Notre méthodologie GEO

Mesurer la visibilité IA ne consiste pas à poser trois questions à ChatGPT.

Une réponse isolée n’a presque aucune valeur. Notre méthode repose sur un panel structuré de requêtes, une comparaison multi-moteurs, une lecture concurrentielle, une analyse des sources et une mise en relation avec les signaux techniques, éditoriaux et externes du cabinet.

L’objectif n’est pas de produire un score spectaculaire. L’objectif est de comprendre où votre cabinet est visible, où il ne l’est pas, quels confrères prennent l’avantage et quels leviers peuvent raisonnablement expliquer cet écart.

Ce que nous mesurons

Quatre dimensions, analysées séparément.

Être « visible » peut vouloir dire plusieurs choses. Nous séparons ces dimensions pour éviter les conclusions trop simplistes.

01 — Présence

Êtes-vous mentionné ?

Le cabinet apparaît-il spontanément sur des questions pertinentes pour ses domaines d’intervention ?

02 — Positionnement

Comment êtes-vous présenté ?

Êtes-vous identifié sur les bonnes matières, les bonnes zones et les bons types de dossiers ?

03 — Concurrence

Qui apparaît à votre place ?

Quels confrères reviennent le plus souvent sur les mêmes requêtes et avec quelle régularité ?

04 — Sources

Quels signaux semblent peser ?

Quelles pages, mentions externes, structures de contenu et preuves paraissent corrélées aux réponses observées ?

Étape 01

Construire le bon panel de requêtes.

C’est l’une des parties les plus importantes. Un mauvais panel produit un mauvais audit, même si le rapport final est très joli.

01

Cartographie des expertises

Nous identifions les matières réellement pratiquées, les sous-spécialités, la zone d’intervention, le type de clientèle et les problématiques à forte valeur commerciale.

02

Transformation en intentions de recherche

Nous ne nous limitons pas à « avocat immobilier Bordeaux ». Nous construisons des scénarios réalistes : problème rencontré, contexte, urgence, objectif recherché, localisation et demande éventuelle de recommandation.

03

Variation du niveau de contexte

Les requêtes sont déclinées du générique au très contextuel afin de mesurer si la visibilité du cabinet tient seulement sur quelques formulations faciles ou résiste à des situations plus proches du langage réel.

04

Regroupement par intention

Les prompts sont classés par familles comparables, afin que l’analyse ne repose pas sur une succession de cas isolés mais sur des tendances par domaine et par intention.

Les familles d’intention

Une visibilité utile se mesure sur plusieurs types de questions.

Un cabinet peut être bien cité sur une requête générique et totalement absent lorsqu’une personne décrit précisément son problème. Nous répartissons donc le panel entre plusieurs familles d’intention afin d’éviter qu’un petit nombre de requêtes « faciles » donne une image trompeuse.

01 — Découverte

Identifier le bon professionnel

Questions dans lesquelles l’utilisateur cherche quel type d’avocat ou quel cabinet peut traiter son problème.

« Quel avocat consulter pour un vice caché immobilier à Bordeaux ? »

02 — Situation contextualisée

Exposer un problème réel

Requêtes longues dans lesquelles la personne décrit les faits, ajoute des contraintes et demande ensuite quoi faire et qui contacter.

« J’ai acheté il y a cinq mois et je découvre des moisissures qui semblent avoir été dissimulées. Quel recours et quel avocat ? »

03 — Shortlist & comparaison

Choisir entre plusieurs cabinets

Questions qui poussent le moteur à constituer une sélection, à comparer plusieurs acteurs ou à recommander les options qu’il juge les plus pertinentes.

« Quels cabinets sont les plus pertinents à Lyon pour un conflit entre associés ? »

04 — Adéquation

Vérifier qu’un cabinet correspond au dossier

La personne introduit des critères : localisation, profil, urgence, nature du contentieux ou type de client et demande une recommandation adaptée.

« Quel avocat à Toulouse pour contester rapidement un licenciement pour faute grave ? »

05 — Alternatives

Explorer d’autres professionnels

Questions formulées à partir d’un cabinet déjà connu ou d’une première recommandation, afin d’identifier des confrères comparables ou des alternatives.

« Quels autres cabinets spécialisés en droit immobilier pourrais-je consulter à Bordeaux ? »

06 — Confiance & crédibilité

Vérifier la légitimité du choix

Nous observons si le cabinet est associé de façon cohérente à ses expertises et si les informations disponibles permettent au moteur d’étayer sa recommandation.

« Ce cabinet traite-t-il réellement des contentieux de vices cachés immobiliers ? »

Étape 02

Comparer plusieurs moteurs, pas une seule réponse.

Chaque environnement génératif peut restituer des résultats différents. Nous cherchons les signaux qui se répètent et les écarts entre plateformes.

ChatGPT

Analyse de réponses conversationnelles et de recommandations formulées directement à partir de questions complexes et contextualisées.

Gemini

Comparaison avec un autre environnement majeur, pouvant restituer des sources, formulations et sélections différentes.

Perplexity

Lecture particulièrement utile des citations et sources mobilisées dans des réponses orientées recherche documentaire.

Google AI

Observation des réponses génératives intégrées à l’écosystème de recherche traditionnel et de leur articulation avec les résultats web.

Le périmètre peut évoluer avec les usages et la disponibilité des moteurs. L’important est de conserver une comparaison cohérente sur les plateformes retenues pour l’audit.

Le registre de mesure

Chaque réponse est décomposée en signaux observables.

Nous ne conservons pas seulement une impression générale. Pour chaque requête et chaque moteur, nous structurons les éléments nécessaires à la comparaison afin de pouvoir relier les constats entre eux.

Signal 01

Présence / absence

Le cabinet est-il nommé dans la réponse et dans quel contexte ?

Signal 02

Concurrents cités

Quels cabinets apparaissent sur le même prompt et lesquels reviennent dans un même groupe d’intention ?

Signal 03

Positionnement

Comment le moteur décrit-il le cabinet, ses expertises, son implantation et sa pertinence pour le problème posé ?

Signal 04

Sources et URLs

Lorsque le moteur expose ses sources, quelles pages sont citées et appartiennent-elles au cabinet ou à des tiers ?

Signal 05

Différence par moteur

Le même cabinet est-il visible sur ChatGPT mais absent sur Perplexity ou Google AI ? Les écarts sont conservés, pas moyennés artificiellement.

Signal 06

Groupe d’intention

Le résultat est replacé dans sa famille de prompts afin de distinguer un accident ponctuel d’une faiblesse plus systématique.

L’audit constitue une photographie de référence, datée.

Les environnements IA évoluent. Le panel et les résultats sont donc rattachés à une période d’observation précise. Si un nouvel audit est réalisé ultérieurement sur un périmètre comparable, cette baseline permet d’observer les évolutions plutôt que de comparer des impressions.

Étape 03

Mention, citation et positionnement : trois choses différentes.

Un cabinet peut être cité sans être recommandé, mentionné sans lien vers son site, ou apparaître sur une matière qui n’est pas stratégique. Nous distinguons ces niveaux.

Mention

Le nom du cabinet apparaît dans la réponse. C’est le niveau le plus simple : présence ou absence.

Citation

Une page du site ou une source externe liée au cabinet est utilisée ou référencée dans la réponse. Cela nous aide à comprendre quelles pages semblent réellement exploitables.

Positionnement

Nous regardons comment le cabinet est décrit : spécialité, qualité perçue, type de dossiers, zone géographique, caractère recommandé ou non, contexte dans lequel il apparaît.

Lisibilité par les moteurs

Une page doit pouvoir être trouvée, comprise puis utilisée.

Avoir une page en ligne ne suffit pas. Nous regardons si l’information stratégique est réellement accessible et exploitable par les moteurs.

A

Être retrouvable

La page est-elle accessible, indexable, correctement reliée au reste du site et techniquement disponible dans une forme que les moteurs peuvent récupérer ?

B

Être compréhensible

Le contenu permet-il d’identifier clairement le sujet, le problème juridique traité, l’implantation du cabinet et la réponse qu’il apporte ?

C

Être citable

La page contient-elle des formulations, informations, preuves et réponses suffisamment précises pour pouvoir servir de source ou conforter une recommandation ?

Étape 04

Identifier l’écart concurrentiel.

La question n’est pas seulement « pourquoi je suis absent ? ». Elle est souvent plus utile sous cette forme : qu’est-ce que les cabinets régulièrement cités ont de plus clair, plus précis ou plus crédible que moi ?

Analyse onsite

Votre propre site

  • architecture des pages
  • précision des contenus par problématique
  • titres, H1, maillage interne et cohérence sémantique
  • contenu réellement présent dans le HTML rendu
  • accessibilité, indexabilité et données structurées
Analyse offsite

Ce que le web dit de vous

  • cohérence du nom, des spécialités et implantations
  • annuaires, profils, publications et sources tierces
  • mentions pouvant renforcer l’autorité ou la crédibilité
  • écart de présence entre le cabinet audité et les concurrents cités
  • sources qui reviennent dans les réponses observées

Étape 05

Transformer les constats en hypothèses, puis en actions.

Nous évitons d’inventer une causalité que les moteurs ne publient pas. Nous croisons les réponses, les sources visibles, les caractéristiques des concurrents et les signaux onsite/offsite. Une recommandation gagne en priorité lorsqu’elle est soutenue par plusieurs observations convergentes, puis elle est hiérarchisée selon son impact potentiel et son effort de mise en œuvre.

Signal observé

Le cabinet est absent

Sur un groupe de prompts lié aux vices cachés, plusieurs concurrents sont régulièrement cités alors que le cabinet ne l’est jamais.

Écart identifié

Le sujet est dilué

Le cabinet n’a qu’une page générale de droit immobilier ; les concurrents visibles disposent de contenus dédiés aux recours de l’acquéreur et aux vices cachés.

Action priorisée

Renforcer l’intention

Créer ou approfondir un contenu dédié, améliorer le maillage et renforcer les signaux externes cohérents avec cette spécialité.

Ce que nous ne prétendons pas mesurer

La précision méthodologique passe aussi par la reconnaissance des limites.

Les réponses des moteurs génératifs varient selon le moment, la formulation, le contexte et parfois l’utilisateur. Une méthodologie sérieuse doit l’assumer.

Nous ne prétendons pas :

  • voir toutes les réponses que tous les utilisateurs peuvent recevoir ;
  • couvrir l’intégralité des formulations possibles pour une matière donnée ;
  • considérer qu’un score ponctuel constitue une vérité absolue du marché ;
  • garantir qu’une mention entraîne mécaniquement un nouveau dossier ;
  • affirmer qu’une citation prouve à elle seule une relation de causalité ;
  • présenter les moteurs d’IA comme des environnements parfaitement stables.
Notre méthode est comparative, structurée et directionnelle : elle vise à produire suffisamment de signaux cohérents pour décider quoi améliorer en priorité.

Le déroulé complet

De la cartographie du cabinet au plan d’implémentation.

01

Cadrage

Domaines, spécialités, zones, enjeux et concurrents.

02

Prompt set

Construction et regroupement des requêtes par intention.

03

Mesure

Collecte des réponses sur les moteurs retenus.

04

Diagnostic

Analyse présence, concurrence, sources, onsite et offsite.

05

Implémentation

Actions priorisées, pages concernées et méthode de contrôle.

Le rapport final n’est que la dernière étape d’une chaîne d’analyse.

Notre valeur ne réside pas dans le fait de « demander à ChatGPT qui il recommande ». Elle réside dans la construction d’un panel pertinent, la normalisation des observations, la comparaison multi-moteurs et concurrentielle, l’analyse des sources et des signaux web, puis leur traduction en actions concrètes et hiérarchisées.

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