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Où votre marque gagne, où elle perd, IA par IA

Othmane

Dernière mise à jour il y a 25 jours

 

Résumé 

Un Visibility Score global masque une réalité : votre marque ne performe jamais de façon uniforme sur les 12 IA suivies par Mention.ma Vous dominez peut-être ChatGPT et disparaissez sur Perplexity. L'onglet Plateformes isole cette réalité plateforme par plateforme, grâce à une vue matricielle qui croise chaque marque avec chaque IA.

Ce que montre l'onglet Plateformes 

La Vue matricielle place vos concurrents en lignes et les plateformes IA en colonnes : ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overviews, Microsoft Copilot, Perplexity, Claude, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, Kimi, Qwen. Chaque cellule affiche un score, coloré selon son intensité.

Un score de 100 % sur ChatGPT et de 0 % sur une autre plateforme signale un écart total de traitement selon le modèle interrogé. Deux marques avec le même Visibility Score global peuvent avoir des profils opposés sur cette matrice : l'une domine deux ou trois IA et reste absente ailleurs, l'autre reste stable partout sans jamais dominer.
 
 

Un indicateur différent par vue 

 
Le sélecteur en haut à droite de la matrice change l'indicateur affiché. Score de visibilité par défaut, mais vous basculez aussi vers Part de voix, Position moyenne ou Citation Share, plateforme par plateforme. Cette option transforme un tableau de scores en outil de diagnostic : vous ne demandez plus seulement "où suis-je visible", mais "où suis-je cité comme source" ou "où mon rang est le meilleur", IA par IA.

Pourquoi cette lecture change vos priorités 

Chaque IA construit ses réponses différemment. Perplexity s'appuie fortement sur des sources web récentes. ChatGPT combine ses connaissances internes avec de la recherche web selon le mode utilisé. Un modèle open source comme Llama ou Mistral peut refléter un corpus d'entraînement différent des modèles propriétaires.

Traiter votre visibilité IA comme un bloc unique cache ces différences. Une stratégie de contenu qui fonctionne pour remonter sur Google AI Overviews ne produit pas forcément le même effet sur Claude ou Grok. La matrice sert justement à repérer ces écarts avant de décider où investir un effort de contenu ou de citation.
 

Comment lire un écart de plateforme 

Un écart entre deux plateformes n'est jamais accidentel. Trois causes reviennent le plus souvent.
 Un modèle qui s'appuie sur un index de recherche en temps réel favorise les contenus récents et bien indexés, quand un modèle plus fermé reflète surtout ce qu'il a appris pendant son entraînement.
La popularité de la plateforme dans votre marché. Une IA peu utilisée dans votre région ou votre secteur génère moins de données comparables, donc des scores plus instables
La nature du prompt testé. Un prompt commercial peut mieux performer sur une IA orientée recherche produit, quand un prompt informationnel remonte mieux sur une IA orientée synthèse encyclopédique.

En conclusion 

L'onglet Plateformes empêche une erreur de lecture fréquente : croire qu'un bon score global veut dire une bonne visibilité partout. Douze IA, douze comportements différents. La matrice donne la seule vue qui permet de prioriser vos efforts sur la plateforme qui compte pour votre audience, plutôt que de piloter à l'aveugle sur une moyenne qui gomme les écarts.

 
 

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