Un outil de visibilité LLM suit ce que les grands modèles de langage disent de votre marque, modèle par modèle.
La visibilité dans les LLM, c’est la fréquence à laquelle les grands modèles de langage derrière des assistants comme ChatGPT, Claude et Perplexity mentionnent votre marque quand on les interroge sur votre catégorie. Un outil de visibilité LLM, aussi appelé tracker LLM, pose encore et encore les questions de vos acheteurs à ces assistants et enregistre qui est mentionné, quelles sources la réponse a utilisées et quelle version du modèle l’a rédigée. Proofsource en est un.
Le modèle, est-ce la même chose que l’assistant qu’utilise votre acheteur ?
Non, et la différence détermine ce qu’un outil mesure vraiment. Un acheteur tape dans ChatGPT ou Claude, un produit qui enveloppe un modèle d’instructions, de recherche web et parfois de la mémoire des conversations passées. Le modèle brut, appelé directement sans recherche, ne peut répondre qu’à partir de ce qu’il a appris à l’entraînement.
Les deux peuvent mentionner des marques différentes pour la même question. La première chose à demander à un outil de suivi des LLM est donc quelle surface il interroge : le produit tel que le voit un acheteur, ou le modèle sans ses outils. Aucun des deux n’a tort, mais seul le premier correspond à ce que lisent vos acheteurs.
Réponses issues de la mémoire et réponses issues de la recherche : pourquoi un outil de suivi des LLM doit-il les distinguer ?
Chaque réponse est en partie mémoire et en partie recherche. La moitié mémoire est ce que le modèle a appris à l’entraînement, et elle ne change qu’à la sortie d’un nouveau modèle. La moitié recherche est ce que l’assistant est allé chercher en répondant, et elle peut changer quelques jours après la publication ou la modification d’une page.
Une réponse qui cite des sources a utilisé la partie recherche ; une réponse qui ne cite rien vient de la mémoire. Dans l’exemple public de Tesla, Claude a répondu à "What is Tesla?" et "Is Tesla legit?" avec ce que le modèle savait déjà, sans citer de source. Le travail sur vos pages peut atteindre vite le premier type de réponse, et le second seulement après l’entraînement du modèle suivant : un outil qui montre les sources derrière chaque réponse vous dit donc de quel levier vous disposez.
Pourquoi la version du modèle compte-t-elle pour suivre la visibilité dans les LLM ?
Les assistants changent de modèle sous-jacent de temps en temps. Quand cela arrive, les marques qu’ils mentionnent peuvent changer du jour au lendemain sans que rien n’ait bougé de votre côté. Si un outil de suivi n’enregistre pas quel modèle a rédigé chaque réponse, une mise à jour du modèle ressemble exactement à une victoire ou à une défaite dont vous seriez la cause.
Proofsource enregistre la version du modèle derrière chaque réponse et l’affiche sous chaque graphique. Quand un modèle a changé au cours de la période affichée, les deux versions sont indiquées : un saut qui coïncide avec un nouveau modèle se voit comme tel.
La visibilité dans les LLM, est-ce la même chose que la visibilité IA ?
Presque. La visibilité IA est le terme le plus large et couvre aussi Google AI Overviews, une fonctionnalité de recherche sans version de modèle publique à suivre. La visibilité LLM met le modèle au premier plan : ce que sait le modèle de chaque assistant, ce qu’il va chercher, et comment cela évolue d’une version à l’autre. La mesure est la même, c’est pourquoi Proofsource pose les mêmes questions sur les 4 moteurs. La vue d’ensemble est sur la page outil de visibilité IA.
Trois choses à noter par réponse
Qui le modèle mentionne
Votre marque et chaque concurrent présent dans la réponse, pour chaque question et chaque assistant.
Des sources, ou aucune
Les pages que la réponse a citées, ou le fait qu’elle a répondu à partir de son seul entraînement.
Quel modèle l’a rédigée
Pour qu’une mise à niveau du modèle ne soit jamais prise pour quelque chose que vous avez fait.
Comment Proofsource suit-il la visibilité dans les LLM ?
Proofsource est une plateforme d’intelligence IA qui montre sur quelles questions d’achat ChatGPT, Perplexity, Claude et Google AI Overviews mentionnent votre marque, qui est mentionné à votre place, et exactement quoi corriger.
- Sessions neutres. Les questions sont posées sans historique de compte personnel, pour qu’aucune mémoire d’utilisateur n’oriente la réponse.
- La réponse complète est conservée. Chaque chiffre s’ouvre sur les réponses qui le fondent, avec les marques citées et les pages en source.
- Le modèle derrière chaque réponse, indiqué sous chaque graphique.
- Un intervalle de Wilson à 95 % sur chaque taux. 16 réponses citantes sur 25 font 64 %, mais la fourchette honnête va d’environ 45 % à 80 % ; 60 sur 200 la resserre à environ 24 % à 37 %.
Que doit enregistrer un LLM tracker ?
- Quelle surface il interroge. L’assistant avec sa recherche, ou le modèle brut.
- La version du modèle pour chaque réponse, pas celle par défaut aujourd’hui.
- Avec ou sans sources, pour distinguer les réponses issues d’une recherche de celles issues de la mémoire.
- S’il s’agit bien de vous. Un modèle peut décrire une autre entreprise au nom proche. Lisez la réponse, pas seulement la correspondance avec votre nom.
- Assez de répétitions pour un intervalle. Une réponse par question, c’est un échantillon de un.
Comment se comparent les principaux outils ?
3 critères, identiques pour chaque outil. Chaque fait concurrent renvoie à la page officielle de l’éditeur.
| Outil | Ce que c’est | À quelle fréquence il interroge | Intervalles et statistiques |
|---|---|---|---|
| Proofsource | Plateforme d’intelligence IA qui montre quelles questions d’achat mentionnent votre marque, qui est mentionné à sa place, et rédige le correctif de chaque lacune. | Chaque jour ou chaque semaine, au choix pour chaque offre ; l’essai lance 2 analyses à environ un jour d’intervalle | Un intervalle de Wilson à 95 % sur chaque pourcentage ; un changement n’est signalé que lorsqu’il le dépasse |
| Profoundsource | Plateforme de recherche IA pour grands comptes, avec answer engine insights, agent analytics et un agent AI Marketer. | Quotidienne | Non publié |
| Peec AIsource | Analytics de recherche IA pour les équipes marketing et les agences : visibilité, position, sentiment et sources. | Quotidienne (quotidienne ou hebdomadaire en Enterprise) | Non publié |
| Scrunchsource | Suivi de la recherche IA, plus une Agent Experience Platform qui sert aux agents IA une version optimisée de votre site. | Non publiée (5 000 réponses par mois sur Core) | Non publié |
| Otterly.AIsource | Suivi en libre-service de la recherche IA pour ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity et Copilot, avec des audits GEO. | Quotidienne | Non publié |
| Ahrefs Brand Radarsource | Suivi des mentions dans l’IA au sein d’Ahrefs, construit sur une base de centaines de millions de Prompts, plus les vôtres. | Prompts personnalisés actualisés chaque jour | Non publié |
La comparaison complète de huit outils, avec le point fort de chacun, se trouve dans les meilleurs outils de visibilité IA.
- Tarifs de Profound www.tryprofound.com/pricing
- Tarifs de Peec AI peec.ai/pricing
- Tarifs de Scrunch scrunch.com/pricing
- Tarifs d’Otterly.AI otterly.ai/pricing
- Tarifs d’Ahrefs ahrefs.com/pricing
- Ahrefs Brand Radar ahrefs.com/brand-radar
Sources consultées le .
Les questions fréquentes sur les outils de visibilité LLM et les LLM trackers
Qu’est-ce qu’un tracker LLM ?
Un autre nom pour un outil de visibilité LLM : un logiciel qui pose régulièrement aux assistants IA fondés sur de grands modèles de langage les questions que posent vos acheteurs, et enregistre quelles marques ils nomment et quelles sources ils citent.
Quels LLM dois-je suivre ?
Les assistants qu’utilisent vos acheteurs. Proofsource suit ChatGPT, Perplexity, Claude et Google AI Overviews pendant l’essai gratuit, et Google AI Mode, Gemini, Microsoft Copilot, Grok, DeepSeek et Meta AI sont activés lors d’un appel. Le tableau liste les moteurs de chaque outil avec une source.
Puis-je changer ce qu’un LLM dit de ma marque ?
En partie, et à deux vitesses. Les réponses qui font une recherche web peuvent reprendre une page plus claire quelques jours après qu’elle a été récupérée. Les réponses issues de l’entraînement du modèle ne changent que lorsqu’un modèle plus récent est entraîné sur des textes plus récents. Suivez les sources de chaque réponse pour savoir à quel cas vous avez affaire.
Combien de réponses faut-il pour un chiffre de visibilité dans les LLM fiable ?
Plus qu’on ne le croit. Avec 25 réponses, un taux de 64 % a un intervalle d’environ 45 % à 80 % ; avec 200 réponses, l’intervalle n’est plus que de quelques points de part et d’autre. Proofsource affiche l’intervalle sur chaque chiffre, pour que la taille de l’échantillon ne soit jamais cachée.
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