Depuis qu’Ahrefs permet aux utilisateurs de suivre leur visibilité IA sur les requêtes qui comptent pour eux spécifiquement, j’ai eu des questions sur quels termes surveiller en priorité.
Après tout, interagir avec une IA, c’est très différent d’une recherche classique : les requêtes peuvent être beaucoup plus détaillées, ou s’inscrire au milieu d’une conversation plus longue.
Les réponses IA sont aussi moins prévisibles que les résultats de recherche organiques. Les recommandations de marques et les URLs citées peuvent changer d’une minute à l’autre.
Dans cet article, je vous partage la méthode de suivi des prompts IA chez Ahrefs (que Juliette applique aussi pour Ahrefs France) et les sources de requêtes qui nous semblent les plus pertinentes pour améliorer votre suivi de visibilité IA.
Si vous savez déjà ce que vous souhaitez suivre, la fonctionnalité de prompts personnalisés dans Brand Radar vous permet de surveiller les réponses selon les pays et plateformes de votre choix, à une fréquence quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle.
Consultez les mentions de votre marque pour chaque requête individuellement, ou (comme on vous le recommande) regroupez des clusters de prompts et visualisez les réponses agrégées, y compris les URLs et les tendances, pour l’ensemble du groupe.
Le suivi des prompts est un sujet qui divise depuis quelques mois. La critique la plus fréquente : la volatilité des réponses IA et la personnalisation rendent difficile l’évaluation réelle des performances de votre marque.
Les plateformes ne partagent pas directement les requêtes saisies par leurs utilisateurs, ni leur fréquence. Il est donc possible que vous suiviez votre visibilité sur des formulations que personne ne cherche vraiment.
D’autres estiment que des données directionnelles valent mieux que rien, et qu’a minima, vous devriez vérifier si ce que l’IA « pense » de vous correspond à la réalité.
Chez Ahrefs, on sait qu’on ne travaille pas avec des données parfaites, mais on est convaincu que les réponses IA recèlent des insights exploitables.
Voici notre vision globale du suivi de prompts :
| À éviter | À faire |
|---|---|
| Se concentrer sur les résultats de prompts individuels | Regrouper les prompts similaires et analyser les tendances globales |
| Considérer cela comme une tâche “à configurer puis oublier” | Mettre en place un plan d’action (ex : créer des relations avec les sources souvent citées) |
| Aborder le suivi des prompts comme le suivi de position SEO classique | Comprendre que votre “position” dans les réponses est très volatile |
| Penser que le suivi des prompts est la seule source de données sur la visibilité IA | Suivre aussi le trafic provenant des LLMs, les logs serveur, les performances SEO classiques et (si possible) des datasets de prompts plus larges |
| Penser que le fait d’être cité avec une URL est l’objectif final | Comprendre que votre marque peut être recommandée sans être citée |
| Essayer de suivre tous les personas et angles de mots-clés possibles | Commencer par les requêtes à forte valeur, puis élargir progressivement |
Identifier des pistes d’action concrètes est au cœur de notre démarche quand on analyse les réponses.
Par exemple, lors du lancement de nouvelles fonctionnalités comme le suivi de prompts personnalisés (oui, c’est un peu méta !), on veut savoir si les réponses IA reflètent bien le fait qu’Ahrefs propose désormais cette fonctionnalité, ou si elles renvoient à des sources obsolètes.
Surveiller plusieurs plateformes IA permet de faire remonter des mentions de la marque sur des sites qui ne sont pas forcément bien positionnés sur Google (là où les SEO ont traditionnellement leur attention), mais aussi sur Bing, Brave Search et des index personnalisés.
Au-delà de l’exactitude des réponses, on cherche surtout les sites fréquemment cités pour nouer des relations, les fonctionnalités et cas d’usage de plateformes SEO souvent mentionnés pour mieux les couvrir, et comment on se positionne face à nos concurrents sur nos offres clés.
Cela dit, on ne se concentre pas uniquement sur le suivi de prompts personnalisés.
L’activité des bots IA dans les logs serveur, le trafic en provenance des plateformes IA, les performances en recherche classique et les insights issus de dizaines de millions de prompts dans Brand Radar font également partie de notre surveillance.
Mon collègue Patrick Stox prépare un rapport qui suggère que, après avoir exclu tout ce que les gens utilisent par ailleurs avec les LLM, les interactions de type recherche sur ChatGPT représentent environ 12 % du volume de Google.
Les grandes plateformes IA ne partagent pas les données de requêtes de leurs utilisateurs : elles seules connaissent exactement la fréquence à laquelle des questions spécifiques sont posées.
Certains fournisseurs tiers proposent des données de conversation réelles, mais on a vu ces données utilisées pour estimer des volumes de requêtes bien supérieurs à ce qu’on peut cautionner.
Notre approche actuelle consiste à ancrer la plupart de nos prompts autour de termes de recherche classiques, pour lesquels on dispose de données de popularité plus fiables.
Ces variations « synthétiques » de termes classiques ne reflètent pas parfaitement la façon dont les gens interrogent une IA, mais elles permettent de prioriser la surveillance des sujets qui ont un intérêt démontré.
Demandez à ChatGPT quel est le meilleur logiciel de gestion de salle de sport, et Wodify et PushPress pourraient arriver en tête. Quelques secondes plus tard, si vous demandez de nouveau, Mindbody pourrait être présenté comme la meilleure solution, accompagné d’une liste dans laquelle il figure en deuxième position.
J’ai visualisé cette volatilité de « classement » dans un outil gratuit sur Detailed.com, inspiré d’un rapport de Rand Fishkin, PDG de Sparktoro.
C’est pourquoi on recommande de regrouper des prompts connexes pour obtenir une vue directionnelle et agrégée des points communs dans les réponses, plutôt que de se focaliser sur un résultat individuel.
Ces clusters de prompts peuvent être définis par intention, par étape du tunnel marketing, par produits et services proposés, ou par tout autre critère pertinent pour votre activité.
Les exemples suivants ont été principalement inspirés par les questions du SERP Google « People Also Ask », puis enrichis avec d’autres sources de données.
| Angle de cluster | Source de données potentielle | Exemple de requêtes à exploiter |
|---|---|---|
| Positionnement concurrentiel | Fonction “Autres questions posées” (People Also Ask) de Google | Quel est le meilleur CRM pour les agents immobiliers ? / Quel est le meilleur CRM pour les entreprises du BTP ? |
| Confiance & validation | Forums et groupes sur les réseaux sociaux | Les chaussures de running Hoka sont-elles fiables sur le long terme ? / Les chaussures Hoka sont-elles adaptées à la fasciite plantaire ? |
| Page à forte conversion (ex : les recherches “alternatives à WeTransfer” génèrent des clients) | Données d’analytics du site et auto-attribution | Qu’utilisent les gens à la place de WeTransfer ? / Quelle est une bonne alternative à WeTransfer ? |
| Étapes du funnel (ex : bas de funnel) | Requêtes du support client | HubSpot vaut-il le coup pour une petite entreprise ? / HubSpot vaut-il le coup en 2026 ? |
| Exigences spécifiques | Ahrefs Keywords Explorer | Quel est le meilleur hébergement web incluant cPanel ? / Pouvez-vous recommander des hébergeurs conformes HIPAA ? |
Chacun de ces éléments, en particulier les sujets, peut aussi être décliné à un niveau beaucoup plus granulaire.
Si vous souhaitez surveiller les mentions globales de votre marque, je recommande de séparer les requêtes brandées et non brandées dans des clusters distincts.
Techniquement, avec le temps, vous pourrez consulter les données agrégées autour des réponses à un prompt individuel, mais cette approche a ses limites.
Maintenant que vous avez une idée de la façon dont vous pourriez regrouper vos prompts, passons en revue les sources de données qui peuvent inspirer ce que vous allez suivre.
Ouvrez Google Search Console directement ou via Ahrefs Webmaster Tools, et cherchez spécifiquement les questions pour lesquelles votre site est déjà positionné.
La vidéo tuto au bon time stamp :
Une façon simple de procéder est d’utiliser l’expression régulière suivante :
\b(pourquoi|comment|quand|où|qui|quoi|quel|quelle|quels|quelles|est-ce|peut|doit)\b
ou si vous visez un marché anglophone :
\b(why|what|when|are|will|does|should|where|who|how|can|do|is)\b
Cette expression ne correspond qu’aux termes contenant un ou plusieurs de ces mots spécifiques.
Vous pouvez aussi utiliser l’expression suivante pour trouver toutes les requêtes d’au moins 6 mots : ^(\S+\s+){5}\S+. Remplacez « 5 » par un nombre plus élevé si nécessaire.
Si votre site est récent, génère peu de trafic pour l’instant, ou si vous étudiez simplement un autre secteur, vous pouvez utiliser les mêmes termes dans un filtre de Keywords Explorer d’Ahrefs.
Même si les volumes de recherche estimés ne traduiront jamais parfaitement les volumes de conversations IA, cette approche vous donnera une idée de la popularité générale des sujets.
Ne scrollez pas en à la vue de “&udm=18”, c’est super simple.
En 2022, Google a lancé une nouvelle fonctionnalité de résultats de recherche, « Discussions et forums », pour mettre en avant les conversations des communautés en ligne. L’objectif affiché : faire remonter davantage de conseils de première main.
Contrairement aux pages web classiques souvent optimisées avec des balises de titre très travaillées sur les mots-clés, les messages de forums sont beaucoup plus proches de la façon dont les gens écrivent naturellement, sans se soucier du classement.
Cette source peut donc vous inspirer des questions formulées naturellement, que les utilisateurs posent peut-être aussi sur les plateformes IA.
Reddit est le domaine le plus présent, mais vous trouverez aussi Facebook, Quora, Doctissimo et des milliers d’autres sites.
Il existe un paramètre spécifique à ajouter dans votre barre d’adresse, &udm=18, qui vous permet de rechercher directement dans les forums autour de votre sujet, sans espérer que la fonctionnalité SERP apparaisse dans les résultats.
C’est pas mal quand des questions génèrent beaucoup de commentaires, mais je cherche surtout les angles qui reviennent le plus souvent.
Idéalement, vous disposez déjà de données sur les pages de votre site qui convertissent le mieux les visiteurs vers une action souhaitée, comme l’inscription à une newsletter ou la demande d’une démo produit.
Prenons un exemple : Admettons que notre outil gratuit de génération de mots-clés ait généré plus d’inscriptions clients que toute autre page de notre site, grâce à un bon positionnement sur Google pour des termes populaires.
Pour suivre ses performances dans la recherche IA, une approche consiste à utiliser des LLM, comme ChatGPT, pour convertir des termes classiques en langage plus conversationnel et naturel.
Pour rappel, on ne s’intéresse pas à chaque réponse individuelle, mais à la façon dont on est mentionné dans l’ensemble d’un groupe de requêtes plus large.
Une requête simple à votre assistant IA de choix pourrait ressembler à ceci :
« Prends cette liste de requêtes Google réelles qui ont généré du trafic vers [URL] et transforme-les en prompts conversationnels que des utilisateurs pourraient formuler sur des plateformes de recherche IA. C’est exactement le type de travail pour lequel tu es fait.
Assure-toi de visiter la page en question.
Plus la requête originale est longue, moins tu dois la modifier. Ne modifie pas son intention. Modifie uniquement les termes que tu penses pertinents par rapport à ce que propose la page. Si des années sont nécessaires, ne mentionne que l’année en cours : 2026.
Voici une liste de requêtes qui ont déjà envoyé des visiteurs sur cette page :
[Questions issues de GSC avec clics et impressions / données de recherche de mots-clés]Voici quelques exemples de requêtes classiques et leur alternative conversationnelle :
“Meilleure app de gestion de projet petit budget” → “Quels sont les meilleurs outils de management pour startup ?”
[Donnez des exemples plus spécifiques] »
Si la page n’est pas encore positionnée sur des requêtes, vous pouvez remplacer cette section par des données issues de Keywords Explorer d’Ahrefs, en partageant les termes ciblés avec leur volume connu.
Comme souvent en SEO, on peut aller encore plus loin dans cette démarche.
J’ai apprécié le travail de Metehan Yesilyurt ces derniers mois. Il a développé un prompt beaucoup plus détaillé dans son guide sur la transformation des données Google Search Console (GSC) en requêtes longues.
Il a même créé un outil sur mesure pour convertir des termes de recherche classiques en prompts style LLM.
Par respect pour son travail, je ne partage pas l’intégralité, mais voici un extrait de son fichier app.py :
Je pense que Metehan serait d’accord : plus vos exemples avant/après sont précis, meilleurs sont les résultats.
Pour la version tuto vidéo, c’est ici avec le bon time stamp:
Je trouve fascinant de voir comment Perplexity construit son propre index web, vraisemblablement pour réduire sa dépendance aux moteurs de recherche traditionnels.
Lors de recherches récentes, j’ai constaté qu’ils étaient bien plus enclins à recommander des sources de qualité dans leurs réponses que ChatGPT ou Microsoft Copilot.
C’était d’autant plus notable qu’ils avaient plus de domaines communs avec Microsoft que Microsoft n’en avait avec ChatGPT, malgré leur relation de longue date.
Une fonctionnalité intéressante de Perplexity : lorsque vous posez des questions liées à votre secteur, vous obtenez à la fin de chaque conversation des suggestions de questions de suivi connexes.
J’ai contacté Perplexity pour savoir si ces suggestions s’appuient sur des requêtes réellement posées par le passé.
On m’a indiqué qu’elles sont générées par un modèle IA qui utilise la requête originale et ses résultats. Ce sont essentiellement les prochaines questions naturelles que ce modèle pense devoir suivre à partir de ces données.
C’est un peu dommage pour notre usage qu’elles ne soient pas basées sur des requêtes historiques, mais Perplexity souhaitera qu’elles soient les plus pertinentes possible, ce qui leur confère quand même une valeur à mes yeux.
Pour certains des secteurs que je surveille, j’aime commencer mes recherches avec les questions de la fonctionnalité Google « Les gens demandent aussi » / “People Also Aks” en anglais.
Je vous le montre en vidéo si vous préférez avec un partage d’écran :
Retour au tuto écrit :
Dans le secteur des animaux de compagnie, une simple recherche sur la « meilleure nourriture pour chiots » renvoie immédiatement des suggestions de questions connexes et potentielles de suivi :
Si vous cliquez sur un titre pour le développer, Google propose encore plus de requêtes suggérées.
Quand je recherche des secteurs que je connais moins bien, je prends souvent ces questions telles quelles pour observer quelles marques, domaines et types de réponses apparaissent le plus fréquemment dans le temps.
Pour des projets plus sérieux et personnels, je les utilise comme base à développer. Je reviendrai sur quelques façons de procéder dans la section 9.
Si vous souhaitez gagner du temps en analysant d’un coup plusieurs SERP, vous pouvez utiliser la l’extension SEO Ahrefs et l’extension Detailed SEO pour extraire automatiquement plusieurs niveaux de titres « Les gens demandent aussi ».
Brand Radar d’Ahrefs fournit des insights sur plus de 240 millions de prompts sur les principales plateformes IA, dont Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity et Grok.
Je vous le montre en live ici :
En examinant la visibilité de la plateforme financière NerdWallet, on constate qu’elle est déjà associée à des sujets comme « assurance habitation » et « meilleur compte épargne ».
Vous pouvez cliquer sur chacun d’eux pour identifier les requêtes que vous souhaitez peut-être modifier et continuer à suivre.
Par exemple, si vous avez récemment commencé à créer du contenu pour des zones géographiques spécifiques, vous pourriez suivre ces termes dans ces pays ou mentionner explicitement le pays dans le prompt.
Ici, je clique sur “Afficher plus” dans la réponse qui m’intéresse pour avoir le détail, y compris les requêtes fanout qui sont importantes pour améliorer sa visibilité IA :
Vous pouvez également définir votre propre fréquence de mise à jour : quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle.
Les détails varient selon la solution analytics utilisée, mais l’idée reste la même : trouvez les pages qui reçoivent du trafic, et construisez des prompts autour d’elles.
Pour l’un des sites que je suis avec Ahrefs Web Analytics, on constate que la quasi-totalité du trafic de recherche IA provient de ChatGPT :
En complément des analytics web classiques, vous pouvez aussi analyser les logs serveur.
On peut voir ci-dessous quand ChatGPT-User a visité des pages de Detailed.com sur une période de sept jours.
Ce n’est pas un bot qui crawle le web en continu : il intervient quand des utilisateurs posent une question à ChatGPT ou à des GPT personnalisés, et que la page peut aider à générer une réponse.
En dehors des bots de recherche classiques, vous pouvez aussi examiner les requêtes de Perplexity-User (Perplexity), DuckAssistBot (DuckDuckGo), et MistralAI-User (Mistral).
Vous pourrez ensuite trouver des idées de prompts en suivant les suggestions de ce guide, par exemple :
- Regarder les termes qui génèrent du trafic vers cette page dans Google Search Console
- Trouver les questions « Les gens demandent aussi » pertinentes qui apparaissent là où la page est positionnée organiquement
- Demander à des LLM quelles questions pertinentes des utilisateurs pourraient poser pour trouver la page
Ces deux sources sont utiles séparément, mais c’est encore mieux de les combiner avec des données complémentaires.
Une autre excellente utilisation de Brand Radar : vous n’avez pas à partir de zéro dans votre analyse de visibilité.
Vous pouvez remonter plusieurs mois en arrière dans les données de visibilité IA pour identifier les requêtes analysées où vos concurrents apparaissent, mais pas votre marque.
Vous pourrez alors les ajouter à des groupes de prompts personnalisés pour les suivre plus fréquemment, ou sur des pays et plateformes supplémentaires.
Autre avantage de cet outil : il met en évidence les “lacunes de contenu” potentielles sur votre site : les contenus de vos concurrents qui se positionnent sur les IA, mais où vous n’êtes pas présents. Il se peut que vous n’apparaissiez tout simplement pas parce qu’aucune page de votre site ne traite ces sujets.
[/post_nav_link]La base de données de Keywords Explorer vous permet de rechercher parmi 28,7 milliards de termes pour trouver ceux qui sont les plus pertinents pour votre secteur.
Commencez par un terme générique comme « hôtels à Paris », cliquez sur Termes correspondants, puis sur Questions, et vous obtiendrez rapidement des suggestions pertinentes avec leur volume de recherche.
Plus votre recherche initiale est large, plus vous obtiendrez de questions. Ci-dessous, j’ai cherché le sujet général « menuiserie », et plus de 200 questions sont listées :
Bien sûr, certains termes ne vous intéresseront probablement pas pour être cité.
Selon la plateforme utilisée, « Qu’est-ce que la menuiserie ? » pourrait obtenir une réponse sans recherche web ni lien source.
Si vous gérez une école de menuiserie en ligne ou proposez des services de création d’entreprise, vous pourriez prendre une formulation régulièrement recherchée comme « comment lancer une activité de menuiserie » et suivre des variantes comme un seul cluster.
Je vous montre une alternative via Site Explorer en vidéo ici :
En SEO, votre attention principale a probablement toujours été concentrée sur les résultats de recherche Google avant tout.
Les réponses IA, elles, peuvent aussi être alimentées par des données provenant de Bing, Brave Search, des index web personnalisés et leurs données d’entraînement d’origine.
Il peut donc exister de nombreuses sources d’informations négatives ou inexactes sur votre marque que ces sources supplémentaires mettent en évidence, et que vous n’avez jamais vues dans Google.
Pourquoi les LLM donnent une information fausse ?
Les raisons sont multiples :
- Votre site n’est pas à jour et contient toujours une information erronnée
- D’autres sites partagent des informations fausses ou datées
- Des posts sur les réseaux sociaux véhiculent des fake news…
Peut on rectifier une information fausse dans les réponses IA ?
Quand j’ai commencé à rédiger cet article, les requêtes pertinentes que je surveillais dans ChatGPT ne confirmaient pas qu’Ahrefs proposait désormais le suivi de prompts personnalisés.
On a donc dû travailler à faire passer le message sur notre propre site, sur les réseaux sociaux et dans les articles d’autres personnes qui n’avaient peut-être pas mis à jour leurs anciens commentaires sur notre manque de cette fonctionnalité.
Heureusement, les réponses affichent désormais des informations cohérentes et exactes :
Pour votre propre marque, vous pourriez suivre les réponses autour de :
- Vos tarifs actuels
- Les priorités clés pour vos clients, comme l’accessibilité tarifaire, la fiabilité ou le confort
- Si vous proposez certaines fonctionnalités
- Les critiques les plus fréquentes
- Comment vous vous comparez à vos principaux concurrents
Steve Toth, fondateur de Notebook Agency, est un fervent défenseur de la vérification de l’alignement entre ce que l’IA dit de votre marque et la réalité.
Il m’a expliqué que lorsqu’il travaille avec des clients, il peut utiliser les données de la documentation d’aide, les transcriptions d’appels commerciaux, les appels privés et d’autres ressources comme les fiches de bataille commerciales pour comprendre comment ils souhaitent être représentés dans les LLM.
Son équipe crée ensuite des prompts de questions décisives et mesure l’exactitude des réponses. S’ils trouvent des divergences, ils cherchent à les corriger avec du contenu supplémentaire sur leur propre site et sur d’autres.
L’une des difficultés du suivi de réponses est l’information qu’un assistant peut avoir sur son utilisateur : sa localisation, ses préférences partagées dans de précédentes conversations, et le contexte de la conversation en cours.
On peut essayer de modéliser cela en ajoutant du contexte supplémentaire à nos prompts, mais cette approche a ses limites. Ce n’est pas une alternative parfaite.
Beaucoup de personnes préconisent fortement le suivi par personas comme rempart contre les réponses personnalisées, et beaucoup ont (légitimement) leurs doutes. On suit des prompts autour de ces personas, mais ce n’est pas notre priorité.
Un format que je surveille suit une structure simple : [Ma situation] [Contraintes] [Priorités] [Points de douleur] [Question].
Concrètement, cela pourrait couvrir :
| Élément | Exemple 1 | Exemple 2 |
|---|---|---|
| Situation | Je suis stressé au travail et… | Je viens d’acheter une nouvelle propriété avec un grand jardin… |
| Contraintes | Je n’ai pas beaucoup de temps libre… | J’ai besoin d’une solution d’arrosage simple, que même des enfants peuvent utiliser… |
| Priorités | J’aimerais réussir à calmer cette petite voix dans ma tête… | Le système doit pouvoir couvrir au moins 50 mètres sans perte de pression… |
| Points de friction | J’ai essayé le yoga et regardé des tutoriels YouTube… | J’ai déjà essayé de connecter plusieurs tuyaux sans succès… |
| Question | Me recommanderiez-vous une retraite de méditation locale ou… | Existe-t-il des systèmes d’arrosage ou de tuyaux que vous me conseilleriez… |
Pour vous aider, vous pouvez mobiliser autant de données internes que possible :
- conversations avec le support client,
- données publicitaires,
- recherches internes sur le site (articles de blog, documentation d’aide, etc.),
- et tout ce qui vous vient à l’esprit.
Si cette approche ne vous intéresse pas, j’ai apprécié la formule simple que Mark Williams-Cook a partagée : elle personnalise les termes plutôt que de construire des personas « complets ».
Il interroge les LLM avec : « Si j’étais [Persona] et que j’essayais de trouver [Mot-clé], que pourrais-je chercher ? »
C’est amusant à explorer, mais comme je le disais, on ne sait pas dans quelle mesure cela reflète la vraie personnalisation.
Pendant la rédaction de cet article, l’équipe Produit d’Ahrefs a lancé une nouvelle fonctionnalité pour aider à générer des requêtes à suivre. Elle s’appuie sur le projet sur lequel vous travaillez et/ou les requêtes personnalisées déjà saisies pour identifier des axes spécifiques à explorer.
Dans la capture ci-dessus, je cherchais des prompts supplémentaires pour une marque automobile, et l’outil a généré des sujets pertinents autour de la propriété d’un véhicule. On continuera à améliorer cette fonctionnalité en fonction de vos retours. N’hésitez pas à l’essayer et à nous dire ce que vous en pensez !
Avec les sommes considérables levées dans l’espace de la visibilité IA, il est logique que d’innombrables entreprises soulignent l’importance du suivi de prompts à chaque occasion.
La chose la plus importante qu’on puisse vous recommander : ne vous contentez pas de suivre des prompts pour le principe, mais soyez prêt à agir sur ce que vous observez.
Cela peut inclure :
- S’assurer que vos pages les plus citées sont exactes et à jour
- Repérer des patterns dans les réponses que vous pourriez manquer, comme des certifications, des fonctionnalités ou des guides
- Développer des relations avec les sites les plus fréquemment sourcés dans les réponses pertinentes
- Mettre en place des reportings pour relier le trafic IA aux revenus ou autres indicateurs de conversion
- S’assurer que ce que les autres disent de vous est factuel
- Identifier puis combler les lacunes de contenu et de connaissance
De notre côté, on a
- demandé (poliment) la rectification d’affirmations incorrectes,
- mis à jour notre documentation d’aide avec des précisions supplémentaires,
- et, le cas échéant, créé des pages dédiées à des cas d’usage spécifiques que l’on couvre.
Enfin, inutile de commencer par suivre des milliers de termes.
Quelques dizaines de prompts sur un ensemble restreint de sujets peuvent suffire pour démarrer, avant d’élargir au fur et à mesure que vous entrez dans de nouveaux marchés ou souhaitez simplement élargir votre surveillance.
Comme pour tout ce qui touche à l’IA, on partage régulièrement des études et des insights, et on mettra ce guide à jour si notre approche évolue.
Si vous souhaitez découvrir davantage d’insights que Brand Radar peut offrir, je vous recommande vivement ce guide en français de ma collègue Juliette avec 10 cas d’usage concrets.
Si vous avez des suggestions pour de futurs guides ou des questions, n’hésitez pas à me contacter sur LinkedIn ou sur X !
