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Introduction
Modules
Définition
Performances
Insights
Competitive Tracking
Définition
Intent
Métriques
Deep Tracking
Définition
Méthodologie
Technical Tracking
Aperçu
Activations
Définition
Génération
Deep Tracking
Méthodologie

Méthodologie

Brand Perception Module

Le Brand Perception Module mesure la perception de l'IA à travers six indicateurs clés de performance :

‍Awareness

‍L'IA sait-elle que vous existez ? Profondeur des connaissances factuelles.

‍Clarity

‍L'IA comprend-elle ce que vous faites ? Compréhension du modèle économique.

‍Trust

‍L'IA vous fait-elle confiance ? Signaux de crédibilité et de fiabilité.

‍Uniqueness

‍L'IA perçoit-elle votre différenciation ? Caractère distinctif concurrentiel.

‍Advocacy

‍L'IA vous recommanderait-elle ? Propension à recommander activement.

‍Sentiment

‍L'IA associe-t-elle des émotions positives ? Ton émotionnel et associations.

Chaque KPI est noté de 0 à 100 avec des références étalonnées par l'industrie. Les scores inférieurs à 40 indiquent des lacunes critiques ; 41–60 est inférieur à la moyenne ; 61–80 est bon ; 81–100 représente le leadership de la catégorie.

Ces six KPI constituent la base. Chaque Module supplémentaire — prédéfini ou personnalisé — ajoute ses propres KPI quantifiés par-dessus, sans recoupement avec cette base.

Source Intelligence

La Source Intelligence révèle où les LLM obtiennent leurs informations sur votre marque :

Primaire

‍Sources contrôlées par la marque (site web, contenu officiel)

‍Secondaire

‍Sources tierces faisant autorité (publications, médias)

‍UGC

‍Contenu généré par les utilisateurs (avis, forums, réseaux sociaux)

‍Concurrent

‍Sources contrôlées par les concurrents

Lorsque vous savez quelles sources sont à l'origine d'un faible score KPI, vous savez exactement où concentrer vos efforts.

Couverture multi-LLM

Le Deep Tracking interroge plusieurs modèles d'IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) pour garantir une mesure robuste de la perception. Chaque modèle apporte des données uniques ; l'agrégation de ces modèles produit un profil complet.

Fréquence de suivi

Toutes les données sont stockées dans la base de données isolée de votre marque avec une rétention historique complète. La fréquence de suivi varie selon le niveau : hebdomadaire (Select), hebdomadaire (Premiere), ou hebdomadaire avec accès à la demande (Signature).

Multi-Signal Intelligence

Le Deep Tracking est la première des trois couches de tracking, aux côtés du Competitive Tracking et du Technical Tracking. La Multi-Signal Intelligence corrèle ces trois couches dans une base de données vectorielle unifiée, et ces corrélations inter-couches génèrent des Activations priorisées — s'attaquant aux causes profondes, et non pas seulement aux symptômes.

Deep Tracking
Définition

Deep Tracking

Définition

Le Deep Tracking est la première des trois couches de tracking qui composent la Multi-Signal Intelligence de Search Bridge. Il explore le graphe de connaissances de l'IA pour comprendre comment les systèmes d'IA perçoivent votre marque et pourquoi.

Cette couche se compose de deux éléments :

  • Brand Perception Module — Mesure la perception de l'IA à travers six KPI core
  • Source Intelligence — Identifie les sources d'information que les LLM utilisent pour construire leurs connaissances sur votre marque

Le Deep Tracking fonctionne indépendamment de votre visibilité actuelle. Même si votre marque n'apparaît jamais dans les classements concurrentiels, le Deep Tracking révèle ce que l'IA sait de vous en interrogeant directement le graphe de connaissances.

Il révèle les lacunes de connaissances, les désalignements de perception, les déficiences des sources et les désavantages concurrentiels.

Activations
Flux de travail

Flux de travail des Activations

Quoi

Les Activations ont des statuts : À faire (vient d'être créée), En cours (vous y travaillez), Terminée (achevée), Rejetée (refusée avec une raison). Vous pouvez les gérer en vue Kanban (glisser-déposer les cartes entre les colonnes), vue Liste (tableau filtrable) ou vue Analytique (tableau de bord avec des métriques). Chaque Activation peut être commentée, modifiée et liée à des tâches spécifiques.

Comment

En vue Kanban, vous faites glisser l'Activation de « À faire » à « En cours » lorsque vous commencez à y travailler. Lorsque vous avez terminé, déplacez-la vers « Terminée » et spécifiez la date d'achèvement. Si une Activation n'a plus de sens, vous pouvez la rejeter en sélectionnant une raison (non pertinente, déjà faite, non réalisable, etc.). La vue Analytique indique le nombre d'Activations ouvertes, le nombre de celles qui sont terminées, le taux d'achèvement et la répartition par priorité et par type.

Pourquoi

Un flux de travail structuré garantit que les Activations ne sont pas oubliées. Le suivi de l'achèvement vous permet de mesurer les progrès et de comprendre si les Activations mises en œuvre fonctionnent. Si vous réalisez 10 Activations pour améliorer le KPI Trust et que vous constatez ensuite une augmentation du score, vous savez que le travail a porté ses fruits. Si le score n'augmente pas, vous comprenez que vous devez changer d'approche.

Activations
Génération

Génération des Activations

Quoi

Il existe trois modes de génération.

  • Mode automatique : la plateforme analyse tout (KPI, concurrents, Technical Tracking) et génère un plan d'Activations complet.
  • Mode KPI : vous vous concentrez sur des KPI spécifiques sous-performants et générez des Activations ciblées pour les améliorer.
  • Mode Technical Tracking : vous prenez les problèmes techniques identifiés par le Technical Tracking et générez des Activations pour les résoudre.

Vous pouvez également filtrer par pays.

Comment

Cliquez sur « Générer », choisissez le mode et, si vous le souhaitez, sélectionnez des KPI ou des pays spécifiques. La plateforme lance une tâche en arrière-plan qui analyse les données. Après 1 à 2 minutes, vous recevez une notification et les Activations générées apparaissent dans le tableau de bord.

Chaque Activation comprend :

  • un titre
  • une description détaillée
  • la source (quelles données l'ont déclenchée)
  • un impact estimé (élevé / moyen / faible)
  • un délai (court / moyen / long terme)
  • un type (sur site / hors site)

Pourquoi

Générer manuellement des Activations nécessiterait des heures d'analyse. La génération automatisée le fait en quelques minutes et, surtout, elle est basée sur des données objectives plutôt que sur l'intuition.

Vous pouvez également les régénérer périodiquement pour vous adapter aux changements : si les concurrents modifient leur stratégie ou si de nouveaux problèmes apparaissent, les Activations se mettent à jour en conséquence.

Système de priorisation

Quoi

La priorité des Activations est calculée automatiquement en fonction du nombre et du poids des sources qui confirment le problème.

Chaque source a un poids :

  • COMPETITIVE = 3
  • TECHNICAL = 2
  • KPI = 1

Le système applique également un bonus multi-signaux : si plusieurs sources confirment le même problème, la priorité augmente.

Comment‍

Le calcul de la priorité fonctionne comme suit :

  1. Additionner les poids des sources impliquées.
  2. Ajouter un bonus pour chaque source supplémentaire (+1,5 points).
  3. Comparer le score total par rapport à des seuils dynamiques.

Niveaux de priorité :

  • ÉLEVÉE : toutes les 3 sources, ou 2/3 avec COMPETITIVE impliquée
  • MOYENNE : 2/3 sources sans COMPETITIVE, ou seulement COMPETITIVE
  • FAIBLE : seulement TECHNICAL ou seulement KPI

Pourquoi‍

Ce système de priorisation garantit que les Activations les plus critiques — celles confirmées par plusieurs sources ou par des sources faisant autorité comme le Competitive Tracking — sont mises en avant en priorité.

Cela évite que des problèmes mineurs n'occultent des problèmes majeurs, et aide les équipes à concentrer leurs efforts là où l'impact sera le plus grand.

Le système est également extensible : si de nouvelles sources sont ajoutées à l'avenir (par exemple, la surveillance des médias sociaux), elles peuvent simplement être enregistrées dans le registre avec leur pondération correspondante.

Activations
Définition

Aperçu des Activations

Qu'est-ce que c'est ?

Les Activations sont des tâches intelligentes créées automatiquement par la plateforme. Celle-ci analyse toutes les données disponibles — performance des KPI, positionnement concurrentiel et résultats techniques — et lorsqu'elle détecte des problèmes ou des opportunités, elle génère des Activations spécifiques.

Chaque Activation vous indique :

  • ce qu'il faut faire (par ex. « Créer du contenu sur [sujet] »)
  • pourquoi (par ex. « Le KPI Trust a chuté de 20 % »)
  • l'impact attendu
  • le temps estimé requis
  • le niveau de priorité

Comment

Lors de la génération des Activations, vous choisissez une stratégie :

  • Automatique : analyse tout et suggère les meilleures Activations
  • Axée sur les KPI : se concentre sur les KPI spécifiques sous-performants
  • Technical Tracking : résout les problèmes techniques identifiés par le Technical Tracking

La plateforme utilise des modèles d'IA pour analyser les données, identifier les tendances et formuler des Activations concrètes. Les Activations sont ensuite priorisées en fonction de l'impact potentiel et de l'effort requis.

Pourquoi

Sans Activations, vous auriez beaucoup de données mais aucun point de départ clair. Les Activations transforment les données en étapes concrètes.

Au lieu de dire « le KPI Uniqueness est faible », la plateforme pourrait suggérer :

  • Publier 3 études de cas sur les innovations récentes
  • Mentionner les partenariats technologiques
  • Mettre à jour la section R&D du site web

Les Activations sont donc exploitables et mesurables.

Le graphe de connaissances

En coulisses, la plateforme utilise un graphe de connaissances pour suivre les relations entre les scores, les raisons et les Activations.

Chaque fois qu'un Module est exécuté :

  • les scores (SCORE)
  • les raisons positives/négatives (REASON_POSITIVE / REASON_NEGATIVE)
  • les URL référencées (SOURCE_URL)

sont enregistrés comme nœuds dans le graphe.

Les Activations générées sont ensuite connectées aux raisons négatives qu'elles visent à résoudre par le biais de relations créées.

Cette architecture permet au système de :

  • éviter les doublons (il ne génère pas d'Activations pour des problèmes déjà traités)
  • suivre l'efficacité (lorsqu'une Activation est terminée, une relation IMPROVED est créée vers le nouveau score)
  • reconnaître les tendances au sein de l'historique de votre propre marque (quels types d'Activation ont fait bouger quels KPI, et de combien)

C'est le Learning Loop en pratique : le système apprend continuellement quelles Activations produisent de réelles améliorations pour votre marque et gagne en efficacité au fil du temps. Votre intelligence reste isolée par marque — elle n'est jamais mutualisée avec, ni transférée à, une autre marque.

Technical Tracking
Aperçu

Aperçu du Technical Tracking

Quoi‍

Le Technical Tracking est la troisième des trois couches de tracking qui composent la Multi-Signal Intelligence. C'est un robot d'exploration automatisé qui analyse le site web d'une marque du point de vue de l'IA. Il scanne toutes les pages accessibles, vérifie la configuration technique et évalue la facilité avec laquelle un système d'IA peut comprendre l'essence de la marque, trouver les informations clés et les citer correctement dans les réponses générées.

Les résultats incluent :

  • un score global (0–100)
  • des scores détaillés pour trois domaines principaux
  • une liste complète des problèmes identifiés

Comment‍

Lorsque le Technical Tracking est lancé, le système exécute plusieurs analyses en parallèle :

1) Discoverability
Vérifie les fichiers techniques critiques tels que sitemap.xml, robots.txt, llm.txt, les données structurées schema.org, les balises méta Open Graph et d'autres éléments SEO qui aident les systèmes d'IA à indexer le site web.

2) Navigability
Des agents LLM autonomes partent de la page d'accueil et tentent de naviguer vers des pages clés (À propos, Contact, FAQ, Produits) en suivant les liens et les menus. Le score est basé sur le nombre d'agents qui réussissent à compléter ces parcours de navigation.

3) Content Clarity
Extrait tout le texte des pages scannées, le convertit en plongements vectoriels et le compare aux variables définissant la marque (secteur, catégories, positionnement, héritage) pour mesurer la qualité de la communication de l'identité de la marque par le site web.

Le score final est une moyenne pondérée de ces trois KPI.

Pourquoi‍

De nombreux sites web sont parfaits pour les utilisateurs humains mais difficiles à interpréter pour les systèmes d'IA.

Exemples :

  • menus entièrement construits en JavaScript
  • contenu important présenté uniquement sous forme d'images sans texte alternatif
  • manque de données structurées
  • structures de navigation complexes

Ces problèmes peuvent empêcher les systèmes d'IA de comprendre et de citer correctement la marque.

Le Technical Tracking identifie ces problèmes précis et génère des Activations techniques spécifiques, augmentant ainsi les chances que la marque soit correctement référencée dans les réponses générées par les modèles d'IA.

Competitive Tracking
Métriques

Métriques concurrentielles

Quoi

Trois indicateurs clés mesurent la visibilité dans les réponses générées par l'IA :

  • Visibility Share — la part des réponses dans lesquelles la marque apparaît par rapport au total.
  • Average Ranking — la position moyenne où la marque est citée lorsqu'elle apparaît.
  • Citations — le pourcentage de réponses dans lesquelles la marque est mentionnée.

De plus, la Tendance indique l'évolution au fil du temps (amélioration ou déclin).

Comment

Pour chaque question au sein de chaque Intent, le classement est enregistré : le système identifie si et où la marque est citée, et les métriques sont ensuite calculées automatiquement par Intent et globalement.

Lors de la visualisation, il est possible de filtrer par modèle d'IA et par pays. Les graphiques montrent comment ces métriques évoluent au fil du temps, en soulignant les changements significatifs par rapport à l'exécution précédente.

Pourquoi

Ces métriques offrent un aperçu rapide et quantitatif de la position concurrentielle de la marque.

  • Les augmentations du Visibility Share ou les améliorations de l'Average Ranking indiquent que les Activations (contenu, corrections techniques, structure du site) augmentent la probabilité que les systèmes d'IA citent la marque.
  • Les baisses ou les variations inattendues signalent des opportunités ou des régressions qui nécessitent une investigation.

Détails du calcul des métriques

Citations
Pourcentage de réponses dans lesquelles la marque apparaît.

Visibility Share
(Somme des scores de la marque sur tous les classements / Somme des scores de toutes les marques) × 100

Average Ranking
Position moyenne de la marque dans les classements où elle apparaît.

Notes complémentaires

  • Le score de la marque dans un classement est calculé comme suit :
    [ Nombre total de marques dans le classement − Position de la marque + 1 ]
  • Si la marque n'apparaît pas dans un classement, son score pour ce classement est de 0.
Competitive Tracking
Intent

Intent de recherche

Quoi

Un Intent représente un scénario de recherche ou un besoin d'information pour la marque cible. Au lieu de suivre des mots-clés individuels comme dans le SEO traditionnel, ce système définit des contextes plus larges.

Exemples :

  • « Rechercher des hôtels de luxe à Milan »
  • « Comparer des logiciels CRM pour PME »

Pour chaque Intent, l'IA génère automatiquement 10 questions différentes qu'un utilisateur réel pourrait poser.

Comment

Lors de la création d'un Intent, vous spécifiez un nom et une description. La plateforme génère ensuite des questions réalistes liées à cet Intent.

Ces questions sont exécutées via les modèles d'IA configurés, et la plateforme collecte les réponses. En analysant ces réponses, elle établit des classements de visibilité.

Pourquoi

Différents Intents révèlent différentes dynamiques concurrentielles.

Une marque peut dominer certains Intents tout en étant plus faible sur d'autres. En suivant plusieurs Intents, vous pouvez comprendre où la marque est forte et où le positionnement doit être amélioré.

De plus, ce Module permet une analyse de marché pour l'expansion vers de nouveaux marchés ou catégories, en identifiant les concurrents les plus forts dans ces contextes.

Brand Spoofing

Quoi

Une exigence fondamentale pour que ce Module fonctionne correctement est que les questions ne doivent pas être influencées par la marque suivie.

Pour cette raison, le nom d'aucune marque ne doit jamais apparaître dans les Intents, sinon les résultats risquent d'être biaisés.

Comment‍

La génération des Intents est conçue de manière à ce que la marque de référence ne soit jamais transmise au système, ni des informations génériques telles que :

  • secteur d'activité
  • catégories de produits
  • positionnement

Cela garantit que les questions générées restent réalistes tout en maintenant un contexte neutre.

Pourquoi‍

Éviter le brand spoofing est essentiel pour obtenir des résultats fiables.

Si le nom de la marque apparaît dans les questions, les modèles d'IA sont beaucoup plus susceptibles de la mentionner, même lorsque cela ne serait pas naturel. Cela fausserait les métriques de visibilité et l'analyse du positionnement concurrentiel.

Maintenir des questions neutres garantit que les résultats reflètent la véritable perception de la marque par les systèmes d'IA.

Competitive Tracking
Définition

Aperçu du Competitive Tracking

Quoi

Le Competitive Tracking fonctionne en créant des « Intents », c'est-à-dire des scénarios de recherche pertinents pour votre entreprise, et en analysant le positionnement de la marque en simulant des recherches d'utilisateurs.

Pour chaque Intent, la plateforme génère automatiquement un ensemble de questions qu'un client potentiel pourrait poser, les soumet à différents modèles d'IA et analyse les réponses pour voir :

  • quelles marques sont mentionnées
  • dans quel ordre elles apparaissent
  • à quelle fréquence elles sont citées

Le résultat est un classement qui montre votre position par rapport aux concurrents.

Comment

Un Intent est créé en définissant un thème (par exemple, « Acheter des chaussures de course »). La plateforme génère des questions connexes, qui sont envoyées aux modèles d'IA configurés lors d'une exécution.

Les réponses sont structurées sous forme de classements.

En agrégeant tous les classements obtenus, le système calcule des métriques clés telles que :

  • Visibility Share — la visibilité de votre marque par rapport à celle de vos concurrents
  • Average Ranking — la position moyenne à laquelle votre marque apparaît
  • Citations — la fréquence à laquelle votre marque est mentionnée

Les classements peuvent être consultés :

  • par question
  • par Intent
  • globalement

Il est également possible de filtrer les résultats par modèle d'IA et par pays afin d'identifier des différences significatives en termes de visibilité.

Pourquoi

Si un utilisateur demande à ChatGPT « quelles sont les meilleures marques de chaussures de course » et que votre marque n'apparaît pas alors que vos concurrents le font, cela représente une perte de visibilité.

Le Competitive Tracking montre précisément où la marque perd du terrain et où elle est forte, permettant des interventions ciblées.

Il ne s'agit pas de SEO traditionnel. Il se concentre plutôt sur la compréhension de la manière dont l'IA perçoit la marque par rapport à ses concurrents lorsqu'elle répond à des questions pertinentes pour l'entreprise.

Taille du classement

Le nombre de marques citées dans les classements varie en fonction des réponses générées par les modèles d'IA.

Il n'y a pas de nombre fixe de concurrents car le système ne force pas le modèle à répondre dans un format standardisé.

Cependant, la fourchette typique est de 3 à 12 marques par question.

Modules
Insights

Insights des Modules

Quoi

Les Insights sont des observations automatiques générées par la plateforme lors de l'analyse des Modules. En plus de l'explication textuelle, chaque insight est accompagné des sources utilisées par les modèles pour extraire l'information.

Les Insights servent de base à la génération des Activations, car ils identifient automatiquement les forces et les faiblesses de la marque et mettent en évidence les domaines nécessitant une intervention.

Comment

Pendant la phase d'analyse des KPI, le système détecte les raisons pour lesquelles un KPI est évalué d'une certaine manière.

La réponse de l'appel d'analyse comprend :

  • une explication textuelle de la raison
  • une liste des sources consultées

Ces sources sont ensuite affichées dans la section Insights, en les séparant en :

  • sources d'insights positifs (forces)
  • sources d'insights négatifs (faiblesses)

Le score de l'exécution sélectionnée est également mis en évidence.

En ouvrant les détails d'un KPI spécifique, vous pouvez consulter la liste des insights associés à ce KPI, y compris leurs sources, vous permettant de comprendre clairement ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné lors de cette exécution.

Pourquoi

Savoir qu'un score de KPI a augmenté ou diminué ne suffit pas. Il est crucial de comprendre pourquoi il a changé.

Les Insights fournissent cette explication en mettant en évidence les facteurs qui ont contribué au résultat.

Cela permet d'identifier précisément les forces à renforcer et les faiblesses à corriger, rendant ainsi les prochaines Activations plus ciblées et efficaces.

Modules
Performances

Performances des Modules

Quoi

Cette section présente les résultats des analyses des Modules sous forme de graphiques qui mettent en évidence les tendances et les variations au fil du temps. Vous pouvez visualiser et comparer les résultats en filtrant par marché, fournisseur, modèle d'IA et KPI, ce qui facilite l'identification des tendances positives et négatives.

Comment

En fonction des filtres sélectionnés, les données sont affichées dans un graphique où :

  • l'axe des abscisses représente le temps (la date d'exécution du run)
  • l'axe des ordonnées représente le score KPI

Chaque point sur le graphique représente le résultat d'un run. En cliquant sur un point, vous pouvez voir :

  • le score de ce run
  • la variation par rapport au run précédent

Le calcul du score est obtenu en prenant la moyenne de tous les scores de Prompt associés à ce KPI. Naturellement, la valeur change en fonction des filtres sélectionnés et est mise à jour automatiquement.

Modules
Définition

Présentation des Modules

Qu'est-ce qu'un Module ?

Un Module est essentiellement un conteneur qui regroupe des KPI et des Prompts associés. On peut le considérer comme un questionnaire structuré : vous définissez ce que vous voulez mesurer (les KPI) et les questions à poser (les Prompts), et la plateforme exécute automatiquement l'ensemble sur les modèles d'IA actifs.

Chaque Module peut être de trois types :

  • ON-SITE — axé sur les pages du site web de la marque
  • OFF-SITE — sans recherche sur le site web de la marque
  • GENERIC — aucune contrainte appliquée

Comment

Lors de la création d'un Module, vous devez définir un ensemble de KPI à suivre et les Prompts utilisés pour interroger les modèles.

  • Le même Prompt peut être lié à plusieurs KPI.
  • Un KPI peut être défini par plusieurs Prompts.
  • Un Module peut être associé à une ou plusieurs marques.

Vous pouvez configurer l'analyse pour qu'elle s'exécute automatiquement à intervalles réguliers ou la démarrer manuellement.

Lors d'une analyse :

  1. Chaque Prompt est envoyé aux modèles d'IA configurés.
  2. Les réponses sont collectées.
  3. Le système analyse les réponses pour calculer les scores des KPI.

Ces scores sont affichés dans des graphiques présentant les tendances au fil du temps, vous permettant de surveiller la perception de la marque et d'identifier les tendances ou les domaines à améliorer, avec la possibilité de filtrer par modèle ou par pays.

Pourquoi

Sans Module, vous devriez interroger manuellement chaque modèle d'IA, copier les réponses, les lire et les évaluer une par une.

Les Modules automatisent l'ensemble de ce processus et permettent d'obtenir des données comparables dans le temps. Cela vous permet de voir :

  • si la perception de la marque s'améliore ou se détériore
  • quels aspects fonctionnent bien
  • quels domaines nécessitent des améliorations

Le tout de manière systématique et reproductible.

Création d'un Module

Lors de la création d'un Module et de ses composants, il est important d'ajouter des descriptions détaillées afin de fournir un contexte et de guider l'interprétation des résultats.

En particulier :

  • La description textuelle du KPI doit clairement spécifier ce qui est mesuré.
  • La description de l'évaluation du KPI doit expliquer comment le KPI doit être évalué.

De plus, des paramètres générés par la marque peuvent être utilisés dans les Prompts. Cela garantit que l'IA dispose déjà d'informations clés sur la marque pendant l'analyse, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des résultats.

Guide
Introduction

Présentation de la plateforme

Ce guide explique comment utiliser la plateforme et la logique de ses fonctionnalités.

Les cartes avec un fond vert et une icône d'ordinateur indiquent les sections contenant des détails d'implémentation technique, principalement destinées aux administrateurs Search Bridge et à l'équipe de développement/maintenance.

Les autres cartes avec l'icône mégaphone contiennent des descriptions de fonctionnalités et la logique métier de la plateforme, qui sont utiles pour tous les utilisateurs.

Modules

Les Modules sont le cœur analytique de la plateforme. Ce sont des cadres d'évaluation utilisés pour mesurer des aspects spécifiques de la perception de la marque.

Chaque Module se compose de :

  • KPI — les indicateurs que vous souhaitez mesurer
  • Prompts — les questions posées aux modèles d'IA

Lorsqu'un Module est activé, la plateforme interroge systématiquement plusieurs modèles d'IA et évalue les réponses selon les critères définis.

Deep Tracking

Le Deep Tracking explore le graphe de connaissances de l'IA pour comprendre comment les systèmes d'IA perçoivent la marque — et pourquoi.

Il combine :

  • le Brand Perception Module, qui note six KPI core de 0 à 100
  • la Source Intelligence, qui identifie les sources qui façonnent ces réponses

Il fonctionne même lorsque la marque n'apparaît jamais dans les classements concurrentiels, car il interroge directement le graphe de connaissances.

Competitive Tracking

Le Competitive Tracking montre le positionnement de la marque par rapport à ses concurrents lorsque les systèmes d'IA répondent à des questions liées à l'industrie.

Il ne s'agit pas de SEO traditionnel. Le Module mesure :

  • la fréquence à laquelle une marque est citée
  • sa position dans les réponses de l'IA
  • l'espace de visibilité qu'elle occupe par rapport aux autres marques sur le marché

Technical Tracking

Le Technical Tracking est un crawler automatisé qui analyse le site web d'une marque du point de vue de l'IA.

Il scanne les pages, vérifie la configuration technique et évalue la facilité avec laquelle un système d'IA peut :

  • comprendre ce qu'est la marque
  • trouver les informations clés
  • citer correctement la marque

Le résultat comprend un score global et une liste détaillée de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas.

Activations

Les Activations sont des actions concrètes et priorisées, générées automatiquement par la plateforme après analyse de toutes les données collectées sur les trois couches de tracking.

Si :

  • les KPI diminuent
  • les concurrents sont recommandés plus souvent
  • le Technical Tracking détecte des problèmes techniques

la plateforme génère des Activations spécifiques à entreprendre.

Il ne s'agit pas de suggestions génériques. Chaque Activation spécifie :

  • ce qu'il faut faire
  • pourquoi cela doit être fait
  • l'impact attendu
  • le délai estimé.
Référence de la plateforme

Comment Search Bridge suit ce que l'IA dit de votre marque — et pourquoi elle le dit. Couverture des moteurs, comment chaque signal est collecté, et comment les six KPI du Brand Perception Module sont notés de 0 à 100.

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