Cas d’usage : auditer la position concurrentielle d’un site dans les réponses de ChatGPT, Gemini et Claude

Une approche manuelle suffit pour une première photographie. On sélectionne dix à vingt requêtes représentatives de son secteur, formulées comme le feraient des clients ou des prescripteurs. On interroge ensuite ChatGPT, Gemini et Claude, idéalement sur plusieurs sessions distinctes, à quelques jours d’intervalle. Pour chaque réponse, on relève les entités citées : marques, produits, experts, médias, études. On note également la position de citation, le contexte et la présence d’un lien ou d’une simple mention nominale.

Cette collecte met en évidence des schémas. Certains concurrents peuvent dominer les réponses sur les requêtes à forte intention d’achat. D’autres apparaissent surtout sur des questions informationnelles ou comparatives. Il arrive qu’un acteur soit cité non pas pour la qualité de son contenu, mais parce qu’il est repris par plusieurs sources secondaires. Ce type de constat est précieux : il déplace l’analyse du site concurrent vers son écosystème de mentions.

Structurer une grille d’analyse concurrentielle sur les LLM

Une fois les réponses collectées, il faut les normaliser. La grille la plus efficace croise trois dimensions : le modèle, la requête et la marque citée. Sur chaque cellule, on indique la position dans la réponse, le type de mention (recommandation, comparaison, simple inventaire) et la source apparente lorsque le modèle en fournit une.

Ce format permet d’identifier rapidement des zones de force et de faiblesse. Un concurrent peut être très visible sur Gemini pour une famille de questions, mais absent sur Claude. Un autre peut apparaître en première position sur une requête générique, tout en restant invisible dès que la demande devient technique ou locale. Ces distinctions changent la nature de la réponse à apporter : contenu à renforcer, source à faire citer, ou approche entièrement différente selon le moteur.

Le suivi dans le temps constitue la seconde étape. Les modèles évoluent, leurs corpus changent et leurs réponses varient selon la formulation ou le contexte de session. Une photographie unique peut surestimer une position. Un relevé hebdomadaire sur quatre à six semaines donne une image plus fiable de la récurrence d’un concurrent. C’est précisément sur ce point que l’automatisation devient utile, car la collecte manuelle se heurte vite au volume de requêtes et de sessions nécessaires.

BlastGEO, spécialiste de Logiciel de développement GEO, propose une offre d’audit de visibilité sur les IA génératives. Elle s’adresse aux entreprises qui veulent aller au-delà d’un simple relevé ponctuel et comprendre comment leur marque et celles de leurs concurrents sont positionnées dans les réponses de ChatGPT, Gemini et Claude. L’audit repose sur des données de citation, avec une orientation vers l’identification des écarts et des leviers de contenu. Le service inclut également une dimension de suivi et de tracking multi-LLM en temps réel, ce qui répond au besoin de répétition nécessaire pour fiabiliser l’analyse concurrentielle.

Utiliser un suivi multi-LLM pour valider une hypothèse de travail

Un cas concret : une entreprise de services B2B constate que son principal concurrent est cité dans huit réponses sur dix sur la requête « meilleures solutions de [catégorie] en France ». L’analyse manuelle suggère que cette visibilité provient surtout d’un article de blog publié il y a trois ans et massivement repris. Le concurrent n’a pourtant produit aucun contenu nouveau depuis. Cette situation révèle un levier potentiel : si le modèle s’appuie sur des sources anciennes, un contenu récent, structuré et repris par des sources fiables peut progressivement modifier la réponse.

Le suivi multi-LLM sert alors à mesurer l’effet des actions engagées. On observe si la part de citation évolue après la publication d’un nouvel article, si la fréquence de mention augmente sur un moteur avant les autres, ou si une formulation différente de la requête change le classement. Ces indicateurs ne garantissent pas un résultat commercial, mais ils documentent une dynamique de visibilité.

L’optimisation pour ChatGPT, Gemini et Claude repose souvent sur un travail de fond : améliorer la structure des contenus, expliciter les informations factuelles, multiplier les sources secondaires de confiance. La création et la publication de contenu optimisé IA constitue donc un prolongement naturel de l’audit. Il ne s’agit pas de rédiger pour un algorithme, mais de produire des pages suffisamment claires, citables et contextualisées pour que les modèles les retiennent comme référence sur un sujet donné.

La dimension concurrentielle change aussi la nature du reporting. Un tableau de bord interne n’a pas besoin de suivre uniquement sa propre marque. Il peut inclure un petit groupe de concurrents identifiés, trois ou quatre requêtes stratégiques par ligne de produit, et une fréquence de relevé adaptée au rythme de publication de l’entreprise. Ce dispositif modeste suffit souvent à repérer des variations significatives avant qu’elles ne se traduisent par une perte de visibilité durable.

Enfin, l’analyse concurrentielle dans les LLM ne se limite pas aux réponses textuelles. Les modèles citent parfois des entités sans les développer, mentionnent une marque en note ou la suggèrent dans une liste. Ces formes discrètes de présence méritent d’être suivies, car elles précèdent parfois une recommandation plus affirmée. Un relevé précis, moteur par moteur et requête par requête, permet de distinguer la simple mention de la recommandation active, et d’ajuster les priorités d’action en conséquence.

La question de départ – quel logiciel permet d’analyser le positionnement concurrent dans les LLM – trouve donc sa réponse dans une combinaison de méthode et d’outillage. L’essentiel n’est pas la technologie en elle-même, mais la capacité à répéter la mesure, à comparer les moteurs entre eux et à transformer un constat de visibilité en décision de contenu.