Données issues de Screaming Frog et de l’IA de SISTRIX : étude de cas, MCP Intergration

De:

SISTRIX Team

Publié le : 07.07.2026

Si vous travaillez dans le marketing numérique, votre boîte de réception est sans doute inondée d’actualités sur les derniers outils de suivi de visibilité basés sur l’IA. Face à la multitude de solutions disponibles sur le marché, le choix peut s’avérer difficile, surtout dans le contexte très dynamique dans lequel nous évoluons aujourd’hui. Je vais peut-être pouvoir vous aider à surmonter cette paralysie décisionnelle en vous montrant comment nous utilisons SISTRIX dans le cadre de notre travail chez Screaming Frog.

Traduit d’un article de blog rédigé par Tom Jeffrey, de Screaming Frog.

Les outils et les données de SISTRIX AI Visibility se sont imposés comme parmi les plus performants dans ce domaine. Cet outil a joué un rôle essentiel dans le développement de notre offre de référencement basée sur l’IA, et ce guide vous explique pourquoi, ainsi que la manière dont nous l’utilisons chez Screaming Frog.

Pourquoi les données de visibilité sur l’IA peuvent être une véritable mine d’or

L’une des objections les plus courantes à l’égard du suivi de la visibilité par l’IA est le problème du caractère aléatoire : les réponses des grands modèles de langage (LLM) sont non déterministes, personnalisées et dépendantes du contexte. Si une même requête donne des résultats différents à chaque fois, comment peut-on se fier à ces données ?

La réponse est qu’il n’est pas nécessaire d’obtenir une cohérence parfaite au niveau de chaque réponse individuelle ; il suffit de repérer des signaux caractéristiques pour :

1. Mentions et références à la marque par thème
2. Comparaisons avec les concurrents sur le marché
3. Sentiment à l’égard de la marque

Si vous parvenez à obtenir ces données grâce à un suivi quotidien ou hebdomadaire via AI Mode, Perplexity et ChatGPT, vous disposez de suffisamment d’informations pour réaliser des audits (un accès supplémentaire aux fichiers journaux et au suivi des sources de trafic via GA4/Adobe permet d’optimiser encore davantage ces audits !).

La plateforme SISTRIX permet aux équipes de marketing numérique d’accéder aux données suivantes :

Sources

La vue « Sources » indique précisément quelles pages de votre client sont citées par les modèles de langage grand public (LLM) et dans quelles réponses, ainsi que toutes les citations provenant de concurrents ou d’autres sources.

Mentions

Grâce à la fonctionnalité « Concurrence », nous pouvons facilement voir combien de fois votre marque est recommandée par les plateformes d’IA.

Part de marché des concurrents

Des visualisations claires et concises sur la visibilité, les mentions et les citations, présentées sous forme de graphiques et de tableaux issus de l’indice de visibilité.

Perception de la marque

Une analyse en un clic met en évidence les points faibles et les points forts de votre marque et de certains de vos concurrents. Il est possible de remonter jusqu’aux messages et citations spécifiques à l’origine de ces sentiments.

Réponses générées par l’IA

Les réponses générées par l’IA des chatbots sélectionnés sont archivées et disponibles dans le cadre des données de suivi des requêtes ; je vous recommande toutefois de ne pas vous attarder à les comparer à ce que vous observez, compte tenu de la personnalisation inhérente et du caractère aléatoire du système.

Mots-clés

Le classement des invites individuelles par balises vous permet d’éviter le piège consistant à vous focaliser sur la vérification des invites réponse par réponse, et les indicateurs clés de visibilité des balises peuvent orienter votre stratégie (consultables sous la rubrique « Invites »).

Toutes ces données constituent une base idéale pour évaluer les performances de vos clients et formuler des recommandations visant à améliorer la production de nouveaux contenus, les actions de communication et les partenariats d’affiliation – un sujet que j’aborderai ensuite.

Comment nous utilisons les fonctionnalités de SISTRIX pour les audits

Voici nos meilleures astuces pour tirer immédiatement parti de la plateforme sur le plan stratégique.

Utilisez le panneau « Sources » comme outil d’analyse des lacunes de contenu

Filtrez la vue « Sources » en fonction des domaines concurrents de votre site. Les pages qui s’affichent sont celles que les modèles de langage grand public (LLM) jugent suffisamment fiables pour être citées, ce qui vous indique ce qui fonctionne pour eux. Ajoutez des filtres par marque pour affiner encore davantage cette recherche. Comparez ces résultats avec ce que vous avez déjà sur votre site et vous obtiendrez toute une série de lacunes de contenu à combler :

Identifier les pages de type « liste » et les pages « top » les plus importantes

Filtrez les sources pour identifier les pages tierces de type « best of » et les pages comparatives qui ont un fort poids en matière de citations. Ce sont ces pages qui génèrent une part disproportionnée des mentions de marque dans les réponses fournies par l’IA. Une étude menée par l’Université de Toronto a révélé que les moteurs d’IA citent les sources tierces faisant autorité environ cinq fois plus souvent que les pages propres à une marque.

Faire figurer votre site sur ces pages constitue souvent l’action GEO la plus efficace pour améliorer le nombre et la qualité des mentions de votre marque :

Transformer les données relatives à la perception de la marque en contenu et en stratégie de relations publiques

Si le sentiment est mitigé ou négatif, cela donne lieu à un dialogue de relations publiques. Vous pouvez déterminer si les avis ou les publications sont attribués à ces réponses générées par l’IA, puis prendre contact avec les auteurs pour améliorer la relation ou répondre aux commentaires anciens.

Du point de vue du contenu, vous pouvez peut-être atténuer les commentaires négatifs en maîtrisant le discours que vous tenez au sujet de votre marque. Seer Interactive y est parvenu à la perfection, en contrant un avis négatif d’un employé évoquant un taux de rotation élevé grâce à sa propre étude sur la fidélisation du personnel.

Mettre en évidence les inexactitudes et les erreurs concernant les termes de marque dans les mentions figurant sur les citations

Si les plateformes d’IA montrent que les mentions de votre marque générées par l’IA ne la décrivent pas correctement, cela représente une nouvelle opportunité de communication. Les marques modifient constamment leur offre, leurs tarifs et leurs arguments clés de vente ; cela ne signifie pas pour autant que ces changements soient immédiatement pris en compte par les autres acteurs. En conséquence, Internet regorge d’informations obsolètes que les modèles de langage grand public (LLM) utilisent pour construire le récit de votre marque.

Comment nous alimentons Claude via la connexion MCP de SISTRIX

Ce point mérite amplement sa propre rubrique. À l’instar de toute entreprise SaaS qui se respecte, SISTRIX a beaucoup travaillé sur les fonctionnalités MCP afin de vous permettre de vous connecter, d’extraire, d’analyser et de visualiser les données de performance au sein de Claude et ChatGPT.

Screaming Frog privilégie Claude, et nous l’avons testé en associant le suivi IA de SISTRIX depuis son lancement récent via le MCP.

Pour plus d’informations sur la configuration, cliquez ici.

Une fois configuré, vous pouvez l’interroger de manière conversationnelle, poser des questions complémentaires et demander des résultats formatés sans avoir à passer par l’interface utilisateur de SISTRIX. Les possibilités sont encore plus étendues si vous connectez également le MCP de Screaming Frog, ce qui vous permet de comparer des données techniques et de performance très utiles.

Voici quelques exemples du type de demandes que l’on peut désormais adresser à Claude :

Visualise an overview report for [project] across AI visibility, mentions, and citations against core competition.

Claude rassemble les données, rédige des commentaires explicatifs et élabore un résumé structuré pouvant être directement présenté lors des réunions avec les parties prenantes :

Visualise which sources are being cited most frequently in [tag] prompts for [project], and what do they have in common structurally?

Claude récupère les données de Sources filtrées selon les balises de votre consigne de conversion, effectue une analyse des modèles de contenu et fournit des observations sur le format, la profondeur et la structure du contenu, en corrélation avec la fréquence des citations.

Generate a prompt gap analysis by querying SISTRIX to identify all sources for [competitor] in [project], cross-reference with Screaming Frog to identify if [your site] has similar page types.

Claude rassemble les données et génère un résumé structuré des nouvelles opportunités de création de pages. Vous pourriez même aller plus loin en enrichissant les connaissances de Claude sur la manière dont vous rédigez vos briefs, et en lui demandant de créer pour vous des briefs adaptés à ces opportunités.

J’ai constaté que le fait de répertorier les identifiants de projet SISTRIX était le moyen le plus simple de garantir la cohérence des appels via le MCP.

Bien sûr, il va sans dire que ce travail ne doit en aucun cas se substituer à celui d’un professionnel expérimenté du référencement naturel.

Conclusion : SISTRIX AI Visibility est l’une des plateformes les plus performantes du marché

Les équipes qui tirent le meilleur parti des outils de suivi « Visibility » basés sur l’IA ne sont pas celles qui disposent du plus grand nombre de prompts, du plus grand nombre de crédits ou des fonctionnalités les plus récentes. Ce sont celles qui ont mûrement réfléchi à ce qu’elles mesurent et pourquoi.

Cela implique d’élaborer une stratégie de prompts qui reflète le comportement réel des requêtes adressées à l’IA, et non pas de simples listes de mots-clés réutilisées. Cela implique d’allouer des crédits aux prompts et aux clients pour lesquels la visibilité générée par l’IA constitue réellement un levier commercial. Cela implique d’utiliser un outil de suivi des prompts en temps réel pour mettre en évidence les tendances historiques concernant les mentions de la marque, les citations et le sentiment. Il s’agit ensuite d’exploiter toutes ces données pour orienter de manière stratégique la création de nouveaux contenus, les relations publiques et les actions de communication.

Le GEO n’en est encore qu’à ses débuts, mais des outils tels que SISTRIX permettent aux équipes de mener des expériences, d’établir des rapports et de réaliser des audits de manière professionnelle et responsable.

SISTRIX vous fournit les données brutes. C’est ensuite aux spécialistes du référencement de les exploiter au mieux.