Score de visibilité IA

Audit de Marque IA

Les modèles IA se forment des opinions sur votre marque basées sur leurs données d'entraînement. Un audit de marque IA révèle exactement ce que ChatGPT, Claude et Perplexity croient sur votre entreprise — le bon, l'obsolète et le dangereusement inexact.

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La réputation IA de votre marque compte plus que jamais. Quand les clients demandent à ChatGPT « Quel est le meilleur CRM pour les startups ? » ou à Claude « Comparez les outils de gestion de projet », l'IA puise dans sa perception de votre marque — formée par les données d'entraînement, les explorations web et les connaissances structurées. Un audit de marque IA de LLMRanky teste cette perception sur les trois principaux modèles IA, révélant comment vous êtes décrit, où vous êtes mentionné et ce qui est factuellement faux.

Ce que l'IA dit de vous compte plus que ce que Google affiche

Les audits SEO traditionnels vérifient vos classements de recherche. Un audit de marque IA va plus loin : il teste ce que l'IA croit réellement sur votre entreprise. Connaît-elle votre gamme de produits ? Vous cite-t-elle pour la bonne expertise ? Vous confond-elle avec un concurrent ?

LLMRanky génère des questions ciblées sur votre industrie et votre marque, les envoie à ChatGPT, Claude et Perplexity, puis analyse chaque réponse pour la précision, le sentiment, les mentions de concurrents et les erreurs factuelles.

Le résultat est un rapport de perception détaillé : comment chaque modèle IA perçoit le positionnement de votre marque, où votre message atterrit correctement et où l'IA a construit une vision déformée qui nuit activement à votre business.

AUDIT DE PERCEPTION DE MARQUE
Marque
VotreMarque
Secteur
Logiciel CRM
Audience cible
Fondateurs SaaS B2B
Concurrents principaux
Concurrent A, B, C
Profil de perception de marque IA sur 3 modèles

Deviner vs connaître votre réputation IA

Vous pouvez espérer que l'IA dise les bonnes choses sur votre marque — ou vous pouvez vérifier.

Sans audit

Confiance aveugle dans la précision IA

Vous supposez que les modèles IA décrivent votre marque correctement. Mais les données d'entraînement datent de plusieurs mois, les mentions de concurrents diluent votre positionnement, et les inexactitudes factuelles restent non corrigées. Vous perdez des contrats sans le savoir parce que l'IA a recommandé un concurrent à votre place.

Sans audits réguliers, vous ne savez jamais si la perception IA s'améliore ou se dégrade après vos optimisations. Vous publiez du contenu dans le vide et espérez que ça marche.

Avec l'audit LLMRanky

Perception vérifiée, corrections ciblées

Vous voyez exactement ce que chaque IA dit de vous, identifiez les erreurs factuelles, suivez les tendances de sentiment et recevez un plan d'action priorisé. Corrigez les inexactitudes à plus fort impact en premier. Suivez l'amélioration à chaque rescan.

Re-scannez après chaque optimisation pour mesurer l'impact direct sur la perception IA. Regardez votre score de précision s'améliorer, le sentiment passer de neutre à positif et les citations de concurrents diminuer au fur et à mesure que votre contenu gagne la confiance de l'IA.

La perception par modèle révèle les angles morts

ChatGPT connaît peut-être bien votre marque mais vous décrit avec des infos produit obsolètes. Claude est peut-être précis mais ne vous recommande jamais proactivement. Perplexity cite peut-être vos concurrents plus en évidence.

L'audit de marque IA vous montre ces angles morts spécifiques à chaque modèle pour que vous puissiez les corriger. Différents modèles répondent à différentes stratégies d'optimisation.

Les améliorations de données structurées boostent Claude. Le contenu web frais améliore ChatGPT. La couverture presse et les citations élèvent Perplexity. Votre audit vous dit quel levier actionner pour chaque modèle.

PERCEPTION PAR MODÈLE
Cohérence de perception sur ChatGPT, Claude, Perplexity

Comment fonctionne l'Audit de Marque IA

Une évaluation systématique de la présence IA de votre marque sur ChatGPT, Claude et Perplexity — de la collecte de données aux recommandations actionnables.

1. Analyse du site & génération de questions

Nous explorons votre site, identifions votre profil de marque, vos produits et votre paysage concurrentiel. Puis nous générons 30 à 100 questions ciblées qui testent comment l'IA perçoit votre marque.

2. Tests multi-modèles

Chaque question est envoyée à ChatGPT, Claude et Perplexity en modes recherche web et natif. Chaque réponse est capturée et analysée.

3. Scoring de perception

Les réponses sont évaluées pour la précision, le sentiment, la position de mention de marque, la présence de concurrents et la cohérence factuelle entre les modèles.

4. Génération du plan d'action

Vous recevez une feuille de route priorisée : quelles inexactitudes corriger en premier, quels modèles cibler et quelles optimisations GEO auront le plus grand impact sur votre réputation IA.

0
Dimensions de perception
3
Modèles IA audités
0
Questions testées
0
Taux de précision moyen

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