Quelle est la visibilité d’une marque dans les réponses générées par l’IA ? Analysez en un coup d’œil les prompts, les citations, les entités et les groupes de concurrents grâce aux données d’entités SISTRIX AI directement issues du MCP.
| TEMPS NÉCESSAIRE | GAIN DE TEMPS | DIFFICULTÉ | UTILISATION |
|---|---|---|---|
| 15-30 min. | ~3-5 heures | ●●○○○ | Pitch / En cours / Reporting |
Avantages
- Une vue d’ensemble GEO complète en un clic : les mentions dans les réponses automatiques, les citations, le contexte des entités et les sources concurrentes d’une marque sont regroupés dans une analyse structurée.
- Regroupement des concurrents sur la base de données réelles : le modèle regroupe automatiquement les marques, magazines et communautés qui apparaissent aux côtés de votre marque dans les réponses générées par l’IA.
- Gain de temps par rapport à une analyse manuelle : sans ce cas d’utilisation, un audit comparable ne serait possible qu’en parcourant manuellement le site ai.sistrix.com, en exportant des tableaux et en effectuant des tests de prompts séparés.
- Utilisation stratégique : les résultats fournissent des informations directes pour la stratégie de contenu, la planification des relations publiques et l’optimisation GEO.
Prompt
Exemple de prompt
Analysez la marque [nom de la marque] à l’aide du serveur SISTRIX MCP et réalisez une analyse complète du statut GEO pour le marché français :
Récupérez les vues suivantes via ai_entity :
- overview : nombre total de mentions dans les prompts
- environnement : entités apparaissant dans le contexte (modèles, thèmes, lieux)
- competition : marques citées en même temps que [nom de la marque]
- sources (source_type=domain) : domaines comportant le plus grand nombre de citations et de mentions dans les prompts
- prompts : exemples de prompts dans lesquels la marque apparaît
Interprète les résultats comme suit :
- Établissez un aperçu des indicateurs clés (mentions dans les suggestions de recherche, domaine principal, classement de votre propre site web).
- Identifiez les principaux groupes d’entités (modèles/produits, technologies, zones géographiques, personnes).
- Regroupez les sources en : concurrents directs, magazines spécialisés et tests, communautés et forums, places de marché et guides d’achat, sources d’information.
- Évaluez pour chaque groupe de sources : part des citations, pertinence stratégique, recommandations d’action.
- Identifiez les 3 principales lacunes géographiques (où la marque perd-elle de la visibilité au profit de tiers ?).
Résume les résultats sous la forme d’un tableau de bord structuré : indicateur, valeur, évaluation, recommandation.
Astuce : distinguer la marque du nom de domaine
Appelez ai_entity en indiquant le nom de la marque (par exemple « Kawasaki »), et non le nom de domaine. Ainsi, SISTRIX recense toutes les mentions dans les résultats de recherche, quelle que soit l’URL citée. Pour l’analyse des sources, appelez ensuite sources avec source_type=domain afin de situer votre propre site web par rapport à la concurrence.
Déroulement
Étape 1 : récupérer la marque et recenser les mentions
Le serveur SISTRIX MCP récupère le nombre total de mentions « Prompt » via ai_entity (view: overview). Cette valeur indique le niveau général de présence de la marque dans les réponses générées par l’IA et sert de point de départ absolu pour toutes les étapes suivantes.
Important : le Prompt-Count n’est pas un indicateur de trafic, mais le nombre de requêtes de recherche dans lesquelles la marque apparaît dans les réponses générées par l’IA. Une valeur élevée indique une large visibilité de la marque dans l’IA, mais ne dit rien quant à la qualité ou au contrôle du discours.
Étape 2 : Analyser le contexte des entités
La commande ai_entity (vue : environment) permet de récupérer toutes les entités qui apparaissent aux côtés de la marque dans les réponses générées par l’IA. Le modèle les regroupe en catégories : modèles de produits, termes technologiques, références géographiques et personnes, et montre ainsi l’image que les systèmes d’IA donnent de la marque.
Étape 3 : Identifier les concurrents dans les réponses générées par l’IA
La fonction ai_entity (vue : competition) identifie toutes les marques qui apparaissent aux côtés de la marque analysée dans les prompts. Le modèle évalue la concurrence directe et la regroupe en clusters : entreprises concurrentes, communautés, magazines spécialisés et autres acteurs pertinents dans le domaine concerné.
Étape 4 : Créer un cluster de sources
ai_entity (vue : sources, source_type=domain) fournit tous les domaines avec leur nombre de citations et leur nombre de prompts. Le modèle les regroupe en cinq clusters stratégiquement pertinents et évalue l’influence de chaque cluster sur le récit de marque dans les réponses générées par l’IA.
Étape 5 : Identifier les lacunes GEO et formuler des recommandations
À partir de l’ensemble des données collectées, le modèle identifie les principales lacunes en matière de GEO : où la marque perd-elle en visibilité au profit de tiers ? Où les magazines spécialisés sont-ils cités plus souvent que son propre site web ? Quels sont les thèmes qui manquent dans son propre contenu ?
Output / Résultat
À l’issue de l’analyse, le modèle fournit un tableau de bord classé par ordre de priorité :
| Indicateur | Valeur | Évaluation | Recommandation |
|---|---|---|---|
| Total des mentions dans les invites | [Nombre] | Élevé / Moyen / Faible | Base pour la surveillance continue |
| Domaine propre à Citations | [Nombre] (Classement [X]) | Bon / À améliorer | Combler les lacunes dans [canal/thème] |
| Source tierce la plus importante | [Domaine] ([Nombre]) | Critique / À surveiller | Donner la priorité au contenu pour [Canal] |
| Principal concurrent dans le domaine de l'IA | [Nom de la marque] | Moyen / Élevé | Développer le contenu de comparaison directe |
| Source de magazine la plus importante | [Domaine] ([Nombre]) | À surveiller | Vérifier les avis et les partenariats |
Ce tableau peut être utilisé directement comme base pour une présentation client, un briefing GEO ou la hiérarchisation d’une stratégie de contenu.
Combinaisons et variantes
Combinaison : audit de contenu et analyse des lacunes de contenu
Passer directement à l’audit de contenu ou à l’analyse des lacunes de contenu après l’analyse d’état GEO : l’analyse GEO met en évidence les thèmes et les entités pour lesquels la marque perd de la visibilité au profit de tiers. L’audit de contenu vérifie si ces lacunes peuvent être comblées à l’aide du contenu existant. L’analyse des lacunes de contenu montre les thèmes déjà exploités par les concurrents, mais pas encore par le domaine concerné.
- Variante : analyse GEO de la concurrence – appliquer la même requête à une marque concurrente et comparer directement les sources et entités qui y dominent.
- Variante : audit des sources uniquement – se concentrer exclusivement sur la vue « sources » afin de cartographier l’ensemble des citations d’un domaine.
- Variante : comparaison multimarques – analyser plusieurs marques (par exemple, votre propre marque et deux principaux concurrents) au cours d’une même session et créer un tableau de bord de la part de voix.
- Extension : analyse de la qualité des prompts – utiliser ai_entity (view: prompts) pour visualiser des réponses concrètes générées par l’IA et vérifier dans quel contexte la marque apparaît (de manière neutre, positive, comme alternative aux concurrents ?).
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