Qu'est-ce que le Score de Visibilité IA ? Le Guide Complet du Share of Model
Dernière mise à jour : 22 July 2025
Pendant deux décennies, les leaders marketing ont été obsédés par une métrique appelée Share of Voice (SOV) — quel pourcentage de la conversation votre marque possédait dans une catégorie. Vous suiviez les mentions, impressions et classements pour comprendre votre présence sur le marché.
Cette métrique devient obsolète.
À l'ère de l'IA, une nouvelle métrique compte davantage : le Share of Model (SoM), ou ce que nous appelons votre Score de Visibilité IA. Il répond à une question trompeusement simple : Quand les utilisateurs interrogent l'IA sur votre catégorie, à quelle fréquence l'IA vous mentionne-t-elle ? Pour les organisations d'entreprise, ce changement entraîne des transformations fondamentales dans la gestion de la réputation d'entreprise.
Ce n'est pas une préoccupation théorique. D'ici 2027, les analystes prévoient que 30-50 % de la recherche produit se fera via les assistants IA. Si votre marque a un Share of Model de 5 % tandis que votre concurrent est à 40 %, vous perdez l'avenir de la découverte.
Comprenons cette métrique — et surtout, apprenons à l'améliorer.
Table des Matières
- Du Share of Voice au Share of Model
- Pourquoi les Classements Traditionnels ne se Transposent Pas
- Comment le Share of Model est Calculé
- Le Framework du Score de Visibilité
- Variance Intermodèle : Pourquoi GPT et Claude Divergent
- Comment Mesurer Votre Score de Visibilité
- Benchmarking : Qu'est-ce qu'un Bon Score ?
- Améliorer Votre Score de Visibilité
- Le Dashboard de Visibilité : Les Métriques Qui Comptent
- FAQ
Du Share of Voice au Share of Model
L'Ancien Monde : Share of Voice
En marketing traditionnel, le Share of Voice mesurait votre présence relative aux concurrents :
Votre Share of Voice = Vos Mentions / Total des Mentions de la Catégorie
Vous suiviez cela à travers les canaux — classements de recherche, mentions sociales, couverture presse, impressions publicitaires. Un SOV plus élevé corrélait généralement avec une part de marché plus élevée.
Le Nouveau Monde : Share of Model
Le Share of Model applique le même concept aux recommandations IA :
Votre Share of Model = Fois où Vous êtes Mentionné par l'IA / Total des Réponses IA Pertinentes
Quand quelqu'un demande à ChatGPT « Quels sont les meilleurs outils CRM ? », l'une de ces deux choses se produit :
- Vous êtes mentionné (vous avez de la visibilité)
- Vous n'êtes pas mentionné (vous êtes invisible)
Votre Share of Model est le pourcentage de prompts pertinents où vous apparaissez.
La Différence Cruciale
| Share of Voice | Share of Model |
|---|---|
| Mesuré sur de nombreux points de contact | Mesuré dans les réponses IA |
| Additif (plus de canaux = plus de voix) | Winner-take-most (l'IA recommande les meilleures options) |
| Influencé par le budget publicitaire | Ne peut pas être acheté (encore) |
| Relativement stable | Très volatile |
| Mesure déterministe | Mesure probabiliste |
Pourquoi les Classements Traditionnels ne se Transposent Pas
Voici la réalité frustrante : vous pouvez être #1 sur Google et avoir 0 % de visibilité dans ChatGPT.
Étude de Cas : Le Leader Invisible
Considérons un scénario réel (anonymisé) :
- Entreprise A : Classée #1 pour « meilleur logiciel de gestion de projet » sur Google
- Entreprise B : Classée #5 pour le même mot-clé
Quand nous avons demandé à ChatGPT « Quel est le meilleur logiciel de gestion de projet ? » :
- Entreprise A : Mentionnée 12 % du temps
- Entreprise B : Mentionnée 67 % du temps
Comment est-ce possible ? Parce que le SEO et la visibilité IA fonctionnent sur des logiques complètement différentes.
Pourquoi Classements ≠ Visibilité IA
| Facteur | Classement SEO | Visibilité IA |
|---|---|---|
| Source de Données | Crawl web en direct | Données d'entraînement + RAG |
| Signal d'Autorité | Backlinks | Présence d'entité, poids des données d'entraînement |
| Signal de Pertinence | Correspondance de mots-clés | Compréhension sémantique |
| Mises à Jour | Temps réel | Entraînement figé + mises à jour périodiques |
| Personnalisation | Localisation, historique | Température du modèle (aléatoire) |
Cette déconnexion explique pourquoi de nombreux leaders du marché souffrent du Syndrome de la Marque Invisible — dominant la recherche traditionnelle tout en existant à peine dans les recommandations IA.
Comment le Share of Model est Calculé
La visibilité IA n'est pas un chiffre unique — c'est une distribution à travers de multiples facteurs :
La Formule de Base
Score de Visibilité = (Fréquence de Mention × Poids du Sentiment) + Bonus de Position
Où :
- Fréquence de Mention : % de prompts où vous apparaissez
- Poids du Sentiment : Les mentions positives comptent plus que les neutres/négatives
- Bonus de Position : Être recommandé en premier > être mentionné en dernier
Détail Complet
| Composant | Ce qu'il Mesure | Poids |
|---|---|---|
| Taux de Mention | Êtes-vous mentionné ? | 50 % |
| Taux de Recommandation | Êtes-vous spécifiquement recommandé ? | 20 % |
| Position | Où dans la réponse apparaissez-vous ? | 15 % |
| Sentiment | La mention est-elle positive ? | 10 % |
| Précision | L'information est-elle correcte ? | 5 % |
Exemple de Calcul
Prompt : « Quelle est la meilleure plateforme d'email marketing ? »
| Test | Mentionné ? | Recommandé ? | Position | Sentiment |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Oui | Oui | 1er | Positif |
| 2 | Oui | Non | 3e | Neutre |
| 3 | Non | Non | - | - |
| 4 | Oui | Oui | 2e | Positif |
| 5 | Oui | Non | 4e | Positif |
Taux de Mention : 4/5 = 80 % Taux de Recommandation : 2/5 = 40 % Position Moyenne : 2,5 Score de Sentiment : 4/4 positif = 100 %
Le Framework du Score de Visibilité
Nous utilisons un framework de notation de 0 à 100 pour normaliser entre les différents types de requêtes :
Interprétation du Score
| Score | Catégorie | Ce que Cela Signifie |
|---|---|---|
| 0-10 | Invisible | L'IA ne vous connaît pas ou ne vous fait pas confiance |
| 10-30 | Présence Faible | Vous êtes occasionnellement mentionné, mais pas recommandé |
| 30-50 | Présence Modérée | Mentions régulières, parfois recommandé |
| 50-70 | Présence Forte | Fréquemment recommandé pour les requêtes pertinentes |
| 70-90 | Leader de Catégorie | Première ou deuxième recommandation la plupart du temps |
| 90-100 | Dominant | Recommandation par défaut pour la catégorie |
Benchmarks Sectoriels
| Secteur | Score Moyen Top Player | Score Moyen |
|---|---|---|
| CRM | 72 (Salesforce, HubSpot) | 15 |
| Email Marketing | 68 (Mailchimp) | 18 |
| Gestion de Projet | 65 (Asana, Monday) | 14 |
| Infrastructure Cloud | 85 (AWS, Azure, GCP) | 8 |
| Outils de Design | 81 (Figma, Adobe) | 12 |
La plupart des secteurs montrent un écart massif entre les 3-5 premiers acteurs et tous les autres.
Variance Intermodèle : Pourquoi GPT et Claude Divergent
Votre score de visibilité n'est pas cohérent entre les plateformes IA. Chaque modèle a des données d'entraînement différentes, des biais différents et des schémas de recommandation différents.
Exemple de Variance
| Marque | ChatGPT | Claude | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| Marque A | 65 % | 42 % | 58 % | 71 % |
| Marque B | 23 % | 67 % | 31 % | 29 % |
| Marque C | 45 % | 38 % | 62 % | 44 % |
Pourquoi cela se produit-il ?
-
Différences de Données d'Entraînement : ChatGPT, Claude et Gemini sont entraînés sur des jeux de données qui se chevauchent mais diffèrent. Votre marque peut être bien représentée dans un corpus mais pas dans d'autres.
-
Différences de Pipeline de Récupération : Chaque système utilise des approches RAG différentes. Perplexity s'appuie fortement sur la recherche en direct ; Claude Pro peut utiliser des sources différentes.
-
Personnalité du Modèle : Chaque modèle a de légers biais de « personnalité » dans la façon dont il formule les recommandations.
Implications
Vous devez suivre la visibilité à travers de multiples modèles :
- N'assumez pas que la visibilité GPT = visibilité globale
- Différentes démographies d'utilisateurs préfèrent différents modèles
- Optimisez pour la couverture de portefeuille, pas juste un gagnant
C'est pourquoi les plateformes de monitoring multi-modèles agrègent les données de plus de 10 LLMs en métriques unifiées — un tableau de bord unique de votre véritable présence intermodèle.
Comment Mesurer Votre Score de Visibilité
Méthode 1 : Tests Manuels (Débutant)
Exécutez ces prompts sur ChatGPT, Claude et Gemini :
| Type de Prompt | Exemple |
|---|---|
| Requête de Catégorie | « Quels sont les meilleurs outils de [votre catégorie] ? » |
| Requête de Cas d'Usage | « J'ai besoin d'un outil pour [cas d'usage]. Que recommandez-vous ? » |
| Requête de Comparaison | « Comparez [Votre Marque] vs [Concurrent] » |
| Requête de Marque | « Parlez-moi de [Votre Marque] » |
| Requête de Problème | « Comment résoudre [problème que votre produit résout] ? » |
Exécutez chaque prompt 5-10 fois (les réponses IA varient) et suivez :
- Avez-vous été mentionné ?
- Avez-vous été recommandé ?
- À quelle position ?
- L'information était-elle exacte ?
Méthode 2 : Monitoring Automatisé (À Grande Échelle)
Pour un suivi systématique, des plateformes comme AICarma automatisent ce processus :
- Exécutent des milliers de prompts à travers plus de 10 modèles IA simultanément
- Agrègent les résultats en trois métriques clés : Visibilité (fréquence de mention), Sentiment (analyse tonale) et Classement (position concurrentielle)
- Suivent les tendances dans le temps avec une analyse en séries temporelles
- Benchmarkent contre les concurrents dans une Matrice Visibilité & Sentiment en temps réel
Méthode 3 : Benchmarking Synthétique (Avancé)
Créez une batterie standard de 50-100 prompts représentant vos mots-clés et cas d'usage cibles. Exécutez-les chaque semaine comme benchmark cohérent.
Benchmarking : Qu'est-ce qu'un Bon Score ?
Catégories de Score
| Type de Requête | Score « Bon » | Score « Excellent » |
|---|---|---|
| Marque (« Parlez-moi de X ») | 70 %+ | 90 %+ |
| Catégorie (« Meilleurs outils X ») | 25 %+ | 50 %+ |
| Cas d'Usage (« X pour usage Y ») | 20 %+ | 40 %+ |
| Comparaison (« X vs Y ») | 50 %+ | 80 %+ |
Cadrage Concurrentiel
Votre score absolu compte moins que votre position relative. Si vous êtes à 30 % et que votre principal concurrent est à 35 %, vous êtes compétitif. S'il est à 70 %, vous avez du travail.
Tendance > Instantané
Une vérification unique de la visibilité a moins de valeur qu'une tendance :
- Score en augmentation mois après mois = stratégie qui fonctionne
- Score en baisse = perte de terrain
- Score stable tandis que le concurrent augmente = déclin relatif
Améliorer Votre Score de Visibilité
Visibilité faible ? Voici un framework d'amélioration priorisé :
Gains Rapides (1-2 Semaines)
| Action | Impact | Effort |
|---|---|---|
| Corriger le robots.txt pour autoriser les crawlers IA | Élevé | Faible |
| Ajouter le Schema FAQ aux pages clés | Moyen | Faible |
| Mettre à jour les profils Crunchbase/G2 | Moyen | Faible |
| Rendre les tarifs publics | Moyen | Faible |
Moyen Terme (1-3 Mois)
| Action | Impact | Effort |
|---|---|---|
| Construire la présence d'entité | Élevé | Moyen |
| Créer du contenu de comparaison | Moyen | Moyen |
| Implémenter un Schema complet | Moyen | Moyen |
| Lancer une présence Reddit | Moyen | Moyen |
Long Terme (3-12 Mois)
| Action | Impact | Effort |
|---|---|---|
| Obtenir une couverture presse dans les grands médias | Élevé | Élevé |
| Obtenir un listing Wikipedia/Wikidata | Élevé | Élevé |
| Publier des recherches originales | Moyen | Élevé |
| Devenir leader d'opinion dans la catégorie | Élevé | Élevé |
Le Cercle Vertueux de la Visibilité
Une fois que vous avez de la visibilité, la maintenir devient plus facile :
- L'IA vous recommande → Les utilisateurs essaient votre produit
- Les utilisateurs discutent de vous → Plus de données d'entraînement
- Plus de données d'entraînement → L'IA vous connaît mieux
- L'IA vous recommande davantage → Répéter
Le plus dur est de lancer le cercle vertueux. L'investissement initial produit des rendements composés.
Le Dashboard de Visibilité : Les Métriques Qui Comptent
Mettez en place un dashboard de visibilité suivant ces métriques :
Métriques Primaires
| Métrique | Fréquence | Objectif |
|---|---|---|
| Score de Visibilité Global | Hebdomadaire | En augmentation |
| Visibilité Requêtes de Catégorie | Hebdomadaire | Au-dessus des concurrents |
| Variance Intermodèle | Mensuelle | Écart qui se réduit |
| Score de Sentiment | Mensuel | > 80 % positif |
Métriques Secondaires
| Métrique | Fréquence | Pourquoi C'est Important |
|---|---|---|
| Volume de Recherche de Marque | Mensuel | Indique IA → intérêt direct |
| Trafic Référé par l'IA | Hebdomadaire | Mesure les clics réels depuis l'IA |
| Précision des Mentions | Mensuel | Détecte les hallucinations tôt |
| Distribution des Positions | Mensuel | Premier > troisième compte |
Métriques Concurrentielles
| Métrique | Comment Suivre |
|---|---|
| Share of Model vs Top 3 | Mêmes prompts, comparer les % |
| Tendance de l'Écart de Visibilité | Comparaison mensuelle |
| Gains/Pertes en Face-à-Face | Analyse des prompts de comparaison |
Des plateformes comme AICarma visualisent le positionnement concurrentiel à travers une matrice Visibilité & Sentiment, plaçant automatiquement les marques dans des quadrants de « Performance Faible » à « Leaders » pour voir instantanément où vous vous situez.
FAQ
Quel est un bon Score de Visibilité IA pour ma marque ?
Pour les requêtes de marque (« Parlez-moi de [Votre Marque] »), visez 70 %+ de visibilité — l'IA devrait savoir qui vous êtes. Pour les requêtes de catégorie (« Meilleurs outils CRM »), 25 %+ est compétitif, et 50 %+ est excellent. Le contexte compte : si vous êtes un acteur de niche dans une catégorie dominée par des géants, 15 % de visibilité peut être une victoire significative.
Mon score de visibilité change-t-il entre les modèles IA ?
Oui, significativement. Vous pourriez avoir 60 % de visibilité dans ChatGPT mais seulement 20 % dans Claude en raison de données d'entraînement et systèmes de récupération différents. Suivez à travers de multiples modèles (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) et optimisez pour la couverture de portefeuille plutôt qu'une seule plateforme.
Puis-je payer pour améliorer mon Score de Visibilité IA ?
Pas directement — il n'y a pas encore d'équivalent « AI Ads ». Votre visibilité se gagne par la force d'entité, la présence dans les données d'entraînement et l'optimisation technique. Cela pourrait changer à mesure que les entreprises IA explorent la monétisation, mais pour l'instant, la visibilité doit être construite, pas achetée.
À quelle fréquence mesurer ma visibilité ?
Hebdomadaire pour les requêtes de catégorie clés, mensuelle pour les audits complets. Le comportement des modèles IA peut changer avec les mises à jour, donc un monitoring cohérent détecte tant les améliorations que les baisses inattendues.
Comment la visibilité se rapporte-t-elle aux résultats business réels ?
Le trafic recommandé par l'IA convertit typiquement à un taux 2-3x supérieur au trafic de recherche traditionnel. Les utilisateurs qui arrivent via une recommandation IA ont été pré-qualifiés — l'IA a essentiellement fait le travail d'ingénieur commercial pour vous. Suivez le trafic référé par l'IA séparément dans vos analytics pour mesurer l'impact réel.