Le glossaire visibilité IA en langage clair.

Agent Poli

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

Audit

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

Audit Sentiment

Partie de l'Audit GEO. Examine si l'IA parle de vous positivement, neutralement ou négativement.

Audit Visibilité

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

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 les pitcher.

Dashboard

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

Espace de travail

Un projet dans votre Organisation généralement une marque ou un client.

GEO

Optimisation des Moteurs Génératifs. S'assurer que les outils IA mentionnent et comprennent votre marque. Voir la définition plus complète sous GEO & IA.

LLM

"Grand Modèle de Langage." Les cerveaux IA ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral, et plus.

Membre

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

Organisation

Votre compte Poliris de niveau supérieur. Contient votre identité de marque, membres, facturation et clients.

Plan

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

Produit

Quelque chose que votre marque vend. Ce que Poliris recherche dans les réponses IA.

Prompt de Requête

Le modèle en coulisses que Poliris utilise pour parler à un LLM. Une Requête est ce que vous demandez ; le Prompt de Requête est comment Poliris le demande.

Requête

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

Zone de Commerce

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

Zone de Visibilité

La combinaison de Zones de Commerce, audiences et LLMs où Poliris surveille les mentions de votre marque.

AI Answer Box / AI Summary

Encadrés générés par l'IA sur les pages de résultats qui fournissent un résumé ou une réponse directe à une requête. Ils combinent souvent des informations provenant de plusieurs sources et incluent des liens vers des références.

AI Overview

Résumés générés par l'IA sur les pages de résultats Google, combinant des informations de plusieurs sources. Ils donnent un aperçu rapide avec des liens vers du contenu pertinent, souvent en haut du SERP.

Ancrage Factuel / Grounding

Liaison de la sortie d'un modèle IA à des données réelles et vérifiables pour garantir des résultats factuels. Améliore la précision en basant la génération sur des documents authentiques plutôt que sur des corrélations statistiques.

Answer Engine

Système qui répond directement aux questions en calculant ou en générant une réponse à partir de données externes (ex. WolframAlpha). Fournit une réponse précise plutôt qu'une liste de liens.

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 pour que l'IA puisse récupérer et citer le contenu avec précision.

Base de Données Vectorielle

Base de données conçue pour stocker et interroger des embeddings (vecteurs représentant du sens ou des caractéristiques). Gère les données multidimensionnelles et recherche par similarité.

Bots de Recherche / Crawl

Programmes qui parcourent automatiquement les sites web pour télécharger et indexer le contenu. Permettent aux moteurs de recherche de découvrir et de mettre à jour les pages.

Chunking

Découpage de grands volumes de texte en unités plus petites, appelées « chunks », pour les rendre plus faciles à traiter par les modèles de langage. Améliore l'efficacité et la précision de la synthèse ou de l'extraction.

Citation

Mention explicite d'une source ou d'un document dans la réponse d'un modèle, utilisée pour référencer l'origine d'une information. Les systèmes RAG et les AI Overviews utilisent les citations pour indiquer quelles pages ont été consultées.

Données Structurées

Format standardisé utilisé pour fournir des informations sur une page et classifier son contenu. Aide les moteurs à comprendre le contenu et supporte les résultats enrichis.

E-E-A-T

Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité. Un cadre d'évaluation de la qualité du contenu utilisé par Google. Renforcer ces critères améliore la crédibilité et la visibilité.

Embeddings

Représentations vectorielles (numériques) de mots, phrases ou objets, organisées de sorte que les éléments sémantiquement similaires soient proches dans l'espace vectoriel. Utilisées pour la recherche sémantique et la récupération.

Entité / Entité Nommée

Élément important d'un texte (personne, lieu, organisation, événement, date) pouvant être détecté et catégorisé via la reconnaissance d'entités nommées. Alimente les graphes de connaissances et améliore la pertinence de la recherche.

Featured Snippet / Position Zéro

Extrait de texte mis en évidence en haut d'une page de résultats de recherche qui fournit une réponse concise. Appelé « position zéro » car il apparaît avant les résultats organiques.

Fenêtre de Contexte

Le nombre maximum de tokens qu'un modèle peut considérer simultanément autour d'un mot ou d'une requête. Une fenêtre de contexte plus grande permet au modèle de retenir plus d'informations.

Generative AI Optimization (GAIO)

Optimisation du contenu pour l'adapter aux moteurs génératifs (conceptuellement équivalent au GEO). Combine structuration, balisage et pertinence sémantique pour être cité.

Generative Engine Advertising (GEA)

Adaptation des stratégies publicitaires pour optimiser la visibilité et les recommandations de marque dans les réponses générées par l'IA. Étend le GEO en ciblant les recommandations commerciales.

Generative Engine Optimization (GEO)

Optimisation du contenu numérique pour améliorer la visibilité dans les résultats générés par les modèles IA, notamment les réponses synthétiques produites par les moteurs génératifs. Le successeur du SEO à l'ère de l'IA.

Google AI Mode

Expérience de recherche avancée utilisant le raisonnement approfondi et les capacités multimodales pour explorer un sujet en détail. S'appuie sur le query fan-out pour décomposer une requête en sous-questions.

Grand Modèle de Langage (LLM)

Grand modèle de langage entraîné sur de très grands volumes de texte. Basé sur des architectures transformer avec des milliards à des trillions de paramètres ; alimente les agents conversationnels et la recherche augmentée.

Graphe de Connaissances

Base de connaissances qui représente les entités et leurs relations sous forme de nœuds et d'arêtes. Les moteurs de recherche l'utilisent pour alimenter les panneaux de connaissance et les réponses générées.

Hallucination (IA)

Inexactitude ou fausse affirmation générée par un modèle IA tout en semblant plausible. Se produit quand le modèle interprète mal des patterns ou manque d'informations fiables.

IA Générative

Ensemble de modèles capables de créer du texte, des images ou d'autres contenus originaux à partir de données existantes. Souvent basé sur des transformers et des LLMs.

Ingénierie des Prompts

L'art de formuler et structurer une instruction (prompt) pour obtenir des réponses plus pertinentes d'un modèle IA génératif.

Ingestion de Données

Le processus par lequel les données brutes sont collectées, importées et intégrées dans un système pour traitement ou analyse. Une ingestion efficace garantit la fraîcheur des informations utilisées par les moteurs génératifs.

Intention de Recherche

Ce que l'utilisateur veut réellement en saisissant une requête : informationnelle, transactionnelle ou navigationnelle. Comprendre l'intention permet au contenu de mieux répondre au besoin.

JSON-LD

Format de sérialisation permettant d'intégrer des données structurées dans le HTML en utilisant JSON. Recommandé par Google pour implémenter Schema.org sans modifier le contenu visible.

Knowledge Panel

Encadré dans les résultats de recherche qui présente un résumé d'informations provenant d'un graphe de connaissances (faits clés, images, liens) sur une entité. Optimisé via les données structurées.

LLM Optimization (LLMO)

Optimisation du contenu pour qu'il soit utilisé et cité par les outils IA génératifs. Privilégie les sources faisant autorité, les blocs sémantiquement complets et les formats faciles à analyser.

Modèle Multimodal

Modèle IA capable de comprendre et traiter plusieurs types d'informations (texte, image, audio, vidéo) simultanément. Alimente la recherche multimodale.

Ontologie

Représentation formelle de concepts dans un domaine et des relations qui les lient. Cruciale pour les graphes de connaissances, la recherche sémantique et les résultats enrichis.

Passage

Segment de texte suffisamment court pour être traité ou indexé individuellement. Souvent créé par chunking et utilisé comme unité pour la recherche ou l'entrée dans les systèmes génératifs.

Prompt

Texte en langage naturel décrivant la tâche qu'un modèle IA doit effectuer. Fournit le contexte initial et peut spécifier le style, le format ou les informations requises.

Query Fan-Out

Technique qui décompose une question en plusieurs sous-sujets et envoie simultanément plusieurs requêtes. Aide à capturer différentes intentions et à récupérer du contenu diversifié.

Recherche Conversationnelle

Recherche où l'utilisateur pose des questions en langage naturel et reçoit des réponses comme dans une conversation. Remplace les recherches par mots-clés par des requêtes complètes.

Recherche Sémantique

Approche de récupération d'informations visant à comprendre l'intention et le sens contextuel plutôt qu'à se fier uniquement aux mots-clés exacts. Tire parti des embeddings.

Recherche Zéro-Clic

Recherche où la réponse à la requête est fournie directement sur la page de résultats, sans clic supplémentaire. Prend la forme de rich snippets, panneaux de connaissance ou réponses générées.

Résultats Enrichis

Résultats de recherche qui vont au-delà du lien bleu traditionnel, affichant des données supplémentaires, des images ou des visuels (avis, produits, événements). Souvent générés à partir de données structurées.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Technique combinant un modèle de langage avec un système de récupération d'informations pour intégrer des connaissances à jour dans la génération. Réduit les hallucinations et permet des citations vérifiables.

Schema.org

Initiative collaborative définissant des schémas pour les données structurées sur le web. Utilisée par les principaux moteurs de recherche pour alimenter les résultats enrichis et les panneaux de connaissance.

Search Generative Experience (SGE)

L'expérience de Google utilisant l'IA générative pour fournir des aperçus rapides d'un sujet, des idées connexes et des questions de suivi. À l'origine des AI Overviews et d'AI Mode.

Taxonomie

Classification hiérarchique utilisée pour organiser les concepts, produits ou contenus en catégories et sous-catégories. Aide les modèles à comprendre les relations entre les sujets.

Token

Séquence de caractères considérée comme une unité de traitement lors de la tokenisation (mot, sous-mot, symbole). Le nombre de tokens affecte la fenêtre de contexte et les coûts de traitement.

Traitement du Langage Naturel (NLP)

Domaine permettant aux machines de comprendre, analyser et générer le langage humain. Couvre la syntaxe, la traduction, la reconnaissance d'entités et l'analyse du sentiment.

Transformers

Architecture de réseau de neurones basée sur le mécanisme d'attention multi-têtes. Introduite dans « Attention Is All You Need » (2017) ; fondement de la plupart des grands modèles de langage.

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.