des citations incorrectes, mélanger les caractéristiques des concurrents ou déformer vos capacités. Suivez la visibilité pour détecter rapidement ces inexactitudes et remontez jusqu'aux pages, articles ou avis qui influencent le modèle avant que la désinformation ne se propage.

Performance des campagnes et retour sur investissement (ROI)

Les lancements importants, les campagnes de RP ou les annonces de produits devraient modifier la façon dont les outils IA vous décrivent. Suivez la visibilité des LLM pour vérifier si une campagne a réellement influencé les résultats du modèle IA, si un concurrent en a davantage bénéficié que vous ou si le discours s'écarte du message que vous souhaitiez faire passer.

Optimisation du contenu et des RP basée sur les données

Lorsque vous examinez les expressions, les fonctionnalités ou les concurrents qui apparaissent de manière répétée dans les réponses des LLM, vous obtenez une idée précise de ce qui façonne la discussion sur la catégorie.

Par exemple, si ChatGPT et Perplexity mettent constamment l'accent sur le « suivi des crises » ou associent systématiquement votre marque aux trois mêmes concurrents, cela indique ce que les utilisateurs et le public mettent le plus en avant.

Utilisez ces modèles pour déterminer quelles pages de produits doivent être mises à jour, quels thèmes votre équipe RP doit renforcer ou quelles fonctionnalités méritent un message plus clair.

Comment Meltwater aide les marques à mesurer la visibilité LLM

Mesurer la visibilité des LLM est plus efficace lorsqu'il est intégré à vos workflows médias, sociaux et concurrentiels existants, car ces mêmes signaux façonnent les résultats des LLM. La centralisation de ces workflows révèle ce qui motive les changements dans la manière dont les modèles IA décrivent votre marque.

GenAI Lens de Meltwater rationalise ce processus en fournissant une vue claire et structurée de la manière dont les principaux modèles IA décrivent votre marque et en reliant ces descriptions à la couverture, aux avis et aux tendances du monde réel.

Couverture des principaux LLM

La plupart des équipes n'ont pas le temps (ou la régularité) de tester manuellement les prompts sur ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini et toutes les nouvelles interfaces de recherche IA qui apparaissent. GenAI Lens rationalise ce processus en exécutant des prompts fixes sur plusieurs modèles IA et en stockant les résultats, afin que vous puissiez comparer la manière dont chacun positionne votre marque.

Cela est important car, comme l'a montré l'étude de Stanford, même de petites mises à jour d’apprentissage peuvent modifier les résultats des LLM d'une semaine à l'autre. La visibilité inter-modèles vous aide à détecter ces changements rapidement, plutôt que de vous rendre compte plus tard que votre positionnement a subitement dérivé.

Analyse contextuelle de l'IA et explicabilité

Au lieu d'afficher uniquement le texte brut du LLM, GenAI Lens décompose les réponses en sentiments, phrases clés, mentions de concurrents, références de produits et terminologie récurrente. Il est ainsi beaucoup plus facile de comprendre pourquoi un modèle vous décrit d'une certaine manière.

Analyse rapide du prompt de GenAI Lens montrant le sentiment, les phrases clés et les mentions de marque extraites d'une réponse LLM (Source)

Par exemple, si Perplexity met l'accent sur la veille médiatique tandis que ChatGPT met l'accent sur l'analyse des consommateurs, des sources distinctes influencent probablement chaque modèle.

GenAI Lens s'intégrant à la suite plus large de solutions de veille médiatique de Meltwater, vous pouvez également vérifier les signaux connexes :

• La presse a-t-elle récemment mis l'accent sur une capacité particulière ?
• La couverture médiatique des concurrents a-t-elle augmenté ?
• Une ancienne page SEO a-t-elle regagné du terrain ?

Ce contexte clarifie ce que reflètent les LLM, prouvant que le comportement de l'IA est basé sur des données plutôt que sur le hasard.

Intégration au tableau de bord

GenAI Lens s'intègre parfaitement aux tableaux de bord Meltwater, ce qui permet aux équipes de suivre les changements dans les LLM parallèlement aux pics de mentions dans les médias, aux changements de sentiment, aux tendances des discussions sur les réseaux sociaux, aux notes des analystes et aux données SEO.

Cela aide les équipes à prendre des décisions plus rapidement. Au lieu de deviner pourquoi la description d'un modèle a changé, vous pouvez voir s'il y a eu une augmentation de la couverture médiatique des concurrents, une nouvelle critique très visible ou la réapparition d'un langage obsolète dans les médias acquis.

Détection précoce des biais et contrôle du discours

L'un des avantages les plus précieux est la possibilité de repérer les problèmes à un stade précoce. GenAI Lens stockant des instantanés quotidiens ou hebdomadaires des réponses, vous pouvez immédiatement identifier les cas suivants :

• Un concurrent apparaît au-dessus de vous dans plusieurs modèles.
• Un LLM répète des fonctionnalités obsolètes.
• Une campagne ne parvient pas à modifier le discours.
• Un modèle repose sur des résumés de tiers inexacts.

De nombreux clients de Meltwater tirent parti de cette détection précoce dans leurs workflows de RP et d'insights. Par exemple, Brand South Africa a utilisé Meltwater pour détecter les changements de perception internationaux lors de campagnes multi-marchés. Cela leur a permis d'ajuster rapidement leur message lorsque certains discours gagnaient en popularité avant qu'il ne devienne plus difficile de les inverser.

Comment commencer à mesurer la visibilité LLM

La plupart des équipes n'ont pas besoin d'une configuration complexe pour commencer à suivre la manière dont les modèles IA décrivent leur marque. Cependant, elles ont besoin d'un point de départ reproductible et d'un moyen de suivre si les choses s'améliorent, se détériorent ou dérivent au fil du temps.

Voici un processus simple, étape par étape, pour commencer à mesurer la visibilité LLM :

Auditez la visibilité existante et rassemblez des données de référence

Lancez une petite série de prompts réalistes sur les principales plateformes IA utilisées par votre audience. Utilisez des prompts au niveau des catégories, telles que :

• « Meilleures plateformes de veille médiatique »
• « Alternatives à... »
• « Meilleurs outils d'IA pour les équipes de RP »

Cette première étape permet d'établir votre base de référence, qui servira de point de comparaison pour l'avenir.

La plupart des équipes constatent que l'audit initial révèle immédiatement des incohérences. Par exemple, ChatGPT peut décrire votre marque avec précision, tandis que Perplexity se repose sur des avis plus anciens ou des capacités plus limitées.

GenAI Lens de Meltwater capture automatiquement cette base de référence, éliminant ainsi le besoin de stocker des captures d'écran ou de copier/coller manuellement les résultats.

Benchmarking par rapport aux concurrents

La visibilité LLM est relative. Les modèles ne se contentent pas de vous décrire, ils vous décrivent par rapport aux autres.
Lorsque vous examinez les résultats, analysez les éléments suivants :

• Quels concurrents apparaissent le plus souvent ?
• Qui obtient le meilleur classement dans plusieurs modèles
• Les descriptions des concurrents sont-elles plus riches, plus actuelles ou plus axées sur les fonctionnalités ?

Cela vous aidera à comprendre où s'oriente le discours sur la catégorie. Par exemple, si les modèles mettent systématiquement en avant l’« analyse des consommateurs » pour un concurrent, mais la « veille médiatique » pour vous, cela signifie que vos capacités plus larges ne sont pas suffisamment visibles dans le contenu public.

Les outils de suivi LLM modernes tels que GenAI Lens simplifient le benchmarking. Vous pouvez exécuter des prompts identiques sur plusieurs modèles et comparer les concurrents côte à côte, plutôt que d'utiliser des captures d'écran ou des feuilles de calcul.

Suivez les tendances et intégrez-les dans des tableaux de bord de reporting

Les résultats des LLM évoluent discrètement au fil du temps, souvent parce que les modèles se recyclent ou que de nouveaux contenus faisant autorité entrent dans l'écosystème. C'est pourquoi un suivi mensuel est plus important qu'un audit ponctuel.

Des recherches indépendantes ont montré à quelle vitesse ces changements peuvent se produire. Par exemple, une étude réalisée en 2023 comparant les réponses du GPT-4 au fil du temps a révélé des différences significatives entre mars et juin, même en utilisant des prompts identiques (la précision du GPT-4 sur la même tâche de raisonnement est passée d'environ 84 % à environ 51 %). Cette dérive se produit sans aucun changement du côté de la marque ; les équipes ont donc besoin d'un moyen de repérer ces changements à un stade précoce.

Lorsque vous suivez les résultats au fil du temps, soyez attentifs aux signes suivants :

• Votre classement augmente-t-il ou diminue-t-il d'un modèle à l'autre après une campagne de RP ?
• Un concurrent commence-t-il à apparaître plus tôt ou plus fréquemment ? Certaines expressions, telles que « veille médiatique », « analyse des consommateurs », « social listening », etc., deviennent-elles plus dominantes dans les résumés générés par l'IA ?
• Le ton devient-il plus générique, plus restrictif ou moins conforme à votre message actuel ?

La plupart des équipes intègrent ces insights dans leurs tableaux de bord existants, aux côtés des mentions dans les médias, des tendances de recherche et de l'activité des concurrents. Ainsi, chaque fois qu'une description LLM change, vous pouvez rapidement en déterminer la cause.

Cela peut indiquer l'un des éléments suivants :

• Si un concurrent vous dépasse soudainement dans ChatGPT ou Perplexity, vérifiez s'il a récemment fait l'objet d'une couverture médiatique accrue ou d'une attention particulière de la part des analystes.
• Si le modèle commence à utiliser un langage obsolète, vérifiez si d'anciennes pages de produits ou des avis très bien classés utilisent encore cette formulation.
• Si le message de votre campagne n'apparaît pas dans les résultats de l'IA, vérifiez si ce contenu apparaît dans l'écosystème médiatique dont s'inspirent les LLM.

Prenez le contrôle avec GenAI Lens de Meltwater

Une fois que vous disposez d'une base de référence et d'un workflow simple, l'étape suivante consiste à automatiser les tâches manuelles afin d'éviter de devoir copier-coller des prompts chaque mois. GenAI Lens de Meltwater est spécialement conçu pour ce type de pilotage :

• Exécute des prompts fixes sur tous les principaux LLM
• Il stocke des instantanés quotidiens et hebdomadaires
• Il met en évidence les changements de ton, de caractéristiques, de concurrents et de terminologie
• Il met en évidence les causes potentielles en établissant des liens avec des signaux proches (volume de presse, phrases clés, organisations en tendance, etc.)

Tableau de bord des tendances GenAI Lens montrant les mentions de la marque et les changements de visibilité au fil du temps à travers plusieurs signaux (Source)

Les assistants IA deviennent de plus en plus la première solution pour la recherche, la comparaison et les recommandations de produits. Naturellement, cela influence la façon dont les gens perçoivent votre marque bien avant qu'ils n'atteignent votre site web.

Faire de la visibilité LLM un indicateur de marque mesurable

Le suivi de la visibilité des LLM vous aide à rester informé de la manière dont ces modèles vous décrivent, de votre présence et du fait que le discours correspond au positionnement que vous avez travaillé à construire.

Une fois que vous aurez commencé à suivre ces indicateurs, vous verrez rapidement où votre histoire est forte, où elle dérive et où un langage obsolète ou influencé par la concurrence s'immisce.

Pour mettre en place un workflow simple et reproductible, analysez comment Meltwater prend en charge le suivi de la visibilité des LLM et voyez comment les modèles IA façonnent la portée et la réputation de votre marque.

Transformez vos insights en actions : réservez une démonstration Meltwater pour découvrir comment mesurer la visibilité obtenue grâce aux LLM et déterminer l'impact des modèles IA sur la portée et la réputation de votre marque.

FAQ : mesure de la visibilité LLM

Comment les entreprises peuvent-elles évaluer l'efficacité des outils de suivi de la visibilité IA pour suivre les mentions de leur marque sur plusieurs plateformes ?

Les entreprises peuvent évaluer l'efficacité d'un outil en vérifiant s'il saisit de manière fiable les résultats des principaux LLM, conserve les insights historiques issus de la surveillance de la marque et détecte correctement les changements de formulation, les ensembles de concurrents ou la précision. Vérifiez la cohérence en exécutant les mêmes prompts au fil du temps afin de confirmer que l'outil détecte les changements que les humains peuvent manquer. Enfin, évaluez les capacités d'intégration, notamment les tableaux de bord, les options d'exportation et les fonctionnalités d'explicabilité (telles que le sentiment, les phrases clés ou les liens sources), afin de vous assurer que l'outil fournit des insights exploitables.

Quels critères les entreprises doivent-elles prendre en compte lorsqu'elles choisissent des solutions de visibilité IA optimisées pour les marchés locaux ou régionaux ?

Pour les marchés régionaux, les entreprises ont besoin d'outils qui couvrent les plateformes et les langues locales dominantes (par exemple, des modèles adaptés aux contenus japonais, coréens ou arabes). Privilégiez un filtrage géographique efficace, la prise en charge des prompts spécifiques à la région et la détection des concurrents locaux. Vérifiez que l'outil reflète les écosystèmes médiatiques régionaux, car les performances des LLM varient souvent en fonction de la quantité de contenu local faisant autorité auquel ils ont accès.

Les entreprises peuvent-elles améliorer leurs stratégies SEO en intégrant le suivi de la visibilité par IA à leurs workflows d'analyse existants ?

Oui. Le suivi de la visibilité de la marque par l'IA révèle comment les LLM résument votre marque, quelles caractéristiques ils mettent en avant et quels thèmes des concurrents apparaissent le plus souvent. En combinant ces insights avec des outils de SEO, vous pouvez identifier les contenus obsolètes, les différenciateurs manquants et les pages bien classées qui influencent les résultats de l'IA. Utilisez ces données pour repérer les thèmes que les LLM considèrent comme déterminants pour la catégorie, ce qui permet aux équipes de hiérarchiser les mises à jour de contenu, de créer de nouvelles pages piliers et de corriger le message de la marque.