Vous trouverez ci-dessous le standard minimal d’observation à partir duquel il est possible de commencer à constituer une base de données cumulative sur les marques, les catégories et les systèmes de réponse. Cette fiche est volontairement simple : elle doit être reproductible et utilisable aussi bien pour un travail de recherche documentaire que pour un suivi régulier au sein d’une équipe produit ou marketing.

Le principe central de la fiche consiste à consigner non seulement le fait qu’une marque apparaisse, mais aussi l’ensemble du contour de la réponse : formulation de la question, intention de l’utilisateur, langue, système, type de sources, rôle de la marque, présence de citations, nature de la substitution de catégorie, décalage de mise à jour et interprétation pratique finale. Sinon, la base se transformera vite en un entrepôt de belles captures d’écran sans profondeur analytique.

Champs de la fiche

Système et mode

Par exemple : Google AI Overviews, AI Mode, ChatGPT Search, Copilot Search, Perplexity.

Date et géographie de l’exécution

La date, le paramètre régional, la langue de l’interface et le pays sont consignés, si celui-ci influe sur les résultats.

Question initiale

La formulation exacte de la question de l’utilisateur, sans retouche éditoriale.

Type d’intention

Informationnelle, comparative, commerciale, locale, navigationnelle, exploratoire.

Rôle de la marque dans la réponse

Absente ; mention ; citation ; influence sur le cadre de la réponse ; présence dans la liste restreinte.

Type et qualité des sources

Officielles, éditoriales, issues des utilisateurs, institutionnelles, de catalogue ; fortes ou faibles.

Signes de substitution de catégorie

Y a-t-il une dérive de la tâche, un changement du langage de comparaison, une insertion d’alternatives étrangères ?

Signes de décalage de mise à jour

La réponse correspond-elle aux derniers faits connus et d’où provient probablement ce retard ?

Conclusion éditoriale

Brève interprétation : où se situe le problème, où se trouve le point fort, et ce qu’il faut vérifier ensuite.

Matériaux connexes

Article de recherche 7 min

« Bulle de réponses » : pourquoi une même marque apparaît différemment dans ChatGPT, Google, Copilot et d’autres systèmes

Pourquoi il n'existe pas de visibilité IA unique : la même marque peut apparaître sensiblement différente entre ChatGPT, Google AI Overviews, Copilot et Perplexity.

Ouvrir le matériau →
Article de recherche 7 min

Décalage de mise à jour : à quelle vitesse les systèmes d’IA modifient-ils leur représentation d’une entreprise après une actualité, un lancement de produit ou un changement de prix

Pourquoi il existe un délai entre le changement d'un fait sur la marque et son apparition stable dans les réponses machine — et comment observer ce décalage en pratique.

Ouvrir le matériau →
Étape suivante

Comment cela se rapporte à AI100 en pratique

Si vous avez besoin non pas d'une vue d'ensemble mais d'un diagnostic spécifique pour votre marque, AI100 permet de vérifier comment le modèle perçoit l'entreprise dans les scénarios neutres de choix, quels concurrents se positionnent plus haut et quelles améliorations ont le plus de chances d'augmenter la visibilité.

Voir le rapport type