Bienvenue sur POLIRIS

Le monde ne se contente plus de chercher - il demande à l'IA. POLIRIS s'assure que lorsque les gens posent une question, votre marque est la réponse.

Qu'est-ce que POLIRIS ?

POLIRIS est la plateforme qui fait choisir votre marque par l'IA.

Lorsque les gens demandent à ChatGPT, Gemini ou Perplexity “quel est le meilleur… ?”, seules quelques marques sont recommandées. POLIRIS s'assure que la vôtre en fait partie.

Nous ne nous contentons pas de vérifier comment vous apparaissez à l'IA. Nous vous aidons à y gagner.

Bien plus qu'un simple outil d'audit

La plupart des outils vous disent ce qui est cassé sur votre site. POLIRIS va plus loin - il fait de votre marque celle que l'IA comprend, préfère, cite et présente positivement.

Ce sont quatre grands avantages que la plupart des autres outils ne peuvent pas vous offrir :

À qui s'adresse-t-il ?

POLIRIS est conçu pour toute personne soucieuse de la façon dont sa marque apparaît en ligne :

• Les marques et les professionnels du marketing qui souhaitent être mentionnés par l'IA.
• Les spécialistes SEO et GEO qui souhaitent un seul endroit pour effectuer des audits.
• Les agences qui gèrent de nombreux clients et ont besoin de rapports clairs.
• Les équipes de contenu qui souhaitent l'aide de l'IA pour les brouillons, mais veulent encore de la qualité.

Ce que vous apprendrez dans ce guide

1. Comment créer votre compte et configurer votre marque.
2. Ce que signifient Produits, Zones de trading, Requêtes et LLMs.
3. Comment effectuer votre premier audit - étape par étape.
4. Comment lire vos tableaux de bord et rapports.
5. Comment fonctionnent les plans et l'utilisation.

Prise en main

Vous pouvez passer de l'inscription à votre premier résultat d'audit en environ 5 minutes. Voici le chemin.

Démarrage rapide en 5 minutes

POLIRIS dispose d'un assistant d'intégration intelligent qui fait la plupart du travail pour vous. Vous confirmez simplement ce qu'il trouve et appuyez sur Suivant. Voici à quoi s'attendre.

1. Se connecter

   Ouvrez poliris.io et connectez-vous. Vous pouvez utiliser une adresse e-mail et un mot de passe, ou simplement cliquer sur Continuer avec Google ou Continuer avec Apple.

   

2. Nous avons trouvé votre marque

   Collez l'URL de votre site web. POLIRIS lit votre site et vous affiche “Nous avons trouvé votre marque” avec ce qu'il a détecté - le nom de la marque, le logo et la description.

   Si tout semble correct, cliquez sur Suivant. Sinon, modifiez-le et continuez.

   

3. Aidez-nous à personnaliser votre expérience

   POLIRIS pose quatre courtes questions pour pouvoir adapter votre tableau de bord à votre activité et à votre façon de travailler. Sélectionnez simplement les options qui vous correspondent le mieux et cliquez sur Suivant.

   Bon à savoir. Chaque question est facultative - vous pouvez toutes les ignorer et continuer quand même. Vos réponses servent uniquement à personnaliser l'expérience POLIRIS.
   • Qui sont vos clients ? Choisissez le public auquel vous vendez : B2C (consommateurs), B2B (autres entreprises), ou B2G (gouvernement).
   • Comment vendez-vous ? Dites-nous où la vente se déroule : En ligne, En physique (en magasin), ou Autres si vous combinez les deux ou vendez d'une autre façon.
   • Quel est votre rôle ? Choisissez le rôle que vous occupez au quotidien : Fondateur / PDG, Marketing, Marque / Communications, Agence, Freelance, ou Autre.
   • Quel est votre objectif principal ? Dites à POLIRIS à quoi ressemble le succès pour vous : Surveiller le sentiment, Suivre la visibilité, Comparer les produits, ou Suivre les concurrents.

   

4. Nous avons trouvé vos produits

   POLIRIS scanne maintenant votre site et affiche chaque produit ou service qu'il a détecté. Chacun devient un Produit que vous pouvez suivre dans POLIRIS - la plupart des marques en ont plusieurs et vous pouvez les auditer en parallèle.

   Sélectionnez les produits que vous souhaitez suivre en premier dans la liste, ou confirmez simplement les valeurs par défaut. Vous pouvez toujours ajouter, supprimer ou réorganiser les produits plus tard depuis Paramètres › Produits.

   

5. Paramètres avancés

   L'étape 4 est celle où POLIRIS transforme vos entrées en une vraie configuration d'audit. L'assistant pré-remplit des valeurs par défaut sensées à partir de la marque et du produit qu'il vient de détecter - vous n'avez qu'à ajuster ce qui vous importe et cliquer sur Suivant. Cinq blocs se trouvent sur cet écran :

   1. Contexte Marque et Produit. La marque détectée apparaît en haut avec un menu déroulant de produits en dessous. Changez le menu déroulant si vous souhaitez que cet audit soit limité à un produit différent de celui affiché.
   2. Sélection LLM. Choisissez quels modèles POLIRIS doit interroger pour cet audit. Chaque modèle est une carte que vous pouvez cocher ou décocher - ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral et Grok sont tous disponibles. La sélection ici pilote à la fois les scores de Visibilité et de Sentiment, alors incluez chaque modèle que vos clients utilisent réellement. Voir LLMs et Catégories pour la liste complète des modèles web et API pris en charge.
   3. Catégories. Les cartes de Catégorie (Expérience client, Valeur et Prix, Qualité et Performance, Innovation et Technologie, etc.) définissent les dimensions de perception que Poliris suivra pour votre produit. Choisissez les quatre à six qui décrivent le mieux comment vos clients évaluent réellement cette catégorie. Ces sélections pilotent le graphique radar dans Audit de sentiment et les barres de Catégorie dans Audit de visibilité.
   4. Zone de trading. Le pays ou la région où vous vendez - États-Unis, France, Japon, etc. Les réponses de l'IA varient selon la zone, c'est donc ce qui indique à POLIRIS où chercher.
   5. Langue. La langue dans laquelle les LLMs doivent répondre. Faites correspondre à la langue que vos clients parlent dans la zone de trading choisie.

   Sur le côté gauche de l'écran, vous verrez une carte d'aide avec des conseils rapides, et une bannière Demander à Poli AI qui vous permet de parler à Poli Agent si vous souhaitez une configuration recommandée en fonction de votre secteur et de vos objectifs.

   

   Vous pouvez modifier ces paramètres ultérieurement. Tout ce qui se trouve sur cet écran est modifiable depuis Paramètres › Modèles LLM, Paramètres › Configuration et Paramètres › Zone de visibilité. L'assistant est juste là pour vous amener à votre premier audit rapidement.

6. Examinez vos prompts

   POLIRIS affiche une liste de Prompts (les questions qu'il posera aux LLMs) et vous laisse décider lesquels iront dans votre premier audit.

   Chaque prompt est lié à une ou plusieurs Catégories - les mêmes Catégories que vous avez choisies dans les Paramètres avancés - vous pouvez donc voir d'un coup d'œil quelle dimension de perception chaque question alimente. Un prompt peut appartenir à plusieurs Catégories à la fois s'il touche plus d'un sujet.

   Chaque prompt porte également un indicateur de trafic - Élevé, Moyen ou Faible. Le trafic mesure la fréquence à laquelle ce prompt (ou un très proche) est réellement posé dans les LLMs, sur la base de données de requêtes agrégées. Les prompts à trafic élevé sont les questions que vos clients posent vraiment à l'IA aujourd'hui, ils ont donc le plus grand impact sur votre visibilité - priorisez-les.

   Vous pouvez cocher ou décocher n'importe quel prompt pour l'inclure ou l'exclure, modifier la formulation, ou ajouter les vôtres. Lorsque vous êtes satisfait, cliquez sur Lancer l'analyse pour démarrer l'audit.

   

7. Lancez votre premier audit

   Cliquez sur Lancer l'audit. POLIRIS envoie chaque Requête à chaque LLM dans votre Zone, lit les réponses et sauvegarde tout. Cela prend quelques minutes.

8. Découvrir Poliris

   Pendant que votre audit s'exécute, la barre Analyse en cours en haut de l'écran affiche la progression en direct et une estimation du temps restant. L'audit prend généralement quelques minutes - assez long pour prendre un café, assez court pour ne pas avoir à quitter l'onglet.

   L'écran de chargement est également utile : il fait défiler des conseils rapides sur ce que chaque carte du tableau de bord signifie, comment lire vos premiers scores et où trouver Poli Agent. Vous pouvez lire pendant que l'audit s'exécute, ou simplement cliquer sur Annuler si vous changez d'avis sur la configuration.

   Pendant ou juste après l'analyse, POLIRIS peut vous inviter à connecter Google Search Console et/ou Google Analytics. Ces intégrations enrichissent votre audit avec des données de recherche classique et de trafic, et débloquent des résultats d'Audit technique plus précis. Si vous connectez les deux, vous recevez des jours d'essai gratuits pour l'Audit technique en remerciement pour la connexion des données - il vaut donc mieux le faire maintenant que plus tard.

   Lorsque l'audit est terminé, vous atterrissez sur l'écran de bienvenue Découvrir Poliris. Il vous guide à travers votre premier tableau de bord et vous montre ce qu'il faut regarder en premier - la visibilité, les concurrents et les actions que vous pouvez entreprendre ensuite. La carte Découvrir tous nos agents IA sur le même écran est une visite rapide de chaque agent dans POLIRIS, avec un lien Voir tous les agents IA et un bouton Compris pour fermer.

   

LLMs et Catégories

Deux concepts apparaissent partout dans POLIRIS : les LLMs (les modèles IA que nous interrogeons) et les Catégories (les sujets sur lesquels nous mesurons votre marque). Cette page explique les deux et liste chaque modèle actuellement pris en charge par POLIRIS.

Qu'est-ce qu'un LLM ?

LLM signifie Grand Modèle de Langage. C'est le type d'IA derrière ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity - un modèle entraîné sur d'énormes quantités de texte capable de répondre à des questions, de résumer des documents, de comparer des produits et de recommander des marques.

Lorsqu'un client demande à un LLM “quelle est la meilleure chaussure de course à moins de 150 € ?”, le LLM décide quelles marques mentionner. C'est cette décision que POLIRIS mesure - et pour la mesurer avec précision, nous devons poser les mêmes questions aux mêmes modèles qu'utilisent vos clients.

POLIRIS se connecte aux LLMs de deux façons différentes, et les deux sont disponibles dans la plateforme :

LLMs via Interface Web

Ce sont les LLMs tels qu'un client les expérimente - via un navigateur, avec la recherche web intégrée, des résultats augmentés par récupération et les dernières coupures d'entraînement. POLIRIS automatise le même flux navigateur que vos clients utilisent, de sorte que les réponses que nous capturons correspondent à ce que les vrais utilisateurs voient réellement.

• Gemini - l'expérience de chat phare de Google.
• Google AI Mode - l'expérience multimodale à raisonnement approfondi dans Google Search.
• Google AI Overview - la boîte de réponse générée par IA en haut des pages de résultats Google.
• Perplexity - un moteur de réponses qui affiche toujours ses sources.
• Mistral - le LLM européen, populaire sur les marchés français et EU.
• ChatGPT - l'expérience conversationnelle d'OpenAI, le LLM le plus utilisé dans le monde.
• Grok - l'assistant de xAI, intégré avec X (anciennement Twitter).

LLMs via Intégration API

Ce sont des LLMs appelés directement via leur API. Nous les utilisons pour des requêtes rapides, reproductibles et contrôlées - idéal pour les passages Sentiment à volume élevé et les vérifications de Visibilité structurées où la cohérence importe plus que la fraîcheur du web.

• ChatGPT - GPT-4o Mini : le modèle général rapide et économique d'OpenAI.
• Claude - Haiku 4.5 (2025-10-01) : le dernier modèle petit/rapide d'Anthropic, idéal pour le scoring de perception à haut débit.
• Gemini - 3 Flash Preview : le modèle léger nouvelle génération de Google avec un raisonnement solide.

Qu'est-ce qu'une Catégorie ?

Une Catégorie est l'un des sujets sur lesquels POLIRIS note votre marque - une dimension de perception à laquelle vos clients tiennent vraiment, comme Expérience client, Innovation et Technologie, Qualité et Performance ou Valeur et Prix. Les Catégories sont les lignes de votre graphique radar, les barres dans la Décomposition des scores, les puces dans Position concurrentielle et les étiquettes sur chaque prompt.

Les Catégories sont liées au produit que Poliris a identifié pour vous. Lorsque vous confirmez un produit lors de l'intégration, Poliris utilise les informations publiques dont nous disposons sur ce produit - ce qu'il fait, pour qui il est conçu et comment le marché l'évalue typiquement - pour suggérer les quatre à six Catégories qui décrivent le mieux comment les modèles IA sont susceptibles d'en parler. Vous pouvez conserver les suggestions, en changer quelques-unes ou en ajouter les vôtres depuis Paramètres › Configuration.

Le même ensemble de Catégories pilote ensuite :

• Le basculement de barre Catégories vs. Modèles dans Audit de visibilité.
• Les puces de Catégorie dans Position concurrentielle.
• Les branches du radar dans Audit de sentiment.
• Les étiquettes de Catégorie sur chaque ligne dans Prompt Explorer et Prompts cités.

Fonctionnalités principales

POLIRIS dispose de quatre grandes fonctionnalités qui fonctionnent ensemble : GEO Audit, Audit technique, Poli Agent et Génération de contenu. Chacune a son propre rôle.

GEO Audit

GEO signifie Generative Engine Optimization. C'est une façon élaborée de dire : « s'assurer que les outils IA connaissent votre marque. »

Le GEO Audit pose des questions aux modèles IA pour vous, écoute les réponses et vous dit ce qu'il a entendu. Il est organisé en trois vues : une Vue d'ensemble du produit (le tableau de bord d'un coup d'œil pour un produit), un Audit de visibilité (la fréquence à laquelle vous apparaissez) et un Audit de sentiment (ce que l'IA dit de vous).

Vue d'ensemble du produit

La Vue d'ensemble du produit est la page d'accueil de tout produit que vous suivez dans POLIRIS. Elle combine les signaux les plus importants de Visibilité et de Sentiment sur un seul écran pour que vous puissiez répondre à “comment ce produit se comporte-t-il dans l'IA en ce moment ?” en moins d'une minute, puis approfondir uniquement quand un chiffre vous surprend.

1. Onglets

La page produit est divisée en trois onglets en haut :

• Vue d'ensemble - l'écran décrit ici. L'onglet d'accueil par défaut.
• Visibilité - l'Audit de visibilité complet.
• Sentiment - l'Audit de sentiment complet.

2. Métriques clés

Trois cartes en haut vous donnent la lecture GEO complète d'un coup d'œil. Chaque carte porte un badge Excellent / Bon / Moyen / Faible pour que vous puissiez lire le titre sans faire de calcul.

Global

Le score global du GEO Audit, exprimé en pourcentage sur un anneau circulaire. Il combine Visibilité et Sentiment en un seul chiffre que vous pouvez suivre semaine après semaine. Sous l'anneau vous verrez :

• Delta vs. dernière exécution - la variation en points de pourcentage avec une flèche vers le haut ou le bas.
• Tendance de la plage de temps - par ex. 0% → 67% · 3 mois.
• Plus grande progression - le LLM qui a contribué la plus grande amélioration de score.

Si l'audit est tout nouveau, la tendance indique Pas assez d'exécutions pour une tendance.

Visibilité IA et Perception de marque

La carte du milieu empile les deux entrées GEO qui alimentent le score Global :

• Visibilité IA - le score dérivé de l'analyse de Visibilité sur les LLMs (sur 100, affiché sous forme de barre horizontale).
• Perception de marque - le score dérivé de l'analyse de Sentiment. Si les données de sentiment ne sont pas encore disponibles, la ligne affiche Aucune donnée.

Position concurrentielle

Le classement de votre produit parmi les concurrents suivis - par ex. #4 sur 6. Un badge de position se trouve en haut à droite (Haut, Milieu ou Bas). Sous le rang, vous voyez une courte liste des marques classées immédiatement au-dessus et en dessous de vous, avec votre propre marque signalée par un tag Vous.

3. Évolution

Un graphique en courbes dans la rangée du milieu montrant le score de chaque marque suivie par LLM au fil du temps - une ligne par marque, colorée selon l'identité de la marque. Deux commandes clés :

• Plage de temps - 1S, 1M, 3M, 6M, 1A.
• Basculement Visibilité / Sentiment - basculer le graphique entre les deux vues d'évolution sans quitter la page.

Les puces de marque au-dessus du graphique servent de légende et peuvent être basculées pour centrer la vue sur les comparaisons qui vous importent.

4. Analyse de visibilité

Le panneau de droite de la rangée du milieu résume la fréquence à laquelle votre produit apparaît dans les réponses IA.

• Score moyen - score de visibilité moyen sur les LLMs en scope.
• Mentions - part des réponses auditées qui mentionnent votre produit.
• Position moyenne - le rang moyen que vous occupez dans les réponses qui listent plusieurs produits.
• Score par plateforme - score par LLM (par ex. ChatGPT 0%, Gemini 67%) pour voir où vous êtes fort et où vous êtes absent.
• Commentaire d'insight - une courte ligne Poli AI mettant en évidence la meilleure opportunité (par ex. “La couverture ChatGPT est la plus faible, plus grande opportunité d'améliorer le taux de mention ici.”).
• Bouton Détails - ouvre l'Audit de visibilité complet.

5. Position vs Concurrents

Une matrice 2×2 de style BCG qui positionne chaque marque suivie sur deux axes : visibilité en horizontal, perception en vertical. Chaque point est un logo de marque - votre propre point est entouré. Les quatre quadrants vous indiquent exactement quel type de concurrent est chaque marque :

• Leaders (en haut à droite) - haute visibilité et haute perception.
• Forte Perception · Faible Visibilité (en haut à gauche) - bien considéré mais rarement mentionné.
• Visible · Faible Perception (en bas à droite) - souvent mentionné mais pas apprécié.
• À risque (en bas à gauche) - faible sur les deux axes.

Utilisez le bouton Filtrer pour restreindre la vue par Catégorie, LLM ou ensemble de concurrents. La légende sous le graphique indique la date d'audit sur laquelle le snapshot est basé (Chaque point est une marque. Basé sur l'analyse du 27 avr.).

6. Analyse de sentiment

Le panneau de droite associé à la matrice. Deux onglets en haut contrôlent quelle vue sentiment vous lisez :

• Analyse Web - comment le produit est décrit sur les sources web (avis, articles, forums).
• Analyse des modèles - comment les principaux modèles IA décrivent le produit directement dans leurs réponses.

Les deux onglets partagent la même disposition :

• Ton général - Positif, Neutre ou Négatif.
• Tendance du ton - direction depuis l'exécution précédente (ou Première exécution s'il n'y a pas d'historique).
• Confiance - la force du signal (Forte, Moyenne, Faible).
• Score par plateforme - scores par attribut (par ex. Prix équitable 38%, Qualité 34%).
• Commentaire d'insight - un bref résumé Poli AI des scores d'attributs.
• Bouton Détails - ouvre l'Audit de sentiment complet.

7. Audience cible

Une liste classée des segments d'audience que les plateformes IA associent à ce produit dans la zone de trading sélectionnée. Chaque ligne montre :

• Un nom d'audience (par ex. Passionnés de technologie grand public à haute mobilité).
• Un tag de type - individuel ou professionnel.
• Un pourcentage de part de mentions avec un petit graphique en anneau, indiquant dans quelle mesure l'IA lie cette audience à votre produit.

Utilisez ceci pour valider que l'IA voit votre produit comme votre marque l'entend - si la première audience ici n'est pas l'audience que cible votre marketing, c'est un écart de positionnement à combler.

8. Dynamique des concurrents

Une vue de tendance montrant comment les concurrents classés près de vous évoluent au fil du temps sur les LLMs. S'il n'y a pas assez d'historique, la carte affiche Aucune donnée disponible.

9. Action recommandée (PULSE)

Une fonctionnalité clé de POLIRIS : une liste priorisée des prochaines meilleures actions générées à partir de toutes les données sur cet écran. Chaque carte d'action montre :

• Un titre d'action (par ex. Optimiser le balisage schema du produit).
• Une courte description ancrée dans l'audit actuel.
• Un badge de priorité - Haute, Moyenne ou Faible.
• Un chevron à droite qui ouvre une conversation Poli AI plus approfondie sur l'action.

Le bouton Demander plus à Poli AI en bas de la carte ouvre une conversation unique qui discute de chaque recommandation en contexte - un moyen rapide d'informer les équipes contenu, PR ou ingénierie.

Audit de visibilité

L'Audit de visibilité montre la fréquence à laquelle votre marque apparaît réellement dans les réponses IA et comment cela se compare à la concurrence. Il rassemble un seul score global, un classement concurrentiel, les sources citées par les modèles IA, une décomposition modèle par modèle et chaque prompt sous-jacent - pour que vous puissiez passer d'un chiffre global jusqu'à la question exacte à laquelle une IA a répondu.

L'onglet est organisé en une bannière Poli AI Insight plus cinq cartes, chacune se concentrant sur une couche différente de votre profil de visibilité. Les sections ci-dessous vous expliquent ce que chaque élément montre (Résultats), comment lire les données ensemble (Insights) et que faire ensuite (Recommandations).

Résultats - ce que chaque carte montre

1. Poli AI Insight

Une bannière tout en haut de l'Audit de visibilité, et la première chose que vous voyez lorsque vous ouvrez la page. C'est la même expérience Poli AI utilisée dans Audit de sentiment : Poli AI lit vos données de visibilité en direct et rédige un résumé stratégique en deux phrases, comme un consultant en marque l'expliquerait.

• Phrase 1 met en évidence l'écart ou la force la plus importante dans vos données de visibilité actuelles - par exemple, un score global élevé associé à une performance faible sur un LLM spécifique, ou une Catégorie forte qui glisse d'exécution en exécution.
• Phrase 2 vous donne une action claire et à fort levier que vous pouvez prendre immédiatement pour améliorer la visibilité - le même type de recommandation que vous trouveriez sur la bannière d'insight du Sentiment.
• Utilisez l'icône de rafraîchissement à droite de la bannière pour régénérer l'insight à tout moment.
• L'insight est mis en cache, il se charge donc instantanément lors des visites de retour jusqu'à ce que vos données sous-jacentes changent.

2. Décomposition des scores

Un aperçu rapide de ce qui aide ou nuit à la visibilité de votre marque. Le cercle en haut affiche le score global sur 100, étiqueté comme Excellent, Bon, Moyen ou Faible.

• Sous le cercle, une liste de barres classe les performances soit par Catégories (sujets tels que Performance, Prix ou Durabilité) soit par Modèles IA (tels que ChatGPT, Gemini ou Perplexity) - un basculement alterne entre les deux vues.
• La barre du dessus est étiquetée Leader, et la plus faible est étiquetée Priorité.
• Chaque barre indique l'évolution du score depuis la dernière vérification.

3. Position concurrentielle

Montre comment la marque se positionne par rapport à ses concurrents. Le classement actuel (par exemple, #3) apparaît en haut, avec un petit graphique montrant l'évolution du rang dans le temps.

• Une rangée de puces de sujet les étiquette chacune comme Leader, Fort, Modéré ou Faible.
• Sélectionner une puce filtre la liste en dessous pour n'afficher que ce sujet.
• La liste affiche les meilleures marques dans le sujet sélectionné, avec la marque cible mise en évidence et marquée comme Vous.

4. Intelligence des sources

Lorsqu'un modèle IA répond à une question, il ne s'appuie pas uniquement sur ce qu'il a appris lors de son entraînement. Il visite des sources sur le web en direct - sites web, articles, fils Reddit, pages d'actualités, forums - les lit et utilise ce qu'il trouve pour construire la réponse. L'Intelligence des sources vous montre où ces visites se produisent pour des prompts sur votre catégorie, et la fréquence à laquelle votre site web est parmi les pages citées.

Deux termes clés pilotent cette carte :

• Sources - les sites web ou pages qu'un modèle IA a réellement visités lors de ses recherches pour sa réponse (par ex., reddit.com, votre blog, un article comparatif sur un site média). Considérez cela comme « là où l'IA lit ».
• Citations - le nombre de fois où votre site web est mentionné ou lié dans ces sources, ou directement cité par le LLM dans sa réponse. Les citations comptent combien de fois votre domaine apparaît réellement dans la conversation, pas seulement en étant lu.

L'en-tête affiche le nombre total de sources et de citations, ainsi qu'une étiquette décrivant la diversité du mix de sources : Concentré, Modéré ou Diversifié.

• Une barre colorée décompose les sources par type - Votre site, Commerce, Industrie, Social, Blog, Médias, Académique et Général.
• Les cinq sites web les plus cités sont listés en dessous, chacun avec son nombre de citations et son évolution depuis la dernière vérification.

5. Analyse de visibilité

Un regard plus approfondi sur la fréquence à laquelle le produit apparaît réellement dans les réponses IA. Les onglets en haut alternent entre Tous les LLMs et un modèle IA spécifique.

• Deux petits panneaux affichent la Position moyenne (classement) et le Score de visibilité (pourcentage), chacun avec un indicateur d'évolution.
• En dessous, une vue en deux colonnes montre toutes les marques classées par score à gauche.
• Une grille code couleur à droite révèle comment chaque marque se positionne sur chaque modèle IA - permettant de voir facilement quels modèles favorisent quelles marques.

6. Prompt Explorer

Un tableau consultable de chaque prompt que POLIRIS a posé lors de cet audit. Chaque ligne est l'un des prompts que vous avez précédemment sélectionnés dans Étape 5 - Examinez vos prompts (ou que POLIRIS a ajoutés automatiquement en fonction de votre catégorie et de vos Catégories). Le Prompt Explorer est l'endroit où vous passez des scores globaux aux questions et réponses littérales qui les ont produits.

Ce que chaque ligne vous indique :

• Texte du prompt - la question réelle que POLIRIS a posée aux LLMs.
• Étiquettes de Catégorie - une ou plusieurs puces montrant chaque Catégorie à laquelle ce prompt est lié (par ex., Design, Qualité, Disponibilité). Les mêmes Catégories choisies dans les Paramètres avancés.
• Indicateur de trafic - Élevé, Moyen ou Faible. Le Trafic indique la fréquence à laquelle ce prompt est posé dans les LLMs, sur la base de données de requêtes agrégées. Les prompts à Trafic élevé font le plus bouger votre score de visibilité.
• Icônes LLM - une icône pour chaque modèle qui a répondu à ce prompt. Une icône s'affiche en BLEU si votre marque ou produit a été mentionné dans la réponse de ce modèle ; si l'icône reste grise, le modèle a répondu sans vous mentionner. Parcourez la ligne pour voir quels modèles vous ont repéré d'un coup d'œil.

Les résultats peuvent être filtrés par mot-clé ou par Catégorie, et triés par Trafic pour faire remonter les prompts les plus impactants en premier.

Sélectionner n'importe quelle ligne ouvre un panneau de détails avec tout ce qui se cache derrière ce prompt :

• La réponse IA complète, exactement telle que le modèle l'a rédigée - un onglet par LLM qui a répondu.
• Les marques mentionnées dans la réponse, y compris vos concurrents et l'ordre dans lequel ils sont apparus.
• Les sources citées - chaque site web ou page que le modèle a utilisé pour construire sa réponse, avec des liens que vous pouvez ouvrir et lire.

Utilisez le panneau de détails comme preuve lorsque vous informez les équipes contenu, PR ou SEO - c'est la vérité littérale de ce que l'IA dit de votre catégorie aujourd'hui.

Recommandations - que faire ensuite

Les recommandations sont générées automatiquement à partir de votre Score de visibilité IA. POLIRIS lit les données d'audit en direct - votre score, vos Catégories les plus faibles, les LLMs où vous sous-performez, les prompts que vous manquez - et les transforme en une liste d'actions ciblées conçue pour améliorer votre visibilité IA, augmenter votre Score de visibilité IA et rehausser le positionnement de votre marque sur les plateformes IA.

Chaque recommandation est basée sur les données et directement liée à un résultat de cet audit, vous savez donc toujours pourquoi POLIRIS la suggère et quel chiffre elle est conçue pour faire bouger.

Insights - comment lire les données ensemble

L'Audit de visibilité comporte neuf cartes, mais vous n'avez pas besoin de les lire dans l'ordre. Suivez le flux en quatre étapes ci-dessous pour passer du titre → au diagnostic → au contexte → à l'action.

1. Commencez par le titre

   Ouvrez Décomposition des scores. Le grand cercle, avec son étiquette Excellent / Bon / Moyen / Faible, est votre référence. Tout le reste de l'onglet explique pourquoi le chiffre est comme il est.

2. Diagnostiquez l'écart

   Basculez entre Catégories et Modèles pour voir où se situe la faiblesse.

   • Catégorie la plus faible L'écart concerne les sujets - vous n'apparaissez pas pour des choses comme le Prix ou le Design.
   • Modèle le plus faible L'écart concerne l'endroit - par exemple, Perplexity vous connaît à peine.

   Le tag Priorité pointe vers le levier unique le plus important. Les tags Leader indiquent où défendre ce que vous avez déjà.

3. Ajoutez du contexte grâce aux cartes de soutien

   Chaque carte ajoute une signification supplémentaire au score global.

   • Position concurrentielle Associez votre rang au graphique de tendance. Un rang statique en hausse est très différent d'un rang statique qui glisse.
   • Puces de sujet Leader / Fort - maintenez la pression. Modéré / Faible - les concurrents gagnent la conversation.
   • Intelligence des sources Concentré = l'IA s'appuie sur quelques sites (soyez-y ou soyez invisible). Diversifié = vous avez besoin d'une couverture plus large.
   • Analyse de visibilité Position faible + Score élevé = souvent mentionné, jamais en tête. Position élevée + Score faible = vous vous placez bien mais apparaissez rarement.
   • Grille Marque × Modèle Cellules chaudes = modèles favorables. Cellules froides = modèles dominés par les concurrents.

4. Approfondissez jusqu'au prompt

   Quand un score bouge, ouvrez Prompt Explorer, filtrez par sujet et triez par Trafic. Lisez d'abord les lignes à trafic élevé - ces questions pilotent la plus grande part de votre visibilité à la hausse ou à la baisse.

Audit de sentiment

L'Audit de sentiment (l'onglet Sentiment dans le GEO Audit) vous donne une vue en temps réel de la façon dont votre marque est perçue - à la fois sur le web ouvert et dans les principaux modèles IA comme Claude, ChatGPT et Gemini. Il répond à une question centrale : lorsque les gens (et l'IA) parlent de votre marque, la conversation est-elle positive, neutre ou négative ?

L'onglet est organisé en sept cartes, chacune axée sur un angle différent de votre profil de sentiment. Les sections ci-dessous vous expliquent ce que chaque carte montre (Résultats) et comment les lire ensemble (Insights).

Résultats - ce que chaque carte montre

1. Poli AI Insight

Une bannière tout en haut de l'onglet Sentiment, et la première chose que vous voyez lorsque vous ouvrez la page. Poli AI lit vos données de sentiment en direct et génère un bref résumé stratégique, rédigé comme un consultant en marque l'expliquerait.

• Phrase 1 met en évidence l'écart ou la force la plus importante dans vos données de sentiment actuelles - par exemple, un score de perception de marque exceptionnel associé à des mentions web neutres.
• Phrase 2 vous donne une action claire et à fort levier que vous pouvez prendre immédiatement.
• Utilisez l'icône de rafraîchissement à droite de la bannière pour régénérer l'insight à tout moment.
• L'insight est automatiquement mis en cache afin de se charger instantanément lors des visites de retour jusqu'à ce que vos données sous-jacentes changent.

2. Décomposition des scores

Une décomposition de votre score de sentiment global sur deux dimensions, pour voir où votre marque est forte ou faible plutôt que simplement à quel point elle l'est globalement. Un contrôle par onglet en haut alterne entre les deux vues.

• Onglet Axes - le score décomposé par Catégorie / Axe : Notoriété de la marque, Qualité, Disponibilité, Design et toutes les autres Catégories définies pour votre projet. Chaque ligne a une barre horizontale et un badge de performance (Excellent, Bon, Moyen, Faible).
• Onglet Modèles IA - le même score décomposé par modèle IA à la place. Chaque ligne montre un LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, etc.) avec sa barre et son badge, pour voir quels modèles ont une forte opinion de votre marque et lesquels n'en ont pas.
• Un badge de performance global en haut à droite (Excellent, Bon, Moyen, Faible) résume le score combiné d'un coup d'œil.

3. Distribution des prompts

Une vue par compte de la façon dont les modèles IA ont répondu à chaque prompt de votre analyse. Là où les autres cartes montrent des scores et des moyennes, celle-ci montre la distribution brute des prompts par sentiment, pour voir combien de vos prompts sont revenus bien et combien sont revenus manquants ou négatifs.

• Positif - prompts où la réponse IA dominante sur votre marque était favorable.
• Mixte - prompts où les réponses étaient un mélange de positif et de neutre ou légèrement négatif.
• Négatif - prompts où la réponse IA dominante était défavorable.
• Non mentionné - prompts où votre marque n'était pas du tout référencée dans la réponse de l'IA.
• Une barre de couleur segmentée sous les comptes montre la répartition proportionnelle (par ex., 92% Positif / 8% Mixte) et un badge de sentiment en haut à droite résume l'humeur générale : Positif, Mixte ou Négatif.
• De petites flèches delta apparaissent à côté de chaque compte lorsqu'une exécution précédente est disponible, pour voir si chaque catégorie a augmenté ou diminué.

4. Analyse Web

Une vue combinée qui montre comment votre marque se compare à la concurrence sur chaque Catégorie, ainsi que la tendance du sentiment de chaque Catégorie dans le temps. Elle rassemble deux visualisations sur une carte, avec une rangée de pilules de basculement de marque en haut pour que vous puissiez comparer n'importe quel sous-ensemble de concurrents sans encombrement visuel.

• Score de sentiment par axe entre les marques - un polygone par marque positionné sur un graphique radar (araignée), avec une branche par Catégorie. Plus le polygone est grand et régulier, plus le profil de sentiment de la marque est fort.
• Positionnement radar du client - votre propre marque est mise en évidence (avec un tag Vous dans la légende) pour que vous puissiez immédiatement voir votre forme par rapport au terrain.
• Tendance de sentiment · concurrents - un graphique en courbes à droite suit le score de sentiment de chaque marque dans le temps, pour lire la direction (en hausse, en baisse, stable) aux côtés de la position.
• Pilules de basculement de marque en haut - cliquez sur n'importe quelle pilule de marque pour l'afficher ou la masquer sur les deux vues, ce qui rend les comparaisons directes rapides.

5. Concurrents / Marques

Un tableau précis et triable de chaque concurrent identifié dans l'analyse de sentiment, classé par sa position et son score de visibilité. Là où le radar vous donne une impression visuelle, ce tableau vous donne le classement exact et la décomposition par Catégorie.

• Une ligne pour chaque marque, commençant par le logo et le nom. Un tag “Vous” est épinglé à votre propre marque pour la repérer facilement dans une longue liste.
• Une colonne pour chaque Catégorie de perception (par ex., Disponibilité, Notoriété de la marque, Design, Qualité), chacune montrant un badge code couleur : Très fort, Fort, Modéré, Faible ou Très faible.
• Une colonne Visibilité à droite avec une barre horizontale montrant le score de visibilité global de la marque - le tableau est classé par cette colonne.

Couleurs des badges en un coup d'œil :

• Vert - Très fort ou Fort. Votre marque est bien représentée dans cette Catégorie dans les réponses IA.
• Orange / Jaune - Modéré. Marge d'amélioration.
• Rouge / Rose - Faible ou Très faible. Cette Catégorie est un écart urgent.

6. Prompts cités

Prompts cités affiche les prompts avec leurs résultats d'analyse de sentiment dominants. C'est la vue la plus granulaire de l'onglet Sentiment et vous montre exactement quelles questions l'IA reçoit sur votre catégorie, comment elle répond et quels modèles sont impliqués.

La carte présente quatre informations pour chaque prompt :

• Tous les prompts analysés par la plateforme.
• La catégorie / groupe à laquelle appartient chaque prompt.
• Le sentiment envers votre marque ou produit basé sur la réponse LLM.
• Les LLMs qui ont répondu à ce prompt.

Ce que chaque colonne montre :

• Prompt La question ou le prompt réel analysé (par ex., “Quelles sont les meilleures marques de lait évaporé aux Philippines pour la cuisine quotidienne ?”).
• Catégorie La catégorie ou groupe auquel appartient le prompt - par exemple, Notoriété de la marque, Comparaison concurrentielle, Découverte de produit, Qualité. Utilisez la rangée d'onglets en haut de la carte (Tous les axes, Notoriété de la marque, Qualité, etc.) pour filtrer le tableau sur une seule catégorie - par exemple, cliquez sur Notoriété de la marque pour voir uniquement ces prompts.
• Sentiment Le sentiment envers votre marque ou produit pour ce prompt spécifique, basé sur la réponse LLM : Positif, Neutre ou Négatif. Cliquez sur l'en-tête de colonne pour trier le tableau par sentiment.
• LLM Les modèles IA qui ont répondu à ce prompt - ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, Perplexity, Claude et autres. Chaque modèle est affiché sous forme de petite puce avec son icône et son nom.

Lire la colonne LLM d'un coup d'œil : les puces utilisent deux indices visuels pour que vous puissiez parcourir une ligne en une seconde.

1. Couleur de la puce (si votre marque a été mentionnée)

• Puce bleue - votre marque ou produit est inclus dans la réponse de ce modèle.
• Pas bleue (par défaut) - votre marque ou produit n'est pas inclus dans la réponse de ce modèle pour ce prompt.

2. Point de sentiment (comment votre marque a été mentionnée)

Chaque puce porte un petit indicateur à point coloré décrivant le ton de cette mention :

• Point vert - votre marque ou produit est mentionné positivement.
• Point orange - votre marque ou produit est mentionné neutralement.
• Point rouge - votre marque ou produit est mentionné négativement.

Ensemble, la couleur de la puce et le point vous donnent une lecture instantanée de quels modèles vous ont repéré pour ce prompt et comment chacun a présenté la marque.

Cliquez sur n'importe quelle ligne pour ouvrir une fenêtre modale détaillée avec les réponses complètes du modèle IA pour ce prompt - vous pouvez lire exactement ce que chaque LLM a dit de votre marque, en contexte.

7. Recommandations et Opportunités

En bas de l'onglet Sentiment, cette carte utilise Poli AI pour lire votre contexte de sentiment et générer quatre recommandations spécifiques et actionnables - chacune priorisée par urgence. La structure reflète la carte de recommandations de Visibilité pour que le flux de travail soit le même sur les deux onglets.

• Quatre cartes de recommandation disposées en grille 2×2.
• Chaque carte a un badge de priorité : Haute (rouge), Moyenne (jaune) ou Faible (bleu), avec une bordure gauche colorée correspondante pour un balayage visuel rapide.
• Un titre court plus une description expliquant le problème spécifique et l'action suggérée.
• Cliquez sur n'importe quelle carte pour ouvrir l'assistant de chat Poli AI, pré-chargé avec une question détaillée sur cette recommandation - pour une explication plus approfondie, des tactiques étape par étape ou un impact estimé sans rien taper.
• Utilisez l'icône de rafraîchissement à côté de l'en-tête pour régénérer un nouvel ensemble de recommandations.
• Cliquez sur “Demander à Poli AI” dans l'en-tête pour ouvrir une analyse complète de toutes les recommandations et opportunités dans une conversation.

Insights - comment lire les données ensemble

L'Audit de sentiment répond à une question : quand l'IA parle de vous, est-ce bien ? Suivez les quatre étapes ci-dessous pour passer d'une lecture globale à un prompt spécifique sur lequel vous pouvez agir.

1. Commencez avec Poli AI Insight

   La bannière en haut de la page fait remonter l'écart ou la force la plus importante dans vos données actuelles et l'associe à une action à fort levier. Utilisez-la comme vérification quotidienne de l'état.

2. Diagnostiquez avec la Décomposition des scores

   Basculez entre Axes et Modèles IA dans la carte Décomposition des scores pour voir où se situe la faiblesse.

   • Axe le plus faible L'écart concerne les sujets - l'IA ne vous décrit pas bien sur la Qualité, le Design ou quelle que soit la Catégorie qui est en retard.
   • Modèle IA le plus faible L'écart concerne l'endroit - un modèle a une vue beaucoup plus faible de votre marque que les autres.
   • Distribution des prompts Un nombre élevé de Non mentionné est une grande opportunité - l'IA répond aux questions de catégorie sans vous nommer du tout.

3. Comparez avec les concurrents

   Croisez la carte Analyse Web avec le tableau Concurrents / Marques - les deux vues se confirment mutuellement.

   • Polygone plus petit Dans Analyse Web, trouvez les Catégories où votre polygone radar est nettement plus petit que celui d'un concurrent.
   • Badges rouges Confirmez ces écarts dans le tableau Concurrents / Marques - les badges rouges marquent où vous perdez la conversation.
   • Tendance de sentiment Utilisez le graphique en courbes à droite de l'Analyse Web pour séparer le signal du bruit. Une baisse d'une exécution est généralement liée à un petit ensemble de prompts ; des tendances plus longues révèlent des mouvements structurels.

4. Approfondissez jusqu'au prompt

   Quand une Catégorie baisse, ouvrez Prompts cités, filtrez sur cette Catégorie et triez par sentiment. Les lignes négatives expliquent presque toujours le mouvement - et elles deviennent votre dossier de preuves pour le contenu et les relations publiques.

Audit technique

L'Audit technique examine votre site web lui-même - les parties que vous ne voyez pas facilement, comme le câblage derrière les murs d'une maison. Il vous indique si les robots d'exploration et les systèmes IA peuvent atteindre, lire et faire confiance à vos pages.

Ce qu'il vérifie

• Accessibilité. Si vos pages répondent correctement et réagissent aux robots d'exploration.
• Indexation. Si Google et les moteurs de recherche IA peuvent réellement trouver et indexer vos pages.
• Vitesse et qualité. Métriques Page Speed Insights - LCP, INP, CLS, TBT - plus les scores SEO, accessibilité et bonnes pratiques.
• Structure et métadonnées. Balises canoniques, règles robots, schema, liens internes et liens brisés.
• Qualité du contenu. Si le contenu de chaque page est suffisant, lisible et assez clair pour que les utilisateurs et l'IA puissent l'utiliser.

Pourquoi faire ça ? Parce que même le meilleur contenu ne sera pas classé si le site est cassé. C'est comme avoir un excellent restaurant - mais la porte d'entrée est coincée.

L'Audit technique est organisé en deux écrans pour vous permettre de passer de la vue d'ensemble à une seule URL : Vue d'ensemble du site pour l'ensemble du site, et Explorateur de pages pour une page spécifique. La Vue d'ensemble du site est elle-même divisée en trois onglets - Vue d'ensemble (le tableau de bord principal), Problèmes et Visualisations - pour vous permettre de passer des chiffres globaux au backlog complet des problèmes sans quitter l'écran.

Connecter Google Analytics et Search Console

Avant de plonger, prenez une minute pour connecter POLIRIS à vos comptes Google Search Console et Google Analytics. POLIRIS fonctionne sans eux, mais avec eux connectés votre audit passe d'un scan technique générique à une image personnalisée de votre site.

Les deux outils répondent à des questions différentes, connectez les deux pour avoir le tableau complet :

• Google Search Console Indique à POLIRIS comment Google voit votre site - impressions, clics, requêtes amenant des visiteurs et statut d'indexation.
• Google Analytics Indique à POLIRIS comment les visiteurs se comportent une fois arrivés - sessions, temps d'engagement, utilisateurs et modèles de conversion.

Étape par étape : connecter Google Search Console

1. Ouvrir la page Intégrations

   Dans la barre latérale gauche de POLIRIS, allez dans Paramètres › Intégrations. Vous verrez une liste de services que vous pouvez connecter.

2. Cliquez sur « Connecter » pour Google Search Console

   Trouvez la tuile Google Search Console et appuyez sur le bouton Connecter. POLIRIS ouvrira une fenêtre de connexion Google sécurisée dans un nouvel onglet.

3. Connectez-vous avec votre compte Google

   Utilisez le compte Google qui gère déjà votre propriété Search Console. Si vous avez accès à plusieurs comptes Google, vérifiez bien que vous choisissez le bon.

4. Approuver les autorisations demandées

   Google listera les autorisations en lecture seule dont POLIRIS a besoin (performances de recherche et données du site). Cliquez sur Autoriser - POLIRIS n'écrit jamais dans votre Search Console.

5. Choisir la bonne propriété et confirmer

   De retour dans POLIRIS, choisissez la propriété (le site web) que vous souhaitez lier à votre projet, puis cliquez sur Enregistrer. La tuile Search Console affiche maintenant Connecté, et les cartes de Services connectés dans Vue d'ensemble du site et Explorateur de pages s'illuminent avec des données réelles.

Étape par étape : connecter Google Analytics

1. Restez sur la page Intégrations

   Vous pouvez connecter les deux outils en une seule visite. Depuis la même page Paramètres › Intégrations, faites défiler jusqu'à la tuile Google Analytics.

2. Cliquez sur « Connecter » pour Google Analytics

   Appuyez sur Connecter. Comme précédemment, POLIRIS ouvre une fenêtre de connexion Google sécurisée. Utilisez le compte qui a accès à votre propriété Google Analytics 4 (GA4).

3. Approuver l'accès en lecture seule

   Google vous demandera d'autoriser POLIRIS à lire vos données Analytics. Cliquez sur Autoriser - seul l'accès en lecture est demandé, vos paramètres et rapports restent donc intacts.

4. Choisir votre propriété GA4 et enregistrer

   De retour dans POLIRIS, choisissez la propriété GA4 qui correspond au site web que vous auditez, puis cliquez sur Enregistrer. La tuile Analytics passe à Connecté et le trafic, l'engagement et le comportement des utilisateurs commencent à alimenter votre Audit technique.

Vue d'ensemble du site

La Vue d'ensemble du site vous donne une image globale de la santé technique de l'ensemble de votre site web - combien de pages ont été explorées, dans quel état de santé est le site, quels problèmes sont les plus répandus et comment les choses ont évolué dans le temps. Tout sur cet écran concerne votre site entier, pas une seule page.

L'écran est organisé en trois onglets : Vue d'ensemble (le tableau de bord principal), Problèmes (le backlog complet des problèmes) et Visualisations (cartes visuelles de votre site).

Vue d'ensemble

La vue par défaut lorsque vous ouvrez la Vue d'ensemble du site. Vous guide des chiffres globaux vers les problèmes spécifiques à corriger, dans l'ordre approximatif dans lequel vous les liriez de haut en bas sur l'écran.

1. En-tête

En haut de l'écran vous pouvez voir :

• Le titre Vue d'ensemble du site et le fil d'Ariane.
• L'URL de votre site web - cliquer dessus ouvre votre site dans un nouvel onglet.
• Le nom de votre projet - affiché à côté de l'URL.
• Dernière mise à jour / dernière exploration - il y a combien de temps l'audit a été exécuté (par ex. Dernière mise à jour il y a environ 1 mois).
• Pages explorées - combien de pages ont été trouvées et analysées (par ex. 28/28 pages explorées). Si l'audit est encore en cours, il affiche la progression comme 12 pages sur 34 explorées.

2. Intégrations (en haut à droite)

Deux petites pilules dans le coin supérieur droit de l'en-tête vous indiquent si votre audit est enrichi par les données Google Search Console et Google Analytics. Lisez-les d'un coup d'œil :

• Point vert - connecté avec succès. POLIRIS récupère des données en direct de ce service.
• Point rouge - non connecté ou nécessite une configuration. L'audit s'exécute quand même, mais les données provenant de ce service (trafic, visiteurs, requêtes, etc.) ne seront pas disponibles.

Besoin de les connecter ? Voir Connecter Google Analytics et Search Console en haut de la section Audit technique.

3. Website preview

Une petite miniature de votre page d'accueil en haut à droite de l'en-tête pour confirmer que l'audit a bien été exécuté sur le bon site. Lorsqu'un aperçu n'est pas encore disponible, la carte affiche Aucun aperçu.

4. Poli AI Insight

Une bannière bleue en haut de la Vue d'ensemble. Poli AI lit vos données d'audit en direct, fait remonter le résultat le plus important et vous dit quoi faire - rédigé comme un résumé stratégique, pas comme un journal d'erreurs brut (par ex. “La santé de votre site est bonne (89/100) mais l'Accès au contenu à 77% est un goulot d'étranglement. Corrigez les méta-descriptions manquantes sur 12 pages pour débloquer votre score de qualité du contenu.”).

La bannière reprend le modèle Poli AI Insight que vous avez déjà vu sur la Vue d'ensemble du GEO Audit - une phrase sur ce qui ressort, une phrase sur quoi faire ensuite. Utilisez l'icône de rafraîchissement à droite pour la régénérer après une nouvelle exécution d'audit.

5. Exploration et Indexation

Une carte récapitulative qui répond à une question : parmi les pages explorées par POLIRIS, combien sont réellement indexées par Google ? Les pages indexées sont celles éligibles à apparaître dans les résultats de recherche - si une page n'est pas indexée, ni la recherche classique ni la recherche IA ne peut la faire remonter.

• % Indexé - la part des pages explorées que Google indexe actuellement (par ex. 100% Indexé, 28 sur 28 pages explorées).
• Badge de performance : Fort (80%+ indexable), Moyen (50–79%) ou Faible (en dessous de 50%).
• Une vue liste montre la répartition brute entre les pages Indexées et Non indexées sous forme de barre empilée. Basculez vers la vue graphique en utilisant les icônes en haut à droite de la carte.

Demander à Poli AI. La carte dispose d'un raccourci intégré vers Poli AI pour poser des questions comme :

• “Quelles pages ne sont pas indexées ?”
• “Pourquoi ces pages ne sont-elles pas indexées ?”
• “Comment améliorer l'indexation ?”

6. Statut des pages

Vos pages étaient-elles accessibles lorsque l'audit s'est exécuté ? La carte montre la distribution des réponses HTTP sur toutes les pages explorées, avec un pourcentage pour chaque type de statut.

• Accessible - chargée correctement (200 OK).
• Redirection - l'URL pointe ailleurs (3xx).
• Bloqué - l'accès a été refusé (403).
• Manquant - la page n'existe pas (404).
• Erreur - le serveur a retourné une erreur (5xx).

Un badge de performance (Fort / Moyen / Faible) utilise le pourcentage de pages accessibles pour que vous puissiez lire le titre sans faire de calcul.

7. Sources de trafic

D'où vient réellement le trafic de votre site web ? Cinq catégories, chacune affichée en pourcentage :

• Recherche - visiteurs depuis les résultats de recherche organiques.
• Direct - visiteurs qui ont tapé votre URL directement ou utilisé un signet.
• Social - visiteurs depuis les plateformes de réseaux sociaux.
• Payant - visiteurs depuis des publicités payantes ou des recherches sponsorisées.
• GEO - visiteurs depuis des outils de recherche alimentés par l'IA comme ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overviews.

La ligne GEO est celle à surveiller dans le temps - elle vous indique si votre travail dans le GEO Audit se convertit en trafic réel.

8. Pipeline de santé du site

Votre contenu passe par trois étapes avant de pouvoir être remonté par l'IA ou la recherche classique. Le pipeline montre le score moyen par catégorie de test, côte à côte, pour que vous puissiez voir exactement où se trouve le goulot d'étranglement.

• Accès aux pages L'IA peut-elle atteindre vos pages ? Accessibilité, codes de statut, redirections, règles robots.
• Accès au contenu L'IA peut-elle lire votre contenu ? Métadonnées, schema, titres, texte alt, hreflang.
• Qualité du contenu Votre contenu est-il bien structuré ? Nombre de mots, lisibilité, unicité, profondeur.

Chaque étape affiche un pourcentage moyenné (par ex. Accès aux pages 81%, Accès au contenu 81%, Qualité du contenu 83%), visualisé comme un pipeline fluide pour voir d'un coup d'œil quelle étape est la plus large.

9. Score de santé global

Le score combiné se trouve en haut à droite du pipeline. Il mélange les trois scores d'étape en un seul chiffre sur 100 (par ex. 81%), vous donnant un seul chiffre à suivre pour l'ensemble du site semaine après semaine.

10. Principaux problèmes par catégorie

Sous le pipeline, trois colonnes listent les problèmes les plus répandus trouvés dans chaque étape - Accès aux pages, Accès au contenu et Qualité du contenu. Jusqu'à trois problèmes sont affichés par colonne.

• Chaque ligne montre le titre du problème, combien de pages sont affectées et un badge de sévérité - Critique, Avertissement ou Note.
• Utilisez la barre de recherche sous les colonnes pour filtrer les problèmes par nom sur les trois catégories.

Cette carte est conçue pour vous aider à prioriser - s'attaquer aux problèmes qui affectent le plus de pages en premier fait généralement bouger le Score de santé global le plus rapidement.

11. Évolution du score de santé

Un graphique montrant l'évolution de votre site dans le temps. Utilisez le basculement en haut à droite pour alterner entre deux vues :

• Santé Votre score de santé global du site dans le temps, représenté par exécution d'analyse. La ligne bleue tend vers le haut si vos corrections portent leurs fruits.
• Problèmes Le nombre total de problèmes dans le temps, mesuré par points par exécution/test. La ligne ambre tend vers le bas au fur et à mesure que vous fermez les problèmes.

Survolez n'importe quel point pour voir la valeur exacte pour ce mois. S'il n'y a pas encore d'historique, le graphique affiche Aucun historique disponible pour le moment.

12. Vue d'ensemble des problèmes

Une carte récapitulative qui vous donne la charge totale de problèmes sur l'ensemble du site, ventilée par sévérité.

• Problèmes totaux - le chiffre global (par ex. 591 problèmes).
• Critique Critique - les problèmes les plus urgents. Ils bloquent l'IA ou les moteurs de recherche pour atteindre, lire ou faire confiance aux pages clés. Corrigez-les en premier.
• Avertissement Avertissement - problèmes importants qui nuisent à la performance ou à la couverture sans la bloquer complètement. Planifiez une correction prochainement.
• Note Note - recommandations mineures et améliorations. À faire quand vous avez le temps.

Cliquez sur Détails pour accéder à l'onglet complet Problèmes et travailler le backlog ligne par ligne.

13. PageSpeed Insights

Quatre scores de Google PageSpeed Insights, affichés sous forme d'anneaux circulaires - plus c'est élevé, mieux c'est, chacun sur 100.

• Global - score de performance combiné sur toutes les pages.
• SEO - dans quelle mesure votre site est configuré pour les moteurs de recherche.
• Accessibilité - dans quelle mesure votre site est utilisable par les personnes ayant des handicaps ou des outils d'assistance.
• Meilleures pratiques - si votre site suit les standards web modernes et les directives de sécurité.

Utilisez le basculement Bureau et Mobile en haut à droite de la carte pour alterner entre les types d'appareils. Si les données pour un type d'appareil ne sont pas disponibles, ce bouton est désactivé.

Demander à Poli AI. Sous les anneaux, un raccourci Demander à Poli AI vous permet d'approfondir le score avec des questions comme :

• “Pourquoi mon score d'accessibilité est-il faible ?”
• “Comment améliorer mon score SEO ?”
• “Quelles sont les pages les moins performantes sur mobile ?”

14. Services connectés

Trois cartes qui débloquent des données supplémentaires lorsque vous connectez des outils Google externes. Jusqu'à ce qu'ils soient connectés, chaque carte affiche un aperçu flou avec un bouton Connecter au centre.

• Visiteurs totaux. Combien de personnes visitent votre site via la recherche, affiché dans le temps. Requiert Google Search Console.
• Géographie. D'où dans le monde viennent vos visiteurs. Requiert Google Search Console.
• Performance du produit. Comment les utilisateurs se comportent sur votre site - sessions, engagement et conversions. Requiert Google Analytics.

Connecter ces outils transforme POLIRIS en un audit beaucoup plus riche - les recommandations, les insights d'indexation et l'analyse de Page Speed deviennent tous fondés sur votre vrai trafic au lieu de règles génériques de bonnes pratiques.

Problèmes

L'onglet Problèmes est la surface de travail pour corriger ce que l'audit a trouvé. Chaque vérification effectuée par POLIRIS est regroupée par étape de santé à gauche de l'écran ; sélectionner un test ouvre le détail complet à droite - ce qu'il vérifie, comment il a été noté, comment il a évolué dans le temps et quelles URLs ont échoué.

1. En-tête

Même en-tête que l'onglet Vue d'ensemble, le contexte ne change donc jamais lorsque vous changez d'onglet :

• Titre Vue d'ensemble du site.
• L'URL de votre site web - cliquer dessus ouvre votre site dans un nouvel onglet.
• Le nom de votre projet - affiché à côté de l'URL.
• Dernière mise à jour / dernière exploration - il y a combien de temps l'audit a été exécuté.
• Pages explorées - combien de pages ont été trouvées et analysées (par ex. 28/28 pages explorées).

2. Intégrations (en haut à droite)

Les mêmes pilules d'intégration que vous voyez sur l'onglet Vue d'ensemble, reflétées ici pour référence rapide. Chaque pilule porte un petit point coloré :

• Point vert - connecté et intégré avec succès. POLIRIS lit des données en direct de ce service.
• Point rouge - non connecté ou nécessite une configuration. L'audit s'exécute quand même sans lui.

Des intégrations supplémentaires (telles que Google Business, Trustpilot et LinkedIn) peuvent également apparaître dans l'en-tête lorsque vous les connectez. Voir Paramètres › Intégrations pour les gérer toutes en un seul endroit.

3. Poli AI Insight

La même bannière bleue Poli AI Insight que vous voyez sur l'onglet Vue d'ensemble se trouve aussi en haut de Problèmes - une phrase sur le résultat le plus important, une phrase sur quoi faire ensuite. Utilisez l'icône de rafraîchissement à droite pour la régénérer après une nouvelle exécution d'audit.

4. Regroupements de tests (panneau gauche)

Le côté gauche de l'écran Problèmes liste chaque test, regroupé par les trois mêmes étapes de santé du site utilisées partout dans l'audit :

• Accès aux pages - accessibilité, codes de statut, redirections, règles robots.
• Accès au contenu - métadonnées, schema, titres, texte alt, hreflang.
• Qualité du contenu - nombre de mots, lisibilité, unicité, profondeur.

Chaque groupe a un petit point coloré à côté de son nom qui vous indique la santé de chaque test à l'intérieur d'un coup d'œil :

• Tous les tests réussisPoint vert
• Certains tests nécessitent une attentionPoint jaune

• Point vert - chaque test dans ce groupe a réussi. Rien à corriger ici.
• Point jaune - un ou plusieurs tests dans ce groupe sont en état d'avertissement ou critique et nécessitent une attention.

Cliquez sur un groupe pour l'étendre. Vous verrez toutes les sous-catégories en dessous - par exemple, sous Accès aux pages : Analytics, Canonical, Hreflang, Liens, Domaine, Page Speed, URL de page, Pagination, Sitemap, Robots, etc. Chaque sous-catégorie affiche une barre de pourcentage (par ex. Analytics 100%) pour voir immédiatement quelles catégories sont saines et lesquelles nécessitent du travail.

Exemple. Si Analytics affiche 100%, chaque page de votre site a réussi chaque test sous la catégorie Analytics. Si vous voyez quelque chose comme 34%, seulement un tiers des pages réussissent - c'est là qu'il faut commencer.

5. Détails de la catégorie de test (panneau droit)

Lorsque vous sélectionnez une sous-catégorie à gauche, le côté droit de l'écran ouvre sa vue de détail. L'en-tête du panneau de détail montre :

• Nom de la catégorie de test - par ex. Analytics.
• Badge de statut global - Excellent, Bon, Moyen ou Faible.
• Score sur 100 - par ex. 100/100. Le badge correspond directement à ce score (100/100 = Excellent).
• Description du score actuel - une courte phrase sur le nombre de pages conformes (par ex. Score actuel : 56 pages conformes sur 28 explorées).
• Comptes de sévérité :
  • Critique - tests dans cette catégorie qui ont échoué au niveau de sévérité le plus élevé.
  • Avertissement - tests qui nécessitent une attention mais qui ne bloquent pas.
  • Conforme - tests qui ont réussi sans problèmes.

Le panneau de détail inclut également une courte description de ce que cette catégorie de test vérifie et pourquoi c'est important - pour que vous puissiez répondre à pourquoi est-ce que je regarde ce chiffre ? sans quitter l'écran.

6. Évolution du score

Un petit graphique en haut à droite du panneau de détail de la catégorie de test montre le score de la catégorie dans le temps. Il vous indique si la catégorie s'améliore, décline ou reste stable sur les exécutions d'audit.

• Évolution mensuelle des performances - un point par exécution d'analyse.
• Amélioration vs. déclin - vous pouvez voir la tendance d'un coup d'œil pour savoir si le travail que vous faites fait bouger le score.
• Performances historiques - utile pour prouver l'impact à votre équipe après une campagne ou une correction technique.

Si la catégorie est toute nouvelle ou si l'audit n'a été exécuté qu'une fois, le graphique affiche Aucun historique disponible.

7. Cartes de tests individuels

Sous le détail de la catégorie, chaque test individuel dans cette catégorie s'ouvre sous forme de sa propre carte. Chaque carte répond à que vérifie ce test, comment le site s'en est-il sorti et quelle est son importance ?

• Nom du test - par ex. Suivi des performances.
• Résumé réussite / échec - par ex. 0 pages sur 28 affectées, avec une barre colorée montrant la répartition (vert = test réussi, rouge = test échoué).
• Ce que ce test vérifie - une courte description en langage simple de ce que le test recherche et pourquoi c'est important. Voir plus étend l'explication complète.
• Nos recommandations - un commentaire bleu clair avec la recommandation de correction rédigée en langage non technique.

8. Indicateur d'impact

Dans le coin supérieur droit de chaque carte de test se trouve un badge d'impact. Il vous indique le poids que ce test particulier porte dans le score global de la catégorie - en d'autres termes, à quel point un échec ici nuirait à votre site.

Impact faible Impact moyen Impact élevé

• Faible - agréable à avoir. Un échec ici affecte une petite partie de votre santé globale.
• Moyen - important. Échouer à ce test impacte notablement votre score de catégorie.
• Élevé - critique. Échouer à ce test affecte de manière significative la façon dont l'IA et les moteurs de recherche voient votre site - priorisez la correction.

9. Pages affectées (tableau des URLs en échec)

Sous chaque carte de test se trouve un tableau Pages affectées listant chaque URL qui a échoué au test, pour que vous puissiez passer directement de l'audit à la page spécifique qui nécessite du travail.

• Colonne URL - la page qui a échoué. Cliquez pour l'ouvrir dans un nouvel onglet et voir le problème en contexte.
• Colonne Importance - l'importance de la page, pour que vous corrigiez les pages à impact le plus élevé en premier. Triable en cliquant sur l'en-tête de colonne.
• Colonne Action - liens rapides tels que Voir la page ou Inspecter pour que vous puissiez passer directement du tableau au travail.
• Champ de recherche - filtrer le tableau sur une sous-chaîne de l'URL lorsque vous souhaitez vous concentrer sur une section du site (par ex. /blog/).
• Exporter CSV - télécharger la liste des URLs affectées pour la partager avec votre équipe d'ingénierie ou votre agence SEO.

Lorsqu'aucune page n'a échoué au test, le tableau affiche Aucune page ne correspond à ce filtre - une confirmation visuelle rapide que le test est sain.

Visualisations Bientôt disponible

L'onglet Visualisations transformera votre audit en cartes visuelles pour que vous puissiez voir les relations d'un coup d'œil - architecture du site, graphiques de liens internes, cartes thermiques d'indexation et vues de couverture d'exploration construites sur les mêmes données qui alimentent les onglets Vue d'ensemble et Problèmes.

Nous finalisons le premier ensemble de visualisations maintenant. En attendant leur lancement, l'onglet Vue d'ensemble couvre chaque métrique et les Références des tests contiennent le détail par vérification.

Explorateur de pages

L'Explorateur de pages vous donne une vue page par page de votre site web. Là où la Vue d'ensemble du site répond à “comment se porte l'ensemble du site ?”, l'Explorateur de pages répond à “quelles pages sont saines, lesquelles nécessitent du travail et que se passe-t-il avec cette URL spécifique ?”. Ouvrez une ligne pour accéder à un rapport complet par page.

1. En-tête

L'en-tête en haut de l'écran contient les éléments de base, ainsi que les mêmes pilules d'intégration utilisées ailleurs :

• Titre Explorateur de pages.
• Toutes les pages explorées sur [votre domaine] - un rappel rapide du site que vous regardez.
• Dernière mise à jour / dernière exploration - il y a combien de temps l'audit a été exécuté (par ex. Dernière mise à jour il y a environ 1 mois).
• Intégrations en haut à droite - Google Search Console et Google Analytics avec la même logique de point vert / rouge utilisée sur la Vue d'ensemble du site. Des intégrations supplémentaires (Google Business, Trustpilot, LinkedIn) peuvent également apparaître lorsqu'elles sont connectées.

2. Cartes récapitulatives

Quatre cartes récapitulatives sous l'en-tête vous donnent une lecture globale de toute l'exploration en une seule rangée. Chaque carte a un point de catégorie coloré pour que le sens soit évident d'un coup d'œil.

• Pages explorées au total 28 100% du site exploré
• Pages saines 22 79% · score ≥ 80
• Pages avec problèmes 6 21% · score 50–79
• Pages critiques 0 0% · score < 50

• Pages explorées au total - combien de pages POLIRIS a analysées dans cette exécution d'audit.
• Pages saines - pages qui ont obtenu de bons scores sur la plupart des tests. Elles ne nécessitent pas d'attention urgente.
• Pages avec problèmes - pages qui ont échoué à certains tests ou ont des avertissements à traiter. C'est là que se trouve le travail d'amélioration quotidien.
• Pages critiques - pages dans un état critique, avec des échecs assez importants pour nuire significativement à votre visibilité IA. Corrigez-les en premier.

3. Onglets

L'Explorateur de pages a deux vues, contrôlées par la rangée d'onglets au-dessus des données :

• Tableau - chaque page listée comme une ligne avec score, détails, importance, trafic et un lien Voir le rapport. La vue par défaut.
• Score de visualisation - les mêmes données présentées visuellement pour repérer les clusters de pages saines vs. problématiques d'un coup d'œil.

4. Vue tableau

La vue par défaut de l'Explorateur de pages. Chaque page explorée est une ligne dans le tableau, triable et consultable pour que vous puissiez trouver n'importe quelle URL en quelques secondes.

• Champ de recherche - tapez n'importe quelle partie d'une URL pour filtrer la liste (par ex. /produit/).
• Filtre - réduire par état de santé, type de page ou toute autre colonne.
• Gérer les colonnes - afficher ou masquer les colonnes pour vous concentrer sur les données qui vous importent.

Ce que chaque colonne montre :

• Lien Le chemin et l'URL complète de la page (par ex. /produit/insight · sprout.ph/produit/insight).
• Score Score de santé global pour cette page, affiché en pourcentage avec une barre de remplissage colorée (verte quand saine, s'estompant en orange et rouge au fur et à mesure que le score baisse).
• Détails Trois petits carrés colorés résumant les trois étapes de santé du site (Accès aux pages, Accès au contenu, Qualité du contenu) pour cette page - confirmation visuelle rapide des points forts et faibles de la page.
• Importance L'importance de la page pour votre site - utile pour prioriser les corrections sur les pages à forte valeur en premier.
• Trafic Trafic moyen que la page reçoit (requiert Google Analytics ou Search Console pour des données réelles).
• Type Quel type de page c'est - Page d'accueil, Coupure, Article, Produit, etc.
• Voir le rapport Un lien sur chaque ligne qui ouvre le rapport complet de la page pour cette URL.

Le pied de page du tableau inclut la pagination (par ex. Affichage 1–5 sur 28 pages) pour que vous puissiez parcourir les grands sites sans perdre le contexte.

5. Onglet Score de visualisation

Le deuxième onglet représente les mêmes données page par page visuellement plutôt que sous forme de tableau. Utilisez-le pour repérer des modèles d'un coup d'œil - clusters d'URLs saines, sections du site en difficulté ou aberrations qui font baisser le score global du site.

La référence complète du Score de visualisation (ses dispositions, filtres et approfondissements) est encore en cours de finalisation - nous développerons cette section au fur et à mesure que la vue sera lancée. Pour l'instant, la vue Tableau couvre tout ce dont vous avez besoin pour identifier et ouvrir n'importe quelle page spécifique.

Rapport de page (Voir le rapport)

Cliquer sur Voir le rapport sur n'importe quelle ligne dans la vue Tableau ouvre le rapport dédié de cette page. Le rapport est présenté pour une URL à la fois et répond à la question “que se passe-t-il avec cette page spécifique ?” en détail.

En-tête

• Titre Vue d'ensemble de la page.
• URL de la page - cliquable, ouvre la page dans un nouvel onglet (par ex. sprout.ph/).
• Nom du projet - par ex. Sprout.
• Dernière mise à jour - quand cette page a été auditée pour la dernière fois.
• Espace réservé Aucun aperçu en haut à droite lorsqu'une miniature de la page d'accueil n'est pas disponible.

Onglets

Le rapport a deux onglets :

• Vue d'ensemble de la page - le rapport principal (décrit ci-dessous).
• Détails des tests Bientôt disponible - la décomposition complète par test pour cette page spécifique est encore en cours de finalisation. En attendant son lancement, utilisez l'onglet Vue d'ensemble du site › Problèmes et les Références des tests de l'Audit technique pour lire chaque vérification en détail.

Onglet Vue d'ensemble de la page

La vue par défaut lorsque vous ouvrez le rapport. Vous guide à travers la santé de la page dans l'ordre approximatif dans lequel vous la liriez de haut en bas sur l'écran.

1. Poli AI Insight

Une bannière bleue en haut du rapport. Poli AI lit les données de page en direct et rédige un bref résumé spécifique à la page - le résultat le plus important et quoi faire à ce sujet. Lorsque Poli AI n'est pas encore connecté, la bannière indique “Connectez Poli AI pour obtenir un insight personnalisé pour cette page.”

La bannière reprend le même modèle Poli AI Insight que vous avez déjà vu sur la Vue d'ensemble du GEO Audit et les onglets de Vue d'ensemble du site.

2. Indexabilité

La première des trois cartes récapitulatives en haut du rapport. Vous indique si Google peut trouver et indexer cette page.

• Score sur 100 - par ex. 81/100, affiché comme un anneau circulaire.
• Indexable : OUI / NON - un petit badge qui répond directement à la question.
• Badge de statut - Excellent, Bon, Moyen ou Faible.

3. Statut de la page

La deuxième carte récapitulative. Vous indique si la page se charge réellement.

• Code de statut HTTP - ce que le serveur a retourné lorsque POLIRIS a demandé la page :
  • 200 - la page s'est chargée avec succès.
  • 3xx - la page redirige vers une autre URL.
  • 4xx - la page est bloquée (403) ou manquante (404).
  • 5xx - le serveur a retourné une erreur.
• Accessible : OUI / NON - la page peut-elle être visitée sans problèmes ?
• Badge de statut - reflète le badge d'Indexabilité (Excellent / Bon / Moyen / Faible).

4. Vue d'ensemble des liens

La troisième carte récapitulative. Vous indique dans quelle mesure cette page est connectée au sein de votre site.

• Nombre entrant / sortant - affiché comme un ratio (par ex. 256 / 394 liens).
  • Liens entrants - d'autres pages de votre site qui pointent vers cette page. Plus de liens entrants = plus important pour votre site.
  • Liens sortants - liens depuis cette page vers d'autres pages.
• Badge de statut - Excellent, Bon, Moyen ou Faible. Une page bien connectée des deux côtés obtient un score plus élevé.

5. Bande de métadonnées de la page

Sous les trois cartes récapitulatives se trouve une bande de faits compacts au niveau de la page :

• CanonicalConflit
• RobotsAutorisé
• SchemaOk
• Dernière explorationil y a environ 1 mois
• Entrant256
• Sortant394
• Brisé0

• Canonical - si la page se déclare comme la version « officielle ». OK, Manquant ou Conflit.
• Robots - si les robots d'exploration sont autorisés sur cette page. Autorisé ou Bloqué.
• Schema - si la page a des données structurées. OK, Partiel ou Manquant.
• Dernière exploration - à quelle date cette page a été explorée pour la dernière fois. Vert dans les 7 jours, orange 8–30 jours, rouge au-delà de 30 jours.
• Entrant - nombre de pages internes liant vers celle-ci.
• Sortant - nombre de liens depuis cette page vers d'autres pages.
• Brisé - nombre de liens brisés trouvés sur cette page.

6. Pipeline de santé du site

Le même modèle de pipeline que dans la Vue d'ensemble du site, ici montrant les scores pour cette page spécifique. POLIRIS regroupe chaque test au niveau de la page en trois catégories et calcule la moyenne des résultats en un score d'étape.

• Accès aux pages L'IA peut-elle atteindre cette page ? Accessibilité, codes de statut, redirections, règles robots.
• Accès au contenu L'IA peut-elle lire cette page ? Métadonnées, schema, titres, texte alt, hreflang.
• Qualité du contenu Le contenu est-il bien structuré ? Nombre de mots, lisibilité, unicité, profondeur.

Chaque étape affiche un pourcentage moyenné (par ex. Accès aux pages 84%, Accès au contenu 82%, Qualité du contenu 53%). Une puce Goulot d'étranglement apparaît au-dessus de l'étape la plus faible pour que vous sachiez immédiatement ce qui retient la page. Dans l'exemple, la Qualité du contenu est le goulot d'étranglement - même si les autres étapes sont saines, la page ne peut pas obtenir un meilleur score que son maillon le plus faible.

7. Score de santé global

Le score combiné global pour cette page se trouve en haut à droite du pipeline (par ex. 73%). Il mélange les trois scores d'étape en un seul chiffre sur 100, vous donnant un seul chiffre à suivre par page dans le temps.

8. Accès des robots d'exploration IA

Une rangée de puces de robots d'exploration IA montrant quels systèmes IA sont autorisés à explorer cette page. Chaque puce porte un point vert lorsque le robot est autorisé et un point rouge lorsqu'il est bloqué.

9. Top Issues

En dessous du pipeline, trois colonnes listent les problèmes les plus impactants trouvés sur cette page — une colonne par étape de santé du site. Chaque ligne indique le titre du problème, le nombre de pages affectées (souvent 1 page au niveau de la page) et un badge de gravité.

Les couleurs de gravité correspondent à ce que vous voyez dans le reste de l'audit :

• Critique Rouge - les problèmes les plus urgents. Corrigez-les en premier.
• Avertissement Orange - problèmes importants pour lesquels planifier une correction prochainement.
• Note Bleu - recommandations mineures et améliorations.

10. Évolution du score de santé

Un graphique montrant l'évolution de cette page spécifique dans le temps. Utilisez le basculement en haut pour changer de vue :

• Score de santé Santé de la page dans le temps comme ligne de pourcentage. Tend vers le haut lorsque les corrections portent leurs fruits.
• Problèmes Nombre de problèmes identifiés sur cette page dans le temps. Tend vers le bas au fur et à mesure que vous fermez les problèmes.

Survolez n'importe quel point pour voir la valeur exacte. Si l'historique n'est pas encore disponible, le graphique affiche Aucun historique disponible pour le moment.

11. Vue d'ensemble des problèmes

Une petite carte à droite du graphique d'évolution résumant la charge totale de problèmes pour cette page, ventilée par sévérité :

• Problèmes totaux - le chiffre global (par ex. 24 problèmes).
• Critique - les urgents, corrigez en premier.
• Avertissement - importants mais pas bloquants, planifiez prochainement.
• Note - éléments mineurs et d'amélioration.

Cliquez sur Détails sur la carte pour accéder à la décomposition par problème. Travailler la ligne critique en premier est presque toujours le moyen le plus rapide de rehausser le score global de la page.

12. Page Speed Insights

Une carte compacte montrant les informations vitales de la page : score Global plus les quatre Core Web Vitals que POLIRIS mesure - FCP, LCP, INP, CLS et TTFB. Chaque métrique est affichée comme un anneau circulaire ; plus élevé / plus faible est meilleur selon la métrique (par ex. LCP sous 2,5s est bon, CLS sous 0,1 est bon).

Lorsqu'aucune donnée de vitesse n'est encore disponible pour cette URL, les anneaux s'affichent à zéro - généralement un signe que la page n'a pas encore été mesurée par PageSpeed plutôt qu'elle ne performe mal.

13. Robots.txt et Sitemap Bientôt disponible

Deux cartes réservées à la couverture Robots.txt par page et à la vérification d'inclusion dans le Sitemap. La fonctionnalité est en développement - en attendant son lancement, les deux cartes affichent Données non encore disponibles avec un raccourci Demander à Poli AI pour que vous puissiez encore poser des questions sur les règles robots et la couverture du sitemap au niveau du site.

Lorsque la fonctionnalité sera lancée, chaque carte affichera le statut de la page par rapport aux règles robots de votre site et sa présence dans le sitemap, avec des recommandations de correction en un clic.

14. Services connectés

Trois cartes en bas du rapport de page débloquent des analyses supplémentaires lorsque vous connectez des outils Google externes. Jusqu'à ce qu'ils soient connectés, chaque carte affiche un aperçu flou avec un bouton Connecter au centre.

• Clics vs. Impressions - la fréquence à laquelle cette page apparaît dans les résultats de recherche Google (impressions) et combien de fois elle est cliquée, affiché comme un graphique dans le temps. Requiert Google Search Console.
• Engagement - comment les visiteurs se comportent une fois arrivés : temps d'engagement moyen, sessions, utilisateurs et taux d'engagement. Requiert Google Analytics.
• Requêtes principales - les termes de recherche amenant des personnes sur cette page - jusqu'à quatre des meilleures requêtes par impressions. Requiert Google Search Console.

Le statut de connexion utilise la même logique de point utilisée partout ailleurs dans POLIRIS :

• Point vert - connecté. Les analyses au niveau de la page se chargent avec des données en direct.
• Point rouge - non connecté. L'audit s'exécute quand même, mais les cartes de services connectés restent floues jusqu'à ce que vous liiez l'outil. Voir Connecter Google Analytics et Search Console pour le guide étape par étape.

Références des tests de l'Audit technique

Une bibliothèque de référence de chaque vérification effectuée par POLIRIS lors d'un Audit technique. Vous avez déjà vu ces tests résumés dans la Vue d'ensemble du site et l'Explorateur de pages - cette page va un niveau plus profond pour les curieux. Chaque carte est un test : ce qu'il recherche, ce qui se passe s'il échoue et comment le corriger.

• 102Tests au total
• 96Niveau page
• 6Niveau site
• 15Sévérité critique

Comment lire chaque test

Chaque test est étiqueté avec son niveau (s'il s'exécute sur l'ensemble de votre site ou sur une page spécifique), une sévérité (la gravité d'un échec), une priorité (l'urgence de la correction) et si le test est particulièrement pertinent pour la recherche IA. Ensemble, ils vous indiquent quelles corrections traiter en premier.

Parcourir par catégorie principale

Les tests sont organisés sous les mêmes étapes du Pipeline de santé du site utilisées dans les tableaux de bord d'audit. Accédez à une catégorie ou faites défiler toutes.

• Accès au contenu54 tests répartis en 11 sous-catégories
• Qualité du contenuBientôt disponible
• Accès aux pages48 tests répartis en 8 sous-catégories

Accès au contenu

Les tests de ce groupe vérifient si le contenu de vos pages est bien structuré et lisible pour les moteurs de recherche et les outils IA - titres, métadonnées, schema, texte alt, hreflang, etc.

Content Quality Coming soon

La section Qualité du contenu du pipeline de santé du site mesure si les textes de chaque page sont substantiels, lisibles et suffisamment clairs pour être utiles à une vraie personne - pas seulement si le balisage est techniquement correct.

Accès à la page

Les tests de ce groupe vérifient si vos pages sont réellement accessibles et explorables - canoniques, redirections, codes de statut, liens, vitesse de page et pagination.

Tout rassembler

L'Audit Technique et le GEO Audit (Visibilité + Sentiment) sont plus utiles quand vous les lisez côte à côte. Chacun éclaire l'autre : les problèmes techniques plafonnent votre score GEO, et les résultats GEO vous indiquent quelles corrections techniques prioriser en premier.

Pourquoi croiser les données est gagnant

Un excellent score GEO avec un site cassé est fragile. Un score Technique parfait sans visibilité IA est invisible. POLIRIS est construit sur le principe que les deux visions appartiennent à la même conversation.

Un flux de travail hebdomadaire en 4 étapes

La façon la plus rapide d'intégrer POLIRIS dans votre routine est de répéter la même boucle chaque semaine. Cela prend 30 à 45 minutes une fois vos audits planifiés.

1. Lire les indicateurs clés

   Ouvrez la Vue d'ensemble du produit. Notez l'évolution de la Visibilité, du Sentiment et du score GEO global par rapport à la semaine précédente. C'est votre bilan en 60 secondes.

2. Identifier la Catégorie prioritaire

   Dans Visibilité, regardez le tag Priorité dans le Score Breakdown. Dans Sentiment, consultez la recommandation Haute priorité. Si les deux font ressortir la même Catégorie, c'est votre axe de travail pour la semaine.

3. Réunir les preuves techniques correspondantes

   Dans l'Explorateur de pages, recherchez les URL qui ciblent cette Catégorie. Dans Vue d'ensemble du site › Problèmes, triez par gravité. Les problèmes techniques bloquant cette Catégorie constituent désormais votre backlog d'ingénierie et de contenu, avec une raison GEO associée à chaque ticket.

4. Transmettre avec des preuves

   Utilisez le Prompt Explorer pour récupérer les réponses complètes de l'IA et les sources citées. Combinez-les avec la liste des problèmes techniques et envoyez un brief ciblé à vos équipes contenu, RP et développement. Relancez les audits la semaine suivante et observez la Catégorie prioritaire évoluer.

Recueil de schémas récurrents

Les combinaisons ci-dessous reviennent sans cesse. Utilisez-les comme diagnostic rapide lorsque vous ne savez pas par où commencer.

Que faire ensuite, selon votre rôle

Chaque équipe devrait vivre dans une partie différente de POLIRIS. Utilisez cette carte pour orienter les personnes vers l'écran qui répond à leurs questions.

Implementation

L’onglet Implementation est l’endroit où les résultats d’audit se transforment en vraies modifications sur votre site. POLIRIS s’occupe directement des corrections SEO qu’il peut appliquer via le script de suivi, et rédige la suggestion pour tout le reste afin que vous puissiez la copier dans votre site ou votre CMS.

Ce que vous y trouverez

• Deux onglets en haut : Suggested fixes (en un clic) et Other audit issues (en lecture seule).
• Une barre latérale à gauche qui regroupe les problèmes par catégorie (titres, meta, headings, schema, performance, canonical, qualité du contenu…).
• Une liste d’éléments au centre, la modification proposée complète à droite.

Suggested fixes — en un clic, sans code

Tout ce que POLIRIS peut corriger directement dans la page — titres de page, meta descriptions, headings, balises Open Graph, schema JSON-LD, attributs alt — se trouve ici. POLIRIS rédige la nouvelle valeur pour chaque page concernée. Vous cliquez sur Apply et la modification apparaît sur votre site au prochain chargement. Dismiss si ce n’est pas ce que vous vouliez.

Bon à savoir

• Le script de suivi doit être installé sur le site pour qu’Apply prenne réellement effet. Sans lui, vous pouvez parcourir les suggestions mais elles ne seront pas appliquées.
• Rien ne touche le site en production tant que vous n’avez pas cliqué Apply — la liste de suggestions est une zone de revue sécurisée.
• Apply ne modifie pas votre code. La modification est ajoutée par le script lorsqu’un visiteur charge la page.
• Rollback retire proprement une modification active.

Other audit issues — lire, copier, coller

L’audit technique signale aussi des problèmes que le script de suivi ne peut pas corriger seul : vitesse de page, sitemaps, maillage interne, qualité du contenu, balises canonical, et bien d’autres. Vous les trouverez ici, une ligne par page concernée, avec la recommandation rédigée en clair.

Pour chaque problème vous obtenez

• Le niveau de sévérité (Critical, Warning, Notice).
• L’URL de la page concernée.
• Ce que le test vérifie et pourquoi cela compte.
• La correction recommandée.
• Pour les problèmes liés au contenu (voix passive, profondeur du contenu, headings…), un bouton Generate rewrite qui rédige la nouvelle version pour que vous puissiez la Copy dans votre CMS.

Un parcours type

1. Ouvrez Implementation depuis la barre latérale (icône fusée).
2. Sur l’onglet Suggested fixes, cliquez sur Generate suggestions. POLIRIS lit votre dernier audit et prépare tout ce qu’il peut corriger en un clic.
3. Choisissez une catégorie dans la barre latérale (Title tags, Meta descriptions, Heading optimizations, Structured data, Image alt text…). Cliquez sur une ligne pour lire la modification proposée à droite.
4. Cliquez sur Apply pour celles qui vous conviennent, Dismiss pour les autres.
5. Passez à l’onglet Other audit issues pour tout ce que le script ne peut pas corriger seul. Pour chaque problème qui compte pour vous, lisez la recommandation, cliquez Generate rewrite si le bouton est là, puis Copy dans votre site ou votre CMS.

Poli Agent

Poli Agent est l'assistant de chat intégré à POLIRIS. Posez-lui n'importe quelle question sur vos données en français (ou en anglais) et il répond en utilisant vos propres résultats d'audit — jamais de chiffres inventés. Imaginez-le comme une petite équipe de spécialistes à qui vous pouvez parler depuis une seule fenêtre de chat.

Ce qu'est Poli Agent

Poli Agent est un seul agent de chat qui s'exprime avec cinq voix de spécialistes différentes. Chaque voix a son propre domaine de compétence, mais elles partagent la même fenêtre de chat et les mêmes données — vous n'avez jamais à choisir à qui parler. L'agent choisit la bonne voix pour votre question et étiquette sa réponse avec le nom et la couleur de cette voix.

Ce qu'il fait

• Répond aux questions sur vos tableaux de bord en langage naturel (ex. “Pourquoi notre visibilité a-t-elle chuté en Allemagne la semaine dernière ?”).
• Résume de longs rapports en quelques phrases claires.
• Suggère des prochaines actions liées à un chiffre réel sur un vrai tableau de bord.
• Compare votre marque à vos concurrents en termes de visibilité, sentiment et santé technique.
• Passe la main à Génération de contenu quand vous êtes prêt à rédiger quelque chose.

Comment ça fonctionne

Vous posez une question. Poli Agent lit les parties pertinentes de vos données POLIRIS, les analyse et répond avec du texte, des graphiques intégrés et (si utile) des cartes d'action en un clic — de petits boutons qui vous permettent de donner suite, d'ouvrir une vue plus détaillée ou d'approuver une correction.

Chaque réponse est ancrée dans vos données. Si un chiffre n'est pas dans votre audit, l'agent le dit — il n'en invente jamais.

Quatre niveaux de vitesse

Un bouton dans la saisie du chat vous permet de choisir le niveau de réflexion de l'agent pour chaque question :

• Auto POLIRIS choisit la bonne vitesse pour vous. Un bon réglage par défaut.
• Rapide Recherches rapides et courtes questions de suivi. Le plus rapide, le moins coûteux.
• Équilibré Questions multi-sources, comme comparer la visibilité et le sentiment pour un produit.
• Approfondi Questions stratégiques et multi-étapes comme “Construis-moi un plan GEO sur 90 jours basé sur cet audit.”

Rencontrez l'équipe — les cinq voix

Vous saisissez toujours dans une seule fenêtre de chat. La voix qui répond change selon ce que vous avez demandé. Chaque voix affiche son nom, son rôle et une couleur en haut du message.

Ce que Poli Agent connaît

Poli Agent peut accéder en toute sécurité à chaque jeu de données de votre espace de travail POLIRIS. Vos données restent privées — l'agent voit uniquement ce que votre compte est autorisé à voir, et vos informations ne sont jamais partagées avec d'autres utilisateurs ou d'autres espaces de travail.

• Visibilité GEO — la visibilité de votre marque sur chaque moteur IA, par produit, par zone.
• Données de sentiment — Net Sentiment Score (NSS) et sentiment radar par axe et par concurrent.
• Résultats de l'audit technique — problèmes, scores, Core Web Vitals, robots, sitemaps, schema.
• Analyse de contenu — pertinence sémantique, qualité rédactionnelle, lisibilité IA pour chaque page.
• Votre structure de marque — produits, sites, profils sociaux, audiences, préférences de contenu.
• La carte de contenu de votre site — l'agent comprend ce dont parle chaque page de votre site, repère les pages qui se chevauchent ou se font concurrence, et fait remonter les lacunes de contenu ou les opportunités d'optimisation.
• Le web en direct — via la recherche web et les extractions d'URL statiques quand vous posez une question sur quelque chose d'externe.

Des connecteurs optionnels ajoutent encore plus : Google Search Console pour les impressions, les clics, le CTR et la position ; Google Maps pour les questions de recherche locale et de zone de chalandise.

Ce que vous pouvez demander

Des exemples pour commencer. Associez noms de produits, zones, moteurs et fenêtres temporelles pour des réponses plus précises.

Comment poser des questions efficacement

• Soyez précis Nommez le produit, la zone, le moteur ou la fenêtre temporelle. “Visibilité en Allemagne sur Perplexity la semaine dernière” vaut mieux que “comment allons-nous ?”
• Demandez pourquoi, pas seulement quoi Les tableaux de bord montrent déjà le quoi. Poli Agent excelle sur “pourquoi est-ce que ça a baissé ?” et “quelle page nous tire vers le bas ?”
• Passez en vitesse supérieure pour les questions stratégiques Utilisez Équilibré ou Approfondi pour les plans et la synthèse multi-sources — pas pour de simples recherches.
• Cliquez sur les cartes d'action Quand une réponse se termine par un bouton, cliquez dessus — la question de suivi est déjà rédigée pour vous.
• Modifiez pour bifurquer Si une conversation dérive, modifiez votre dernier message plutôt que de repartir de zéro. L'agent reprend depuis ce point.
• Utilisez la mémoire Dites quelque chose à Poli Agent une fois et il s'en souvient d'une session à l'autre : “Souviens-toi : réponds-moi toujours en français”, “Nous couvrons déjà X sur /blog/x. Passe-le la prochaine fois.”

Ce qu'il ne fait pas

Pour des attentes réalistes :

• Il ne navigue pas comme un humain — pas de clics, pas de connexions, pas de rendu JavaScript.
• Il ne rédige pas d'articles complets en ligne — Kate vous passe la main à Génération de contenu pour les brouillons complets.
• Il ne modifie pas votre site directement. Les seules modifications qu'il peut appliquer sont de petites corrections transmises via un léger extrait JavaScript (le « pixel » POLIRIS) que vous configurez une fois dans Mon site & Réseaux sociaux. Même dans ce cas, chaque correction vous est présentée sous forme de carte que vous devez cliquer pour approuver avant toute mise en production.
• Il ne lance pas de nouveaux audits. Les audits de visibilité, de sentiment et technique sont planifiés depuis le tableau de bord. Poli Agent lit les résultats ; il ne déclenche pas d'audits.
• Il ne voit pas au-delà d'un seul site. Chaque session est limitée à un seul projet.
• Il n'invente pas de données. Si un chiffre n'est pas dans votre audit, l'agent le dit.

Génération de contenu

La Génération de contenu est la salle de rédaction de POLIRIS. Parlez à Kate, notre assistante contenu, en langage naturel — elle transforme « j'ai besoin d'écrire quelque chose » en un article terminé, scoré et prêt à publier en environ une minute et demie.

Rencontrez Kate

Kate est l'assistante IA qui pilote le flux de rédaction. Elle connaît déjà votre marque — vos produits, votre ton, les pages que vous avez déjà publiées, les sujets que vos concurrents couvrent et les mots-clés que les gens recherchent réellement. Vous ne remplissez pas un formulaire ; vous avez une courte conversation et elle fait le travail en coulisses.

Ce qu'il fait

Vous commencez avec quelque chose de vague (« génère-moi un contenu ») et Kate vous guide à travers cinq étapes rapides vers un article terminé :

1. Suggérer des sujets

   Kate consulte vos données de marque et propose trois idées de sujets, chacune liée à une vraie lacune ou un vrai point fort. Vous n'avez pas encore besoin de connaître les mots-clés — choisissez simplement celle qui vous semble juste, ou cliquez sur “Donnez-moi plus d'idées.”

2. Choisir l'audience et le format

   Deux courtes questions : pour qui c'est ? et quel type d'article ? (guide, comparatif, tutoriel, listicle). Chaque question propose une option “Que recommandez-vous ?” — Kate vérifie ce qui est déjà bien classé sur Google et choisit le meilleur format.

3. Choisir un angle

   Kate rédige trois angles d'article différents sur le même sujet (ex. un guide de style, un article sur l'histoire de la marque, un manuel d'entretien) et vous en choisissez un. Des angles différents = des audiences différentes et des cibles de mots-clés différentes.

4. Confirmer le brief

   Kate pré-remplit tout — titre, audience, ton, longueur, mot-clé principal, mots-clés secondaires. Il vous suffit de vérifier et de cliquer sur Continuer. Ajoutez de vraies informations produit dans le champ Données d'ancrage et Kate est autorisée à les citer ; laissez-le vide et elle utilise un langage prudent et non inventé.

5. Obtenir l'article

   Environ 90 secondes plus tard, vous disposez d'un article entièrement rédigé avec des titres appropriés, des liens internes et un score de qualité (typiquement 88–92 sur 100 au premier passage).

Comment ça aide

• Pas de page blanche Vous ne partez jamais de zéro. Kate propose des options, vous choisissez.
• Consciente de la marque Kate lit vos pages existantes et vos lacunes de contenu avant de suggérer des sujets, pour ne jamais proposer quelque chose que vous avez déjà couvert.
• SEO intégré Mots-clés principaux et secondaires, liens internes, titres et balises méta sont remplis pour vous — alignés sur ce qui est réellement bien classé sur Google.
• Pas de statistiques inventées Kate n'invente pas de chiffres. Si un fait n'est pas dans le champ Données d'ancrage, l'article utilise un langage prudent (“les recherches montrent systématiquement que…”) plutôt que d'inventer un pourcentage.
• Scoré avant publication Chaque article est évalué sur 5 catégories de qualité. Si le score est faible, Kate réécrit automatiquement les sections les plus faibles et re-score.

Ce que vous pouvez créer

• Guides — articles longs qui expliquent un sujet en profondeur.
• Comparatifs — articles de type « meilleur X pour Y » avec des tableaux.
• Tutoriels — contenu instructionnel étape par étape.
• Listicles — articles en liste numérotée pour une lecture rapide.
• Pages produit — texte de description aligné sur la voix de votre marque.
• Sections FAQ — blocs de réponses que l'IA peut citer directement.

Le Score de contenu

Chaque article est évalué sur 100 points dans cinq catégories pour vous assurer qu'il est prêt à publier :

• Mots-clés & Liens Le mot-clé principal est-il apparu aux bons endroits (intro, titres, conclusion) ? Y a-t-il des liens vers des sites faisant autorité ?
• Profondeur du sujet L'article a-t-il couvert les mêmes sous-thèmes que les pages les mieux classées ?
• Lisibilité Longueur des phrases, voix passive, complexité — est-il facile à lire ?
• Prêt pour les moteurs IA L'article est-il optimisé pour les moteurs de recherche IA ? Définitions claires, affirmations datées, tableaux comparatifs.
• Qualité rédactionnelle Est-il humain et engageant ? La seule catégorie qui utilise un juge IA — les autres sont des vérifications déterministes, donc le même article obtient le même score à chaque fois.

Les articles avec un score de 90+ sont marqués Prêt à publier. Si un score est inférieur, Kate examine automatiquement les lacunes et réécrit les sections les plus faibles avant de vous présenter le résultat.

Comment l'utiliser efficacement

• Commencez vaguement, laissez Kate vous guider. « Génère-moi un contenu » est un parfait premier message — elle suggérera des sujets adaptés à votre marque.
• Utilisez « Que recommandez-vous ? » quand vous n'êtes pas sûr de l'audience, du ton ou du format. Kate choisit en fonction de ce qui est réellement bien classé sur Google pour votre sujet.
• Collez de vraies informations dans Données d'ancrage. Spécifications produit, prix, certifications, citations d'experts — tout ce que Kate peut citer directement. Plus les données sont ancrées, plus l'article est concret.
• Lisez le détail du score. Si quelque chose a perdu des points, le détail du score vous indique exactement quels termes manquaient ou étaient surutilisés — utile quand vous modifiez le brouillon.
• Relisez toujours avant de publier. Kate est rapide et précise, mais vous êtes toujours l'éditeur.

Ce que vous obtenez

• Un brouillon complet que vous pouvez modifier dans POLIRIS.
• Des balises méta SEO (titre, description, slug) générées automatiquement.
• Téléchargement au format Word, Markdown ou HTML.
• Publication en un clic vers WordPress, Webflow ou Shopify (si connecté).

Glossaire

Tous les termes que vous entendrez dans POLIRIS, réunis en un seul endroit — ainsi qu'un glossaire plus large des termes GEO et IA utilisés dans l'industrie.

Termes POLIRIS

Termes spécifiques à la plateforme POLIRIS.

Produit

Ce que votre marque vend. L'élément que POLIRIS recherche dans les réponses IA.

Zone de trading

Un pays ou une région où vous vendez. Les réponses IA peuvent varier d'une zone à l'autre.

Requête

Une question que vous voulez que POLIRIS pose à l'IA. Généralement rédigée comme un vrai client la taperait.

LLM

« Grand Modèle de Langage ». Les cerveaux IA — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral et d'autres.

GEO

Generative Engine Optimization. S'assurer que les outils IA mentionnent et comprennent votre marque. Voir la définition industrielle complète dans le Glossaire GEO & IA ci-dessous.

Audit de Visibilité

Partie du GEO Audit. Compte la fréquence à laquelle l'IA mentionne votre marque par rapport aux concurrents.

Audit de Sentiment

Partie du GEO Audit. Analyse si l'IA parle de vous positivement, de façon neutre ou négativement.

Poli Agent

L'assistant IA de POLIRIS. Vous aide à naviguer sur la plateforme, à lancer des audits et à résumer les résultats.

Audit

Une exécution complète de vos Requêtes sur vos Zones et LLMs, avec un rapport à la fin.

Tableau de bord

L'écran principal avec les graphiques et les chiffres. Un audit = un tableau de bord.

Plan

Votre abonnement : Starter, Growth ou Scale. Détermine vos limites mensuelles.

Organisation

Votre compte POLIRIS de niveau supérieur. Contient votre identité visuelle, vos membres, la facturation et vos clients.

Espace de travail

Un projet au sein de votre Organisation — généralement une marque ou un client.

Client

Une marque avec laquelle vous travaillez (mode agence). Chaque Client a son propre Espace de travail.

Client prospect

Une marque avec laquelle vous ne travaillez pas encore. Lancez un audit léger pour la démarcher.

Membre

Une personne de votre équipe. Rôles : Propriétaire, Admin, Éditeur, Lecteur.

Prompt de requête

Le modèle en coulisses que POLIRIS utilise pour communiquer avec un LLM. Une Requête est ce que vous demandez ; le Prompt de requête est la façon dont POLIRIS le formule. Pour la définition générale IA du « prompt », voir le Glossaire GEO & IA ci-dessous.

Zone de visibilité

La combinaison des Zones de trading, des audiences et des LLMs où POLIRIS surveille les mentions de votre marque.

Glossaire GEO & IA

Un glossaire plus large des termes de Generative Engine Optimization et d'IA utilisés dans l'industrie. Utile lorsque vous lisez des rapports, discutez avec des partenaires ou comparez les résultats POLIRIS à d'autres outils.

AI Answer Box / AI Summary / AI Snapshot

Encadrés générés par l'IA sur les pages de résultats, fournissant un résumé ou une réponse directe à une requête. Ils combinent souvent des informations provenant de plusieurs sources, à l'instar des AI Overviews, et incluent également des liens vers du contenu de référence. Voir aussi : AI Overview, Answer Engine, Résultats enrichis.

AI Overview

Résumés générés par l'IA affichés sur les pages de résultats Google, combinant des informations issues de plusieurs sources. Ils offrent un aperçu rapide d'un sujet avec des liens vers du contenu pertinent, souvent dans une zone bien visible en haut de la SERP. Les AI Overviews prolongent la Search Generative Experience et s'appuient sur les modèles avancés de Google. Voir aussi : SGE, AI Mode, AI Answer Box.

Answer Engine / Response Engine

Système qui répond directement aux questions en calculant ou en générant une réponse à partir de données externes (ex. : WolframAlpha). Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, il fournit une réponse précise plutôt qu'une liste de liens. Il repose sur des bases de connaissances, des algorithmes et parfois des modèles de langage. Voir aussi : AEO, AI Answer Box, Answer Box.

Answer Engine Optimization (AEO)

Optimisation du contenu pour apparaître dans les réponses directes fournies par les moteurs de réponse ou les assistants conversationnels. L'AEO se concentre sur la structure, la clarté et la fiabilité du contenu afin que les systèmes IA puissent le retrouver et le citer avec précision. Elle cible spécifiquement les réponses générées par des outils comme ChatGPT ou les AI Overviews de Google. Voir aussi : GEO, Answer Engine, Résultats enrichis.

Chunking (découpage)

Action de diviser de grands volumes de texte en unités plus petites, appelées « chunks », pour les rendre plus faciles à traiter par les modèles de langage. Cela améliore l'efficacité et la précision de la synthèse, de l'extraction d'informations ou de la traduction. Les chunks peuvent être composés de phrases, de paragraphes ou de passages afin de préserver le contexte pertinent. Voir aussi : Passage, Fenêtre de contexte.

Citation

Mention explicite d'une source ou d'un document dans la réponse générée par un modèle, servant à référencer l'origine de l'information. Les systèmes RAG et les AI Overviews utilisent les citations pour indiquer les pages consultées et renforcer la confiance des utilisateurs. Structurer votre contenu et fournir des sources fiables augmente les chances d'être cité. Voir aussi : RAG, AI Overview, E-E-A-T.

Fenêtre de contexte (Context Window)

Nombre maximum de tokens qu'un modèle peut prendre en compte simultanément autour d'un mot ou d'une requête. Une fenêtre de contexte plus grande permet au modèle de retenir davantage d'informations et peut améliorer la pertinence des réponses. Elle détermine la quantité de texte qu'un LLM peut analyser à la fois et influence les stratégies de chunking et de RAG. Voir aussi : Token, LLM, Chunking.

Recherche conversationnelle (Conversational Search)

Recherche où l'utilisateur pose des questions en langage naturel et reçoit des réponses comme dans une conversation. Elle remplace les recherches par mots-clés par des requêtes complètes et offre une interaction plus humaine. Ces systèmes s'appuient sur des modèles de langage et le contexte pour comprendre l'intention et fournir des réponses évolutives (souvent via des chatbots ou des assistants vocaux). Voir aussi : Answer Engine, Intention de recherche, Prompt.

Ingestion de données (Data ingestion)

Processus par lequel des données brutes sont collectées, importées et intégrées dans un système pour traitement ou analyse. Pour les modèles de langage, cela inclut la collecte de textes, leur nettoyage et leur mise en forme pour l'entraînement ou la mise à jour via des techniques comme le RAG. Une ingestion efficace garantit la qualité et la fraîcheur des informations utilisées par les moteurs génératifs. Voir aussi : RAG, Grounding, Bases de données vectorielles.

E-E-A-T

Acronyme pour Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité (Trustworthiness). Il s'agit d'un cadre d'évaluation de la qualité du contenu utilisé par Google. L'expérience reflète une connaissance directe du sujet ; l'expertise renvoie aux compétences ou qualifications ; l'autorité concerne la réputation et la qualité des sources ; la fiabilité est liée à la sécurité du site et à la transparence. Renforcer ces critères améliore la crédibilité et la visibilité du contenu, même s'ils ne sont pas des facteurs de classement directs. Voir aussi : YMYL, LLMO, Résultats enrichis.

Embeddings (Représentations vectorielles)

Représentations vectorielles (sous forme numérique) de mots, d'expressions ou d'objets, organisées de sorte que les éléments sémantiquement similaires soient proches dans l'espace vectoriel. Obtenues par des techniques d'apprentissage, elles permettent de mesurer la similarité sémantique entre textes ou entités. Elles sont utilisées pour la recherche sémantique, l'analyse des sentiments et la récupération d'informations dans les bases de données vectorielles. Voir aussi : Proximité sémantique, Base de données vectorielle, Recherche sémantique.

Résultats enrichis (Enriched Results)

Résultats de recherche qui vont au-delà du traditionnel lien bleu, affichant des données supplémentaires, des images ou des visuels (avis, produits, événements, etc.). Ils sont souvent générés à partir de données structurées. Ils améliorent l'expérience utilisateur et peuvent obtenir des taux de clics élevés, même avec la montée des recherches sans clic. Voir aussi : Données structurées, Rich Snippet, Featured Snippet.

Entité / Entité nommée (Entity / Named Entity)

Élément important d'un texte (personne, lieu, organisation, événement, date, etc.) pouvant être détecté et catégorisé par des techniques de reconnaissance d'entités nommées. L'identification des entités alimente les graphes de connaissances et améliore la pertinence des recherches. En GEO, définir et baliser correctement les entités renforce leur reconnaissance par les modèles et augmente la probabilité d'être cité. Voir aussi : Graphe de connaissances, Schema.org, Embeddings.

Featured Snippet / Position Zéro

Extrait de texte mis en évidence en haut d'une page de résultats de recherche, fournissant une réponse concise à une requête. Il est appelé « position zéro » car il apparaît avant les résultats organiques, souvent dans un encadré. Il est sélectionné à partir d'un contenu bien structuré et pertinent, ce qui le rend important pour le SEO et le GEO. Voir aussi : Résultats enrichis, Recherche sans clic, AI Answer Box.

IA générative (Generative AI)

Ensemble de modèles capables de créer du texte, des images ou d'autres contenus originaux à partir de données existantes. Souvent basée sur des architectures de transformers et des LLMs, l'IA générative produit des réponses, des résumés ou des créations multimodales, et alimente les assistants conversationnels et les outils créatifs. Elle soulève également des questions de fiabilité et d'éthique. Voir aussi : LLM, IA fondationnelle, Hallucination.

Generative AI Optimization (GAIO)

Terme désignant l'optimisation du contenu pour l'adapter aux moteurs génératifs (l'équivalent conceptuel du GEO). Il combine structuration, balisage et pertinence sémantique afin que les modèles de langage recommandent et citent le contenu d'une marque. Le GAIO recoupe largement le GEO. Voir aussi : GEO, LLMO, AEO.

Generative Engine Advertising (GEA)

Adaptation des stratégies publicitaires pour optimiser la visibilité et les recommandations d'une marque dans les réponses générées par l'IA. Il s'agit de créer du contenu promotionnel susceptible d'être sélectionné et mentionné par des moteurs génératifs tels que ChatGPT ou Perplexity. Le GEA étend le GEO en ciblant spécifiquement les recommandations commerciales faites par les modèles. Voir aussi : GEO, LLMO.

Generative Engine Optimization (GEO)

Optimisation du contenu numérique pour améliorer sa visibilité dans les résultats générés par les modèles IA, notamment les réponses synthétiques produites par les moteurs génératifs. Cette pratique vise à influencer la façon dont les grands modèles de langage récupèrent, synthétisent et citent les informations d'une marque ou d'un éditeur dans les réponses générées. Elle ressemble à une évolution de l'optimisation pour les moteurs de recherche vers des environnements où les utilisateurs reçoivent une réponse complète sans cliquer, et se distingue du Search Engine Optimization (SEO) et de l'Answer Engine Optimization (AEO). Aussi appelé : GAIO, AI SEO, optimisation pour les moteurs génératifs. Voir aussi : AEO, RAG.

Generative Search Optimization (GSO)

Ensemble de techniques d'optimisation visant à garantir que le contenu est efficacement reconnu par les moteurs de recherche utilisant l'IA générative. Similaire au GEO, à l'AEO et au GAIO, il met l'accent sur la qualité sémantique et l'accessibilité des informations pour les modèles, que ce soit dans les réponses générées, les résultats enrichis ou les panneaux de connaissances. Voir aussi : GEO, GSO Global, LLMO.

Global Search Optimization (GSO)

Ensemble de pratiques d'optimisation visant à améliorer la visibilité du contenu sur toutes les interfaces de recherche : moteurs de recherche traditionnels, assistants vocaux, moteurs génératifs, etc. Il combine SEO, AEO et GEO pour assurer une présence dans les résultats organiques, les réponses directes et les aperçus générés. Voir aussi : SEO, GEO, LLMO.

Google AI Mode

Expérience de recherche avancée utilisant le raisonnement approfondi et les capacités multimodales pour explorer un sujet en détail. Elle permet de poser des questions de suivi, fournit des liens vers des ressources utiles et intègre des réponses générées par l'IA. L'AI Mode repose notamment sur la technique de query fan-out pour décomposer une requête en sous-questions et explorer le web en profondeur. Voir aussi : Query Fan-Out, SGE, AI Overview.

Grounding / Ancrage factuel

Action de lier la sortie d'un modèle IA à des données réelles et vérifiables pour garantir des résultats factuels. Le grounding améliore la précision en basant la génération sur des documents authentiques plutôt que sur de simples corrélations statistiques. Il est souvent utilisé en complément du RAG pour lutter contre les hallucinations et fournir des citations claires. Voir aussi : RAG, Hallucination, IA générative.

Hallucination (IA)

Inexactitude ou affirmation fausse générée par un modèle IA, tout en paraissant plausible. Elle survient quand le modèle interprète mal des schémas ou manque d'informations fiables, produisant des réponses qui ne reflètent pas la réalité. Réduire les hallucinations passe par des techniques comme le RAG ou le grounding, qui lient la sortie à des sources vérifiables. Voir aussi : Grounding, RAG, IA générative.

JSON-LD

Format de sérialisation pour les données liées permettant d'intégrer des données structurées dans du HTML en utilisant JSON. Recommandé par Google pour implémenter Schema.org sans modifier le contenu visible, il simplifie la maintenance du balisage et favorise l'apparition de résultats enrichis et de panneaux de connaissances. Voir aussi : Données structurées, Schema.org, Graphe de connaissances.

Graphe de connaissances (Knowledge Graph)

Base de connaissances représentant les entités et leurs relations sous forme de nœuds et d'arêtes. Il stocke des descriptions interconnectées d'objets, d'événements et de concepts, permettant de naviguer entre eux via des requêtes. Les moteurs de recherche l'utilisent pour alimenter les panneaux de connaissances et les réponses générées. Voir aussi : Entité nommée, Schema.org, Panneau de connaissances.

Panneau de connaissances (Knowledge Panel)

Encadré dans les résultats de recherche présentant un résumé d'informations issues d'un graphe de connaissances (faits clés, images, liens, etc.) sur une entité. Optimiser sa présence implique d'utiliser des données structurées et des schemas précis pour les entités concernées. Voir aussi : Graphe de connaissances, Schema.org, Résultats enrichis.

Grand Modèle de Langage (LLM)

Grand modèle de langage entraîné de manière auto-supervisée sur de très grands volumes de texte pour des tâches de traitement du langage naturel. Basé sur des architectures de type transformer, il contient des milliards voire des billions de paramètres et peut générer, résumer, traduire et raisonner sur du texte. Les LLMs sont au cœur des agents conversationnels, des générateurs de code et des systèmes de recherche augmentée. Voir aussi : IA générative, Transformers, Fenêtre de contexte.

Large Language Model Optimization (LLMO)

Optimisation du contenu afin qu'il soit utilisé et cité par les outils d'IA générative (ChatGPT, Perplexity, etc.). Elle privilégie les sources faisant autorité, les blocs de contenu sémantiquement complets et les formats faciles à analyser. Le LLMO est une variante de l'AEO et du GEO centrée sur les grands modèles de langage. Aussi appelé : AI SEO, LLM SEO. Voir aussi : GEO, AEO.

Modèle multimodal / Recherche multimodale

Modèle IA capable de comprendre et de traiter plusieurs types d'informations (texte, image, audio, vidéo) simultanément. La recherche multimodale exploite ces modèles pour interpréter des requêtes combinant plusieurs médias et fournir des résultats intégrés (ex. : décrire une image et poser une question). Voir aussi : IA fondationnelle, LLM, Transformers.

Traitement automatique du langage naturel (NLP)

Domaine permettant aux machines de comprendre, d'analyser et de générer le langage humain. Il couvre l'analyse syntaxique, la traduction, la reconnaissance d'entités, l'analyse des sentiments et bien plus. Les avancées récentes s'appuient sur les LLMs, les embeddings et le pré-entraînement pour améliorer l'interaction homme-machine. Voir aussi : LLM, Transformers, Embeddings.

Ontologie

Représentation formelle des concepts d'un domaine et des relations qui les lient, utilisée pour structurer la connaissance. Elle définit des classes, des propriétés et des hiérarchies pour assurer une compréhension partagée (par les machines et les humains) d'un sujet. Les ontologies sont cruciales pour les graphes de connaissances et soutiennent la recherche sémantique et les résultats enrichis. Voir aussi : Graphe de connaissances, Taxonomie, Schema.org.

Passage

Segment de texte suffisamment court pour être traité ou indexé individuellement. Les passages sont souvent créés par chunking et servent d'unités pour la recherche ou l'entrée dans des systèmes génératifs. Un passage bien défini améliore la précision en se concentrant sur un contexte spécifique. Voir aussi : Chunking, RAG.

Prompt

Texte en langage naturel décrivant la tâche qu'un modèle IA doit accomplir. Il fournit le contexte initial et peut préciser le style, le format ou les informations à utiliser. La qualité et la précision du prompt influencent directement la pertinence des réponses et constituent le cœur du prompt engineering. Voir aussi : Prompt Engineering, Query Fan-Out, Recherche conversationnelle.

Prompt Engineering

L'art de formuler et de structurer une instruction (prompt) pour obtenir des réponses plus pertinentes d'un modèle IA génératif. Un prompt décrit la tâche à accomplir, incluant parfois le style, le format ou le contexte souhaité. L'optimiser est essentiel pour exploiter pleinement les modèles de langage dans les applications de recherche et créatives. Voir aussi : Prompt, Query Fan-Out, Recherche conversationnelle.

Query Fan-Out

Technique qui décompose une question en plusieurs sous-sujets et envoie simultanément plusieurs requêtes pour trouver du contenu diversifié. Elle aide à capturer différentes intentions et à récupérer des résultats du web, des graphes de connaissances et d'autres sources. Le query fan-out alimente les expériences de recherche générative telles que l'AI Mode. Voir aussi : AI Mode, SGE, Recherche conversationnelle.

Génération augmentée par récupération (RAG)

Technique combinant un modèle de langage avec un système de récupération d'informations pour intégrer des connaissances à jour dans la génération. Le modèle consulte d'abord un ensemble de documents spécifiques avant de répondre, ce qui enrichit le résultat et réduit les hallucinations. Elle permet de mettre à jour un modèle sans réentraînement complet et facilite des citations vérifiables. Voir aussi : GEO, Grounding, Récupération augmentée.

Schema.org

Initiative collaborative visant à définir des schemas pour les données structurées sur Internet. Pilotée par des acteurs tels que Google, Microsoft, Yahoo, Yandex et la communauté web, elle fournit des balises communes pour améliorer la compréhension des pages par les moteurs de recherche. Utiliser Schema.org en HTML aide à générer des résultats enrichis, des panneaux de connaissances et des citations précises. Voir aussi : Données structurées, JSON-LD, Graphe de connaissances.

Search Generative Experience (SGE)

Expérience de Google Search Labs utilisant l'IA générative pour fournir des aperçus rapides d'un sujet, des idées connexes et la possibilité de poser des questions de suivi. La SGE présente des réponses synthétisées accompagnées de liens vers des sources, aidant les utilisateurs à comprendre un sujet plus rapidement. Elle ouvre la voie à une recherche plus conversationnelle et a inspiré les AI Overviews et l'AI Mode. Voir aussi : AI Overview, AI Mode, Query Fan-Out.

Intention de recherche (Search Intent)

Ce que l'utilisateur cherche réellement à accomplir en saisissant une requête : informationnelle (chercher un fait), transactionnelle (acheter ou réserver) ou navigationnelle (accéder à un site spécifique). Comprendre l'intention permet d'adapter le contenu et les réponses pour mieux répondre au besoin. Voir aussi : Recherche conversationnelle, Query Fan-Out, Résultats enrichis.

Robots d'exploration (Search or Crawl Bots)

Programmes qui parcourent automatiquement les sites web pour télécharger et indexer leur contenu. Ils permettent aux moteurs de recherche de découvrir et de mettre à jour les pages, mais servent aussi à collecter des données pour l'entraînement des modèles de langage. Les éditeurs peuvent contrôler leur activité via le fichier robots.txt et certaines balises meta. Voir aussi : Graphe de connaissances, LLMO, Web Crawling.

Proximité sémantique (Semantic Proximity)

Mesure de la similarité de sens entre deux mots, expressions ou entités dans un espace vectoriel. Calculée à partir des embeddings, elle permet de trouver du contenu pertinent au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Elle est essentielle pour la recherche sémantique et l'alignement du contenu dans les moteurs de réponse. Voir aussi : Embeddings, Recherche sémantique.

Recherche sémantique (Semantic Search)

Approche de récupération d'informations visant à comprendre l'intention et le sens contextuel plutôt qu'à s'appuyer uniquement sur des mots-clés exacts. Elle exploite les embeddings et mesure la similarité sémantique pour fournir des résultats plus pertinents, notamment pour les requêtes conversationnelles. Voir aussi : Embeddings, Proximité sémantique, Base de données vectorielle.

SEO LLM / LLM SEO

Terme informel désignant l'optimisation du contenu afin qu'il puisse être utilisé et cité par les grands modèles de langage. Similaire au LLMO, il implique de structurer le contenu, de fournir des sources fiables et de maximiser la compréhension sémantique des modèles. Il combine SEO traditionnel et GEO pour assurer une visibilité dans les réponses générées. Voir aussi : LLMO, GEO, AEO.

Données structurées (Structured Data)

Format standardisé utilisé pour fournir des informations sur une page et classer son contenu (ex. : une recette : ingrédients, temps de cuisson, valeur nutritionnelle). Ce balisage aide les moteurs à comprendre le contenu et soutient la génération de résultats enrichis ainsi que l'utilisation de la page par les modèles de langage. Voir aussi : Schema.org, JSON-LD, Résultats enrichis.

Taxonomie

Classification hiérarchique utilisée pour organiser des concepts, des produits ou du contenu en catégories et sous-catégories. Elle facilite la navigation des utilisateurs et l'indexation par les moteurs de recherche. En GEO, une taxonomie cohérente aide les modèles à comprendre les relations entre les sujets et à générer des réponses plus précises. Voir aussi : Ontologie, Graphe de connaissances, Données structurées.

Token

Séquence de caractères considérée comme une unité de traitement lors de la tokenisation (mot, sous-mot, symbole, etc.). La tokenisation divise le texte en tokens que le modèle traite ensuite. Le nombre de tokens affecte la fenêtre de contexte et les coûts de traitement. Voir aussi : Fenêtre de contexte, Transformers, Embeddings.

Transformers

Architecture de réseau de neurones basée sur le mécanisme d'attention multi-têtes, sans récurrence. Le texte est tokenisé et intégré, puis chaque token est contextualisé via des poids d'attention dans une fenêtre de contexte. Introduits dans l'article « Attention Is All You Need » (2017), les transformers ont remplacé les RNNs et constituent la base de la plupart des grands modèles de langage. Voir aussi : LLM, Fenêtre de contexte, Token.

Base de données vectorielle (Vector Database)

Base de données conçue pour stocker et interroger des embeddings (vecteurs représentant le sens ou les caractéristiques de données non structurées). Contrairement aux bases de données traditionnelles, elle traite des données multidimensionnelles et effectue des recherches par similarité (distance entre vecteurs). Elle alimente la recherche sémantique et le RAG en fournissant des documents pertinents via des requêtes vectorielles. Voir aussi : Embeddings, Recherche sémantique, RAG.

YMYL (Your Money or Your Life)

Catégorie de contenu pouvant impacter la santé, la sécurité, le bonheur ou la stabilité financière des utilisateurs. Google applique des normes de qualité plus élevées à ces pages pour éviter que des informations inexactes ne nuisent aux utilisateurs. Les éditeurs doivent démontrer une forte expertise et une grande fiabilité pour être visibles dans ces domaines sensibles. Voir aussi : E-E-A-T, Résultats enrichis, LLMO.

Recherche sans clic (Zero-Click Search)

Recherche où la réponse à la requête est fournie directement sur la page de résultats, sans avoir besoin d'un clic supplémentaire. Cela peut prendre la forme de rich snippets, de panneaux de connaissances ou de réponses générées qui satisfont immédiatement l'intention de recherche. Cette tendance impacte le GEO et l'AEO, car elle réduit le trafic vers les sites au profit de la présence dans la réponse immédiate. Voir aussi : Résultats enrichis, AI Overview, Featured Snippet.

FAQ

La Generative Engine Optimization est encore nouvelle pour beaucoup d'entre vous. Retrouvez ci-dessous les réponses aux questions les plus fréquentes sur nos méthodes, nos livrables et la façon dont POLIRIS vous accompagne.

Qu'est-ce que le GEO ?

La Generative Engine Optimization (GEO) désigne l'ensemble des techniques visant à optimiser la présence d'une marque dans les réponses générées par les moteurs IA (LLMs). Concrètement, il s'agit d'optimiser votre contenu, la structure de votre site et vos signaux de réputation pour que les IA puissent vous trouver facilement, vous citer avec précision et vous représenter fidèlement selon votre positionnement.

Quelles plateformes IA sont prises en charge ?

Nous analysons votre visibilité exclusivement sur les principaux moteurs IA (LLMs généralistes) : ceux qui génèrent des réponses complètes en s'appuyant sur le web et leurs données d'entraînement — ChatGPT, Perplexity, Gemini, Mistral, Claude et Deepseek.

Nous n'auditons pas les assistants spécialisés ou les IA verticales (par exemple, des assistants intégrés à des outils métiers très spécifiques). L'objectif est de mesurer votre présence là où vos clients posent des questions « générales » sur votre marché, vos produits ou vos concurrents.

Que comprend l'audit de cadrage ?

L'audit de cadrage est un premier état des lieux rapide de votre présence dans les moteurs IA. Il comprend notamment :

• un classement de visibilité de votre marque face à vos principaux concurrents,
• les principaux qualificatifs de sentiment utilisés par l'IA pour vous décrire,
• un statut d'accessibilité (dans quelle mesure votre contenu est découvrable / utilisable par les LLMs).

C'est une évaluation préliminaire, destinée à décider des priorités d'action et à déterminer si un audit complet est pertinent.

Que comprend l'audit complet ?

L'audit complet offre une vision complète et actionnable :

• une analyse multi-LLM (globale et par segment / produit / marché),
• une perception détaillée : radars de marque, cartographie des forces / faiblesses, principaux qualificatifs utilisés par l'IA,
• un audit Accès / Structure / Contenu de vos pages clés, avec scores, priorisation et un plan d'action GEO.

C'est la base d'une véritable feuille de route GEO pour votre marque.

Quelle est la différence entre un audit de cadrage et un audit complet ?

Audit de cadrage

• Rapide, centré sur la visibilité globale, le sentiment et l'accessibilité.
• Idéal pour comprendre votre position par rapport à vos concurrents et définir vos priorités.

Audit complet

• Analyse approfondie sur plusieurs LLMs et segments.
• Diagnostic détaillé Accès / Structure / Contenu, perception de la marque et plan d'action structuré.

En résumé : l'audit de cadrage sert à décider où aller, et l'audit complet à décider exactement quoi faire.

Comment évaluez-vous le sentiment IA ?

Nous analysons les réponses des moteurs IA pour en extraire :

• les attributs clés associés à votre marque,
• les points forts mis en avant,
• les points faibles ou zones d'incertitude,
• les éventuels décalages avec votre positionnement actuel.

Nous agrégeons ces indicateurs, puis nous les contextualisons par rapport à votre positionnement et à votre marque. L'objectif est double :

• corriger ce qui circule encore (données obsolètes, perceptions biaisées ou incomplètes),
• mettre en avant vos points forts (preuves supplémentaires, contenu de référence, cas clients, etc.).

Comment mesurez-vous la visibilité ?

Nous construisons un ensemble de requêtes test représentatives de votre marché :

• des requêtes de marque,
• des requêtes produit / service,
• des requêtes « problèmes / besoins » de vos clients.

Nous les testons sur les principaux LLMs. Les résultats sont ensuite consolidés pour produire :

• des classements de visibilité (votre marque face à vos concurrents),
• des écarts explicites par produit, par segment et par moteur IA.

Vous voyez très rapidement où vous apparaissez fortement, où vous êtes absent et où les concurrents dominent.

Quels plans d'action POLIRIS propose-t-il après l'audit ?

Après l'audit, vous ne recevez pas seulement des scores — vous recevez un plan d'action concret. Chez POLIRIS, nous vous fournissons des recommandations claires et faciles à mettre en œuvre pour booster votre présence dans l'écosystème IA :

• comment optimiser votre contenu pour qu'il soit compris et cité par les moteurs IA,
• comment sélectionner et structurer vos mots-clés et sujets pour s'aligner sur les intentions des utilisateurs,
• quels manques et opportunités concurrentielles prioriser en premier.

Quels sont les délais ?

Pour l'audit de cadrage, vous recevez les résultats sous 24 heures après validation du périmètre et réception des informations nécessaires.

Pour l'audit complet, la durée dépend du périmètre analysé (nombre de marques, marchés, langues, concurrents…). Les étapes et jalons — lancement, collecte de données, analyses intermédiaires, reporting — sont définis avec vous au démarrage du projet.

Quels livrables recevez-vous ?

À l'issue d'un audit GEO, vous recevez :

• un rapport détaillé (PDF et/ou slides),
• des recommandations détaillées et priorisées, structurées par pilier et par segment,
• un atelier de restitution avec vos équipes.

En option, nous pouvons également mettre en place :

• un tableau de bord mensuel pour suivre la visibilité GEO,
• un monitoring régulier de l'évolution de votre position face aux concurrents.

Quels marchés et langues couvrez-vous ?

Nous opérons à l'échelle mondiale. Notre méthodologie s'adapte à la langue requise : nous définissons avec vous les marchés prioritaires, les langues à auditer et les moteurs IA les plus pertinents pour chaque région.

Travaillez-vous avec des agences SEO ?

Oui, sur une base B2B2B.

Nous co-construisons les plans d'action GEO avec vos partenaires : agences SEO, intégrateurs, équipes web internes… L'objectif est de :

• traduire les insights GEO en actions concrètes (techniques, contenu, popularité),
• accélérer l'exécution, en s'appuyant sur les équipes déjà en place plutôt qu'en les remplaçant.

Comment est calculé le score par pilier ?

Pour chaque URL testée, nous évaluons trois dimensions :

1. Accès — la capacité des moteurs IA à trouver et utiliser la page,
2. Structure — la façon dont l'information est organisée et balisée,
3. Contenu — la qualité, la clarté et l'alignement avec l'intention de recherche.

Chaque page reçoit un score Accès / Structure / Contenu. Ces scores sont ensuite consolidés au niveau du domaine, du produit ou du segment pour vous donner une vision globale et des priorités.

Quel ROI peut-on attendre ?

Le GEO vise principalement à améliorer votre visibilité et crédibilité dans les réponses générées. Il est donc difficile de quantifier un ROI immédiat en termes de ventes, mais vous pouvez vous attendre à :

• une augmentation du trafic qualifié provenant de l'IA et des moteurs de recherche intégrant des réponses génératives,
• une réduction des coûts de support grâce à des réponses automatisées plus complètes,
• une amélioration de votre réputation en ligne.

Les résultats varient selon votre point de départ et la rapidité de mise en œuvre des recommandations.

Pourquoi le GEO est-il essentiel ?

Le web n'informe plus seulement les humains — il alimente désormais aussi l'IA. Les outils SEO traditionnels ne sont cependant pas adaptés à l'IA, ce qui rend une approche GEO dédiée indispensable.

Les données de mon site sont-elles sécurisées ?

Oui. Nous travaillons principalement sur votre contenu public (site web, pages produits, contenu éditorial) et, si nécessaire, sur des documents que vous choisissez de partager avec nous. Nous n'accédons pas à vos systèmes internes (CRM, back-office, outils analytics…) sans consentement explicite, et les données ne sont jamais vendues ni réutilisées en dehors de votre audit. Toutes les analyses sont menées dans un cadre conforme au RGPD, avec un accès restreint à l'équipe projet.

Support technique

Bloqué ou vous avez un retour à nous faire ? Nous serions ravis de vous entendre.

• 📧 E-mail : support@poliris.io
• 💬 Chat intégré : la bulle dans le coin inférieur droit.
• 📚 Plus de guides : poliris.io/resources

Paramètres administrateur

L'espace des paramètres est la salle de contrôle de POLIRIS. De là, les administrateurs configurent le comportement de la plateforme pour toute l'équipe — des logos aux LLMs, de qui peut se connecter à ce qui est dépensé.

Deux niveaux de paramètres

POLIRIS est divisé en deux couches. La même équipe peut travailler sur les deux.

Paramètres de l'organisation

Le « badge d'identité » de votre compte. C'est ici que vous définissez le nom de l'entreprise, son site web, son secteur d'activité, son siège social et ses coordonnées.

POLIRIS utilise ces informations pour pré-remplir les paramètres par défaut des audits et pour libeller les exports et les rapports clients.

Identité visuelle

Importez votre logo, choisissez votre couleur principale et sélectionnez une police par défaut. Ces paramètres s'appliquent aux tableaux de bord partagés, aux exports PDF et aux rapports clients.

Ce que vous pouvez personnaliser

• Logo (variantes claire + sombre)
• Couleurs principale & d'accentuation
• Typographie / style des titres
• Favicon pour les liens de tableaux de bord partagés
• Domaine personnalisé pour les rapports hébergés (plan Scale)

Clients

Si vous êtes une agence ou un cabinet de conseil, Clients est l'endroit où résident toutes les marques avec lesquelles vous travaillez. Chaque Client dispose de son propre Espace de travail, de ses propres Produits et de ses propres rapports.

Ce que vous pouvez faire ici

• Créer un nouveau Client à partir d'une URL de site web.
• Archiver un ancien Client sans supprimer ses données.
• Inviter l'équipe du Client à consulter (lecture seule) son tableau de bord.
• Basculer entre les Clients en un seul clic.

Clients prospects

Clients prospects est le « rayon des pitches ». C'est pour les marques avec lesquelles vous ne travaillez pas encore — des leads, des démos et des présentations commerciales.

Vous pouvez lancer un audit léger sur un Prospect pour lui montrer à quoi ressemble son score GEO aujourd'hui, puis le convertir en vrai Client en un clic une fois la vente conclue.

Membres

Le panneau Membres est votre liste d'équipe. C'est ici que vous invitez des collègues, changez leurs rôles ou les retirez lorsqu'ils partent.

Rôles

Facturation

La Facturation est l'endroit où vous payez — et où vous êtes remboursé si nécessaire. Vous pouvez mettre à jour votre carte, changer de plan, télécharger des factures et acheter des recharges de crédits.

Ce que vous trouverez ici

• Plan actuel (Starter Growth Scale) et date de renouvellement.
• Moyen de paiement — carte, SEPA ou facture.
• Adresse de facturation et informations TVA.
• Historique des factures (téléchargeables en PDF).
• Packs de recharge de crédits.

Utilisation

L'Utilisation est le compteur kilométrique de votre compte POLIRIS. Elle indique combien de crédits votre équipe a dépensé ce mois-ci, pour quoi et par qui.

Ce que vous pouvez voir

• Crédits utilisés vs. crédits restants, par mois.
• Répartition par action (requêtes LLM, scans techniques, brouillons de contenu).
• Répartition par Client ou Espace de travail (si vous en avez plusieurs).
• Graphiques de tendance pour prévoir quand vous serez à court.

Paramètres de l'espace de travail

Un Espace de travail est un projet au sein de POLIRIS — généralement une marque ou un client. Ce panneau contient les paramètres qui définissent ce projet.

Ce que vous trouverez ici

• Nom, description et fuseau horaire de l'espace de travail.
• Langue et marché par défaut.
• Zones de trading et LLMs par défaut pour les nouveaux audits.
• Conservation des données (durée de conservation de l'historique des audits).
• Archiver ou supprimer l'Espace de travail.

Configuration

La Configuration est la « salle des machines ». C'est ici que les admins affinent le fonctionnement des audits en coulisses — les mêmes paramètres que l'assistant de démarrage avait devinés pour vous le premier jour.

Ajustements courants

• Profil d'audience par défaut (B2C, B2B, agence…).
• Profondeur de chaque audit (rapide / standard / approfondi).
• Comportement en cas d'expiration d'un LLM.
• Liste restreinte de concurrents à toujours comparer.

Produits (vue admin)

C'est la liste maîtresse de tous les Produits de votre Espace de travail. L'éditeur de Produits standard vous permet d'ajouter et de modifier un Produit à la fois ; la vue admin vous permet de tous les gérer d'un coup.

Ce que vous pouvez faire ici

• Activer, désactiver ou archiver des Produits en masse.
• Réorganiser la priorité par défaut pour les audits.
• Exporter le catalogue complet de Produits en CSV.
• Importer des Produits depuis un CSV ou un flux e-commerce.

Modèles LLM

Le panneau Modèles LLM est l'endroit où vous choisissez quels cerveaux IA POLIRIS peut interroger — et comment.

Contrôles par modèle

• Activer ou désactiver un modèle pour cet Espace de travail.
• Choisir la version du modèle (ex. : GPT-4o vs. GPT-4.1).
• Régler la température (créativité vs. prévisibilité).
• Utiliser votre propre clé API ou l'accès groupé de POLIRIS.

Prompts

Les Prompts sont les modèles que POLIRIS utilise en coulisses. Une Requête est ce que vous demandez ; un Prompt est la façon dont POLIRIS le formule à un LLM.

Ce que vous pouvez faire ici

• Modifier le prompt système utilisé pour les requêtes GEO.
• Ajuster le prompt utilisé pour rédiger les brouillons de contenu.
• Ajouter des prompts personnalisés pour les tâches récurrentes (ex. : « résume cet audit en français »).
• Réinitialiser un prompt à la valeur par défaut de POLIRIS.

Zone de visibilité

La Zone de visibilité est la « scène » sur laquelle POLIRIS surveille les mentions de votre marque. Elle regroupe vos Zones de trading, vos audiences choisies et vos LLMs suivis en une définition claire et unique.

Pourquoi en faire son propre panneau ?

• Un seul endroit pour voir chaque région, audience et LLM que vous couvrez.
• Repérer les lacunes — un marché ou un modèle que vous n'avez pas encore ajouté.
• Comparer la visibilité côte à côte entre les zones.

Planification

La Planification permet à POLIRIS de lancer des audits pour vous selon un calendrier — quotidien, hebdomadaire ou mensuel. Configurez-le une fois, et de nouveaux tableaux de bord arrivent automatiquement dans votre boîte mail.

Ce que vous pouvez planifier

• Des GEO Audits récurrents (par Espace de travail, par Produit ou par Zone).
• Des scans techniques hebdomadaires.
• Des lots mensuels de brouillons de contenu.
• Des e-mails d'alerte si la visibilité chute de plus de X %.

Intégrations

Les Intégrations connectent POLIRIS aux outils que votre équipe utilise déjà — afin que les tableaux de bord, les alertes et les données puissent circuler dans les deux sens.

Ce que vous pouvez brancher

• Slack — alertes lorsque la visibilité change ou que les audits se terminent.
• Google Search Console — combiner le SEO classique avec le GEO.
• Google Analytics — attribuer les gains de trafic aux actions POLIRIS.
• WordPress / Webflow / Shopify — publier des brouillons de contenu en un clic.
• Zapier / webhooks — transmettre les résultats d'audit à n'importe quel outil.
• Clé API — créez vos propres tableaux de bord.

Journaux

Les Journaux sont l'enregistreur de la boîte noire de votre compte. Chaque action significative — qui a lancé un audit, qui a modifié un Prompt, qui a invité un membre — apparaît ici avec un horodatage.

Utile pour

• Le débogage (« pourquoi cet audit ne s'est-il pas lancé hier ? »).
• Les revues de conformité.
• Remonter un changement jusqu'à la personne qui l'a effectué.
• Enquêter sur des pics de crédits inhabituels.

Notes de version

Les nouveautés de POLIRIS. Nouvelles fonctionnalités, corrections et petits ajustements — en langage simple.

Avril 2026

• Nouveau : Poli Agent désormais disponible pour tous les plans.
• Nouveau : L'Audit de Sentiment ajoute des analyses par thème.
• Amélioré : Le sélecteur d'espace de travail est 3× plus rapide.
• Corrigé : Les audits planifiés ne sautent plus le 29 février.

Mars 2026

• Nouveau : Hub Paramètres administrateur — 17 panneaux en un seul endroit.
• Nouveau : Les Clients prospects disposent de leur propre pool de crédits.
• Amélioré : Le tableau de bord GEO se charge sur mobile sans plantage.

Février 2026

• Nouveau : Intégrations Shopify et Webflow pour la publication en un clic.
• Amélioré : Les brouillons de contenu prennent en charge plus de langues (désormais 12).
• Corrigé : Les couleurs de l'identité visuelle s'exportent désormais correctement dans les PDF.