Visibilité IA

Un projet de visibilité suit une marque sur l'ensemble des modèles d'IA. Créez-en un sous Visibilité IA → Nouveau projet, saisissez le nom de la marque et son site web, puis ajoutez les concurrents auxquels vous voulez la comparer. CrunchJunkie s'appuie sur les noms de la marque et des concurrents pour détecter les mentions dans les réponses IA : écrivez-les exactement comme ils apparaissent sur le marché, variantes courantes comprises si la marque est connue sous plusieurs noms. Les grands ensembles de concurrents ne posent pas de problème : un projet peut suivre le classement de tout un secteur. Au-delà de 20 noms suivis, l'extracteur passe dans un mode qui ne lit que les marques qu'une réponse cite réellement, si bien qu'une longue liste ne dégrade jamais la précision de la détection. Un concurrent saisi sous forme d'adresse web (« https://www.example.com/ ») est suivi sous son domaine (« example.com »), le domaine servant de site web ; renommez-le sur la page Marques avec le nom que les réponses emploient pour cette marque, car les mentions sont associées par le nom. Un renommage déplace l'historique du concurrent (ses mentions et ses chiffres quotidiens) vers le nouveau nom. Le guide de configuration rédige pour vous les premiers prompts à partir des informations saisies jusque-là (la marque, son adresse web, sa catégorie, ses concurrents et son marché ; il ne lit pas le site lui-même tant qu'aucun Profil de marque n'existe) : des questions ouvertes qu'un acheteur pose avant de savoir quelle marque choisir, et au plus une sur la marque. Un prompt dont le texte nomme la marque indique s'il sera classé en Marque ou en Découverte, et un clic permet de changer. Cochez-les, modifiez-les ou remplacez-les ; si aucun brouillon n'arrive, l'étape affiche des champs vides et un bouton Suggérer des prompts. Chaque projet est indépendant, ce qui facilite le suivi de la visibilité de plusieurs clients en parallèle. Une fois le projet créé, vous ajoutez des prompts et choisissez les modèles à scanner, puis CrunchJunkie prend le relais pour le monitoring quotidien.

Les prompts sont les questions que CrunchJunkie pose aux modèles d'IA en votre nom. Ajoutez-les dans l'onglet Prompts du projet et donnez à chacun une catégorie : les prompts Découverte sont des questions de catégorie sans marque (« meilleurs outils de reporting marketing pour agences »), les prompts Marque nomment directement votre client (« Lumière est-il vraiment bien ? »), et les prompts Concurrent nomment un concurrent ou demandent des alternatives à l'un d'eux (« alternatives à Velora »). À chaque scan, CrunchJunkie soumet chaque prompt à chaque modèle activé et enregistre si votre marque a été mentionnée, quel rang elle a occupé dans la réponse, comment elle a été décrite et quelles sources le modèle a citées. Les prompts à ajouter, et leur nombre, font l'objet de la section suivante.

Si vous avez déjà une liste de prompts (dans un tableur, exportée d'un autre outil ou transmise par un client), importez toute la liste d'un coup au lieu de saisir chaque prompt. Dans l'onglet Prompts, cliquez sur Importer, puis chargez un fichier CSV, TSV ou Excel (.xlsx). CrunchJunkie lit un prompt par ligne et affiche un aperçu exact de ce qu'il va créer avant que quoi que ce soit soit enregistré. Téléchargez le modèle depuis la boîte de dialogue d'import pour voir les colonnes. Seule la colonne prompt est obligatoire ; les autres sont facultatives. La colonne tags contient un ou plusieurs libellés séparés par un point-virgule (par exemple « reporting; agencies »), ou vous pouvez répartir les tags sur plusieurs colonnes de tags si votre feuille est construite ainsi. category vaut discovery, brand, competitor ou shopping ; toute autre valeur revient à discovery. market et language définissent le marché propre d'un prompt (un nom ou un code de pays, et une langue) : un seul import peut donc couvrir plusieurs marchés à la fois ; laissez-les vides pour hériter du réglage par défaut du projet. Mettez active sur « no » pour importer un prompt désactivé ; pendant l'essai, une telle ligne est toujours importée, puisque seuls les prompts actifs comptent dans la limite de l'essai. L'intention est appliquée automatiquement. Vous n'avez pas besoin d'une colonne intent : CrunchJunkie prédit l'intention de chaque prompt (Commercial, Informationnel ou Navigationnel) à partir de sa formulation, exactement comme lorsque vous ajoutez un prompt à la main. Si vous préférez la définir vous-même, ajoutez une colonne intent et votre valeur l'emporte. Dans les deux cas, chaque intention reste modifiable ensuite sur le prompt. L'aperçu indique combien de prompts sont prêts, combien ont été ignorés (vides ou de plus de 2 000 caractères), combien de lignes étaient des doublons et combien existent déjà dans le projet. CrunchJunkie n'importe jamais un prompt que vous suivez déjà : réimporter une liste mise à jour n'ajoute donc que ce qui est nouveau. Confirmez, et les prompts apparaissent dans le tableau, prêts à être scannés.

Chaque projet a un marché et une langue, définis dans les Paramètres du projet. Ils décident de ce qui est demandé à chaque modèle d'IA, pas du nombre de modèles qui tournent, et les régler correctement compte plus que la plupart des paramètres du produit. Ils fonctionnent différemment selon le moteur, et cette différence est tout l'enjeu. Les sept modèles de chat (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Grok, DeepSeek, Meta AI) reçoivent la consigne de répondre comme pour une personne de ce marché, dans cette langue. Google AI Overviews, Google AI Mode et Microsoft Copilot sont en revanche interrogés depuis le pays sélectionné, car ce sont des surfaces de recherche et non des modèles de chat. Ce second groupe explique pourquoi la langue des prompts compte. Pour AI Overviews et AI Mode, le texte de votre prompt est la requête de recherche. « beste Marketing-Agentur München » et « best marketing agency Munich » sont deux recherches différentes : résultats, sources et réponses IA différents. Aucun réglage de marché n'y change rien ; seul le texte du prompt le fait. Écrivez donc les prompts dans la langue que les acheteurs de votre client utilisent réellement pour chercher. Pour un client allemand, en allemand. Le critère n'est pas la langue dans laquelle travaille votre agence : c'est ce qu'un vrai acheteur saisit dans ChatGPT ou Google. Une PME allemande qui cherche un fournisseur tape en allemand. Une exception mérite d'être vérifiée avant de tout localiser : dans certaines catégories et certains marchés, les acheteurs cherchent réellement en anglais parce que les contenus en anglais dominent le domaine. Les logiciels B2B dans les pays nordiques et aux Pays-Bas se comportent souvent ainsi. Si c'est le cas pour la catégorie de votre client, des prompts en anglais sont la bonne mesure et vous devez les garder. La langue décide aussi de ce que CrunchJunkie rédige pour le projet. Le remplissage automatique du Profil de marque, les suggestions de prompts, les analyses Objections et Vérification des faits et les insights IA de l'Audit GEO sont tous rédigés dans la langue du projet, quelle que soit la langue du site web ou des réponses IA ; les noms de marque et de produit restent tels qu'écrits. Un texte rédigé avant que vous changiez la langue reste tel quel jusqu'à ce que vous le relanciez. Le marché et la langue du projet sont la valeur par défaut, mais vous pouvez remplacer le marché sur des prompts individuels, ce qui permet à un projet de suivre une marque sur plusieurs marchés à la fois. La section suivante en traite.

Trouver les bons prompts est la partie la plus difficile de la configuration : Crunch peut donc faire le premier jet pour vous. Dans l'onglet Prompts, cliquez sur « Suggérer des prompts » et CrunchJunkie lit la marque du projet, son site web, son type de produit, les attributs pour lesquels vous voulez être connu, vos concurrents (et leurs domaines) et la couverture que vous avez déjà, puis propose dix questions d'acheteur candidates selon la méthode de Choisir vos prompts : une question ouverte par intention d'acheteur sur les étapes d'achat (le problème, la présélection, la comparaison, l'achat), chacune formulée une seule fois et sans nommer de marque ni de concurrent, plus au plus une question sur la marque tant que le projet n'en suit aucune. Elles couvrent des intentions que vous ne suivez pas encore au lieu de reformuler celles que vous suivez. À partir de keywords les construit plutôt à partir de vos propres termes, et un keyword qui nomme une entreprise la garde. Les suggestions gagnent en précision quand le projet a un Profil de marque, une courte description de ce qu'est l'entreprise, de son segment de marché, de son positionnement, de son public et de ses produits. Dans les Paramètres du projet, cliquez sur « Remplir depuis le site » pour que Crunch lise le site web de la marque et le rédige (ou rédigez-le à la main) ; il alimente directement le prompt de suggestion pour que les idées correspondent à l'entreprise réelle, et pas seulement au nom de la marque. Tout est modifiable et jamais inventé : un champ que le site ne permet pas de renseigner reste vide. Le profil est rédigé dans la langue du projet (Paramètres → Marché et langue), quelle que soit la langue du site web : un site anglais pour un projet allemand donne un profil allemand, avec les noms de marque et de produit tels que le site les écrit. Un profil existant n'est pas traduit automatiquement : si le vôtre est sorti dans la langue du site, cliquez de nouveau sur « Remplir depuis le site » pour le réécrire. Cela remplace tout le profil, modifications manuelles comprises. Le remplissage automatique peut faire au plus 12 appels d'IA par projet sur 24 heures (un par clic, deux quand une réponse coupée est retentée). Une fois le projet scanné, la découverte s'appuie aussi sur vos propres données de scan : elle pondère les suggestions vers les sujets où des concurrents sont actuellement recommandés et pas vous (le même écart mesuré que le score d'Opportunité), pour que les idées visent de vraies faiblesses plutôt que des questions de catégorie génériques. Les suggestions fondées ainsi portent un petit badge Écart. Si la Search Console de Google du client est connectée, la découverte lit aussi les vraies requêtes pour lesquelles le site apparaît déjà dans Google (90 derniers jours, toutes les propriétés connectées, filtrées sur le marché du projet quand c'est possible) et transforme celles à intention d'achat en prompts candidats. Ceux-ci portent un badge Search Console qui nomme la requête exacte et ses impressions, tirées des données de Search Console, jamais du modèle. Soyons précis sur ce que c'est : une vraie demande de recherche Google pour cette requête, la preuve de ce que cherchent les gens de ce marché. Ce n'est pas une mesure de ce qu'ils demandent aux assistants IA, que personne ne peut mesurer. Les suggestions arrivent dans une file de relecture qui survit aux rechargements : chacune porte un court pourquoi (le concurrent, le cas d'usage, l'attribut ou l'écart observé qu'elle vise) pour que vous voyiez sur quoi elle repose. Ajoutez celles qui conviennent, ignorez les autres (une suggestion ignorée est mémorisée et n'est plus jamais proposée), et modifiez-les après l'ajout comme un prompt que vous avez écrit vous-même. Une note d'honnêteté délibérée figure au-dessus d'elles : ce sont des questions candidates fondées, pas une demande mesurée. CrunchJunkie n'affiche jamais de « volume de prompts IA » fabriqué : aucun outil ne peut mesurer la fréquence à laquelle un sujet est demandé sur ChatGPT, Perplexity ou Gemini (les fournisseurs ne la publient pas), et un chiffre précis de « recherches/mois » est donc toujours une estimation au jugé. Vous priorisez à partir de ce que nous pouvons mesurer, le score d'Opportunité ci-dessous, et pas à partir de chiffres inventés. Si vous avez déjà des keywords en tête (catégories de produits, cas d'usage, termes de recherche), utilisez plutôt « À partir de keywords » : collez-les (un par ligne ou séparés par des virgules) et Crunch transforme chacun en questions d'acheteur réalistes sur l'ensemble des intentions, au lieu de reprendre le keyword tel quel. C'est le moyen le plus rapide d'amorcer un ensemble de suivi autour des sujets qui vous importent, et les résultats sont les mêmes suggestions modifiables que vous ajoutez d'un clic.

Dès qu'un projet contient des données de scan, le tableau Prompts affiche une colonne Opportunité. Un clic dessus trie vos prompts selon l'ampleur des gains possibles. C'est la réponse honnête, mesurée, à la question « où investir mon temps ? », et ce n'est volontairement pas une estimation de demande ou de volume. Le score répond à une seule question que nous pouvons réellement mesurer à partir de vos propres scans : sur ce prompt, les concurrents sont-ils recommandés alors que vous ne l'êtes pas ? Un prompt est noté Élevée quand des rivaux sont nommés sur de nombreuses exécutions et que vous êtes absent de la plupart, soit l'écart classique à combler. Le score se calcule ainsi : présence des concurrents × (1 − votre visibilité), les deux regroupés sur les mêmes exécutions. Un prompt sur lequel vous êtes déjà en tête, ou que personne ne gagne encore, est donc correctement noté Faible, et non présenté comme une opportunité. Chaque score indique sa base au survol (« Vous 0 % · concurrents 60 % · 24 exécutions ») et, quand l'écart se situe sur des moteurs précis, les nomme (« absent sur Perplexity, Claude »), pour que vous sachiez exactement où agir. Un petit point de confiance, tiré de la taille de l'échantillon, suit la même règle d'honnêteté que partout ailleurs : un prompt qui n'a que quelques exécutions affiche « Collecte » au lieu d'un niveau assuré tiré du bruit. Pourquoi pas de « volume de prompt » à côté ? Parce qu'il n'existe aucune vérité de terrain sur la fréquence à laquelle une question est posée dans ChatGPT ou Perplexity : les fournisseurs ne publient que des totaux agrégés, et les outils qui affichent un « 1 200 recherches/mois » précis extrapolent à partir d'un panel de navigateurs consentants qui ne voit qu'une fraction des usages (leur propre documentation admet que le chiffre « peut valoir la moitié ou le double, utile pour classer, jamais un décompte littéral »). Plutôt que de revendre une supposition comme un fait, CrunchJunkie priorise à partir des écarts concurrentiels mesurés. En option (bêta, désactivée par défaut), il peut aussi afficher à côté de chaque prompt un chiffre clairement étiqueté de volume de recherche Google Keyword Planner, un indicateur de l'intention de recherche classique, jamais présenté comme une demande de l'IA. Il est lu via DataForSEO, sur le propre compte DataForSEO de votre espace de travail ou sur son budget Rank Tracker (chaque fois que des prompts sans chiffre sont recherchés, cela fait une requête facturée pour le pays et la langue du projet, environ 0,09 $US au tarif de DataForSEO et le double sur un budget, indiquée dans la carte des coûts Rank de la page Facturation ; chaque chiffre est ensuite conservé 30 jours). Un espace de travail qui n'a ni l'un ni l'autre voit la colonne comme non disponible. Le chiffre est affiché sous forme de fourchette (« 1K–10K ») plutôt qu'un nombre faussement précis, et le mot clé exact recherché est indiqué par transparence, car une question complète de style IA et un mot clé Google sont rarement identiques. Le classement par opportunité repose toujours sur ce que nous avons réellement observé.

CrunchJunkie peut suivre dix surfaces d'IA : ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Grok, DeepSeek et Meta AI. Activez celles qui comptent pour l'audience de votre client dans les paramètres Modèles du projet : vous n'avez pas besoin de toutes les lancer. Chaque modèle activé est scanné automatiquement chaque jour. Chaque surface correspond à une version de modèle précise et actuelle : ChatGPT est suivi sur GPT-5.6 avec recherche web, Gemini et Claude avec recherche web, Perplexity via son Agent API (recherche web et citations en ligne de Perplexity, avec actuellement la réponse rédigée par GPT-6 Luna d'OpenAI), Grok avec recherche web, Meta AI sur Muse Spark, et Microsoft Copilot, Google AI Overviews et AI Mode via un fournisseur de résultats de recherche. Depuis début octobre 2026 (entre le 1 et le 6 octobre ; Perplexity ne publie pas le jour), Perplexity exécute cette recherche web en Fast Search. Notre contrôle avant/après sur trois de nos propres projets suivis n'a montré aucun changement au-delà du bruit d'une exécution à l'autre : 25,3 sources par réponse avant, 25,8 après (26–30 septembre contre 7–13 octobre, 96 réponses chacune sur les mêmes 38 prompts). L'historique de Perplexity reste donc comparable de part et d'autre du changement. Neuf des dix surfaces s'appuient sur la recherche web ; DeepSeek fait exception. Notre scan envoie à DeepSeek l'outil de recherche web, mais son modèle actuel l'ignore, si bien que depuis 10 septembre 2026 les réponses de DeepSeek viennent de la mémoire du modèle. Les URL qu'elles contiennent sont étiquetées « issues de la mémoire du modèle, pas d'une recherche » et exclues de tous les chiffres de citations et de sources ; les mentions de marque de DeepSeek comptent toujours. Les réponses de Grok conservent les sources qu'elles citent depuis le 7 octobre 2026 ; les réponses antérieures de Grok n'en affichent aucune. Le modèle exact appelé par chaque surface est indiqué sur la page des paramètres Modèles et évolue au fil des nouvelles versions des fournisseurs. Certains modèles demandent une configuration particulière. Google AI Overviews, par exemple, est suivi via un fournisseur de résultats de recherche plutôt que via une API de chat. La page des paramètres Modèles vous indique précisément ce dont chacun a besoin et affiche d'un coup d'œil l'état de chaque connexion.

Un prompt en écart est un prompt que vos acheteurs posent et pour lequel les moteurs d'IA ne vous ont mentionné dans aucune exécution mesurée. Le bouton Brief sur ces lignes génère un brief de contenu fondé sur des preuves : CrunchJunkie rassemble les vraies réponses IA à ce prompt exact, les pages concurrentes que ces réponses ont citées et les signaux GEO extraits de chaque page gagnante (citations directes, statistiques avec sources nommées, liens sortants faisant autorité : les signaux les mieux notés par un benchmark de laboratoire de 2024, l'article GEO de KDD'24). Le brief est strictement limité à ces preuves : il n'invente jamais de sources ni de chiffres, et il ne vous remet jamais une statistique à publier. Un élément de preuve nomme le type de preuve et son origine réelle (vos propres données, une étude que les pages citées nomment). Chaque brief est contrôlé avant que vous le voyiez : un chiffre que les preuves ne contiennent pas est renvoyé une fois au modèle, puis supprimé s'il revient (le brief indique ce qui a été retiré). Et quand il n'y a rien sur quoi s'appuyer, il dit pourquoi et ce qui débloque la situation dans votre espace de travail (lancer un scan, cocher un moteur qui nomme les pages qu'il cite, ou ajouter une clé pour l'un d'eux) au lieu de deviner. Un projet qui ne suit que des moteurs qui nomment des sites plutôt que des pages (Gemini) affiche un avis sur la vue d'ensemble, les Query fanouts, les Prompts et le brief : les briefs et les vues au niveau de la page restent vides. Un clic ajoute un moteur que l'espace de travail peut déjà exécuter, après avoir affiché le surcoût estimé par scan (prompts actifs × exécutions par prompt) ; le clic lui-même ne facture rien, et un siège en lecture seule est invité à le confier à un membre. Actualisez avant de construire. Quand la Search Console du client est connectée, le brief vérifie d'abord si une page du site est déjà à portée de Google pour les recherches qui sous-tendent le prompt : le prompt lui-même et les recherches web que les moteurs ont réellement lancées avant de répondre. Il lit les lignes requête par page du client sur les 28 derniers jours, sur toutes les propriétés connectées, ne garde que les requêtes qui partagent réellement le vocabulaire du prompt (les requêtes sur le nom de la marque ne comptent jamais) et cherche une page dans le top 20 de Google. S'il y en a une, le brief s'ouvre sur « Mettez à jour cette page », nomme l'URL, sa position moyenne, la requête et les impressions, et tout le plan décrit des modifications de cette page : une page que Google retrouve déjà pour ces recherches est la voie la moins chère vers une citation IA, et elle devient la page par rapport à laquelle les recommandations sont comparées. S'il n'y en a pas, le brief indique « Nouvelle page » et, à titre d'orientation, nomme la page la plus proche qui est restée en deçà. Sans Search Console, il ne tire aucune conclusion dans un sens ni dans l'autre et vous dit ce que la connexion apporterait. La position est la moyenne de Google pondérée par les impressions sur les requêtes concordantes, présentée comme telle, jamais comme un rang fixe. Le brief est conçu pour être travaillé, pas lu. En haut, un bloc énonce la décision (mettre à jour cette page ou en construire une nouvelle) avec une seule ligne de faits Search Console, chacun avec sa fenêtre (position moyenne, impressions, clics, les derniers jours et la source), puis le titre principal comme intitulé et la question à laquelle votre page doit répondre. « Ce qu'il faut changer » est une liste de contrôle numérotée : chaque élément donne l'action d'abord, la raison en dessous (ce que font les pages citées) et les pages citées qui la fondent sous forme de petits liens, uniquement des pages qui figurent dans les preuves. Cochez un élément quand il est fait : les coches sont enregistrées avec le brief et partagées par toute l'équipe, un siège en lecture seule les voit mais ne peut pas les modifier, et elles repartent de zéro quand le brief est reconstruit. Un brief qui n'est pas encore enregistré, ou qui porte sur une seule recherche, n'a pas de coches. La structure de la page, les données structurées et les preuves à inclure se trouvent dans des lignes repliées avec leurs compteurs. Quand tous les éléments sont cochés, le bloc Mesurer l'évolution vous invite à relancer un scan ; un nouveau scan ne démarre jamais tout seul, car il consomme du quota de scan. Les briefs enregistrés avant le 21 octobre 2026 affichent chaque recommandation sur une seule ligne, sans cette séparation. Le Markdown de Copier le brief reprend la même liste avec les coches, et l'export client ajoute les coches à ai-visibility/content-briefs.json. Rouvrir un brief affiche instantanément la version enregistrée, gratuitement, avec un bouton Régénérer quand vous voulez le reconstruire à partir de preuves fraîches (c'est un nouvel appel à l'IA, décompté comme n'importe quel autre). Chaque brief conserve son point de départ à 0 %. Une fois la page décrite publiée, cliquez sur Mesurer l'évolution : CrunchJunkie relance un scan de ce seul prompt et compare uniquement les exécutions récentes au point de départ, de sorte que la progression que vous voyez repose sur des preuves actuelles, et non sur une moyenne diluée par l'historique. Le briefing par lot exécute la même boucle sur tous les prompts en écart à la fois. Un tutoriel complet, avec une vidéo de deux minutes, se trouve dans le centre de ressources : « Transformer un écart de visibilité IA en page citée ».

Chaque vérification d'un scan est une vraie requête IA en direct, avec recherche web activée, le même appel que font les assistants de vos clients, et une seule réponse appuyée sur une recherche prend 30 à 90 secondes à générer. Ce temps est celui du fournisseur d'IA qui réfléchit, pas celui de la plateforme qui travaille : aucun outil ne peut faire répondre un modèle plus vite. Un scan complet, c'est prompts × moteurs × passes de ces vérifications, exécutées plusieurs à la fois, si bien qu'une configuration approfondie prend de vraies minutes. La barre de scan affiche une progression honnête : combien de vérifications sont réellement enregistrées, une estimation du temps restant en direct et, si des vérifications échouent, combien et pour quelle raison. Sur la page Prompts, ouvrez la pastille des vérifications échouées dans la barre latérale et choisissez « Voir le détail dans Prompts » : les vérifications échouées s'ouvrent au-dessus de la liste des prompts, regroupées par cause, chacune avec les moteurs touchés, leurs compteurs et le message du fournisseur lui-même (c'est presque toujours la clé ou le quota d'un seul fournisseur, ce qui explique que chaque prompt perde exactement une vérification). Une vérification échouée est retentée jusqu'à 3 fois et n'enregistre aucune exécution : elle ne compte jamais dans un quota Managed AI, et avec vos propres clés un appel de fournisseur qui échoue n'est pas non plus facturé par le fournisseur. Une exception : une réponse qui arrive vide ou tronquée n'est pas enregistrée (une passe ultérieure peut reposer la question), mais le fournisseur a bien répondu à cet appel, donc avec vos propres clés il le facture. Vous n'avez pas besoin de la surveiller. Fermez l'onglet quand vous voulez : le scan continue sur nos serveurs et vos résultats vous attendent à la prochaine ouverture du projet. Chaque scan s'exécute sur nos serveurs ; un onglet ouvert n'accélère que le scan qu'il a lancé, en exécutant 6 vérifications à la fois tant qu'il est ouvert. Vous recevez un e-mail récapitulatif dès que le scan se termine, où qu'il se termine, et jamais plus d'un. (Un scan que vous arrêtez vous-même n'envoie pas d'e-mail : vous étiez là.) Vous pouvez lancer un autre scan à tout moment. Lancer un scan sur un autre projet pendant qu'un scan tourne le démarre immédiatement sur nos serveurs, en parallèle du premier. Lancer un scan sur un projet qui est déjà en cours de scan met en file d'attente le nouveau scan au lieu d'arrêter celui qui tourne : il démarre tout seul sur nos serveurs quand ce scan se termine (ou échoue, ou est arrêté), en général en quelques secondes, au plus quelques minutes quand nos serveurs sont chargés, et la boîte de dialogue indique à peu près quand (« environ N min »), d'après le rythme mesuré du scan en cours, dès qu'il a enregistré quelques réponses. (Un scan que personne n'a lancé à la main, soit le premier scan automatique d'un nouveau projet ou un scan programmé qui n'a pas encore exécuté une seule vérification, est simplement remplacé par le vôtre, et tout ce que le scan automatique a déjà enregistré compte ; s'il est en train de vérifier à cet instant, le vôtre démarre une fois ces vérifications enregistrées, de sorte qu'aucune n'est exécutée deux fois.) Si le scan qui précède un scan en file d'attente est piloté et n'avance pas (deux fois de suite, sur plus de 15 minutes, sans enregistrer de réponse), le scan en file d'attente prend le relais en quelques minutes, et ce que le scan bloqué a enregistré durant ses 6 dernières heures est conservé. Un scan qui attend seulement de la capacité sur nos serveurs (occupés par d'autres scans) n'est jamais arrêté pour cette raison ; la barre de scan indique qu'il attend plutôt que d'avancer une durée au hasard. Un scan qui n'a pas encore exécuté de vérification (en général un scan programmé à un moment chargé) s'affiche comme en attente de démarrage, avec une estimation du type « environ 2 h » d'après sa place dans la file de votre espace de travail et le rythme de la dernière heure ; c'est une estimation, pas une promesse, et aucune n'est affichée quand il n'y a pas assez de données pour en établir une. Un projet conserve un seul scan en file d'attente : en lancer un autre le remplace par les paramètres que vous venez de confirmer. Un scan en file d'attente ne consomme rien de votre quota tant qu'il n'a pas démarré. La barre de scan, en bas de l'application, liste chaque scan en cours et en file d'attente de votre espace de travail avec sa progression et le temps restant, pas seulement celui que votre onglet a lancé, et c'est là que vous arrêtez un scan en cours ou annulez un scan en file d'attente. La plupart des autres outils de visibilité IA n'exécutent leurs prompts que selon un calendrier fixe de nuit : leurs tableaux de bord affichent donc toujours les données de la veille et il n'y a rien à attendre, mais aucun moyen non plus de mesurer maintenant. CrunchJunkie vous donne les deux : la programmation automatique (hebdomadaire, quotidienne ou tous les N jours, à vous de choisir le rythme et l'heure ; la plupart des équipes choisissent tôt le matin pour que les chiffres frais soient prêts avec le premier café) pour le suivi courant, et le scan à la demande pour les moments où il vous faut une réponse aujourd'hui, après un changement de site, avant un appel client. Faites de la programmation votre réglage par défaut et du scan manuel votre instrument, et l'attente disparaît complètement du flux de travail.

Une courbe de visibilité fait un palier et, des semaines plus tard, plus personne ne se souvient pourquoi. Était-ce un vrai changement, ou aviez-vous ajouté deux moteurs, changé de marché ou mis les scans en pause cette semaine-là ? Les notes de chronologie mettent la réponse sur le graphique lui-même. Nous consignons automatiquement les changements de configuration. Chaque fois que quelque chose qui déplace réellement les chiffres change (marché, langue des réponses, moteurs ajoutés ou retirés, prompts ajoutés, retirés, mis en pause ou repris, y compris via le connecteur MCP, passes par prompt, fréquence des scans, concurrents, alias de marque, les options « Aussi reconnu comme » sous Paramètres → Marques, ou la mise en pause et la reprise), une note est écrite à cette date. Volontairement rien d'autre : une note à chaque enregistrement est une note que plus personne ne lit. La même règle encadre les répétitions : ajouter dix concurrents ou dix prompts au cours d'une journée donne une seule note qui les nomme tous, et un changement annulé le jour même ne laisse aucune note quand rien n'a été mesuré entre-temps : un concurrent ajouté puis retiré, ou un prompt mis en pause puis repris avant qu'un scan l'ait exécuté ou l'ait perdu. Si un scan s'est exécuté, ou si un scan en file d'attente ou en cours a écarté le prompt en pause, les deux notes restent, car ce scan a mesuré sans lui. Un prompt ajouté puis supprimé le même jour garde aussi sa note. La formulation explique les statistiques, pas seulement le réglage. Ajouter un concurrent indique que la Share of Voice fera un palier même si rien n'a changé pour votre marque, car elle est mesurée par rapport à un autre ensemble de marques à partir de cette date. La mise en pause indique que la courbe a un trou plutôt qu'un déclin. Vous ajoutez les vôtres pour tout le reste : « le client a lancé une campagne TV », « migration du site », « nouvelle page de tarifs ». Antidatez-les au jour où la chose s'est produite, qui n'est généralement pas le jour où vous la notez. Sur le graphique, les notes apparaissent sous forme de petits repères sur l'axe des dates ; survolez-en un pour le lire. Plusieurs notes du même jour se regroupent en un seul repère avec un compteur. Vos notes et les nôtres ont des couleurs différentes, ce qui permet de distinguer d'un coup d'œil laquelle est laquelle. Gérez-les toutes sous l'onglet Paramètres du projet, où les notes automatiques peuvent aussi être écartées une fois que vous en avez pris connaissance. Les notes automatiques sont internes et le restent. « Marché changé de États-Unis à Espagne » est une correction que vous avez apportée à la mesure, et elle n'a pas sa place dans le rapport que lit votre client. Vos propres notes sont aussi internes par défaut : vous pouvez en promouvoir une pour qu'elle figure dans les rapports clients et les liens de partage, mais rien n'est jamais montré à un client sans que vous l'ayez délibérément choisi. Les notes font encore une chose : quand un changement de configuration tombe dans la période que vous regardez, le graphique le signale. Une comparaison d'une période à l'autre à cheval sur cette date compare deux mesures différentes, et nous préférons vous le dire plutôt que de vous montrer en silence un chiffre qui ressemble à un résultat.

Quatre métriques principales vous disent où vous en êtes. La visibilité en % indique la fréquence à laquelle votre marque apparaît sur l'ensemble des prompts suivis. Chacune de ces métriques ne compte que les mentions GAGNÉES, c'est-à-dire les fois où un modèle a nommé votre marque dans sa propre réponse. Les placements payants sont un canal à part : ChatGPT Ads et consorts n'apparaissent jamais dans ces chiffres, de sorte qu'un client qui fait les deux doit lire la visibilité IA et les dépenses publicitaires IA côte à côte, jamais additionnées. La Share of Voice est votre part du total des mentions de marque par rapport aux concurrents que vous suivez, le signal le plus clair de qui domine la conversation. Le Sentiment note le degré de positivité avec lequel chaque mention vous décrit, et la Position moyenne indique où vous vous situez quand vous apparaissez. Explorez n'importe quelle métrique par modèle, par catégorie de prompt ou dans le temps. La vue Réponses vous permet de filtrer sur Toutes les réponses, Mentionné, Non mentionné ou Écart de mention (les prompts où un concurrent apparaît et pas vous), le moyen le plus rapide de trouver des opportunités concrètes. La vue Sources classe les domaines que l'IA cite le plus, et la vue Insights transforme tout cela en actions priorisées, en langage clair. Ces quatre métriques vous disent à quelle fréquence et avec quelle importance vous apparaissez ; la vue Perception (sous Marque dans la navigation) vous dit ce que les modèles ont réellement dit : les termes descriptifs qu'ils ont employés pour chaque marque suivie, et ceux qui ne sont employés que pour vous. Consultez le guide Perception pour savoir comment la lire.

Vous n'avez pas à ouvrir l'application en permanence pour repérer un problème. Quand Signaux lève une baisse de la visibilité IA d'un client, ou un concurrent nommé dans plus de réponses du client que le client lui-même, CrunchJunkie envoie un e-mail au propriétaire de l'espace de travail. Le seuil est celui de la boîte de réception des signaux : les 14 derniers jours contre les 28 jours précédents, au moins 40 réponses sur au moins deux jours de scan dans chacune des deux périodes, et une baisse d'au moins 15 % et 3 points à 95 % de confiance (voir Signaux et automatisations pour la règle complète). Un seul scan ne la déclenche jamais. L'e-mail est rédigé à partir du signal lui-même, avec les mêmes périodes, les mêmes réponses et la même confiance, et renvoie directement au projet. Il part une fois par changement, quelle que soit la durée du changement, et il n'y a rien à activer. Il est envoyé à 10 h 00 dans le fuseau horaire de votre espace de travail (Paramètres → Préférences) ; un espace de travail sans fuseau horaire valide garde 10 h 00 UTC.

Un chiffre global de visibilité masque où vous gagnez et où vous perdez réellement. CrunchJunkie classe chaque prompt selon deux axes pour que vous puissiez le découper. L'intention d'achat (Commerciale pour comparer ou acheter, Informationnelle pour s'informer, Navigationnelle pour chercher une marque précise) est prédite automatiquement pour chaque prompt et reste modifiable. Le caractère de marque ou non est déduit de façon déterministe du nom de votre marque et de ses alias : un prompt de marque vous nomme (« Lumière est-il bien ? »), un prompt hors marque est une pure question de catégorie (« meilleur CRM pour les agences ? »). Ces deux classifications reposent sur des règles, pas sur la supposition d'un modèle opaque ; elles sont donc instantanées, gratuites et reproductibles à 100 %. Sur la page Prompts, elles deviennent des filtres de découpage en un clic. Chaque pastille de découpage affiche la visibilité de ce segment avec la taille de son échantillon (par exemple « Hors marque 34 % · 340 exécutions »), si bien qu'un segment bâti sur trois exécutions ne se lit jamais comme un segment bâti sur trois cents : le chiffre porte toujours la taille de son échantillon. La distinction qui compte le plus : une visibilité de marque élevée signifie simplement que l'IA répète ce que vous lui avez déjà dit, alors que la visibilité hors marque est le vrai but : être recommandé quand l'acheteur ne vous a pas encore nommé. Découper par intention Commerciale montre exactement les requêtes du moment d'achat, celles où une recommandation convertit. Comme cette différence est très facile à manquer, la vue d'ensemble la surveille : quand une grande part de vos prompts nomme votre marque (ou que les prompts de marque relèvent sensiblement le chiffre principal), elle affiche une ligne discrète sous les cartes d'indicateurs avec votre visibilité hors marque à côté de celle de marque. Un chiffre de visibilité qui paraît élevé uniquement parce que vous interrogez l'IA sur vous-même par votre nom ne peut ainsi pas être pris pour une véritable recommandation spontanée.

Une question légitime, à laquelle il faut répondre avec précision. Les scans de CrunchJunkie sont indépendants de l'historique de vos propres comptes d'IA : nous n'interrogeons pas les applications grand public ChatGPT ou Gemini (qui portent mémoire, instructions personnalisées, historique de conversations et votre localisation), nous appelons les API des fournisseurs, où chaque requête est sans état. Chaque scan n'envoie que le prompt plus un outil de recherche web ; il n'y a ni mémoire, ni conversation antérieure, ni personnalisation, et c'est vrai que le scan s'exécute avec votre propre clé (BYOK) ou sur Managed AI. Votre compte, vos recherches et votre historique ne fuient jamais dans le résultat. Le fournisseur n'adapte pas une réponse d'API à la personne qui possède la clé. Quand la visibilité d'une marque paraît étonnamment élevée, examinez donc d'abord les prompts : la raison habituelle est la conception des prompts, pas un biais. Un prompt qui nomme la marque (« Quels sont les points forts d'Acme ? ») garantit pratiquement une mention, ce qui relève le chiffre principal sans prouver que la marque est recommandée. C'est exactement pourquoi nous séparons marque et hors marque (voir plus haut) et mettons en avant le chiffre hors marque : c'est le signal honnête et sans biais, et le bon chiffre à suivre dans le temps et à comparer avec d'autres outils. Si deux outils divergent sur la visibilité d'une marque, les raisons habituelles sont des jeux de prompts différents (de marque ou hors marque), des versions de modèle différentes et un nombre d'exécutions différent, et non qu'un des deux serait « biaisé ».

Toutes les réponses IA ne sont pas construites de la même façon. Dans la vue Réponses, vous pouvez filtrer selon les fonctionnalités qu'un moteur a réellement utilisées pour produire une réponse. « Recherche web » repère les réponses où le modèle a récupéré des sources web en direct avant de répondre (réponse ancrée), plutôt que de répondre de sa mémoire d'entraînement. Les réponses non ancrées sont justement celles où se cachent les affirmations hallucinées ou périmées sur une marque : les filtrer est un moyen rapide d'auditer le risque. « Shopping » repère les réponses où le moteur a renvoyé des recommandations de produits. « URL issues de la mémoire » repère les réponses de DeepSeek depuis 10 septembre 2026 : DeepSeek n'a lancé aucune recherche, donc les URL qu'elles contiennent viennent de la mémoire du modèle, pas d'une recherche. Elles sont affichées sous cette étiquette, jamais comme des sources, et aucun chiffre de citations ou de sources ne les compte. Ces indicateurs ne sont déduits que de signaux que le fournisseur expose réellement, soit les sources qu'un modèle a récupérées et les produits qu'il a recommandés, jamais devinés ni inventés. Nous nous interdisons volontairement d'affirmer des fonctionnalités que les API de nos fournisseurs ne rapportent pas (comme les blocs d'annonces ou de cartes) : une couverture honnête et vérifiable compte plus qu'une liste de fonctionnalités plus longue. Chaque réponse affiche aussi ses étiquettes de fonctionnalités en ligne, pour que vous voyiez d'un coup d'œil comment une réponse donnée a été construite.

Gagner la première réponse n'est que le premier tour. Les vrais acheteurs continuent la conversation : « meilleur CRM pour les start-ups ? » devient « lequel convient le mieux à une petite équipe ? », et une marque peut gagner la recommandation générale puis disparaître dès que la demande gagne une contrainte. La survie en relance mesure exactement cela. Pour un prompt suivi, vous rédigez une relance réaliste (le « resserrement ») ; pendant le scan, juste après que le moteur a répondu au prompt d'origine, CrunchJunkie pose cette relance dans la même conversation et enregistre si votre marque, et chaque concurrent, survit dans la seconde réponse. La vue Survie en relance affiche ensuite les taux de survie par marque et par moteur avec les tailles d'échantillon qui les sous-tendent, sur les 90 derniers jours. Quelques mécanismes, en toute honnêteté. Elle est activable par projet (Visibilité IA → Paramètres → Survie en relance) parce qu'une relance est une vraie seconde exécution : les prompts éligibles coûtent environ deux fois plus, et chaque tour 2 est compté et décompté exactement comme n'importe quelle autre vérification. Seuls les prompts dotés d'une relance configurée en reçoivent une (nous n'inventons jamais la question) : vous l'écrivez sur la page Survie en relance, ou vous la faites définir par votre assistant via le connecteur MCP (update_tracking_prompt). Et seuls les moteurs capables de conversation y participent : les moteurs en API directe portent la conversation, tandis que les moteurs à capture de recherche (Google AI Overviews, AI Mode, Copilot) et DeepSeek n'ont pas de canal multitour et sont honnêtement laissés de côté. La relance est posée dans la langue du projet, la seconde réponse passe par la même extraction des mentions que la première, et chaque tour 2 stocke le texte exact de la relance qu'il a utilisée comme preuve immuable. Trois choses sont exclues du taux et listées en dessous, pour que le chiffre ne couvre que des conversations qui peuvent dire quelque chose : une relance à laquelle le moteur a répondu sans nommer aucune entreprise (une contre-question, un refus, une liste de contrôle), qui n'est pas une chute ; les réponses à une ancienne formulation d'une relance que vous avez depuis modifiée, car deux questions différentes sont deux mesures différentes ; et les conversations dont la première réponse ne nommait aucune marque suivie. Les variantes d'orthographe comptent comme la même marque (« Claneo GmbH » dans la première réponse et « Claneo » dans la seconde est un survivant). Une limite à connaître : si la seconde réponse renvoie à la première sans le nom (« la première option »), la marque est quand même lue comme perdue. Si vous reformulez un prompt suivi, sa relance est effacée pour que vous en rédigiez une adaptée à la nouvelle question. Sous les taux, la page montre ce qui a changé d'autre quand la question s'est resserrée, sur les mêmes conversations. Qui est nommé quand vous sortez, que vous le suiviez ou non. Quelles sources la réponse à la relance cite par rapport à la première réponse. Quelles recherches web le moteur a lancées pour la relance : les termes qu'il a gardés de la première question, ceux qu'il a ajoutés lui-même, les recherches sur une marque et les recherches site:. Chaque relance est marquée par ce qu'elle a fait (a cherché et cité, a cherché sans citer, n'a lancé aucune nouvelle recherche quand le moteur a rapporté une liste de recherches vide, ou recherche non visible quand aucune liste n'est revenue, comme avec les moteurs qui n'affichent pas leurs recherches et avec les réponses scannées avant que le « pas de recherche » des moteurs soit enregistré), et seules les relances qui ont lancé une nouvelle recherche entrent dans la comparaison des sources, parce que les autres n'ont pas de sources propres. Un moteur à qui l'on pose deux fois la même question nomme déjà en partie des marques et des sources différentes ; chaque chiffre « conservé » figure donc à côté du même chiffre entre deux premières réponses à la même question sur le même moteur, et la relance n'a eu un effet que si elle va plus loin que cela. Un domaine n'est étiqueté « davantage cité » ou « moins cité » que si un test exact des signes le dit sur au moins 8 conversations, et en dessous de 10 cas vous voyez des effectifs (« 3 sur 7 ») au lieu de pourcentages. Une relance qui ne nomme que des entreprises que vous ne suivez pas compte comme une chute. Ouvrez n'importe quelle conversation pour lire les deux réponses avec leurs sources et leurs recherches. Ce sont des conversations d'API avec chaque moteur (sans compte, sans historique, sans personnalisation), pas une application grand public connectée. Lisez la métrique telle qu'elle est construite : non pas « suis-je visible ? », mais « quand un vrai acheteur resserre sa demande, suis-je encore dans la pièce ? », une question qu'aucun autre outil de visibilité ne mesure actuellement.

Quand un modèle d'IA répond à un prompt, il cite souvent les pages sur lesquelles il s'est appuyé, et CrunchJunkie les enregistre toutes. Les pages qui comptent comme les vôtres sont déterminées par votre liste de domaines propres : chaque domaine que vous étiquetez Propriétaire ici, le domaine de votre dernier audit, le site web du client et tout alias de marque écrit comme un domaine (un site de groupe, un domaine de pays supplémentaire). Une marque qui a plusieurs sites les voit tous attribués comme les siens, dans les citations, les fanouts, la performance des sources, la vue URL et les briefs de contenu. Et comme la propriété est calculée au moment où une page est lue, un domaine que vous ajoutez s'applique immédiatement aux scans passés. La vue Sources classe les domaines les plus cités sur vos prompts et vos modèles dans la plage de dates que vous choisissez (les 30 ou 90 derniers jours, tout l'historique, ou une plage personnalisée du… au…), et la même plage s'applique au graphique et à la vue URL, si bien que les trois décrivent toujours la même tranche. Ce sont les sites qui façonnent réellement ce que l'IA dit de votre catégorie. La vue URL va un niveau plus loin, en listant les pages individuelles citées et la fréquence de chacune, pour que vous voyiez exactement quels articles, listes ou pages produit les modèles privilégient. Une page est son adresse sans www, sans chaîne de requête (balises de suivi comme utm_source ou gclid, et tous les autres paramètres) et sans #fragment, de sorte qu'un article atteint par deux liens ne fait qu'une ligne. Sur YouTube, Facebook, Google Play et Hacker News, l'adresse nomme la page dans sa requête, donc le paramètre qui la nomme est conservé : chaque vidéo YouTube est sa propre ligne (youtube.com/watch?v=…), et les liens youtu.be, m.youtube.com ainsi que les adresses Shorts, embed et live comptent comme cette même vidéo ; les publications, vidéos et photos Facebook, les applications Google Play et les fils Hacker News sont comptés un par un de la même façon. Jusqu'au 14 octobre 2026, toute vidéo YouTube citée via un lien youtube.com/watch était comptée sur une seule ligne, youtube.com/watch ; l'historique a été recompté depuis. Le lien d'une ligne ouvre cette page exacte, et les vidéos (YouTube, Vimeo, TikTok) ont leur propre type de page, Vidéo, dans la vue URL et dans les tableaux des rapports ; quand Peec AI a classé une page, les tableaux des rapports continuent d'afficher la classe de Peec AI pour elle. Les chiffres par domaine comptent le site propre de l'adresse, donc un lien youtu.be compte toujours pour youtu.be dans la vue Sources. Gemini nomme le site d'où venait une source, jamais la page : ses réponses comptent donc dans la vue Sources mais pas dans la vue URL, et une note y indique combien elle en a laissé de côté ; quand toutes les réponses venaient de Gemini, la vue URL le dit au lieu de vous inviter à lancer un scan. La vue URL a les mêmes filtres que la vue Sources (Domaines dans le menu du projet) : moteur, thème, période et « Cité pour », conservés dans l'adresse de la page, si bien qu'un rechargement ou un lien partagé ouvre la même vue. Un moteur désigne nos scans de ce moteur et, quand la source de données inclut Peec AI, ses chats Peec AI ; sous toutes les sources de données, les moteurs s'additionnent donc pour donner la vue tous moteurs. Chaque compteur de la vue suit le moteur que vous choisissez : les pages avec leurs apparitions et leurs citations, Vous et Conc., la répartition des types et la ventilation entre votre page d'accueil, vos autres pages et les pages tierces (toutes deux avec leur n, les apparitions des pages listées), et « Cité par l'IA, pas encore gagnant sur Google », qui garde ses propres 90 derniers jours. Les colonnes de durée de vie des citations (statut, taux de citation, dernière citation, tendance) font exception : la durée de vie des citations est stockée pour tous les moteurs ensemble ; avec un moteur choisi, ces quatre colonnes restent donc sur tous les moteurs et la vue le dit, et le panneau propre à une page ventile statut et taux par moteur. Nos scans Gemini nomment des sites web, pas des pages (les chats Gemini de Peec AI nomment bien des pages) : quand toutes les réponses du moteur choisi sont de tels scans, la vue URL le dit et renvoie vers ses sites web dans la vue Sources au lieu d'afficher une liste vide, et quand un moteur n'a aucune page avec vos filtres, elle le dit, sans jamais écrire « lancez un scan ». Dans la vue Sources, le nom d'un domaine ouvre la vue URL filtrée sur ce domaine, avec les filtres moteur, thème, période et « Cité pour » reportés ; l'icône à côté du nom ouvre le site lui-même. Un domaine est son adresse sans www, exactement comme la vue Sources le compte, donc un sous-domaine est un site à part. À côté des pages du domaine, la vue URL affiche les chiffres propres du domaine tirés de la vue Sources. Ils diffèrent volontairement de la somme des lignes de pages : la vue Sources compte une réponse une fois par domaine quel que soit le nombre de ses pages utilisées, la vue URL la compte une fois pour chaque page, les réponses de Gemini ne comptent que pour le domaine, et la liste affiche les 150 pages les plus utilisées. La vue URL fait aussi apparaître « Cité par l'IA, pas encore gagnant sur Google » : vos pages PROPRES que les moteurs d'IA citent comme source mais qui se classent bas, ou n'apparaissent pas du tout, dans les résultats organiques de Google. Elle rapproche les citations IA de la position moyenne Google de chaque page sur toutes les propriétés Search Console connectées pour le client (90 derniers jours), pour que vous voyiez les pages qui gagnent dans l'IA avant qu'elles gagnent sur Google, celles sur lesquelles miser davantage. Elle lit toutes les propriétés connectées, pas une seule : une page dont le classement vit dans une autre propriété (une propriété de domaine contre un préfixe www / sans www) est donc quand même rapprochée. Elle est volontairement honnête : la position Google est une moyenne pondérée par les impressions sur les requêtes (pas un rang fixe), « Pas de données Google » signifie aucune impression dans la fenêtre sur la propriété connectée (la page ne se classe peut-être pas encore, OU cette propriété ne couvre pas l'URL, par exemple une propriété www seul alors que la page vit sur le domaine nu), et les citations de page d'accueil ou d'hôte seul, qui ne peuvent pas être rapprochées d'une page précise, sont comptées à part. Si la plupart des pages citées affichent « Pas de données Google », c'est en général le signe que la propriété qui couvre le domaine n'est pas connectée, et une note vous indique comment y remédier. Elle nécessite que Search Console soit connectée pour le client. Les tableaux Sources et URL portent tous deux un filtre de mention de marque avec une logique Au moins une / Toutes / Aucune, pour découper précisément l'ensemble des citations. « Au moins une » affiche les sources citées dans des exécutions qui ont mentionné au moins une des marques sélectionnées ; « Toutes » n'affiche que les sources citées dans des exécutions qui ont nommé plusieurs marques ensemble, le moyen le plus rapide de trouver une page qui parle de vous et d'un concurrent à la fois ; et « Aucune » affiche les sources citées là où aucune marque suivie n'a été mentionnée : des endroits inexploités qui ne parlent encore de personne que vous suivez. En haut de la vue Sources se trouve un contrôle de l'État des sources. Les réponses IA citent des pages web actives, et deux problèmes de qualité des sources valent la peine d'être repérés quand ils concernent votre marque : un lien mort (une page citée qui renvoie désormais HTTP 404 ou 410, donc qui n'existe plus) et une source rétractée (une URL citée dont le DOI est confirmé comme rétracté par Crossref, qui intègre la base Retraction Watch). Cliquez sur « Vérifier les sources » et CrunchJunkie vérifie les pages individuelles que l'IA a citées et signale celles qui sont mortes ou rétractées, avec le statut ou le DOI exact. Le contrôle est volontairement prudent et privilégie la précision : seul un 404/410 définitif est qualifié de mort (un incident réseau ne l'est jamais), et la rétractation ne concerne que les DOI académiques ; il est donc surtout utile pour les marques citées dans la santé, la science et la recherche, et n'a simplement rien à signaler pour toutes les autres. Les résultats sont mis en cache par URL et vérifiés par lots bornés, pour que le contrôle reste rapide et peu coûteux ; relancez-le à tout moment pour revérifier.

L'analyse des écarts en fait une liste de tâches : les sites et les pages que les réponses IA utilisent quand elles nomment vos concurrents et pas vous. Elle lit les mêmes réponses que la vue Sources, sur la période choisie là-bas (les 30 ou 90 derniers jours, tout l'historique ou une plage personnalisée), et la page indique les dates et le nombre de réponses derrière chaque chiffre. Elle compte des réponses, jamais des citations : pour chaque domaine, les réponses dont les sources l'incluent (n), combien d'entre elles ont nommé au moins un de vos concurrents suivis, combien vous ont nommé, et l'écart, soit les réponses qui ont nommé un concurrent suivi et pas vous. L'écart est un simple décompte sur une seule population ; il ordonne donc la liste sans score, et rien sur la page n'est un taux moyenné. Un concurrent est un concurrent que vous suivez (la liste du projet et celle propre à chaque marché, avec leurs alias), jamais une entreprise quelconque qu'une réponse mentionne ; vous êtes votre marque ou l'un de ses alias. Vos propres domaines et les sites propres de vos concurrents suivis sont étiquetés et listés sous Tous uniquement, car il n'y a aucune mention à gagner là. Les onglets : Manquants (concurrents nommés, vous jamais), Faibles (les deux nommés, vous dans moins de réponses que les concurrents), Partagés (les deux nommés ; il recoupe Faibles et Forts), Forts (vous nommé dans au moins autant de réponses que les concurrents) et Tous. Un domaine s'ouvre sur place en ses pages, chacune avec les réponses qui l'ont utilisée, les concurrents suivis nommés dedans et leur fréquence (« Peec AI 12 · Otterly 5 »), la fréquence à laquelle vous avez été nommé, son type de page, les moteurs et si ceux-ci ont cité la page ou seulement l'ont récupérée ; une page ouvre un panneau avec les prompts qui la sous-tendent, les moteurs, les concurrents, si vous avez été nommé, les dernières réponses (liées à Réponses) et la date de première et de dernière utilisation dans la période. Filtrez par un concurrent pour ne garder que les sites et les pages où ce concurrent est nommé, ou par moteur, marché, étiquette de prompt et pages citées ou récupérées ; un moteur qui ne dit pas quelles pages il a citées et lesquelles il a seulement récupérées est écarté de ces deux vues et comptabilisé. Gemini nomme le site d'où venait une source, jamais la page : ses réponses comptent donc pour un domaine et pour aucune de ses pages. Exportez la vue actuelle en CSV, une ligne par page avec ses chiffres, ses principaux prompts, ses moteurs et la période. Chaque page suggère aussi une étape à tenter, déduite du type de page et de la personne qui gère le site : proposer l'inclusion dans une liste ou une comparaison, être référencé ou classé dans un annuaire (et créer ou compléter votre profil là-bas), être référencé et évalué sur un site d'avis, rejoindre une discussion de forum sous votre propre nom, être mentionné par une chaîne vidéo, contacter l'auteur ou le rédacteur d'un article d'actualité ou de blog, ou explorer un partenariat avec le site derrière une page d'accueil. Une page d'aide ou de documentation ne reçoit une étape que si son chemin concerne des intégrations ou des applications, et une page dont nous ne pouvons pas déterminer la nature n'en reçoit aucune. Chaque étape porte sa raison (les concurrents nommés là et dans combien de réponses l'un d'eux a été nommé et pas vous, sur la période) et reste une suggestion, pas une promesse ; elle s'affiche sur la ligne de la page et en haut du panneau de la page. Un bandeau Étapes prioritaires au-dessus des onglets liste les cinq plus grands écarts comme tâches (au plus deux par site), avec la même période et les mêmes filtres ; Voir la page fait défiler jusqu'au site, l'ouvre et ouvre la page. Vous pouvez replier le bandeau et la page s'en souvient pour vous. Un site ouvert liste ses dix pages en commençant par le plus grand écart (Afficher plus de pages en ajoute dix) ; dans Manquants, Faibles, Forts et Partagés, les pages sans écart attendent derrière une ligne, et Tous liste chaque page. Les pages d'annuaire sont distinguées de Autre : un classement de prestataires apparaît comme Liste d'annuaire, et la page d'une entreprise dans un annuaire (par exemple /agentur/nom, sur un site où les réponses ont utilisé au moins trois de ces pages) comme Profil d'annuaire. Insights ne liste plus une action par site cité : il affiche une carte avec le nombre de sites dans Manquants et Faibles et les trois premiers sur les 30 derniers jours, liée à cette page. Depuis le 23 octobre 2026, Vous et Conc. dans les vues Sources et URL comptent de la même façon : uniquement les concurrents suivis, votre marque avec ses alias. Chaque écart est une opportunité concrète : gagnez une mention sur cette source (un site d'avis, un annuaire, un comparatif sectoriel) et vous commencez à apparaître là où les acheteurs sont déjà dirigés. Gagnez-la, ne la truquez jamais : pas de faux avis, pas de sources inventées, pas de sites qui se font passer pour indépendants tout en répétant vos propres affirmations. Les règles anti-spam de Google considèrent les tentatives de manipuler ses réponses IA comme du spam, et à partir du 12 novembre 2026 la politique d'utilisation d'Anthropic interdit d'utiliser Claude pour planter de telles sources. Comme ces trois vues reposent sur de vraies citations de scan, elles se mettent à jour à chaque exécution d'un scan.

Une fois une étape réalisée, marquez-la comme faite depuis la ligne de la page ou son panneau : ce que vous avez fait (le libellé de l'étape est prérempli et vous pouvez le modifier), le jour où vous l'avez fait (aujourd'hui par défaut, jusqu'à 60 jours en arrière, jamais dans le futur) et une note facultative. « Pas pour nous » met plutôt une étape de côté : elle quitte les lignes de pages et les Étapes prioritaires, et le panneau de la page conserve une annulation. Une étape qui vise un site entier (un site d'avis, un profil d'annuaire, un partenariat) est marquée une fois pour le site, et uniquement pour cette étape : un partenariat avec un site n'est pas son profil d'annuaire. Un fil de forum, une vidéo, une proposition à une liste, la liste d'un annuaire, le rédacteur d'un article ou une page de documentation sont marqués pour leur page. Une étape faite compte pour tous les marchés du projet. Marquer une étape comme faite ajoute une note interne à la Chronologie ce jour-là, et l'annuler supprime la note ; l'étape garde son historique. Les Étapes prioritaires ne montrent jamais une étape faite ou mise de côté, et le filtre Étapes affiche Toutes, À faire, Faites (chaque étape faite, avec son résultat) ou Pas pour nous. Un siège en lecture seule voit les étapes et leurs résultats et ne modifie rien. À partir de là, la page mesure une seule chose : parmi les réponses qui ont utilisé la page ou le site de l'étape, combien vous ont nommé (votre marque ou l'un de ses alias), comptées comme l'analyse des écarts les compte, sur chaque moteur et chaque marché, sans filtre d'étiquette ni de concurrent. La fenêtre avant correspond aux 56 jours jusqu'à la veille de l'étape (moins, avec son premier jour indiqué, si le projet n'a pas scanné aussi longtemps). Les 14 jours qui suivent l'étape sont une attente, car un changement a besoin de temps pour être exploré et pris en compte, et rien dedans ne compte. La fenêtre après commence au jour 15 et s'allonge. Il y a exactement deux contrôles, au jour 42 et au jour 90, et rien n'est comparé avant, entre ou après. Chaque contrôle applique le test exact de Fisher aux deux effectifs à un seuil de signification de 0,025, de sorte que les deux contrôles ensemble tiennent à 95 % de confiance ; le test est exact pour les petits effectifs et pour un site qui ne vous avait jamais nommé auparavant. Le test considère chaque réponse comme indépendante, mais les réponses au même prompt sont des exécutions répétées ; l'incertitude réelle est donc un peu plus grande que ce que le test montre. Chaque côté exige au moins 30 réponses à un contrôle : en dessous, le résultat est « pas encore assez de réponses » au jour 42 et « pas assez de réponses pour trancher » au jour 90. Un premier contrôle qui montre un changement est le résultat ; sinon l'étape indique « collecte de réponses supplémentaires » jusqu'au contrôle final. Une proposition à une seule page est mesurée sur cette page quand la page seule compte 30 réponses de chaque côté, et sur l'ensemble de son site sinon, et le résultat dit lequel (« mesuré sur agenturtipp.de : trop peu de réponses pour cette page seule »). Un fil de forum ou une vidéo n'est mesuré que sur sa page, jamais sur l'ensemble de son site, car un seul fil mesuré face à tout reddit.com ne dit rien : avec trop peu de réponses là, il se termine sur « pas assez de réponses pour trancher ». Un jour de réalisation fixé si loin en arrière que le premier contrôle est déjà échu est mesuré immédiatement, et le résultat indique « mesuré rétroactivement ». Chaque résultat affiche les deux effectifs avec leurs fenêtres, par exemple « Nommé dans 3 réponses sur 41 (1 sept. – 26 oct. 2026) → 14 sur 38 (11 nov. – 7 déc. 2026) ». « Nommé plus souvent » et « Nommé moins souvent » signifient que la part a changé à 95 % de confiance ; ils montrent un changement, pas ce qui l'a causé. « Pas de changement net » signifie qu'il y avait assez de réponses des deux côtés et aucun changement que ce nombre de réponses puisse montrer : cela ne veut pas dire que l'étape a échoué, car un changement plus petit peut quand même exister. Quand les prompts suivis du projet, les moteurs, le marché ou la langue, les concurrents suivis, le nom de marque ou les alias, ou le modèle derrière un moteur ont changé entre le premier jour de la fenêtre avant et le contrôle, le résultat porte « Comparaison non fiable » avec le changement et son jour, car les deux fenêtres ont alors mesuré des choses légèrement différentes. La carte Analyse des écarts dans Insights ajoute une ligne indiquant combien d'étapes sont en cours de mesure et, parmi celles qui ont un résultat final, combien montrent un changement, combien ne montrent pas de changement net et combien avaient trop peu de réponses. Dans les vues Faites et Pas pour nous, les filtres de fenêtre, de moteur, d'étiquette et de concurrent s'effacent : chaque étape est mesurée sur chaque moteur et chaque marché, sur ses propres fenêtres.

La vue Query fanouts montre l'étape qui précède les citations : les recherches web que chaque moteur a réellement lancées avant de répondre à vos prompts, le « fan-out ». Elles sont capturées telles quelles dans les appels à l'outil de recherche propres aux moteurs pendant vos scans (mesurées, jamais estimées), et ce sont les requêtes qui décident quelles pages sont lues et citées : ce sont donc elles auxquelles votre contenu doit répondre, et pas seulement la formulation du prompt. Chaque moteur cherche avec son propre outil, pas forcément Google ; un classement Google ne compte donc que pour les recherches que les gens tapent aussi dans Google. « Comment c'est mesuré », un panneau qui s'ouvre en haut de la page, explique comment les recherches ont été produites : chaque modèle les a exécutées via l'API officielle de son fournisseur, sans connexion et sans mémoire, pour le marché de vos paramètres, avec le modèle, la localisation et les dates de scan nommés. Ce n'est pas la transcription de la session de quelqu'un dans ChatGPT ou une autre application d'assistant, où une personne connectée avec un historique peut voir d'autres recherches. La couverture est énoncée honnêtement, sous le résumé de la page et dans ce panneau : les fan-outs n'existent que pour les nouveaux scans, certains moteurs n'exposent jamais leurs recherches (c'est une caractéristique du fournisseur, pas la preuve qu'ils n'ont pas cherché), et Google AI Overviews, AI Mode et Copilot n'ont par construction aucun fan-out : là, le prompt est la recherche. Chaque réponse enregistre aussi si le moteur n'a lancé aucune recherche web, ce qui n'est pas la même chose qu'une réponse revenue sans liste de recherches (le moteur a peut-être cherché sans dire quoi, ou la réponse a été scannée avant que cela soit enregistré) ; la page nomme les deux par moteur, de sorte qu'une liste manquante n'est jamais lue comme une absence de recherche. Les recherches de Perplexity sont lues dans les requêtes que son Agent API renvoie avec chaque ensemble de résultats. Volontairement absents : les volumes de recherche. Il n'en existe aucun pour les fan-outs de l'IA, donc aucun n'est affiché. La page s'ouvre sur une phrase qui couvre chaque recherche distincte de la fenêtre : combien de recherches différentes les moteurs ont lancées, combien ont mené à une réponse qui vous cite (au moins une réponse qui a lancé la recherche a cité l'un de vos propres domaines), combien ne l'ont jamais fait, et combien on ne peut pas trancher parce que chaque réponse qui les a lancées n'a nommé ses sources que de mémoire du modèle ou sous forme de liens de redirection Google. Une barre les répartit, avec effectifs et pourcentages (« a mené à vous » en violet, en vert citron dans le thème sombre, jamais en lavande pâle, « inconnu » hachuré ; ce sont les mots de la légende qui portent le sens, et le rouge est réservé à une seule chose, le « Cité 0 » d'une ligne), et la ligne en dessous indique combien de réponses ont montré leurs recherches. Trois tuiles suivent, chacune une porte d'entrée vers le tableau : les recherches qui ne vous ont jamais mené, les recherches avec l'opérateur site:, qui consultent directement un seul site (le site le plus consulté, et le vôtre), comptées en recherches comme tous les autres chiffres, et les recherches qui nomment une année. Chaque chiffre de la page (la phrase, les tuiles, les onglets, les panneaux et les totaux du tableau) compte les mêmes recherches : le tableau est filtré sur l'ensemble d'entre elles et en charge davantage au fil du défilement. Jusqu'en octobre 2026, les onglets ne comptaient que les 200 recherches que contenait le tableau, tandis que les tuiles comptaient chaque recherche de la fenêtre. « À écrire en premier » montre ensuite les recherches lancées dans le plus grand nombre de réponses qui auraient pu vous citer et ne l'ont jamais fait, chacune sous forme de carte compacte : les moteurs et les réponses derrière, combien vous ont nommé, les sites cités à votre place, une ligne Search Console, un brief de contenu pour la recherche elle-même, bâti sur ces mêmes réponses, et « Voir les réponses », qui ouvre la vue Réponses filtrée sur exactement les réponses qui ont lancé cette recherche. La ligne Search Console montre une correspondance exacte ; une requête proche seulement quand elle est solide : elle contient au moins deux tiers des mots de la recherche (mots vides et opérateurs exclus) et a au moins 50 impressions dans la fenêtre, et elle est étiquetée requête proche, jamais votre rang pour la recherche ; sinon « Aucune correspondance exacte dans Search Console ». « Détails » sur la carte montre toutes les correspondances, comme le fait la ligne du tableau. Quand les moteurs ont cherché votre marque par son nom (votre marque, un alias ou votre propre domaine dans la recherche, chaque nom aussi sans forme juridique finale : « pmax Online » est une recherche de « Pmax Online SL »), une courte note dit combien de fois, combien de ces réponses vous ont nommé et cité, et quels sites ont été cités à côté de vous ; elle n'apparaît que lorsqu'une telle recherche existe. Chaque recherche est affichée telle que le moteur l'a écrite, dans une police de type code et jamais entre guillemets de notre part, de sorte qu'une recherche qui a ses propres guillemets (« "pmax Online S.L." OR … ») se lit une seule fois, de la même manière dans la vue Réponses. Trois signaux sont lus directement sur les recherches enregistrées, sans aucun modèle derrière. « Ce que les moteurs ajoutent à leurs recherches » concerne les mots qui apparaissent dans les recherches des moteurs mais pas dans le prompt que le moteur a reçu, soit votre prompt plus l'instruction de marché et de langue que CrunchJunkie envoie avec, y compris telle que les moteurs écrivent ce marché et cette langue dans la langue où ils cherchent (Spain, España, Spanien), en excluant votre marque (quelle que soit la casse), vos concurrents (le nom d'un concurrent de quatre lettres au plus uniquement tel que vous l'avez saisi, de sorte qu'un concurrent appelé « Box » ne masque pas le mot « box ») et les noms des moteurs eux-mêmes : l'intention qu'un moteur suppose derrière votre prompt (un prompt sur les essais in silico qui s'étend en « FDA guidance » et « validation » vous dit quoi écrire). Ils sont regroupés par une courte liste de mots en anglais, allemand, français et espagnol en quatre thèmes (prix et coût, comparaison d'options, avis et notes, confiance et certification ; les mots qui signifient autre chose dans d'autres métiers, comme free, trial ou test, sont exclus), chacun avec le nombre et la part de toutes les recherches qui portent au moins un de ses mots (une recherche avec deux mots de prix compte une fois), son mot le plus fréquent et une question que ses chiffres soulèvent. Les mots d'avis (reviews, ratings, testimonials, Bewertungen, Erfahrungen, opiniones, reseñas …) ne comptent que comme mots entiers, de sorte que code-review ou une évaluation d'entreprise (Unternehmensbewertung) ne comptent jamais, et les mots qui signifient aussi autre chose sont exclus dans toutes les langues : le singulier Bewertung et valoración (une estimation), opinión et le français avis (un avis d'imposition, une marque de location de voitures). Les « review » et « reviews » anglais comptent pour ce thème quand le moteur les a ajoutés, bien que les listes de mots ailleurs sur la page les traitent comme des mots vides, comme « best » et « vs ». Les lieux et les régions (Europe, Madrid, Palma …) n'appartiennent à aucun thème. Les autres mots sont des mots de sujet ; quand une expression récurrente représente la plupart des recherches de chacun de ses mots (« Performance Max » plutôt que « Performance » et « Max »), l'expression les remplace et compte les recherches qui l'ont ajoutée, ses mots côte à côte, ce qui est exactement ce qu'un clic dessus liste. Chaque mot ajouté et les séquences de mots récurrentes se trouvent sous « Tous les mots et expressions ». Cliquez sur un mot pour filtrer le tableau sur exactement les recherches qui le portent. « Requêtes site: par site », sous « Qui les moteurs recherchent », liste les hôtes qu'un moteur a consultés avec l'opérateur site:, sa propre présélection pour ces prompts, avec votre domaine épinglé en haut même s'il n'a jamais été consulté ; des concurrents sur cette liste alors que vous n'y êtes pas, c'est l'écart à combler en premier. Une recherche qui ne fait qu'exclure un site (-site:) n'est pas une consultation, et la tuile, l'onglet et la liste comptent les mêmes recherches. Et une année dans une recherche (2025, 2026 …) la marque comme datée : le moteur veut du contenu récent, donc une page qui porte visiblement la date de cette année a l'avantage. Chaque tuile, panneau et en-tête de colonne a une infobulle qui explique ce qu'est le chiffre et comment agir. Chaque recherche montre aussi où vous en êtes dans ses résultats, pour que vous sachiez quels fan-outs corriger en premier. « Ont mené à vous » compte, sur exactement les réponses qui ont lancé la recherche, combien ont cité votre domaine et combien ont nommé votre marque (mesuré à partir de vraies citations, jamais modélisé), et l'ordre par défaut du tableau est une simple soustraction : les recherches qui façonnent le plus de réponses sans vous passent en premier. Ce nombre, « Sans vous », figure sur chaque ligne sous son propre en-tête de colonne (sur téléphone, « 12 sans vous »), pour que l'ordre se lise ; l'en-tête du tri actif dit selon quoi le tableau est ordonné. « Nommé x/y » figure aussi sur chaque ligne : y est le nombre de réponses dont les mentions de marque ont été lues, et quand aucune ne l'a été, la ligne indique « Nommé — » : inconnu, jamais 0. Le « Créer un brief de contenu » de chaque ligne rédige un brief pour cette recherche, bâti sur exactement ces réponses (chaque prompt qui l'a lancée, cette fenêtre, les filtres de la page) et jugé sur elles : une recherche pour laquelle aucune de ses réponses ne vous cite est un écart même si le prompt qui la sous-tend vous nomme ailleurs (un brief ouvert depuis l'onglet Prompts couvre à la place toutes les réponses récentes de ce prompt), et le brief conserve la fenêtre et les filtres sous lesquels il a été construit quand vous le rouvrez. « Cités à votre place » liste les domaines tiers que ces mêmes réponses ont réellement cités : qui détient la recherche aujourd'hui ; un domaine dominant est une cible claire, un champ fragmenté est une recherche à votre portée. Et quand Search Console est connectée, « Votre position Google », dans les détails de chaque ligne (ouvrez une ligne avec sa flèche) et sous forme d'une ligne sur les cartes de « À écrire en premier », rapproche vos propres données Search Console en deux niveaux qui ne sont jamais additionnés. La correspondance exacte est le chiffre principal : votre position moyenne et vos impressions pour la même chaîne une fois que seules la casse, les accents, les guillemets et la ponctuation sont ignorés (de sorte que le « crunchjunkie » entre guillemets d'un moteur correspond à votre ligne crunchjunkie), avec la formulation propre à Search Console indiquée quand elle diffère. Une recherche qui utilise un opérateur (site:, une exclusion -terme, OR, ou un opérateur comme intitle:) est plus étroite que ses mots (« site:semrush.com pricing » n'est pas la requête « pricing »), elle n'a donc jamais de correspondance exacte. En dessous, dans sa propre boîte étiquetée, une requête proche : une requête plus courte de votre Search Console dont chaque mot figure dans la recherche (au moins deux mots, mots vides ignorés, opérateurs retirés d'abord), affichée avec sa propre formulation et avec l'opérateur du moteur quand il y en avait un (« le moteur a consulté ceci sur semrush.com seulement »), jamais votre rang pour cette recherche. Quand plusieurs requêtes de ce type existent, leurs impressions et leurs clics sont additionnés et la position est pondérée par les impressions, jamais une moyenne simple de positions. « Comment c'est mesuré » compte les deux niveaux sur chaque recherche distincte de la fenêtre : les recherches avec une correspondance exacte, et celles avec seulement une requête proche, jamais la même recherche deux fois. Quand Search Console renvoie son maximum de 25 000 lignes pour une propriété, la page le dit : les requêtes plus rares y manquent. Les longues recherches rédigées par une machine apparaissent rarement dans Search Console car les gens les tapent rarement ; un classement n'existe que pour les recherches que les gens tapent aussi dans Google. Une recherche pour laquelle vous êtes déjà dans le top 10 de Google sur la recherche exacte mais que les réponses IA ne vous citent jamais est la correction au plus fort effet de levier, et elle est signalée sur la ligne, et le filtre Google à côté du tableau liste exactement ces recherches : le contenu existe, il n'est simplement pas cité ; une requête proche ne lève jamais ce signalement. Un tiret signifie qu'aucun des deux niveaux n'a de ligne pour la fenêtre (Google anonymise les requêtes rares), jamais la preuve que vous ne pouvez pas vous classer. Si Search Console ne peut pas être lue (accès refusé parce que la connexion doit être refaite, ou erreur de l'API de Google), la page le dit par propriété et masque les chiffres Google au lieu d'afficher « aucune correspondance » ; quand seules certaines propriétés échouent, elle précise qu'un tiret peut être une correspondance dans une propriété qui a échoué. Un avis apparaît quand les moteurs semblent lire votre marque comme ce qu'elle n'est pas. Parmi les recherches qui nomment votre marque, il compte celles qui portent un mot de logiciel (software, SaaS, framework, open source, « tools like ») que le prompt lui-même ne contenait pas, et en montre jusqu'à trois avec le compteur (« 6 recherches sur 51 qui nomment votre marque, 30 derniers jours »). Il exige au moins 10 recherches qui nomment la marque, au moins 5 avec un tel mot (10 % ou plus) sur au moins deux prompts différents, et il reste silencieux quand la catégorie propre du projet ou le profil de marque décrit un logiciel. C'est une lecture des recherches, pas une certitude : ajoutez une courte description dans Paramètres → Connaissances → profil de marque, ou nommez votre catégorie dans vos prompts. Deux autres panneaux lisent les recherches elles-mêmes. « Marques nommées dans les recherches » compte, pour votre marque et chaque concurrent suivi (noms, alias et domaine de la marque tirés des paramètres, mots entiers : « PEEC-AI » et « peec.ai » comptent comme Peec AI ; et chaque nom aussi sans sa forme juridique quand cette option est activée, comme décrit plus bas), combien de recherches distinctes et combien de réponses la nomment dans la chaîne de recherche : un concurrent nommé souvent est celui par rapport auquel les moteurs vous vérifient. Les mentions en minuscules du nom d'un seul mot d'un concurrent sont comptées, avec une note : si ce nom est aussi un mot courant, certaines peuvent ne pas désigner la marque. Votre propre marque ne porte jamais la note. Cliquer sur une marque liste exactement les recherches qu'elle a comptées. « Suites de mots récurrentes » liste les séquences de deux et trois mots qui reviennent dans au moins deux recherches, comptées dans chaque recherche qui les contient, avec ce compte sur l'ensemble des recherches distinctes et combien de ces recherches viennent d'un prompt qui les contient déjà ; les séquences qui commencent ou finissent sur un mot vide, sur un nom de marque suivie seul ou coupé en deux, et celles qui sont les propres mots du prompt ou l'instruction de marché et de langue du scan dans chaque recherche qui les contient sont exclues. En haut, un sélecteur de type de prompt restreint tout aux recherches lancées pour vos prompts Shopping ou pour toutes les autres catégories (le type appartient au prompt qui a déclenché la recherche, la recherche elle-même n'est pas classée), et un sélecteur de thème restreint aux prompts portant une étiquette ; « Regrouper par thème » trie le tableau en une section par étiquette de prompt, où une recherche lancée pour des prompts d'étiquettes différentes apparaît sous chacune. Chaque ligne s'ouvre sur les prompts qui l'ont lancée, leurs thèmes, chaque site cité à la place, les chiffres Google et deux actions : un brief de contenu pour la recherche, bâti sur exactement ces réponses (le prompt qui la déclenche le plus est la page visée), et les réponses qui l'ont lancée. Des onglets au-dessus du tableau le restreignent aux recherches qui ne vous ont jamais mené, aux recherches site:, ou aux recherches datées, chacun avec son compteur sur toutes les recherches ; à côté se trouvent un filtre texte libre, le tri (réponses sans vous, réponses, rang Google), un seuil minimal de réponses pour couper la longue traîne des recherches isolées et, avec Search Console, le filtre des recherches qui se classent dans le top 10 de Google mais n'ont jamais été citées. Cliquer sur une marque, un site, un mot, une expression de thème ou une séquence filtre le tableau sur exactement les recherches que ce panneau a comptées. Un nom compte aussi sans sa forme juridique finale (SL, S.L., GmbH, Inc. …) quand ce nom plus court est activé sous Paramètres → Marques, où chaque nom portant une forme juridique l'affiche comme « Aussi reconnu comme » : activé par défaut quand il garde un mot distinctif et ne nomme aucun lieu (« Pmax Online » pour « Pmax Online SL », « Müller Haustechnik » pour « Müller Haustechnik GmbH »), désactivé par défaut quand il nomme un lieu où que ce soit ou ne contient que des mots génériques (« Berlin GmbH », « Autohaus Berlin GmbH », « Hotel España SA », « Online SL », « Agencia SEO Madrid SL »), parce que des recherches ordinaires compteraient alors. Un lieu compte comme le nom entier qu'il est : « Costa del Sol » et « Isle of Man » sont des lieux, « Costa » et « MAN » n'en sont pas. Les pays sont lus en anglais, allemand, espagnol et français, à côté de mots nationaux comme « Deutsche » et des principales villes et régions des marchés que nous servons. Les listes de lieux et de mots derrière cette valeur par défaut sont finies ; vérifiez donc l'option pour vos noms. Un nom de marque qui est un mot courant correspond à ce mot : « Apple Inc. » activé compte chaque recherche sur les pommes. Une partie d'un nom ne compte jamais : « PMax » seul est le Performance Max de Google, pas « Pmax Online SL ». Basculer une option reclasse aussi les prompts qui avaient été classés automatiquement (une catégorie choisie à la main reste) ; la rebasculer les classe de nouveau selon la règle, de sorte qu'un prompt classé avant le 14 octobre 2026 qui écrit le nom plus court peut finir en Marque. Depuis le 14 octobre 2026, cette règle déplace des chiffres sur plusieurs surfaces, et une note sur la chronologie de chaque projet concerné marque le jour du changement : les chiffres de marque des fan-outs (le panneau des marques, la note sur les recherches de votre marque, l'entreprise que nomme une recherche de relance) peuvent monter ; la répartition marque / hors marque des prompts (l'onglet Prompts et l'avertissement de la vue d'ensemble selon lequel les prompts de marque gonflent le chiffre principal, qui classent les prompts à chaque chargement) peut évoluer dans les deux sens ; et les termes de marque des découpages de requêtes de recherche, qui jusque-là utilisaient dans tous les cas un nom sans sa forme juridique, ne l'utilisent plus que lorsqu'il est activé, de sorte que « Online SL » est reconnu tel qu'il est écrit, et non plus comme « Online ». Rien de ce qui est stocké ne change ; chaque période, y compris les périodes passées, se lit désormais avec la nouvelle règle, si bien que le chiffre d'une date donnée peut différer de ce qui était affiché auparavant. Les mentions dans les réponses IA sont lues comme avant. Sur téléphone, le tableau devient une liste de cartes. Pour un client importé depuis Peec AI, un commutateur au-dessus de la page, Notre capture / Peec, affiche une seconde liste distincte : les sous-requêtes que Peec a enregistrées dans ses propres chats. Pour la plupart des moteurs, Peec pilote l'application grand public, déconnectée, par automatisation du navigateur ; pour certains, il appelle l'API du modèle à la place, et chaque moteur dit lequel : « ChatGPT » est l'application, « GPT 5 Search (API) » est un modèle d'API, et ces lignes portent un badge API. CrunchJunkie importe ce que le projet Peec du client contient déjà, avec la clé Peec du client, et ne scrape rien lui-même. La vue est étiquetée « Peec AI (importé) », sépare les recherches web des consultations shopping de Peec (avec les produits que Peec a listés pour chacune ; c'est la classification propre à Peec de la requête, pas un type de prompt), et compte des chats Peec plutôt que des réponses. Elle n'est jamais ajoutée à nos propres fan-outs ni à rien de ce qui s'appuie dessus (les compteurs, les signaux, la colonne Search Console, les Briefs de contenu), car les deux sont des méthodes de capture différentes sur des conversations différentes. Lisez-les côte à côte : une recherche que les deux enregistrent est un signal fort, et celle que seule la capture de l'application par Peec enregistre montre où l'application grand public cherche différemment de l'API. L'API de Peec ne marque aucun fan-out comme prédit ; chaque ligne nomme le chat dans lequel elle a été observée.

La vue URL affiche, pour chaque page citée, sa situation dans sa durée de vie de citation sur les 26 dernières semaines complètes : un statut, son taux de citation avant et maintenant, la date de sa dernière citation et une tendance hebdomadaire. Un clic sur une page ouvre son détail. Le taux de citation d'une page ne compte que ses réponses éligibles : chaque semaine, les réponses aux prompts, moteurs et marchés qui ont cité la page au moins une fois au cours des 8 semaines précédentes. La semaine où un prompt cite la page pour la première fois n'entre jamais dans son taux, de sorte qu'une page ne semble pas avoir culminé la semaine de sa découverte avant de décliner, et que les prompts qui n'ont jamais cité la page ne la diluent pas. Les taux sont regroupés sur les semaines (réponses citantes divisées par réponses éligibles, une seule fois) et toujours affichés avec n, le nombre de réponses éligibles qui les fondent. Une semaine sans réponse éligible est une rupture de la courbe, jamais un 0. Les semaines vont du lundi au dimanche en UTC, et les statuts ne lisent que des semaines complètes : « avant » correspond aux 4 semaines précédant les 2 dernières, « maintenant » aux 2 dernières semaines complètes. Les réponses dont les sources citées sont inconnues ne sont pas mesurées. Gemini nomme des sites, pas des pages : ses réponses ne comptent donc que par domaine, et les réponses de DeepSeek qui donnent des URL issues de la mémoire du modèle sont exclues, comme pour tous les chiffres de sources. Un nouveau projet n'a aucune semaine complète tant que son premier dimanche n'est pas passé : tant que toutes les réponses viennent de la semaine en cours, la vue URL indique quand se termine la première semaine complète (dimanche, UTC) au lieu d'afficher des taux vides. Le taux d'une page compte les réponses aux prompts qui l'ont citée au cours des semaines précédentes : une page n'a donc aucune réponse éligible avant la semaine qui suit sa première citation. D'ici là, sa ligne indique quand son premier taux pourra être mesuré, et une page dont les prompts n'ont reçu aucune réponse pendant les 6 semaines couvertes par les taux le dit aussi. Ces dates se comptent à partir de la semaine en cours (UTC) et ne sont jamais dans le passé ; dans les minutes qui suivent la fin d'une semaine, avant que la prochaine actualisation l'ait comptée, une ligne indique qu'elle est en cours de mise à jour. Dans un rapport, le tableau Durée de vie de citation d'une période sans semaine complète de réponses le dit, plutôt que d'affirmer qu'aucune page n'a de statut. Une page a un taux de citation établi quand, au cours des 4 semaines précédentes, elle a été citée pendant au moins 2 de ces semaines, au moins 3 fois, dans au moins 8 réponses éligibles, à un taux de 15 % ou plus. Stable : établie, sans changement que l'on puisse distinguer du bruit. Perdue : établie, et citée dans aucune de ses réponses éligibles des 2 dernières semaines, avec des réponses dans les deux semaines et au moins 6 d'entre elles, et en nombre tel que le hasard est très improbable : à la borne basse de son taux antérieur, la probabilité de n'obtenir aucune citation est de 5 % ou moins. L'échantillon est réduit là où les réponses se regroupent par prompt et par semaine, afin que quelques prompts très actifs ne rendent pas un changement faussement certain. Une page perdue le reste jusqu'à ce qu'elle soit de nouveau citée dans au moins 2 réponses d'une fenêtre de 2 semaines (regagnée, affichée pendant 4 semaines) ou qu'elle passe 8 semaines sans citation (terminée : plus aucune réponse n'est éligible pour elle). En baisse : son taux actuel est la moitié de son taux antérieur ou moins, sur au moins 8 réponses éligibles, avec 95 % de confiance, deux semaines de suite. En hausse : le double de son taux antérieur ou plus, avec 95 % de confiance, deux semaines de suite ; ou une page nouvelle que les prompts qui l'ont trouvée ont continué à citer la semaine suivante, dans au moins 25 % de 4 réponses ou plus sur au moins 2 prompts. Nouvelle : citée pour la première fois au cours des 2 dernières semaines, sur des prompts que nous posions depuis au moins 4 des 8 semaines précédentes. Première mesure : la même chose sur un prompt ou un moteur mesuré trop brièvement auparavant pour qualifier la page de nouvelle. Une page nouvelle garde son statut jusqu'à 6 semaines tant qu'elle est encore citée et trop récente pour être établie. Pas de données récentes : une page établie dont les prompts n'ont reçu aucune réponse pendant l'une des 2 dernières semaines (prompt en pause, moteur retiré, scan manqué) ; elle n'est jamais comptée comme une perte. Occasionnelle : citée, mais non établie, car il y a trop peu de réponses pour parler de tendance. La plupart des pages citées sont occasionnelles : avec le scan hebdomadaire par défaut et 2 exécutions par prompt, seules les pages citées sur plusieurs prompts ou moteurs obtiennent un autre statut ; davantage d'exécutions par prompt ou un scan quotidien affinent le résultat. Une page stable marquée d'un astérisque n'a pas été citée dans ses dernières réponses éligibles, trop peu nombreuses pour la déclarer perdue. Le détail affiche le statut et sa date de début, le taux avant et maintenant avec n, la première citation (marquée « au plus tard le » quand elle tombe dans la semaine où débute notre mesure), la dernière citation, les semaines citées sur les semaines mesurées, la plus longue série et la série en cours, le nombre de prompts, moteurs et marchés éligibles actuellement, le taux hebdomadaire et, sur les mêmes semaines, les réponses éligibles et citantes (aussi sous forme de tableau), à partir de la première semaine comportant des réponses pour la page (une note indique depuis quand, et combien de semaines sur les 26 précèdent), un repère à chaque changement de modèle d'un moteur (une fois par changement, daté de sa première réponse), le statut par moteur, les prompts qui citent la page avec leur avant et maintenant, et les pages citées à sa place dans les réponses qui l'ont abandonnée. Pour une page perdue, en baisse ou terminée, il nomme une cause probable uniquement quand les données en montrent une : la page a répondu HTTP 404 ou 410 lors d'une vérification dans les 14 derniers jours ; une autre page du même site a repris ses prompts ; le crawler d'un moteur qui a perdu la page est bloqué sur votre site d'après le dernier audit GEO ; des moteurs qui ont perdu la page et changé de modèle portaient 70 % ou plus de ses citations antérieures (chacun nommé avec sa propre part) ; une page d'un concurrent suivi est désormais citée dans au moins 5 réponses, et au moins un cinquième de celles qui l'ont abandonnée ; ou ces réponses citent moins de sources au total. Sinon, la cause est indiquée comme inconnue. Les chiffres proviennent de comptages hebdomadaires construits en arrière-plan à partir des réponses de chaque projet : actualisés dans les 10 minutes environ suivant chaque scan et vérifiés chaque nuit, les statuts correspondent donc à l'heure affichée. Tant que la première construction n'est pas terminée (en général sous 10 minutes), la vue URL indique que l'historique des citations est en préparation. Dans le connecteur MCP, get_cited_url fournit la durée de vie de n'importe quelle page et list_citation_lifetimes liste toutes les pages dont le statut n'est pas occasionnel (les pages occasionnelles sont comptées, non listées) ; Ask Crunch lit un court résumé des statuts avec leur n. Dans un rapport, le tableau Visibilité IA « Durée de vie de citation » liste les pages selon ces statuts. Deux préréglages : « Pages qui perdent des citations IA » (vos propres pages perdues, en baisse, ou dont les citations ont pris fin pendant la période) et « Nouvelles pages de concurrents citées » (les pages de vos concurrents suivis qui sont nouvelles, en hausse ou regagnées) ; vous pouvez aussi choisir vous-même les pages (les vôtres, celles de vos concurrents suivis ou toutes) et les statuts. Les statuts sont ceux des deux dernières semaines complètes de la période du rapport, comparées aux 4 semaines précédentes : un rapport sur un mois passé affiche donc les statuts de ce mois. Ces 4 semaines peuvent remonter avant la période, et une note de bas de tableau nomme les semaines lues. Chaque ligne affiche le statut, le taux avant et maintenant sous la forme réponses citantes / réponses éligibles, la variation en points, la date de dernière citation de la page, les semaines où elle a été citée, les moteurs sur lesquels elle est éligible et une colonne Tendance avec son taux hebdomadaire sur 12 semaines (activée sauf si vous la désactivez). Les pages citées trop rarement pour parler de tendance ne sont pas listées. Le tableau couvre tout le projet : parmi les filtres du widget, seul Source s'applique (vos scans, ceux de Peec AI ou les deux). L'historique des citations remonte à 26 semaines : pour une période qui se termine avant, le tableau reste vide et en donne la raison. Il se présente de la même façon dans l'app, sur un lien de partage et dans le PDF, et un résumé IA lit ses lignes avec leur n.

Avant qu'une IA puisse mentionner une marque, son crawler doit être autorisé à lire le site. L'outil Crawlabilité vérifie le robots.txt d'un domaine pour chaque grand crawler d'IA (GPTBot et OAI-SearchBot pour ChatGPT, ClaudeBot et Claude-SearchBot, PerplexityBot, Google-Extended et Googlebot, et d'autres) et indique si chacun est Bloqué, Partiel ou Autorisé. Déployez n'importe quel crawler pour voir exactement pourquoi (quelle règle de user-agent correspond) et comment la modifier. L'outil distingue les crawlers d'entraînement (les bloquer garde votre contenu hors des jeux de données des modèles, souvent à dessein) des crawlers de recherche et de réponse (les bloquer nuit directement à votre visibilité IA), afin que vous puissiez décider bot par bot. Le domaine est prérempli à partir du site enregistré du client. La vérification d'crawlabilité se relance aussi automatiquement au même rythme hebdomadaire que l'audit GEO : son historique et son journal des changements restent donc à jour sans clic manuel. Un nouveau relevé n'est enregistré que lorsque la situation du robots.txt change réellement, et un badge sur la page indique la date de la dernière vérification (en orange si une vérification devient obsolète, c'est-à-dire datant de plus d'une semaine environ). Les insights de crawl forment la vue complémentaire : une fois vos logs serveur transmis, elle montre à quelle fréquence chaque crawler d'IA visite réellement le site, et transforme « nous autorisons GPTBot » en « GPTBot a récupéré 40 pages la semaine dernière ». Ensemble, l'crawlabilité indique qui peut lire le site et les insights de crawl qui le fait. Une réserve importante, car elle piège beaucoup de monde : les visites de crawlers montrent si les bots d'IA peuvent atteindre votre site, pas si vous êtes cité dans les réponses IA. Un modèle mentionne souvent une marque depuis sa mémoire d'entraînement sans nouveau crawl, et les réponses en direct citent généralement depuis un index ou un cache plutôt que de solliciter votre serveur à chaque question : peu de visites de crawlers (voire aucune) ne signifient donc pas une faible visibilité. Pour savoir si vous êtes réellement cité, utilisez la Visibilité IA ; les insights de crawl sont le signal côté accès, pas un décompte de citations. Le tableau des pages principales relie les deux côtés page par page : à côté de chaque chemin crawlé, « Lue » indique combien de réponses de scan ont récupéré cette page pendant leur recherche et « Citée » combien l'ont citée comme source, chacune comptée une fois par réponse, rapprochées de votre site par chemin de page, et uniquement pour les réponses qui exposent la vraie distinction entre pages récupérées et pages citées. Les réponses de Gemini sont exclues des deux colonnes, car Gemini nomme le site d'où provient une source, jamais la page. Les deux colonnes ont volontairement des dénominateurs différents : plusieurs moteurs exposent des citations mais jamais leur liste de pages récupérées, donc « Citée » peut dépasser « Lue » sans que rien ne soit anormal ; le pied du tableau indique les deux décomptes. En dessous, « Citées dans les réponses, non crawlées sur cette période » liste vos pages que les réponses IA citent sans aucune visite récente de crawler, ce qui est la norme, et non une anomalie, pour la raison d'index et de cache évoquée plus haut. Le seul schéma qui mérite une action : une page que les bots récupèrent massivement sans jamais être lue dans une réponse est un contenu que les modèles collectent sans l'utiliser. Quand assez de pages portent les deux événements, une ligne « Délai jusqu'à la citation » apparaît : le décalage médian observé entre le premier crawl enregistré d'une page et sa première citation capturée, avec des médianes par moteur dès que trois pages au moins sont qualifiées. « Observé » est le mot décisif : les deux séries commencent à la connexion des logs et au début de la capture des citations, et les moteurs diffèrent beaucoup ; lisez-le comme ce qui s'est passé sur ce site, jamais comme une vitesse promise. Les pages citées avant tout crawl enregistré sont comptées à part, pour la raison d'index et de cache évoquée plus haut. « Cassées pour les crawlers IA » est la liste de réparation page par page : chaque URL qui a répondu par une erreur à une requête d'un bot d'IA (liens morts 404/410, erreurs serveur, limites de débit), avec le décompte exact par statut et les bots concernés. Y sont volontairement absents les blocages en périphérie 403/406, car ils relèvent d'une politique d'accès et non d'une panne, et figurent dans la vue Pare-feu et politique d'accès : les mélanger ferait passer un blocage voulu pour un bug. Une fois les logs transmis, les insights de crawl s'ouvrent sur Trafic des bots IA, c'est-à-dire les mêmes requêtes regroupées par entreprise à l'origine des bots plutôt que par user-agent. Cette vue indique combien de fournisseurs ont atteint le site, le total des requêtes IA, la part de chaque fournisseur (une barre empilée : OpenAI, Google, Anthropic, Amazon…) et la répartition entre requêtes déclenchées par un utilisateur (un bot qui récupère une page en direct pour la question de quelqu'un) et crawls de recherche et d'entraînement. C'est la lecture la plus rapide de qui s'intéresse au site et pourquoi. Un fournisseur regroupe tous ses bots (OpenAI réunit ainsi GPTBot, OAI-SearchBot et ChatGPT-User en une seule ligne), et chaque part correspond aux requêtes du fournisseur rapportées au total, si bien que les barres font toujours 100 %. Les requêtes vers les chemins d'API et d'appels d'outils (tout ce qui est sous /api/, plus /mcp et les consultations de connexion MCP/OAuth sous /.well-known/) sont comptées à part comme appels d'API / d'outils : un client IA qui appelle votre connecteur MCP ou un endpoint n'est pas une personne qui lit une page, et sur un site, 804 des 813 requêtes de Claude-User étaient exactement cela. Elles restent dans le total des requêtes, mais pas dans les requêtes d'utilisateurs ni dans les pages les plus crawlées, et la page affiche leur nombre et leurs chemins les plus sollicités sur une ligne distincte. Chaque fournisseur porte aussi un niveau Vérifié : la part de ses requêtes dont nous avons pu confirmer qu'elles provenaient des plages d'IP propres à cette entreprise, telles qu'elle les publie. Certains fournisseurs (OpenAI, Google, Perplexity) publient des flux de plages d'IP lisibles par machine ; nous les récupérons, les mettons en cache et comparons l'IP source de chaque requête à ces plages. Une requête qui se prétend GPTBot depuis une IP hors de la plage publiée par OpenAI est un user-agent usurpé et n'est jamais comptée comme vérifiée. Les fournisseurs qui ne publient pas de plages sont présentés honnêtement comme invérifiables plutôt que devinés : l'absence de score Vérifié signifie donc « aucun moyen de vérifier », pas « faux ». C'est la différence entre « un bot a dit qu'il était ChatGPT » et « il l'était, preuve à l'appui ». Ce que Trafic des bots IA ne voit pas : les agents d'IA qui naviguent dans un navigateur ordinaire. Des agents comme ChatGPT agent ouvrent des pages dans un navigateur hébergé dans le cloud, qui envoie un user-agent de navigateur normal : leurs visites ressemblent à celles d'une personne et ne sont pas comptées ici. Certains signent chaque requête avec Web Bot Auth (une signature de message HTTP qui nomme l'agent, par exemple Signature-Agent: chatgpt.com), et Vercel et Cloudflare vérifient ces signatures en périphérie, mais un log drain Vercel ne peut pas transporter la signature, et les insights de crawl ne la lisent pas encore depuis une source de logs qui le peut (un job Cloudflare Logpush avec l'en-tête ajouté comme champ personnalisé). Tant que ce n'est pas le cas, ces visites ne peuvent pas être attribuées : lisez Trafic des bots IA comme les bots qui s'annoncent par leur nom, la navigation des agents venant en plus et restant hors de ces chiffres. La connexion des logs passe par l'une de trois voies, toutes sur la page Insights de crawl. Sur Vercel : Team settings → Drains → Add Drain → data : Logs → project : celui qui sert ce site → sources : Functions, Edge Functions et Static Files → environment : Production → destination : collez l'endpoint d'ingestion indiqué sur la page (format JSON ou NDJSON ; la vérification passe automatiquement). Sur Cloudflare : Logpush est réservé à l'offre Enterprise ; avec l'offre gratuite ou Pro, ajoutez plutôt un petit Worker : déployez un forwarder (Workers & Pages → Create → Start with Hello World → collez → Deploy) et associez une route à yoursite.com/*. L'extrait prêt à coller, avec votre endpoint d'ingestion déjà renseigné, se trouve sur la page Insights de crawl sous « Transférez les logs avec un Worker » (Les utilisateurs Enterprise peuvent toujours utiliser un job Logpush pointé vers le même endpoint.) Partout ailleurs : importez un fichier de log d'accès .log, .txt, .csv ou compressé .gz (format combined/common) avec le bouton Importer ; les fichiers .gz sont décompressés dans votre navigateur, de sorte qu'un log serveur brut comme sslaccesslog.gz s'importe tel quel. Note de confidentialité dans tous les cas : seules les requêtes de crawlers d'IA sont stockées (nom du bot, chemin, statut, heure) ; les requêtes des visiteurs humains sont écartées à l'arrivée et jamais conservées.

Les crawlers d'IA font trois métiers différents, et les bloquer a trois coûts différents. Les crawlers d'ENTRAÎNEMENT collectent du contenu pour l'entraînement des futurs modèles : GPTBot d'OpenAI, ClaudeBot d'Anthropic, Google-Extended (le mécanisme de refus d'entraînement IA de Google), Applebot-Extended, Amazonbot, Meta-ExternalAgent, Bytespider de ByteDance et CCBot de Common Crawl, dont le jeu de données alimente de nombreux modèles à la fois : bloquer CCBot vous retire donc de l'entraînement de plus d'une entreprise. Bloquer un crawler d'entraînement retire votre contenu de ce que les FUTURS modèles savent de mémoire. Cela ne coûte rien de visible aujourd'hui et n'affecte pas les réponses en direct : c'est un choix de politique légitime, mais il s'accumule discrètement, car des modèles qui ne vous ont jamais lu vous citeront moins depuis leur mémoire plus tard. Les crawlers de RECHERCHE alimentent l'index des réponses en direct d'où viennent les citations : OAI-SearchBot (recherche ChatGPT), Claude-SearchBot, PerplexityBot, meta-webindexer (Meta AI ; Meta indique que l'autoriser « helps us cite and link to your content in Meta AI's responses »), Amzn-SearchBot, Applebot (qui alimente aussi Siri et Spotlight), Google-CloudVertexBot. Les bloquer a un coût direct et immédiat sur la visibilité : le moteur ne peut pas récupérer vos pages pour composer ses réponses et cite donc quelqu'un d'autre. Les récupérateurs DÉCLENCHÉS PAR L'UTILISATEUR n'agissent que lorsqu'une personne le demande : ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User, Gemini-Deep-Research, meta-externalfetcher, DuckAssistBot, Mistral. Les bloquer fait échouer « lis cette page » en direct, devant l'utilisateur même qui s'est renseigné sur vous. Un cas particulier l'emporte sur tout le reste : Googlebot alimente à la fois la recherche Google classique ET les AI Overviews ; pour contrôler l'usage de votre contenu par l'IA, c'est Google-Extended qu'il faut utiliser, et bloquer Googlebot pour des raisons GEO emporterait aussi votre visibilité dans la recherche Google. Deux pièges méritent d'être connus. Premier piège : la plupart des recettes robots.txt « bloquer toutes les IA » retirent les crawlers de recherche et ceux déclenchés par l'utilisateur en même temps que ceux d'entraînement, et paient ainsi le coût immédiat de visibilité pour obtenir le refus d'entraînement, le plus souvent sans le vouloir. L'outil Crawlabilité sépare précisément les deux classes bot par bot, pour que vous puissiez bloquer les crawlers d'entraînement tout en gardant ceux des réponses en direct. Second piège : une chaîne User-Agent se falsifie trivialement. N'importe qui peut envoyer « GPTBot » dans un en-tête de requête, et dans de vrais logs de production, une grande part du trafic prétendument issu de crawlers d'IA est exactement cela. Le seul contrôle d'identité fiable repose sur les plages d'IP publiées par le fournisseur lui-même. OpenAI (openai.com/gptbot.json et fichiers associés), Google (les flux d'IP de crawlers sur developers.google.com) et Perplexity (perplexity.ai/perplexitybot.json) publient des flux lisibles par machine ; les insights de crawl comparent chaque requête enregistrée qui se réclame de ces fournisseurs aux flux en direct et la marquent comme vérifiée ou usurpée. Les fournisseurs sans flux lisible par machine confirmé sont marqués INVÉRIFIABLES, et c'est voulu : certains éditeurs documentent plutôt des recherches DNS inversées, et là où nous ne pouvons pas vérifier auprès d'une source officielle, nous le disons plutôt que de deviner, car un « usurpé » erroné entacherait un crawler légitime. La carte Vérification de l'identité des crawlers de la page Audit GEO affiche votre propre répartition vérifié / usurpé à partir de vos logs transmis. Conditions commerciales de Meta, état au 17 octobre 2026 : la version qui entre en vigueur le 30 octobre 2026 autorise Meta à crawler et indexer les sites web associés à un compte professionnel sur ses plateformes, et des juristes cités par Nieman Lab y lisent aussi l'autorisation d'entraîner son IA sur ceux-ci. Selon Meta, les conditions modifient l'autorisation juridique, pas le crawl : Nieman Lab rapporte qu'un porte-parole de Meta affirme que les conditions ne changent pas la façon dont Meta crawle et que robots.txt reste applicable, et la documentation des crawlers de Meta (developers.facebook.com) renvoie elle aussi les propriétaires de sites à robots.txt. Pour garder un site hors des crawls d'entraînement de Meta, interdisez-y meta-externalagent. meta-webindexer est le crawler derrière les réponses de recherche et les citations de Meta AI : le bloquer aussi coûte de la visibilité dans Meta AI. Sources : Nieman Lab (octobre 2026) et la documentation des crawlers de Meta.

Tout ce qui précède peut figurer dans un rapport. Ajoutez un widget Tableau, choisissez la source Visibilité IA et définissez sa dimension : Brand, Model, Brand × Model, Perception, Prompt, Gap analysis, Cited URLs, Source domains, Trending URLs, Crawler visits, AI bot traffic, Crawl sections, Crawler access, Tag, Brand × Tag, Tag × Month, Brand × Month, Topic, Biggest Movers, Cited Sources, Source Performance, Source Health, Retrieval & Citations, plus l'ensemble Shopping (Shopping, Product, SKU, Product Schema, Feed Readiness, Shopping Sources) décrit dans le guide Visibilité Shopping IA. Chacune lit la période du rapport et porte sa taille d'échantillon, de sorte que le client voit les mêmes chiffres honnêtes que vous. « Gap analysis » met la même liste devant le client, sur les dates du rapport. Chaque ligne est un site tiers avec au moins une réponse qui a nommé un concurrent suivi et non le client : « Écart » compte ces réponses, « Avec un concurrent » les réponses qui nomment au moins un concurrent suivi, « Avec vous » les réponses qui nomment la marque du client ou l'un de ses alias, Answers toutes les réponses dont les sources incluent le site, et « Concurrents cités » les concurrents suivis concernés, avec leurs réponses. Une réponse compte une fois par site, quel que soit le nombre de ses pages utilisées : les chiffres se lisent donc comme une portée et non comme une répétition, et une note sous le tableau nomme les dates et le nombre de réponses qui le fondent. Les domaines propres du client et les sites propres des concurrents suivis sont exclus : aucune mention n'est à y gagner. Jusqu'au 23 octobre 2026, la page Analyse des écarts comptait toutes les réponses jamais enregistrées tandis que le widget de rapport lisait les dates du rapport, et les deux comptaient toute entreprise nommée comme concurrent par une réponse, y compris celles qui n'étaient plus suivies. Les deux comptent désormais de la même façon : pour les mêmes dates et filtres, la page et le rapport affichent donc les mêmes chiffres. Un tableau Gap analysis enregistré peut afficher moins de lignes qu'avant : les entreprises non suivies, vos propres domaines et les sites propres de vos concurrents ne comptent plus. « Prompt » détaille les résultats par question individuelle plutôt que de les regrouper. Tag et Topic regroupent des prompts, ce qui est la bonne granularité pour un thème et la mauvaise pour « quand quelqu'un pose exactement cette question, apparaissons-nous ? », la question que posent réellement les clients. Chaque ligne affiche les tags du prompt, le jour de son premier suivi, sa Visibilité (les réponses qui ont nommé la marque, divisées par les réponses du prompt sur la période) et, quand le rapport compare des périodes, la variation en points de pourcentage. Une variation qui ne dépasse pas clairement la marge d'erreur commence par « ~ » ; une note sous le tableau donne alors la variation qui est nette sur les lignes affichées (deux fois la marge d'erreur de la variation, les marges des deux périodes combinées) et le nombre de réponses par prompt qui la fonde. Avec quelques dizaines de réponses par prompt, seules les grandes variations sont nettes, donc la plupart des variations s'affichent avec « ~ » : à cette taille d'échantillon, un mouvement modéré ne se distingue pas du bruit. « Suivi depuis » est le jour de la première réponse enregistrée du prompt, pas le jour où le prompt a été créé : pour les prompts importés de Peec AI, la date de création est le jour de l'import, tandis que le premier chat importé indique quand Peec a commencé à le poser. Les lignes sont triées de la pire à la meilleure, parce qu'un rapport sur la visibilité IA est plus utile ouvert sur les questions que vous perdez que sur celles que vous gagnez déjà ; le tri du widget peut les ordonner par prompt, Visibilité ou sa variation à la place (un tableau enregistré avant le 8 octobre 2026 garde son ordre de la pire à la meilleure jusqu'à ce que vous choisissiez un tri). Jusqu'au 8 octobre 2026, la colonne Visibilité s'appelait « Taux de mention », et le tableau comptait les réponses autrement que le KPI Visibilité : sur un projet qui a à la fois des données Peec AI et nos propres scans, un moteur suivi par les deux était compté deux fois un jour où les deux l'avaient mesuré. Le tableau le compte désormais une fois, comme le KPI : sur de tels projets, la Visibilité et les Exécutions d'un tableau Prompt enregistré peuvent donc changer, et les Exécutions baissent, car les chiffres antérieurs comptaient ces réponses deux fois. Le tableau Topic et le tableau Tag (sans les métriques supplémentaires) suivent la même règle depuis le 9 octobre 2026 : leur taux s'appelle Visibilité (il s'appelait « Taux de mention ») et chaque ligne est le KPI Visibilité filtré sur ce topic ou ce tag, si bien que sur de tels projets leur Visibilité et leurs Exécutions peuvent aussi changer, et les Exécutions baissent. Filtrés sur un seul marché, les tableaux Prompt, Topic et Tag gardent les réponses enregistrées sans marché (antérieures à l'enregistrement des marchés) sous le marché propre du projet, comme le fait le KPI Visibilité ; jusqu'au 9 octobre 2026, le tableau Prompt les excluait. Les tags ont quatre vues dédiées, conçues pour les agences qui rapportent un produit ou un thème à la fois. « Brand × Tag » est une carte thermique : votre client et ses concurrents suivis sur le côté, les tags de votre choix en haut dans l'ordre que vous fixez, chaque cellule donnant la part des réponses qui ont nommé la marque, avec dessous la variation par rapport à la période précédente en points, et le nombre de réponses en tête de chaque colonne. Une variation qui ne vaut pas au moins deux fois sa marge d'erreur (la règle des cartes KPI) s'affiche en gris avec un « ~ » devant, ici comme dans les colonnes de variation des autres tableaux de tags. Les filtres propres du widget s'appliquent à chaque colonne : définissez un tag de produit tel que « Inhaltsversicherung » comme filtre, et chaque colonne y ajoute son propre tag, tandis qu'une colonne Total facultative n'affiche que les filtres. L'ombrage thermique est facultatif et s'accompagne d'une légende de faible à élevé. « Tag × Month » et « Brand × Month » placent en colonnes les mois calendaires de la plage du widget, se terminent par la variation par rapport au mois précédent et au premier mois, et affichent « — » pour un mois sans réponse plutôt qu'un zéro. Le tableau « Tag » peut désormais afficher Visibilité, Récupérations, Taux de récupération, Citations et Taux de citation par tag, chaque ligne étant exactement la carte KPI filtrée sur ce tag, avec une colonne de variation facultative par métrique, une ligne Total, et votre propre choix et ordre de tags ; sur les seules données Peec AI, ses taux sont par chat, comme sur la carte KPI. Sur un projet Peec AI, une colonne avec un seul tag et le filtre Source réglé sur Peec AI lit les chiffres par tag propres à Peec AI ; une colonne qui ajoute son tag à un tag déjà présent dans les filtres est recalculée à partir des chats importés, car Peec AI rapporte un seul tag à la fois, et le widget indique quelles colonnes ont fait quoi. Un modèle de rapport conserve ses tags, filtres Tag compris, par leur nom : appliqué à un client, il garde les tags que les prompts de ce client utilisent et abandonne les autres, en les nommant sur le widget dans l'éditeur. Une colonne ou une cellule fondée sur moins de 30 réponses est marquée comme indicative seulement. Une variation par rapport à une période qui ne contenait pas tous les prompts d'un tag, parce que certains ont commencé à être suivis après le début de cette période, porte un astérisque, et la note sous le tableau nomme chaque tag avec le nombre de ses prompts arrivés en retard et la date ; les tableaux mensuels marquent de la même façon un mois où les prompts sont arrivés en cours de route, et une carte KPI marque un décompte comme Citations quand la période de comparaison contenait moins de prompts. Les chiffres eux-mêmes ne changent pas. Les tableaux Prompt, Topic, Tag (les deux types), Brand et Source domains peuvent afficher une colonne Tendance ; activez-la dans les paramètres du tableau, ou demandez une tendance quand vous ajoutez ou modifiez le widget avec Ask Crunch ou le connecteur MCP. Elle trace une petite courbe par ligne : la Visibilité de la ligne (pour Source domains, la part de réponses du domaine, ou de chats sur les seules données Peec AI ; pour un tableau Tag étendu sans colonne Visibilité, son premier taux de récupération ou de citation, ou le taux derrière son premier compte de récupérations ou de citations, dans l'unité de sa colonne) pour chaque semaine de la période du rapport, du lundi au dimanche et coupée à la période, ou pour chaque mois calendaire quand la période est de 180 jours ou plus. Chaque point est calculé à partir des mêmes réponses que la valeur propre de la ligne, sur cette seule semaine, et il est donc égal à la carte KPI filtrée sur cette ligne et ces jours ; les semaines ne sont jamais moyennées entre elles. Une semaine où la ligne n'avait aucune réponse laisse un trou dans la courbe, jamais un 0, et une semaine de moins de 30 réponses affiche un point creux et ne compte qu'à titre indicatif. Chaque courbe a sa propre échelle, d'au moins 10 points de haut, pour qu'une fraction de point ne ressemble pas à une forte variation ; survolez un point pour voir sa valeur et le nombre de réponses qui le fondent (pour un taux de récupération, les réponses qui listent ce qu'elles ont récupéré ; pour un taux de citation, les réponses qui ont récupéré votre site : chaque taux est calculé sur celles-là uniquement). La colonne se présente de la même façon dans l'app, sur les liens de partage et dans le PDF. Les résumés IA lisent les valeurs hebdomadaires, et get_report_data du connecteur MCP les renvoie par ligne, null pour une semaine sans réponse, avec les réponses derrière chacune. « Cited URLs » est le pendant au niveau de la page de Cited Sources. Cited Sources ne porte que sur le domaine : un fil Reddit, un article d'avis et un message de forum se fondent tous en « reddit.com », ce qui convient à « quels sites comptent », mais pas à « sur quelle page devons-nous apparaître ». Chaque ligne est une vraie URL avec un type de page approximatif, le nombre de réponses qui l'ont utilisée comme source, combien d'entre elles l'ont citée, et si votre marque ou un concurrent a été mentionné dans ces mêmes réponses. Les deux tableaux nomment leur premier compte pour ce qu'il compte : sur une vue qui ne contient que des données Peec AI, c'est « Retrievals », les pages que Peec indique avoir été récupérées par le modèle ; sinon, c'est « Appearances », les pages qu'un moteur a récupérées ou citées. La colonne « Citations » à côté ne compte que celles qui ont été citées, et affiche « — » quand aucune de ces réponses ne rapporte ses citations ; sur une vue de données Peec AI seules, elle compte toutes les citations, comme le fait Peec AI : une page qu'une réponse cite deux fois compte donc deux fois et Citations peut dépasser Retrievals. Jusqu'au 8 octobre 2026, ce premier compte s'appelait « Citations ». Les vues Sources et URL nomment leurs comptes de la même manière. Gemini nomme le site d'où provient une source, jamais la page : ses réponses ne sont donc pas comptées dans Cited URLs, et une note de bas de tableau indique combien ont été exclues ; elles comptent dans Cited Sources et Source domains. Un tableau Cited URLs ou Trending URLs dont toutes les réponses viennent de Gemini le dit précisément plutôt que d'afficher « Aucune donnée pour cette période », dans l'app, sur les liens partagés et dans le PDF. « Source domains » répond à la question « sur quels sites les réponses IA s'appuient-elles, et dans quelle mesure ? ». Il classe les domaines selon leur part de chats : les réponses qui ont utilisé au moins une page du domaine, divisées par toutes les réponses des filtres du widget, Tag compris. Chaque réponse compte une fois par domaine, quel que soit le nombre de ses pages utilisées : un domaine à 30 % figurait donc dans trois réponses sur dix (sur les données Peec AI, c'est le pourcentage récupéré de Peec). Quand le rapport compare des périodes, une deuxième colonne affiche la variation en points de pourcentage. Retrievals (sur une vue de données Peec AI seules) ou Appearances et Citations suivent les mêmes règles que le tableau Cited Sources, et la colonne Catégorie affiche la classification du domaine par Peec AI (Editorial, UGC, Corporate, Institutional, Reference, Related, Other, ou une classe que vous avez définie dans Peec), lue à chaque synchronisation Peec pour les 90 derniers jours de Peec. Vos propres domaines et ceux de vos concurrents suivis affichent toujours Propre et Concurrent. Sur nos propres scans, où Peec n'a pas de classification, CrunchJunkie utilise une liste fixe de sites d'avis, de réseaux sociaux, de référence et d'actualité bien connus, marque ces catégories comme les siennes et laisse les autres domaines vides plutôt que de deviner. Votre domaine est mis en évidence ; quand il tombe hors du tableau, une note de bas de tableau donne son rang. La Limite fixe le nombre de domaines affichés (10 par défaut). « Trending URLs » montre vers quelles pages les réponses IA se tournent davantage. Il prend les pages les plus utilisées de la période (les 20 avec le plus de récupérations par défaut) et liste celles dont le compte a le plus augmenté par rapport à la période précédente : le compte précédent et le compte actuel, la variation, et la variation en pourcentage, ou « new » quand la page n'était pas utilisée auparavant. Sur les données Peec AI, le tableau ajoute le titre de page que Peec indique et le type de page de Peec ; sinon, le type de page est l'estimation approximative de CrunchJunkie à partir de l'URL. La période précédente est la période de comparaison du rapport, ou la période de même durée juste avant quand le rapport n'en a pas, et une note de bas de tableau la nomme. Quand des prompts ont été ajoutés après le début de la période précédente, de sorte qu'elle couvrait moins de prompts, une seconde note le signale : une partie de la hausse vient alors de prompts que la période précédente ne couvre pas entièrement. Quand la période précédente n'a aucune réponse (le suivi n'avait pas commencé, les scans étaient en pause, ou un import ne remonte pas aussi loin), rien n'est comparé : le compte précédent et les deux variations affichent « — », les pages sont listées selon leur compte actuel, et la note indique qu'il n'y a pas de données pour la période précédente. « New » ne désigne jamais qu'une page qui n'était pas utilisée dans une période précédente qui, elle, a des réponses. Comme Cited URLs, le tableau exclut les réponses de Gemini des deux périodes et indique dans une note combien. Vos propres pages sont mises en évidence. « Rank from the top N URLs » et la Limite fixent les deux nombres (20 et 10 par défaut). Les deux tableaux peuvent se répéter une fois par tag de prompt. Dans les réglages du widget, activez « Un bloc par tag » et choisissez les tags dans l'ordre voulu ; sans choix, les tags présents sur le plus de prompts sont utilisés (jusqu'à 8), et 12 blocs au plus s'affichent, avec une note quand il existe d'autres tags. Chaque bloc est le tableau que vous obtiendriez du même widget avec un filtre Tag sur ce tag : au-dessus, son propre nombre de réponses et sa période (« 238 réponses, 1 sept. 2026 – 30 sept. 2026 », chats sur les données Peec AI) ; votre domaine mis en évidence ; dessous, la note de rang ; et sur Trending URLs, sa propre comparaison avec la période précédente. Les chiffres d'un bloc sont ceux du widget filtré, jamais une part des réponses de tout le rapport. Un prompt peut porter plusieurs tags, donc une même réponse peut figurer dans plusieurs blocs. Sur un widget pleine largeur, deux blocs se placent côte à côte à l'écran ; sur papier et dans le PDF, chaque bloc prend toute la largeur. Un projet sans tags de prompt affiche « Pas encore de tags de prompts ». Les réponses d'une période sont lues une seule fois pour tous les blocs. La colonne Tendance ne s'applique pas aux blocs. « Crawler access » est la situation robots.txt bot par bot, triée en commençant par les bloqués pour que les problèmes ressortent en haut. À noter : il n'est PAS limité à une plage de dates comme les autres, car il lit la vérification d'crawlabilité la plus récente, la situation du robots.txt étant un état courant et non quelque chose qui s'accumule sur une période. L'afficher tel qu'à une date passée arbitraire serait trompeur, car le problème a pu être corrigé depuis. « Crawler visits » est l'autre nouveau tableau, et le seul élément de preuve de visibilité IA mesuré plutôt qu'échantillonné : il liste les crawlers d'IA qui ont réellement récupéré des pages du site, lus dans les logs serveur. Il exige que l'ingestion des logs de crawl soit d'abord configurée pour le projet ; voyez le guide Crawlers IA et crawlabilité pour son fonctionnement et ce que signifie un tableau vide. « AI bot traffic » est la version au niveau du fournisseur de ce tableau : une ligne par entreprise (OpenAI, Google, Anthropic, Amazon…) avec son total de requêtes, sa part de toutes les requêtes IA, et la répartition entre requêtes d'utilisateurs et crawls de recherche et d'entraînement. C'est le même récapitulatif que celui en tête de la page Insights de crawl, de sorte que le rapport et l'app concordent toujours. Comme Crawler visits, il est mesuré à partir des logs serveur et exige que l'ingestion soit d'abord en place. « Crawl sections » répartit les mêmes requêtes de pages par section du site (/blog, /products, /docs…), exactement comme la carte « Par section du site » de la page Insights de crawl : requêtes, leur part, les trois opérateurs de crawl les plus actifs, URL distinctes, la part répondue en 2xx, refusée (403/406) ou en échec, et le dernier crawl. Une note de bas de tableau indique combien de requêtes portaient un statut, ce qui a été exclu, et qu'une requête est un accès, pas une citation. La source Audit GEO en ajoute un autre : un tableau « Competitor crawler access » qui compare votre robots.txt à celui de vos concurrents, avec une ligne par crawler de réponses IA indiquant si VOUS le bloquez et combien de vos concurrents le font, de sorte que « vous bloquez ChatGPT alors que la plupart des concurrents l'autorisent » saute aux yeux. Il se remplit une fois que vous avez ajouté des domaines concurrents dans les paramètres du projet de visibilité IA (seuls les domaines que vous saisissez sont vérifiés), et il s'affiche dans l'app, sur les liens partagés et dans le PDF. Un concurrent dont le robots.txt est illisible est exclu plutôt que deviné. La source Audit GEO a aussi un tableau « Firewall & access policy ». Là où « Crawler access » ne rapporte que ce que dit votre robots.txt, celui-ci le complète par un test en direct : il récupère votre page d'accueil, et une page de contenu de votre sitemap, avec le user-agent de chaque crawler de réponses IA, et vérifie si la requête est réellement passée. La page de contenu compte, car depuis le 15 septembre 2026, le réglage par défaut de Cloudflare pour les crawlers d'IA ne bloque les crawlers d'agents et d'entraînement que sur les pages qui affichent des publicités : un crawler peut passer la page d'accueil et être refusé sur vos articles, et le tableau indique alors « Refusé sur les pages de contenu ». Cloudflare n'est nommé comme cause probable que lorsque les réponses de cette page portent les marqueurs de périphérie de Cloudflare et que les blocages suivent son schéma (crawlers d'agents et d'entraînement refusés, crawlers de recherche seule acceptés) ; sinon, la note reste neutre vis-à-vis des fournisseurs. Pour un blocage confirmé, la ligne nomme aussi la couche qui l'a opposé (Cloudflare, Amazon CloudFront / AWS WAF, Akamai, Vercel, Sucuri, Imperva, Fastly, ModSecurity, ou le serveur web lui-même quand la réponse ne porte aucun marqueur de CDN), lue dans les en-têtes et le corps de cette réponse, jamais devinée à partir d'une IP ou d'un hébergeur, avec le correctif propre à cette couche : une modification de robots.txt ne peut pas débloquer un WAF. Depuis le 9 octobre 2026, un refus sur la page de contenu compte aussi dans la vérification d'accessibilité en direct de l'audit, exactement comme un refus sur la page d'accueil, et la vérification nomme la page (« Page d'accueil accessible pour tous les crawlers testés ; /blog/x bloquée pour ChatGPT-User ») ; auparavant, le score ne lisait que la page d'accueil, de sorte qu'un site bloqué uniquement sur ses articles passait. L'audit GEO gratuit de notre site web effectue le même test sur deux pages. La colonne qui compte est le verdict : « A refusé notre test » signifie que votre robots.txt autorise le crawler mais qu'un pare-feu ou un CDN a quand même refusé notre requête de test (un HTTP 403/406 qui intervient avant même que robots.txt soit consulté). Lisez-le comme un indice fort, pas comme une preuve : le test envoie le nom du crawler depuis nos serveurs, et non depuis les adresses IP publiées par le crawler lui-même, et la gestion des bots (Akamai, Cloudflare Bot Management, DataDome, PerimeterX et d'autres) refuse couramment une requête non vérifiée qui se réclame du nom d'un crawler tout en laissant passer le vrai crawler vérifié. Un refus compte donc pour un demi-point dans la vérification d'accessibilité en direct de l'audit, et non pour un échec ; pour trancher, consultez les logs de votre CDN ou pare-feu et cherchez les requêtes issues des plages d'IP publiées des vrais crawlers. L'exception est le schéma par défaut de Cloudflare décrit plus bas, qui correspond à une politique documentée bloquant aussi les crawlers vérifiés. Le tableau se remplit après qu'un audit GEO a mené un test concluant, couvre les huit crawlers auxquels un blocage peut être rattaché (les crawlers de recherche OAI-SearchBot, PerplexityBot, Googlebot et meta-webindexer de Meta AI, les récupérateurs d'agents en direct ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User, et ClaudeBot), et s'affiche dans l'app, sur les liens partagés et dans le PDF. Un défi anti-bot ou une limite de débit est affiché mais jamais compté comme un blocage confirmé.

Les projets plus importants gagnent à être un peu organisés. La vue Marques gère les noms exacts que CrunchJunkie reconnaît comme des mentions (votre client et ses concurrents), y compris les variantes d'orthographe et les alias, afin qu'aucune mention ne soit manquée ni mal comptée. Un cas demande de l'attention : une marque dont le nom est aussi un mot courant, un mois ou un terme générique (une agence appelée MAI et le mois allemand Mai, pilot, Neuland, Conclusion). CrunchJunkie ne compte un tel nom que lorsque la réponse l'emploie comme nom d'entreprise, dans une liste de prestataires, avec un lieu, une forme juridique ou un chiffre, et non lorsqu'il n'est qu'un mot, comme une date ou un titre. Si vous suivez un nom de ce type, ajoutez la forme juridique ou le domaine comme alias (« MAI GmbH », « mai.de ») : l'extracteur dispose ainsi aussi d'une orthographe sans ambiguïté à reconnaître. Une mention ne compte que si la réponse écrit l'un de ces noms. Une marque que les réponses écrivent autrement (« islaNet » pour Isla Networks) n'est donc pas comptée tant que ce nom n'est pas un alias : lorsque les réponses semblent le faire, CrunchJunkie propose le nom dans les Signaux (voir Signaux et automatisations, « Suggestions d'alias »). Vous l'ajoutez en un clic (les réponses enregistrées des 42 derniers jours sont alors recomptées avec ce nom, ces mentions sans position ni sentiment) ou vous indiquez qu'il s'agit d'une autre entreprise (c'est mémorisé : il n'est plus jamais proposé). Un concurrent ajouté par son site web (« greatjourneysnz.com ») est proposé sous le nom que le site se donne (« Great Journeys New Zealand »), le domaine restant conservé comme site web ; rien ne change tant que vous ne cliquez pas. Les tags permettent d'étiqueter les prompts (par thème, étape du tunnel ou priorité client), puis de filtrer chaque indicateur par tag. C'est le moyen le plus rapide de répondre à des questions comme « quelle est notre visibilité sur les prompts de comparaison en bas de tunnel ? ». Les Paramètres du projet servent à régler le nom de la marque et le site web, la liste des concurrents, les modèles utilisés, le nombre d'exécutions par prompt et la planification des scans. La planification est désactivée, quotidienne ou hebdomadaire, et vous choisissez l'heure exacte (et, en hebdomadaire, le jour) à laquelle elle s'exécute, dans le fuseau horaire du projet, pour que les scans tombent quand vous le voulez. Un marché du projet peut être scanné selon sa propre planification (Paramètres → Marchés → Planification) ; les marchés qui n'en ont pas sont scannés avec le projet. Une heure que vous modifiez est conservée dans le fuseau du projet, ou dans celui de votre espace de travail (Paramètres → Préférences) si le projet n'en a pas, et l'enregistrement d'un autre paramètre ne la déplace jamais ; une planification enregistrée avant l'existence des fuseaux horaires s'exécute, et s'affiche, en UTC. Un assistant IA qui modifie l'heure via le connecteur MCP (update_scan_settings) suit la même règle, sauf s'il indique un fuseau horaire : un jour ou une heure modifiés sont toujours enregistrés avec leur fuseau, et un jour, une heure et un fuseau identiques à ceux du projet ne changent rien. Le jour d'un changement d'heure, un scan prévu à une heure que la pendule saute s'exécute juste après le saut, et une heure qui se produit deux fois ne scanne qu'une fois. Un nouveau projet reçoit son propre créneau : un jour de semaine et une heure de nuit dans le fuseau horaire de votre espace de travail (Paramètres → Préférences), répartis pour que les projets ne scannent pas tous à la même heure ; les projets créés avant octobre 2026 conservent leur planification. Les scans planifiés s'exécutent sur nos serveurs, ceux de nombreux espaces de travail côte à côte, les espaces de travail passant à tour de rôle, de sorte que le gros lot d'un espace de travail ne retarde jamais le scan d'un autre. Les modifications s'appliquent à partir du scan suivant.

Vous suivez déjà la visibilité IA dans Peec AI ? Vous pouvez importer un projet Peec directement dans CrunchJunkie au lieu de lancer des scans natifs pour ce client. Sous Données → Intégrations, ouvrez Connecter sur la carte Peec AI, choisissez le client et collez une clé API Peec limitée à un projet (créée dans Peec sous Account → API Keys). CrunchJunkie vérifie la clé, puis importe la visibilité, la part de voix, le sentiment, la position moyenne, les prompts et les sources citées du projet. Une fois importées, les données alimentent exactement les mêmes écrans de Visibilité IA et les mêmes widgets de rapport que les scans natifs : la Vue d'ensemble, les Prompts, les Sources, l'Analyse des écarts et l'éditeur de rapports fonctionnent sans changement. Le projet est marqué comme provenant de Peec, afin que l'origine des chiffres reste toujours claire, et une nouvelle synchronisation récupère les derniers chiffres. Notez que l'API REST de Peec fait actuellement partie de leur offre Enterprise/bêta : l'accès à l'API doit donc être activé de leur côté pour votre clé. Les marques restent alignées sur Peec d'elles-mêmes. Chaque synchronisation lit la liste de marques de Peec et la reflète dans le projet : une marque Peec qui correspond à l'un de vos concurrents par son nom, un alias ou son domaine, quelle que soit l'orthographe, lui est liée (l'orthographe de Peec devient un alias, votre nom d'affichage reste), et une marque Peec que vous ne suivez pas encore est ajoutée comme concurrent sous le nom de Peec, avec ses alias et son domaine. Rien n'est jamais supprimé : un concurrent que vous suivez uniquement en natif reste donc en place. Chaque fois que les marques changent (par le miroir, la page Marques, les paramètres du projet ou le connecteur MCP), les conversations importées sont relues automatiquement, afin que les noms nouveaux ou nouvellement liés reçoivent leurs mesures à partir des détections de marques propres à Peec ; Synchroniser sur la carte Peec fait la même chose à la demande, et Vérifier/Réparer apparaît lorsque la carte signale des conversations manquantes. Le classement des marques d'un rapport compare toujours les marques sur un seul ensemble de réponses commun, les exécutions où toutes les marques listées ont été mesurées : la part de voix (Share of Voice) totalise donc 100 %, et une marque ajoutée tardivement n'est jamais évaluée sur un échantillon plus petit que les autres. Plusieurs marques Peec pour une seule des vôtres (fusion d'alias). Lorsque le miroir ou vos alias rapportent deux marques Peec AI ou plus à une seule marque suivie, l'import additionne leurs conversations par moteur (plafonnées aux conversations du moteur) : une conversation qui nomme plus d'une de ces marques peut donc être comptée plus d'une fois. Depuis le 25 octobre 2026, tout chiffre qui inclut de telles données est signalé comme une borne supérieure : Visibilité, Mentions et Share of Voice sur les cartes KPI, les graphiques en courbes, les anneaux, les tableaux de marques, les tableaux croisés par tag et par mois, la Vue d'ensemble (un ≤ sur la pastille d'en-tête et devant les chiffres des graphiques de tendance, des cartes de marché, des plus fortes variations, du quadrant et de la matrice de performance ; une ligne sous les cartes KPI et le tableau concurrentiel), l'Accueil et le hub Visibilité IA (un ≤), l'e-mail de récap client, l'historique d'export (une colonne upper_bound), les liens partagés, les PDF, le résumé IA, l'API et le connecteur MCP. Sur une carte de marché, un ≤ sur votre chiffre ou sur celui du leader transforme la phrase d'écart en borne (« au plus » ou « au moins » tant de points, « peut mener »), et lorsque les deux sont des bornes supérieures, aucun écart n'est indiqué. L'e-mail de récap client précise que le chiffre additionne plusieurs noms comptés comme la même marque, sans nommer Peec AI, car il est adressé à votre client. Le surcomptage d'une marque fusionnée figure aussi dans le total par lequel est divisée la part de voix de chaque marque : là où la part de voix d'autres marques est affichée à côté, la note ajoute donc que la leur peut sembler légèrement trop basse. La note d'un graphique ou d'un anneau nomme les moteurs (et, sur un graphique quotidien, si c'est tous les jours ou seulement certains) qui contiennent une fusion. Les signaux ne sont pas marqués : ils sont jugés sur les conversations elles-mêmes, où une conversation nomme une marque ou ne la nomme pas. Paramètres → Export ajoute une colonne peec_merged à l'historique de visibilité. La position moyenne et le sentiment sont des moyennes sur les mentions et ne sont pas marqués comme borne supérieure ; une conversation qui nomme plus d'une de ces marques pèse toujours deux fois dans ces moyennes. Les chiffres Peec filtrés par tag sont marqués de la même façon. Le marquage est posé par la synchronisation Peec, qui réécrit ses 90 derniers jours ; les données Peec plus anciennes ne portent aucun marquage, ce qui signifie inconnu, jamais exact. Les requêtes de fan-out de Peec (les recherches derrière chaque conversation Peec, issues de /queries/search et /queries/shopping de Peec) sont importées par une tâche de fond distincte, toutes les heures, jamais par Synchroniser ni par l'actualisation quotidienne des indicateurs, afin qu'un Peec lent ne les retarde jamais. Elles vont dans leur propre table et apparaissent dans Query fanouts sous Peec et dans get_query_fanouts du connecteur MCP avec fanoutSource « peec », toujours comme une source distincte. La page Query fanouts de Peec compte aussi les fan-outs synthétiques, que l'API de Peec ne liste pas un par un : ses totaux peuvent donc être supérieurs à ceux importés. Le premier import lit les 90 derniers jours ; les suivants reprennent à partir du dernier jour entier lu en totalité et relisent les trois jours précédents, car Peec continue d'ajouter des conversations à une journée après sa fin : « Importé jusqu'au » n'est donc jamais aujourd'hui. Une journée comptant plus de fan-outs qu'un import n'en lit est poursuivie là où elle s'est arrêtée, les recherches web et les recherches shopping ont chacune leur part dans chaque import, et chaque requête reste dans un budget de temps et bien en dessous de la limite de débit de Peec. L'historique d'un gros projet peut donc mettre quelques heures à arriver ; la page l'indique tant que le rattrapage est en cours, affiche une erreur si Peec a refusé, et le note lorsque Peec a listé plus de lignes qu'il n'en a renvoyé. Les lignes de fan-out de plus de 400 jours (environ 13 mois) sont supprimées chaque jour, que Peec soit encore connecté ou non. Déconnecter Peec AI les supprime toutes d'un coup, avec la clé enregistrée, et une reconnexion ultérieure les importe à nouveau. Si la clé est remplacée par celle d'un autre projet Peec, les fan-outs du projet précédent sont supprimés et ceux du nouveau projet sont importés depuis zéro ; une clé renouvelée pour le même projet les conserve. Widgets filtrés par tag sur un projet Peec. Lorsqu'un widget de rapport est filtré par Source = Peec plus un Tag, il affiche les chiffres propres à Peec pour ce tag (la liste de marques, la Share of Voice, le sentiment et la position exactement tels que le tableau de bord de Peec les rapporte), importés une fois par jour plutôt que recalculés à partir des conversations. Notez la seule définition qui diffère : la Share of Voice de Peec compte chaque occurrence d'une marque, répétitions au sein d'une même réponse comprises, tandis que la Share of Voice native compte des réponses ; la Visibilité et les Mentions sont identiques dans les deux cas. Toute autre combinaison de filtres conserve le calcul fondé sur les conversations. La même règle s'applique partout ailleurs où un projet Peec est affiché (la Vue d'ensemble, l'API et le connecteur MCP) : dès que la vue ne contient que des données Peec (un projet sans scans natifs, ou le sélecteur de source réglé sur Peec), la Share of Voice compte chaque occurrence comme le fait Peec, de sorte que les chiffres sont égaux à ceux du tableau de bord de Peec. Dès que des scans natifs figurent dans la même vue (la source mixte), la Share of Voice compte des réponses pour chaque marque, car c'est la seule unité que les deux sources partagent ; il en va de même pour une vue Peec restreinte par un prompt, un moteur ou plus d'un tag, qui lit les conversations importées plutôt que les chiffres de Peec. Un tableau mixte n'est donc pas censé correspondre au tableau de bord de Peec, et repasser la source sur Peec redonne les chiffres de Peec. Récupérations et citations sur les données Peec (8 octobre 2026). La même règle décide de la manière dont Retrievals, Retrieval Rate, Citations et Citation Rate sont comptés. Dès qu'une vue ne contient que des données Peec, ils utilisent les définitions propres à Peec, calculées à partir des conversations importées : les Retrievals sont vos pages récupérées, additionnées sur toutes les conversations ; le Retrieval Rate les divise par toutes les conversations (pages par conversation, par ex. 0,37, et non un pourcentage) ; les Citations comptent chaque citation de vos pages, comme le fait Peec, de sorte qu'une page citée deux fois par une réponse compte deux fois ; le Citation Rate divise les citations des conversations qui ont récupéré votre domaine par le nombre de ces conversations (par ex. 1,58 par conversation). Le « Used as source » de Peec, la part des conversations qui ont récupéré votre domaine, est le Source Appearance Rate. Avant cette date, une conversation Peec qui ne citait rien sortait du dénominateur du Citation Rate, ce qui faisait monter le taux, et une conversation sans sources sortait de celui du Retrieval Rate ; les deux comptent désormais pour zéro, y compris pour les conversations importées auparavant, sans nouvel import. Depuis octobre 2026, l'import enregistre aussi combien de fois chaque conversation a cité chaque page (le citation_count de Peec) : ces chiffres comptent donc les citations comme le fait Peec. Ils peuvent encore différer des rapports de Peec lorsque des prompts ont été mis en pause ou supprimés dans Peec : ses rapports ne comptent que ses prompts actifs, tandis que les conversations déjà importées pour ces prompts restent ici. Les conversations importées avant cette date ne contenaient que les pages citées par une conversation : tant qu'elles ne sont pas relues, chaque page qu'elles ont citée compte une fois, et chaque widget, chaque carte KPI et la Vue d'ensemble indiquent sous le chiffre combien de telles conversations il contient, dans l'application, sur les liens partagés, dans les PDF et dans les données du résumé IA. Retrievals, Retrieval Rate et Used as source sont inchangés, tout comme tous les chiffres de nos propres scans et des vues qui les mêlent aux données Peec. Les tableaux Sources citées, URL citées et Domaines sources comptent les Citations de la même façon sur une vue de données Peec uniquement. Une vue qui mêle des scans natifs et des données Peec conserve les définitions fondées sur les réponses : réponses qui ont récupéré ou cité votre domaine, taux en pourcentage. Une période pendant laquelle les conversations Peec du client ont récupéré des pages sans qu'aucune ne cite quoi que ce soit n'a pas capturé de citations (conversations importées avant le 2 juillet 2026, date à laquelle l'import a commencé à enregistrer les pages citées, et jamais resynchronisées depuis) : ses Citations et son Citation Rate affichent « — », jamais 0 ; sur un graphique en courbes, les taux par conversation ont leur propre axe à côté des pourcentages. Un graphique dont la plage contient des périodes de données Peec uniquement à côté de périodes avec scans natifs compte chaque point selon les réponses, afin que la courbe garde une seule unité, et depuis le 9 octobre 2026 il l'indique sous le graphique et nomme les périodes Peec uniquement. Un graphique de comparaison de périodes qui oppose une période Peec uniquement à une période avec scans natifs, et un tableau par mois ou par semaine dont les périodes sont ainsi mêlées, comptent de la même façon et portent la même note. Le résumé IA lit chaque série du graphique, ainsi qu'un taux par conversation, avec son unité, de sorte que 0,37 par conversation n'est jamais lu comme 37 %. Déconnecter Peec AI (Données → Sources de données → Déconnecter) supprime tout ce qui a été importé de Peec pour ce client, avec la clé enregistrée : les réponses avec leurs sources, les chiffres quotidiens et par tag de Peec, les requêtes de fan-out et les prompts importés de Peec. Un prompt que les propres scans de CrunchJunkie ont aussi exécuté, ou à partir duquel un brief de contenu a été créé, reste et perd seulement son lien avec Peec ; le brief de contenu reste aussi, sans ses citations de réponses Peec. Les analyses de Perception et les suggestions de marques construites à partir des réponses sont effacées immédiatement (relancez Perception pour analyser ce qui reste), et les signaux ouverts calculés à partir des données Peec sont résolus. Si un client s'est retrouvé avec deux connexions Peec (un Connecter envoyé deux fois pouvait en créer une seconde ; ce n'est plus possible), les deux disparaissent. Dès la déconnexion, plus rien n'est importé. La plupart des imports sont supprimés immédiatement ; un très gros import prend quelques minutes, pendant lesquelles la source apparaît comme En cours de suppression dans la liste et chaque vue du client (l'application, les rapports, les liens partagés, les PDF, l'API et le connecteur MCP) n'affiche que ses propres scans. Vos propres scans, les autres clients et les concurrents que la liste de marques de Peec a ajoutés au projet restent tels quels. Une reconnexion importe à nouveau le projet Peec.

Les données importées de Peec et les scans natifs de CrunchJunkie cohabitent sur le même client sans s'écraser. Chaque point de données porte son origine, « peec » ou « native », et les deux sont stockés sous des noms de modèle différents (Peec utilise des libellés courants comme « ChatGPT » et « Perplexity » ; les scans natifs utilisent les versions précises des modèles qu'ils appellent, par ex. ChatGPT sur GPT-5.6 avec recherche web, ou Perplexity via son Agent API). Pour cette raison, ils ne s'écrasent jamais l'un l'autre : lancer un scan natif ajoute des données natives à côté des données Peec importées au lieu de les remplacer, et une nouvelle synchronisation Peec n'actualise que ses propres lignes importées. Un projet importé de Peec AI (ou qui a connecté Peec plus tard) ne reçoit aucun scan natif planifié, ses données venant de la synchronisation Peec à 05:00 et 17:00 UTC : un scan natif ne s'y exécute donc que lorsque vous en lancez un. Lorsqu'un client a les deux, la vue d'ensemble de la Visibilité IA affiche un sélecteur de source (Tout / Scans natifs / Peec AI (importé)) pour consulter chaque source seule ou ensemble. Un point à garder en tête : dans la vue combinée « Tout », le même assistant peut apparaître deux fois (une fois via Peec, une fois via un scan natif) ; pour un même client, il vaut donc mieux traiter une source comme référence et utiliser le sélecteur lorsque vous voulez comparer. Un projet importé de Peec ne démarrera pas de scans natifs de lui-même : il n'a aucun prompt natif et sa planification de scans reste désactivée tant que vous n'ajoutez pas de prompts et ne choisissez pas de les exécuter.

Paramètres → Facturation affiche un relevé d'utilisation sous le compteur Managed AI : chaque vérification de la période, ventilée de quatre façons : par client, par moteur, par jour et par point de départ du scan. Il affiche deux nombres côte à côte, et leur écart compte. Scans est le nombre de fois où nous avons réellement interrogé un moteur. Vérifications utilisées est ce que cela a déduit de votre quota. Ils ne sont pas identiques, car les moteurs premium (ChatGPT, Claude, Grok) comptent 3× : 200 scans sur ChatGPT font donc 600 vérifications. Les moteurs premium sont marqués d'un badge ×3, et lorsque les deux nombres diffèrent, le relevé énonce explicitement le rapprochement : « N scans sont devenus M vérifications une fois les moteurs premium pondérés. » Les vérifications gérées et celles faites avec vos propres clés figurent dans des colonnes séparées et ne sont jamais additionnées. Les vérifications gérées entament le pack que vous payez ; les vérifications avec vos propres clés s'exécutent sur votre clé API et ne vous coûtent rien ici. Un nombre combiné unique ne décrirait rien de réel. Ce que cela coûte. Les vérifications avec vos propres clés ne coûtent rien ici, mais vos fournisseurs les facturent : le relevé l'estime donc, avec une colonne « ≈ Coût clé propre (USD) » sur chaque ligne et sur le total, intitulée « ≈ coût sur votre facture fournisseur ». Il valorise les jetons de chaque scan avec clé propre au tarif catalogue du fournisseur au moment du scan, plus ses frais de recherche ou d'ancrage, en dollars américains puisque c'est la monnaie dans laquelle les fournisseurs facturent, et indique le jour où notre grille de prix a été vérifiée pour la dernière fois (contrôle hebdomadaire de la page de tarifs de chaque fournisseur ; un prix qui diffère ou qui ne peut pas être lu conserve la date précédente). Comme chaque scan est valorisé au tarif de son propre jour, un changement de prix d'un fournisseur ne revalorise jamais vos scans antérieurs. C'est une estimation : la facture de votre fournisseur fait foi et peut différer, surtout à cause des frais de recherche et d'ancrage, des jetons en cache, des remises et des forfaits mensuels comme celui de SerpAPI. L'étape qui lit chaque réponse (Claude Haiku) s'exécute sur la clé de CrunchJunkie et ne figure pas dans l'estimation, sauf si une clé Anthropic est enregistrée comme clé de votre assistant IA ; elle atterrit alors aussi sur votre facture Anthropic, et le relevé le dit. Les scans antérieurs au 3 juillet 2026, date à laquelle le relevé a commencé à enregistrer à qui appartenait la clé de chaque scan, ne peuvent pas être valorisés : ils affichent « — » et sont exclus de la somme, jamais comptés comme zéro, et le relevé indique combien il y en a. Lorsqu'un fournisseur n'a communiqué aucun nombre de jetons pour un scan, il est valorisé à partir d'un scan typique : votre propre moyenne pour ce moteur sur la même plage lorsqu'au moins 10 de ses scans ont communiqué des jetons, sinon notre valeur par défaut, et le relevé indique à combien de scans cela s'applique. Les vérifications gérées n'ont pas de colonne de coût, car votre pack les prend en charge : pour la période en cours, le total indique « inclus », ou affiche le dépassement à ce jour (les vérifications au-delà de votre quota et les vérifications reportées, multipliées par le prix de dépassement, dans votre devise de facturation). Il apparaît une seule fois, sur les totaux, car le dépassement appartient à la période entière et non à une ligne en particulier ; le dépassement des périodes précédentes figure sur vos factures. Si le pack a été souscrit ou résilié pendant la période, le compteur ne compte qu'à partir de ce moment : le relevé le dit, donne les vérifications depuis lors et laisse ce qui précède dans la période à vos factures plutôt que de deviner. « 30 derniers jours » et « 90 derniers jours » sont des jours UTC entiers se terminant aujourd'hui, à partir de 00:00 UTC, et « Période précédente » couvre au plus 31 jours ; depuis octobre 2026, les totaux de ces plages peuvent donc être légèrement inférieurs à ceux que les mêmes plages affichaient auparavant. Les deux montants sont dans des devises différentes et sur des factures différentes : ils ne sont donc jamais additionnés. Le CSV contient l'estimation de chaque scan avec clé propre dans own_key_est_cost_usd, avec own_key_cost_note à côté, après toutes les colonnes existantes, afin qu'une feuille bâtie sur l'ancien fichier continue de fonctionner ; sur les lignes gérées, les deux sont vides. Le compteur de facturation affiche la même estimation sous son chiffre BYOK, et get_usage du connecteur la renvoie sous la forme byokCost. Servez-vous-en pour répondre aux questions que le compteur seul ne peut pas traiter : quel client consomme le pack, si un moteur premium vaut ce qu'il coûte sur un projet donné, et si un pic était une mauvaise journée isolée ou une hausse régulière. Un export PDF permet de transmettre la ventilation à un client ou à un système de notes de frais. « Lancé depuis » répond à une question que les autres onglets ne traitent pas : savoir si des vérifications proviennent d'un scan lancé par quelqu'un dans l'application, d'un scan planifié, d'un assistant IA agissant par le connecteur MCP ou d'une automatisation. Le comptage est identique sur tous les chemins (une vérification coûte autant d'où qu'elle soit lancée) : cet onglet relève donc de l'attribution, pas de la tarification. Le raisonnement propre d'un assistant lors d'un appel MCP s'exécute sur votre abonnement ChatGPT ou Claude et n'apparaît jamais ici ; seuls les scans qu'il lance (après votre confirmation) y figurent. La même répartition est renvoyée par l'outil get_usage du connecteur. Sous le tableau, l'onglet liste aussi les messages de l'assistant sur Managed AI dans la même fenêtre, selon leur point de départ, un quota distinct de celui des vérifications : réponses et analyse de rapport dans l'application, résumés des copies mensuelles, connecteur, automatisations, et « E-mails de rapport », les résumés IA réécrits avant l'envoi d'un e-mail de rapport. get_usage renvoie ceux de ce mois dans assistantMessages.bySurface. Les vérifications d'un client depuis supprimé apparaissent sous « Client supprimé : » suivi de la marque qui a été scannée. Les vérifications enregistrées avant juillet 2026 n'ont aucun client associé et apparaissent sous « Aucun client (avant juillet 2026) » ; celles enregistrées avant le 23 septembre 2026 n'ont aucun point de départ et apparaissent sous « Non enregistré ». Toutes sont affichées plutôt qu'écartées, de sorte que les parties s'additionnent toujours au total.

Vous pouvez exécuter les scans de deux façons. Avec vos propres clés (bring-your-own-keys), vous connectez vos propres clés API pour chaque modèle ; CrunchJunkie exécute les scans avec elles et vous ne payez que les tarifs d'utilisation des fournisseurs, sans majoration. Les clés sont chiffrées au repos. Elles exécutent vos scans, et une clé OpenAI, Claude ou Gemini alimente aussi les fonctions IA de Crunch (résumés de rapport, Ask Crunch, briefs de contenu), sauf si vous ajoutez une clé d'assistant distincte ; les clés Grok et DeepSeek n'exécutent que des scans. C'est l'option la plus économique si vous avez déjà des comptes chez les fournisseurs. Managed AI est l'alternative sans configuration : CrunchJunkie exécute les scans sur sa propre infrastructure, sans aucune clé à gérer. Chaque moteur que vous activez s'exécute sur les clés de fournisseur propres à CrunchJunkie (pendant l'essai de 14 jours, Perplexity uniquement). Il est mesuré par vérification (une vérification = un prompt, exécuté une fois, sur un moteur : le scan et son analyse de suivi comptent ensemble pour une seule vérification). Vous choisissez un pack mensuel avec un quota de vérifications inclus, de 25 €/mois (Lite, 645 vérifications) à 399 €/mois (Scale, 12 250 vérifications), et vous payez 0,05 €/vérification au-delà (tous prix hors TVA). Les moteurs efficaces comptent 1× par vérification ; les moteurs premium (ChatGPT, Claude, Grok) comptent 3× : 100 scans sur ChatGPT consomment donc 300 vérifications, et non 100. Le nombre de prompts que vous suivez n'est limité sur aucun forfait. Le coût est régi par le quota de vérifications, qui mesure ce qui le détermine réellement : prompts × moteurs × passes. Les vérifications non utilisées sont reportées. Ce qui reste à la fin d'un mois passe au suivant et n'est dépensé qu'après le quota neuf de ce mois, de sorte qu'un mois calme ne les gaspille pas. Le solde s'accumule jusqu'à six mois de quota (au-delà, il n'est pas conservé) et il est perdu si vous résiliez Managed AI : c'est un avantage lié à l'abonnement, et non un crédit stocké. Pendant l'essai gratuit, nous prenons en charge un seul moteur Managed (Perplexity) afin que vous voyiez des données réelles avant de payer quoi que ce soit. Il cite les pages qu'il a utilisées : les briefs de contenu fonctionnent donc aussi pendant l'essai. Les projets d'essai scannent chaque jour, quelle que soit la planification réglée ; la planification que vous choisissez prend le relais à la fin de l'essai. Un essai commencé sur Gemini, avant le changement d'octobre 2026, conserve Gemini jusqu'à son terme. Lorsque l'essai prend fin, ce moteur gratuit est désactivé et rien n'est ajouté à votre forfait : Managed AI est uniquement sur option. Pour continuer à scanner, choisissez un pack Managed AI sous Paramètres → Facturation, ou ajoutez votre propre clé API et scannez sans majoration. Nous vous le rappelons par e-mail quelques jours avant, et vos prompts, résultats et planification restent exactement tels quels. Vous pouvez mélanger Managed et vos propres clés, activer ou désactiver chaque moteur, et fixer un plafond de dépense qui met en pause les scans Managed avant qu'une facture ne vous surprenne (vos propres clés continuent de tourner, car nous ne plafonnons jamais ce que vous payez directement). Consultez la page des tarifs pour les détails actuels de Managed AI.

L'unité est la vérification. Un prompt, posé une fois, sur un moteur, vaut une vérification, sauf s'il s'agit d'un moteur premium (ChatGPT, Claude, Grok), qui en compte trois. Chaque total ci-dessous n'est que cela, multiplié : prompts × passes × la somme des poids des moteurs. Un scan. Supposons que vous suivez 10 prompts et que vous les exécutez sur les quatre moteurs du mode Équilibré, ChatGPT (premium, 3×) plus Perplexity, Gemini et Google AI Overviews (efficaces, 1× chacun), en deux passes. Une passe d'un prompt fait 3 + 1 + 1 + 1 = 6 vérifications ; deux passes en font 12 ; sur 10 prompts, un seul scan représente 120 vérifications. Un mois. Scanné chaque semaine, cela fait environ 4,3 scans par mois ≈ 516 vérifications. Scanné une semaine sur deux, environ 258. Face à un pack. Managed AI Lite inclut 645 vérifications pour 25 €/mois. Les deux fréquences y tiennent : en hebdomadaire (≈ 516/mois), il reste environ 129 vérifications, qui sont reportées sur le mois suivant. Avec 15 prompts à la place, la même configuration fait 180 vérifications par scan, ≈ 774 par mois : 129 de dépassement, facturées 0,05 € chacune, soit 6,45 €, donc 31,45 € ce mois-là (hors TVA, comme tout chiffre Managed AI), sauf si vous avez des vérifications reportées, qui sont toujours dépensées avant tout dépassement. Les vérifications non utilisées se cumulent jusqu'à six mois de quota. Le dépassement est facturé sur la facture qui clôt le mois où il a été consommé, y compris le dernier mois si vous résiliez. Si vous passez à un pack supérieur en cours de mois, le dépassement déjà consommé reste facturé ; il compte dans tout dépassement sur le nouveau pack, de sorte qu'aucune vérification n'est facturée deux fois. Le pouls au meilleur prix. Le mode de scan Léger, deux moteurs efficaces en une passe, ne représente que 2 vérifications par prompt et par scan. Suivre 20 prompts chaque semaine fait 20 × 2 × 4,3 ≈ 172 vérifications par mois, bien moins d'un tiers du quota Lite. Deux choses ne vous coûtent jamais de vérification : le nombre de prompts que vous suivez n'est pas limité (seul leur scan entame le quota), et une vérification échouée, relancée jusqu'à trois fois, n'est jamais comptée, sur Managed AI comme sur vos propres clés. (Une vérification échouée parce que sa réponse est arrivée vide ou tronquée n'est pas non plus comptée, même si, avec vos propres clés, le fournisseur facture l'appel auquel il a répondu.) Avec vos propres clés, rien de tout cela n'est mesuré par nous : vous payez directement le tarif de chaque fournisseur, par réponse et sans aucune pondération, de sorte que leur facture suit le compte brut : prompts × passes × moteurs.

Avant de configurer un projet complet, tout le monde peut essayer une version rapide sur /ai-visibility-check, sur le site marketing, sans compte ni inscription. Saisissez une marque (et, facultativement, jusqu'à cinq de vos propres prompts et une adresse e-mail pour le compte rendu plus complet ; sans prompts, l'outil rédige cinq questions d'achat ouvertes à partir du site avec la méthode décrite dans Choisir vos prompts, et vous pouvez les modifier et relancer), et CrunchJunkie exécute sur-le-champ un petit scan réel : il interroge quelques fois un seul modèle d'IA avec recherche web et indique à quelle fréquence la marque a été mentionnée sous forme de Visibilité en %, avec la taille d'échantillon exacte (« n = … exécutions ») et une marge d'erreur (± %) à bornes sûres, plus les sources réellement citées. Sous le score, une ligne par question affiche les entreprises du même type que la réponse a nommées et indique si la marque est apparue (chaque ligne est une seule réponse), et une liste montre les pages citées dans les réponses qui nommaient une autre entreprise et non la marque. Une carte distincte montre ce que dit le moteur lorsqu'on l'interroge sur la marque par son nom : cette question nomme la marque, elle est donc présentée à part, en texte brut avec les pages qu'elle a citées, et ne fait jamais partie de la Visibilité en %. C'est volontairement un petit échantillon sur un seul modèle, et la page le dit : c'est un instantané honnête, pas un score fabriqué, et si une exécution ou deux échouent, le nombre est recalculé sur ce qui s'est réellement terminé. C'est un bon moyen de montrer à un prospect ce que l'IA dit de lui en moins d'une minute ; le produit complet suit en continu les dix modèles, avec bien plus de prompts, de concurrents, de sources et de tendances dans le temps. Servez-vous-en comme accroche, puis créez un projet pour aller en profondeur.

Si vous ouvrez ChatGPT (ou Gemini, Perplexity) sur votre téléphone, lancez l'un de vos prompts et comparez le résultat à un scan CrunchJunkie, les réponses ne correspondront généralement pas exactement, et c'est normal. Les réponses de l'IA sont non déterministes et personnalisées : une vérification manuelle isolée et un scan contrôlé ne mesurent pas la même chose. Cinq raisons expliquent l'écart : • Un modèle différent. Les applications grand public ChatGPT/Gemini/Perplexity utilisent le modèle par défaut et la recherche web intégrée que votre compte reçoit. CrunchJunkie scanne une liste définie de versions précises de modèles via leurs API (par ex. ChatGPT sur GPT-5.6 avec recherche web, Perplexity via son Agent API, Gemini, Google AI Overview). Modèle différent, réponse différente. • La personnalisation. Votre application porte une mémoire, des instructions personnalisées, l'historique du compte et votre localisation, autant d'éléments qui orientent la réponse (par ex. vers les agences proches de vous). Les scans s'exécutent à vide et de façon neutre, sans mémoire personnelle, sur le marché que vous configurez, de sorte que les résultats sont comparables d'un client à l'autre et dans le temps. • La navigation en direct. Lorsque l'application navigue sur le web, elle récupère des résultats récents qui changent de minute en minute. Un scan capture un instantané contrôlé. • L'échantillonnage. Le même prompt renvoie des réponses différentes d'une exécution à l'autre, parce que les modèles échantillonnent. C'est pourquoi CrunchJunkie exécute chaque prompt plusieurs fois et agrège : une exécution manuelle n'est qu'un échantillon bruité. • Le temps. Les modèles et l'index du web changent constamment ; un scan de la semaine dernière et une vérification d'aujourd'hui diffèrent. À retenir : une vérification manuelle ponctuelle est un point de données personnalisé et bruité. La valeur de CrunchJunkie est la mesure contrôlée, reproductible et multi-exécutions, qui moyenne ce bruit, pour que vous puissiez suivre la tendance et comparer les marques équitablement, au lieu de réagir à une seule capture d'écran.

Une courbe de visibilité fait un pas, et trois semaines plus tard personne ne sait plus pourquoi. Était-ce un vrai changement, ou avez-vous ajouté deux moteurs, changé de marché ou mis les scans en pause pendant une semaine ? Les annotations de chronologie y répondent sur le graphique lui-même. CrunchJunkie en écrit la plupart pour vous : chaque fois qu'un paramètre du projet qui affecte la mesure change (marché, langue, moteurs, concurrents, alias de marque, jeu de prompts, passes par prompt, planification, ou scans mis en pause/repris), une annotation automatique est enregistrée avec l'avant/après exact. Lorsque le fournisseur d'un moteur change le modèle qui se trouve derrière (le même moteur se met à répondre avec un modèle plus récent), nous l'enregistrons aussi. Les changements qui modifient ce qui est mesuré (marché, langue, moteurs, concurrents, alias, prompts, modèle remplacé) sont signalés spécialement, car un écart qui enjambe l'un d'eux compare deux mesures différentes. Vous pouvez aussi ajouter des notes manuelles (« nouvelle page de tarifs en ligne », « campagne de relations presse lancée ») depuis le panneau d'annotations de la chronologie de visibilité. Chaque annotation est interne ou partagée, et la règle est stricte : les annotations automatiques sont toujours internes, vos clients ne voient jamais vos changements de configuration. Une note manuelle que vous marquez comme partagée apparaît aussi dans les rapports destinés au client : sous forme de notes numérotées sous les graphiques de visibilité IA dans le rapport de l'application, le lien de rapport partagé et le PDF, de sorte que le client lit la même explication à côté de la même courbe. Les notes internes ne sont visibles que dans l'application.