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Quand un de vos clients potentiels pose une question à ChatGPT, Gemini ou Claude sur votre secteur, votre marque apparaît-elle dans la réponse ? La plupart des entreprises n’en savent rien.
Le GEO (Generative Engine Optimization, l’optimisation pour les moteurs de recherche génératifs) n’est plus un sujet prospectif. C’est une réalité mesurable aujourd’hui, avec des outils d’analyse accessibles à tous. Microsoft vient d’ailleurs de lancer AI Performance, une fonctionnalité dédiée au suivi de la visibilité des marques dans les IA ([lien vers votre article]). Le signal est clair : ce sujet entre dans les pratiques courantes, et il y a fort à parier que d’autres outils suivront !
Ce guide vous propose un protocole manuel, faisable seul, en 90 minutes, sans outil payant ni infrastructure technique. L’objectif n’est pas de remplacer un audit expert, mais de produire une première photographie utile pour orienter vos décisions quant à votre stratégie de visibilité..
À retenir avant de commencer Tester sa visibilité IA ne consiste pas à taper son nom de marque dans ChatGPT. Ça consiste à tester les questions que se posent vos clients et à observer qui répond à leur place.
A retrouver dans ce guide :
- Comment les LLMs construisent leurs réponses
- Choisir les bons univers et les bonnes questions
- Le protocole de test pas à pas
- Lire et interpréter ses résultats de visibilité
- Quelle fréquence de monitoring ?
- Ce que les résultats révèlent sur votre écosystème global
1. Comment les LLMs construisent leurs réponses
Avant de lancer vos tests, il faut comprendre une chose : certains LLMs ne « cherchent » pas, ils génèrent uniquement à partir de leur base d’entraînement. D’autres combinent génération et recherche web en temps réel. Cette distinction change l’interprétation de vos résultats, et on y revient juste après.
Quand vous posez une question via prompt à ChatGPT ou Claude, le modèle produit une réponse à partir de ce qu’il a intégré lors de son entraînement. A savoir : des milliards de textes, articles, pages web et forums. Ce qu’il « sait » sur votre marque, c’est le reflet de ce qui existait et circulait au moment où il a été entraîné.
📌 Lexique — LLM (Large Language Model) Modèle de langage de grande taille entraîné sur des volumes massifs de textes. ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google Search), Claude (Anthropic) et Perplexity en sont les exemples les plus courants.
Le fanout : pourquoi la formulation compte autant que le sujet
📌 Lexique — Fanout Mécanisme par lequel un LLM décompose une question complexe en plusieurs sous-requêtes internes avant de générer sa réponse.
Quand vous posez une question complexe, le modèle ne la traite pas comme une seule requête. Il la décompose. « Quel logiciel choisir pour gérer mes relances clients ? » peut générer en interne des sous-requêtes sur les CRM, les outils SMS, les solutions de prise de rendez-vous et les comparatifs disponibles.
Conséquence directe : une question orientée « outil SMS » ne donnera pas les mêmes résultats qu’une question orientée « gestion des entretiens périodiques », même si votre produit répond aux deux. La formulation de la question influence le choix des marques citées dans la réponse.
Deux familles de LLMs, deux logiques
| LLMs à base figée | LLMs connectés au web | |
| Source des réponses | Base d’entraînement uniquement | Base d’entraînement + web en temps réel |
| Cutoff date | Oui (vérifiable dans les paramètres) | Moins contraignante |
| Influence sur les moteurs | Indirecte (via l’entraînement) | Directe |
| Mode sans navigation Web | Mode connecté au web | |
| Exemples | ChatGPT sans navigation activée, Claude sans accès web, Gemini hors ligne | ChatGPT avec navigation, Claude avec accès web, Gemini avec Search, Perplexity, Copilot |
A NOTER : ChatGPT, Claude et Gemini peuvent fonctionner dans l’un ou l’autre mode selon l’abonnement, le pays ou les fonctionnalités activées. Vérifiez quel mode est actif avant de tester.
📌 Lexique — Cutoff date Date jusqu’à laquelle un LLM a été entraîné. Toute information publiée après cette date lui est inconnue.
Les AI Overviews de Google (ces résumés générés automatiquement en tête de page de résultats) fonctionnent selon une logique hybride : base d’entraînement + sources web en temps réel. Ils représentent aujourd’hui l’un des points de contact les plus visibles entre un LLM et un utilisateur en recherche active.
Les LLMs connectés au web s’appuient sur des sources actuelles (bien souvent issues de Google) pour construire leurs réponses. Pour eux, le SEO classique reste directement pertinent : si vos pages répondent bien aux questions de vos clients et sont bien référencées, ces modèles ont plus de chances de vous citer.
⚠️ Point de vigilance Avant de tirer des conclusions, vérifiez la date de connaissance du modèle testé. Un LLM entraîné jusqu’en 2024 ne connaît pas vos dernières publications ni votre repositionnement récent.
(Extrait d’un pré-audit GEO conduit par nos experts Semjuice – anonymisé)
2. Préparer son test : choisir les bons univers et les bonnes questions
La qualité du test dépend presque entièrement des questions posées (donc, du prompt). C’est l’étape la plus sous-estimée.
Identifier ses univers métier (pas ses mots-clés)
Ne partez pas de votre liste de mots-clés SEO. Les LLMs fonctionnent par intentions de recherche et par problèmes, pas par mots-clés.
Notez 2 ou 3 grandes catégories de votre activité, puis choisissez 1 ou 2 univers maximum pour ce premier test.
Exemple concret : une agence SEO ne teste pas « agence SEO ». Elle teste « comment améliorer mon référencement quand je suis une PME sans équipe dédiée » ou « quel prestataire choisir pour un audit SEO complet ». Ce sont les formulations que vos prospects utilisent, pas les étiquettes que vous mettez sur vos services.
Générer les questions avec les LLMs eux-mêmes
Demandez au LLM de générer les questions avant de les lui poser. Utilisez ce prompt de départ :
« Pour le secteur [X], génère-moi 5 questions qu’un décideur pourrait poser sur [thématique], en couvrant des intentions informationnelles, comparatives et transactionnelles. »
Vous obtenez des formulations proches de ce que vos clients tapent vraiment. C’est souvent là que les premières surprises apparaissent. Variez les prompts, car une une même intention formulée différemment peut produire des réponses très différentes. Testez au moins deux formulations par thématique.
⚠️ Point de vigilance Les questions générées reflètent ce que le LLM perçoit comme important dans votre secteur. Si les formulations proposées ne correspondent pas à votre positionnement, c’est déjà un enseignement : le modèle ne vous « voit » peut-être pas là où vous pensez être.
(Extrait d’un pré-audit GEO conduit par nos experts Semjuice – anonymisé)
Combien de questions tester ?
8 à 10 questions par univers, sur 2 ou 3 LLMs : vous obtenez entre 20 et 30 réponses à analyser. Traitez ces résultats comme un signal exploratoire, à confirmer sur plusieurs sessions et à des dates différentes, pas comme une conclusion.
Illustration avec le secteur des logiciels RH pour PME.
| Question | Type d’intention |
| « Comment fonctionne un logiciel RH pour une PME ? » | 🔵 Informationnelle |
| « Quelles sont les étapes pour structurer sa gestion RH quand on grandit ? » | 🔵 Informationnelle |
| « Quelles différences entre Lucca, Payfit et Factorial pour moins de 50 salariés ? » | 🟡 Comparative |
| « Quel logiciel RH est le plus simple à déployer sans consultant ? » | 🟡 Comparative |
| « Quel prestataire pour m’aider à choisir et mettre en place un logiciel RH ? » | 🟢 Transactionnelle |
| « Où trouver un logiciel RH adapté à une PME sans DRH en interne ? » | 🟢 Transactionnelle |
Pour référence : les audits GEO que nous réalisons chez Semjuice s’appuient sur des corpus de 57 à 192 réponses, testées sur plusieurs dates distinctes.Là où le test DIY donne une direction, l’audit expert donne une certitude.
3. Le protocole de test pas à pas
La navigation privée est non-négociable
Ouvrez une fenêtre de navigation privée. Déconnectez-vous de tous vos comptes.
Un LLM connecté à votre compte a potentiellement été influencé par vos échanges précédents. En navigation privée, sans compte, vous obtenez la réponse que n’importe quel utilisateur obtiendrait. La navigation privée réduit la personnalisation, mais ne la supprime pas entièrement : langue, pays, version du modèle et date du test peuvent encore faire varier les réponses. Notez ces variables dans votre tableur pour comparer des sessions comparables.
⚠️ Point de vigilance Certains LLMs personnalisent activement leurs réponses selon votre profil. Connecté, vous ne testez pas la visibilité de votre marque, mais bel et bien ce que vous voyez .
Testez sur ChatGPT, Gemini et Claude au minimum. Ajoutez Perplexity si vous avez du temps : son mode orienté sources web en fait un cas particulièrement instructif. Mention spéciale à : son intégration à Google Search en fait un cas à part, où la visibilité SEO classique et la visibilité GEO se recoupent directement.
Ce qu’on note pour chaque réponse
Pour chaque test, renseignez les éléments suivants :
- Mention : votre marque est-elle citée dans le corps de la réponse ?
📌 Lexique — Mention Apparition du nom d’une marque dans une réponse IA, sans nécessairement de lien ou de source explicite.
- Citation : votre site est-il référencé comme source ?
📌 Lexique — Citation Référence explicite à une source (site, article, page) dans une réponse IA.
- Position : si vous êtes cité, à quel rang dans la réponse ?
- Concurrents cités : lesquels, dans quel contexte, avec quelle fréquence ?
- Sources mobilisées : articles de blog, comparateurs, annuaires, sites institutionnels ?
- Hallucinations : y a-t-il des éléments factuellement faux sur votre marque ou votre secteur ?
📌 Lexique — Hallucination Information inventée ou inexacte produite par un LLM, généralement faute de sources fiables sur le sujet.
⚠️ Point de vigilance Distinguez concurrent direct et concurrent conversationnel. Un outil qui ne vous concurrence pas sur le marché peut occuper votre espace dans les réponses IA parce qu’il a plus de contenus, plus de mentions externes et plus de saillance dans les sources mobilisées par les modèles.
📌 Lexique — Saillance Degré de présence et de reconnaissance d’une marque dans les sources que les LLMs mobilisent pour construire leurs réponses.
Le tableur de suivi
Un Google Sheets avec les colonnes suivantes suffit :
| Question testée | LLM | Date | Mention (O/N) | Position | Concurrents cités | Sources citées | Hallucination (O/N) | Notes |
L’objectif : avoir une base reproductible. Dans 6 semaines, vous refaites les mêmes tests sur les mêmes questions et vous comparez. C’est là que les données deviennent utiles.
4. Lire et interpréter ses résultats de visibilité
Les 3 métriques à calculer
L’analyse de vos résultats repose sur trois indicateurs simples, calculables directement dans votre tableur :
- Taux de mention Nombre de réponses où votre marque apparaît / nombre total de tests × 100. Indicateur de base : si vous êtes mentionné dans 3 réponses sur 30, votre taux de mention est de 10 %.
- Taux de citation Nombre de réponses où votre site est sourcé / nombre total de tests × 100. Plus exigeant que la mention : mesure si les LLMs vous considèrent comme une source fiable.
- Part de voix concurrentielle, deux variantes à distinguer :
- Par mentions : nombre de réponses où votre marque apparaît / total des réponses où au moins une marque est mentionnée × 100. Mesure votre présence dans la conversation.
- Par citations : nombre de réponses où votre site est sourcé / total des réponses où au moins un site est cité × 100. Mesure si vous êtes perçu comme une référence.
Un écart important entre les deux est lui-même un signal : vous pouvez être connu sans être considéré comme une source fiable.
Analyse et interprétation de l’absence
Être absent ne signifie pas que le LLM ne comprend pas votre secteur. Dans la grande majorité des cas, il le comprend très bien et cite d’autres acteurs à votre place.
| Cas de figure | Lecture |
| Absence totale sur tous les LLMs | Déficit de saillance globale. Votre marque n’est pas suffisamment présente dans les sources que les modèles mobilisent. |
| Présence sur un seul LLM | Signal intéressant. Vous existez quelque part dans l’écosystème, mais pas assez largement pour être repris par tous les modèles. |
| Présent mais mal positionné | Problème de perception, pas de notoriété. Le LLM vous connaît mais vous associe au mauvais univers ou vous décrit imprécisément. |
(Extrait d’un pré-audit GEO conduit par nos experts Semjuice – anonymisé)
Les hallucinations : pourquoi elles comptent
Un LLM peut inventer des informations , telles que des fonctionnalités inexactes, positionnement erroné, associations incorrectes.Loin d’être de la malveillance, il s’agit du fonctionnement d’un modèle qui comble des lacunes avec ce qu’il peut assembler.
⚠️ Point de vigilance Une hallucination n’est pas anodine. Si un LLM décrit mal votre offre, c’est potentiellement ce que vos prospects lisent. Et comme les modèles s’alimentent aussi via les sources web, une information erronée peut se consolider dans le temps.
Ce que ce test ne couvre pas
- Il ne vous explique pas pourquoi vous n’apparaissez pas.
- Il ne mesure pas l’évolution dans le temps sur une base solide.
- Il ne permet pas de prioriser vos univers métier les uns par rapport aux autres.
Sur l’off-site : les LLMs ne se basent pas uniquement sur votre site. Ils s’appuient aussi sur ce que d’autres sources disent de vous (articles, comparatifs, annuaires, mentions dans des blogs sectoriels). Votre visibilité IA est donc aussi le reflet de votre empreinte externe. Si vous êtes absent là où vos concurrents sont bien cités, regardez ce qu’ils ont que vous n’avez pas en termes de présence externe, pas seulement de contenu on-site.
5. Quelle fréquence de monitoring ?
Un test unique ne vaut pas grand-chose. Ce qui compte, c’est la répétition.
Mises à jour des modèles, nouvelles sources intégrées, changements de comportement… Les LLMs évoluent en permanence. Une réponse obtenue aujourd’hui peut être différente dans six semaines, même si votre situation n’a pas changé.
Recommandation : refaites les mêmes tests, sur les mêmes questions, toutes les 4 à 6 semaines. Pas plus souvent, les variations à court terme sont trop bruitées pour être interprétables. Pas moins souvent, car vous perdriez la capacité de relier vos actions à leurs effets.
Sur les audits que nous menons chez Semjuice, les tests sont répétés sur plusieurs dates distinctes sur une même période. Ce n’est pas un luxe méthodologique : c’est la condition pour distinguer une tendance réelle d’une variation ponctuelle.
⚠️ Point de vigilance Ne tirez pas de conclusion définitive sur un seul passage. Les LLMs sont variables par nature. Observez plutôt la tendance sur plusieurs sessions.
La bonne nouvelle : si votre tableur est bien construit, chaque session suivante ne prend que 20 à 30 minutes.
6. Ce que les résultats révèlent sur votre écosystème global
Les résultats d’un test GEO ne pointent pas uniquement un problème de GEO. Ils révèlent souvent l’état de votre écosystème marketing dans son ensemble : SEO, branding, notoriété, stratégie de contenu, présence externe.
Ce n’est pas un hasard. Les LLMs synthétisent ce qui existe sur vous, sur votre site, mais aussi dans les articles qui vous citent, les comparatifs qui vous référencent, les avis qui circulent. Être invisible dans les IA, c’est souvent le symptôme d’une marque qui n’a pas encore construit une empreinte suffisamment cohérente et distribuée sur l’ensemble de ces canaux.
Le contenu : site produit vs. site de réponses
Il y a une distinction fondamentale entre un site qui présente ce que vous faites et un site qui répond aux questions (requêtes de recherche) que vos clients se posent avant même de savoir que vous existez. Les LLMs privilégient massivement le deuxième type.
Si vos concurrents sont systématiquement cités à votre place, regardez leurs contenus : guides pratiques, comparatifs, FAQ structurées, cas d’usage concrets. Pas uniquement des pages de présentation de services.
(Extrait d’un pré-audit GEO conduit par nos experts Semjuice – anonymisé)
Le netlinking et la présence externe
Les acteurs les mieux cités par les LLMs ne sont pas toujours les meilleurs produits du marché. Ce sont souvent ceux qui ont la meilleure empreinte externe : présents dans des comparatifs, mentionnés dans des articles sectoriels, référencés dans des annuaires spécialisés.
Un lien depuis un article comparatif bien structuré vaut infiniment plus, en GEO, qu’une dizaine de liens depuis des annuaires génériques. Rien de nouveau… c’est la logique du netlinking qualitatif appliquée à un nouveau contexte.
Le branding et la notoriété de marque
Un LLM qui hallucine sur votre marque ou qui vous associe au mauvais univers ne fait pas qu’un « problème IA ». Il reflète une marque qui n’a pas encore imposé sa définition d’elle-même dans l’espace informationnel. Les modèles comblent les lacunes avec ce qu’ils trouvent ou avec ce qu’ils inventent.
Le fait de travailler sa visibilité GEO implique aussi de soigner la clarté et la cohérence de son positionnement de marque sur l’ensemble des canaux où elle s’exprime. Ce test peut donc orienter une stratégie éditoriale, une stratégie de netlinking et une réflexion sur le branding.
Réduire ça à un simple enjeu GEO reviendrait à en faire un levier isolé, ce qu’il n’est pas.
Conclusion
En 90 minutes, ce protocole vous donne une première réponse à une question que beaucoup d’entreprises n’ont jamais posée : les IA me connaissent-elles et parlent-elles de moi correctement ?
C’est une photographie. Utile, honnête, actionnable dans ses grandes lignes. Mais une photographie n’est pas un diagnostic.
Un audit GEO structuré va plus loin, avec un corpus de tests plus large, une analyse des causes on-site et off-site, identification des univers prioritaires, lecture qualitative des réponses, plan d’action priorisé et suivi dans le temps.
Si vos résultats soulèvent des questions ou si vous voulez aller au-delà du snapshot, nos équipes peuvent prendre en charge l’audit complet et l’accompagnement qui suit. On parle de diagnostic, de recommandations concrètes et d’un monitoring régulier.
Demandez votre pré-audit GEO !
(Extrait d’un pré-audit GEO conduit par nos experts Semjuice – anonymisé)
