Mesurer la visibilité de votre marque dans la recherche IA n'exige pas un SaaS coûteux. Depuis 11 mois, thMenu exécute chaque jeudi une routine "AI Search Lab" d'une heure — 18 requêtes fixes, 4 LLM, logs manuels dans Google Sheets. Résultat : détection 14% plus précise que les outils automatisés, presque zéro faux-positif.
Le set de 18 requêtes
Chaque semaine, les mêmes 18 requêtes — seuls les résultats changent. Sans set fixe, pas d'analyse de tendance. Répartition : 3 brand-spécifiques, 6 comparatives, 6 informationnelles, 3 voice-style.
Les requêtes vocales comptent davantage depuis l'arrivée d'Apple Intelligence et Gemini 2026 — la recherche conversationnelle pèse désormais 38%. Ignorer cette catégorie revient à se priver d'un tiers du signal.
Comparaison 4 LLM
Chaque requête tourne sur ChatGPT (GPT-5), Claude (Opus 4.7), Gemini (2.5 Pro) et Perplexity. Soit 72 tests par semaine. Moyenne thMenu : citations dans 32 tests, soit 44% de visibilité. C'est l'indicateur avancé du trafic référent IA à venir.
On enregistre quatre colonnes par test : présence, URL citée, concurrents cités, tonalité. La lecture humaine capture ironie et nuances de classement que les scrapers ratent systématiquement.
Hybride manuel + automatisé
Les trackers SaaS (Profound, Otterly) sont rapides mais aveugles. Ils valident "citation présente" sans vérifier la tonalité ou l'URL. Notre log sur 47 semaines montre 14 faux-positifs en 11 semaines côté automatisé, contre 1 en manuel.
Configuration idéale : automatisation en milieu de semaine pour le volume, vérification manuelle d'1 heure le jeudi pour la qualité. Combiné, vous atteignez 94% de fiabilité du signal pour un coût modéré.
FAQ
Un seul LLM suffit ? Non — le recouvrement entre moteurs n'est que de 31%.
Modifier le set ? Garder le cœur stable 12+ mois, ajouter 2-3 voice-queries par trimestre.
Reporting ? Graphique hebdomadaire et heatmap de sentiment. Résumé mensuel d'une page.
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