Transparent et reproductible

Comment nous mesurons la visibilité IA

Chaque score que nous affichons est fondé sur de vraies réponses de modèles IA, pas sur des estimations. Voici exactement comment notre scoring fonctionne, sans boîte noire.

Architecture du système

50 000+ prompts

200+ catégories

4 modèles IA

Requêtes parallèles

Analyse NLP

Extraction d'entités

Score IA

Échelle 0-100

Sources de données

4 modèles. Couverture en temps réel.

100%

Couverture

ChatGPTGPT-4o

42%

ClaudeClaude 3.5

24%

GeminiGemini 2.0

22%

PerplexitySonar Pro

12%

ChatGPT

GPT-4o

42%

Part des requêtes

Claude

Claude 3.5

24%

Part des requêtes

Gemini

Gemini 2.0

22%

Part des requêtes

Perplexity

Sonar Pro

12%

Part des requêtes

Pipeline

Du prompt au score en 4 étapes

Génération de prompts

Nous maintenons une bibliothèque de plus de 50 000 prompts répartis dans plus de 200 catégories, mise à jour chaque semaine pour refléter les comportements de recherche réels des utilisateurs.

~8 000 nouveaux prompts/semaine

Requêtage multi-modèles

Chaque prompt est envoyé simultanément aux 4 modèles IA via leurs dernières API. La température est fixée à 0 pour garantir la reproductibilité.

Température : 0.0

Analyse des réponses

Notre pipeline NLP propriétaire extrait les mentions de marque, le contexte, la position, le sentiment et les signaux de recommandation de chaque réponse.

< 200 ms par réponse

Calcul du score

L'algorithme de scoring pondéré combine les 5 composantes en un seul Score de Visibilité IA de 0 à 100, normalisé au sein de la catégorie.

Mis à jour toutes les 24h

Cadre de scoring

5 composantes. 1 score.

Le Score de Visibilité IA (0-100) est un composite pondéré de cinq métriques indépendantes, chacune mesurant une dimension distincte de la présence de la marque dans les réponses générées par l'IA.

Répartition des pondérations

30%

25%

20%

15%

10%

Fréquence de mention

Force de recommandation

Score de sentiment

Part de voix

Couverture des prompts

30%

Fréquence de mention

Fréquence d'apparition de la marque dans les réponses IA pour les requêtes pertinentes

MF = (brand_mentions / total_responses) × 100

25%

Force de recommandation

L'IA positionne-t-elle la marque comme choix principal, alternative ou simple mention

RS = Σ(position_weight × mention_context) / n

20%

Score de sentiment

Analyse NLP du degré de positivité avec lequel l'IA décrit la marque

SS = (positive_signals − negative_signals) / total_signals

15%

Part de voix

Mentions de la marque comparées aux concurrents de la même catégorie

SoV = brand_mentions / Σ(all_competitor_mentions) × 100

10%

Couverture des prompts

Diversité des types de requêtes qui déclenchent des mentions de la marque dans les différentes catégories

PC = unique_triggering_prompts / total_tracked_prompts × 100

Calcul du score final

AI Score = 0.30×MF + 0.25×RS + 0.20×SS + 0.15×SoV + 0.10×PC

Les scores sont normalisés de 0 à 100 au sein de chaque catégorie sectorielle pour une comparaison équitable entre marques.

Validation

Statistiquement rigoureux

Nous validons notre méthodologie par rapport à l'évaluation d'experts humains et à des benchmarks statistiques pour garantir précision et fiabilité.

0.94

Fiabilité inter-évaluateurs

Concordance entre notre scoring automatisé et l'évaluation d'experts humains (κ de Cohen)

±1.2

Stabilité test-retest

Variance moyenne du score lorsque les mêmes prompts sont relancés dans les 24 heures

0.87

Corrélation inter-modèles

Corrélation de Pearson entre les scores de visibilité de marque sur les différents modèles IA

200+

Couverture catégorielle

Catégories sectorielles avec des tailles d'échantillon statistiquement significatives (n > 500 prompts)

Garantie de reproductibilité

Toutes les requêtes aux modèles IA utilisent une température de 0.0 et des paramètres API déterministes. Chaque point de données est horodaté et stocké. Les clients Entreprise peuvent demander les données brutes de réponse pour n'importe quel score afin de vérifier indépendamment nos calculs. Nous croyons en la confiance par la transparence.

Voir la méthodologie en action

Entrez votre marque et obtenez un vrai Score de Visibilité IA calculé avec la méthodologie exacte décrite ci-dessus.