Les assistants pilotés par des LLM façonnent désormais la demande avant même le clic.
Vous devez voir où votre marque apparaît, à quelle fréquence les concurrents vous remplacent et comment cela influence le revenu.
Ce guide définit les LLM Search Analytics, les métriques à suivre, les pipelines de données, les dashboards et les playbooks pour agir vite et prouver l’impact.
Ce que couvrent les LLM Search Analytics
Présence et citations dans les AI Overviews.
Réponses de chat de la part de ChatGPT (browsing), Perplexity, Gemini, Copilot et Claude.
Mentions de marque et de produits dans les réponses des assistants.
Sessions générées par l’IA, conversions assistées et influence sur le revenu.
Liens avec les données de crawl pour savoir quand les bots récupèrent les mises à jour.
S’aligne sur le pilier Future of Search : Future of Search: AISO Playbook for Measurable Growth
Pourquoi vous en avez besoin maintenant
Les assistants compressent la phase de recherche. Si vous ne mesurez pas votre visibilité là, vous manquez l’influence amont sur les deals.
Le suivi de positions classique et la Search Console ignorent les couches de réponses IA.
La direction veut une preuve que le travail sur la recherche IA génère du revenu. Il faut des chiffres, pas des anecdotes.
Les LLM Search Analytics mettent en lumière les gaps de copy, de schema et d’autorité avant que les baisses de trafic n’apparaissent.
Cadre de métriques
Taux d’inclusion : part des requêtes suivies où vous apparaissez dans les réponses IA.
Part de citations : fréquence d’apparition de votre domaine vs les trois principaux concurrents.
Précision des extraits : est-ce que l’IA cite l’intro prévue ou un texte obsolète ?
Sentiment et cadrage : est-ce que les réponses vous décrivent de façon positive et correcte ?
Sessions générées par l’IA : visites provenant des navigateurs des assistants ou de liens dans les panneaux IA.
Conversions assistées : conversions influencées par des pages citées par l’IA.
Délai de recrawl : nombre de jours entre un changement de contenu/schema et le prochain passage des bots IA.
Taxonomie et modèle de données
Entités : requête, cluster, marché, device, assistant, URL citée, texte de snippet, auteur, statut de schema, date de fraîcheur.
Événements : détection IA, citation loggée, changement de snippet, hit de crawl, début de session, conversion, conversion assistée.
Dimensions : langue, type d’intention, type de page, set de concurrents, stade de funnel.
Métriques : inclusion, part de citations, taux de précision des snippets, sessions IA, conversions assistées, revenu influencé.
Sources de données
Scripts ou outils de détection qui capturent AI Overviews et citations en chat.
Analytics de crawlers IA pour GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot et ClaudeBot.
Web analytics (GA4, data warehouse) pour sessions et conversions sur les pages citées.
Search Console pour impressions et CTR, à comparer aux tendances de réponses IA.
Données CRM ou pipeline pour mesurer l’influence sur le revenu.
Options d’architecture
Starter (semaine 1) :
Suivre 200 à 500 requêtes prioritaires dans un tableur. Faire des checks hebdomadaires dans les assistants IA et logguer URLs citées et snippets.
Taguer dans GA4 les landing pages qui correspondent aux URLs citées. Suivre engagement et conversions.
Ajouter des paramètres UTM aux pages citées quand c’est possible pour repérer les navigateurs d’assistants.
Scale (mois 1–2) :
Envoyer les détections vers BigQuery ou Snowflake. Normaliser requêtes, marchés et tags d’intention.
Joindre les détections IA aux logs de crawl pour voir si les bots ont récupéré les derniers changements.
Créer des dashboards Looker Studio pour inclusion, part de citations et revenu influencé.
Ajouter des alertes sur les chutes d’inclusion, les nouvelles citations de concurrents ou les bots IA bloqués.
Avancé (mois 2+) :
Ajouter des scores de sentiment et de précision pour les snippets. Signaler les mauvaises citations et les hallucinations.
Streamer les détections IA au quotidien. Ajouter des modèles dbt avec tests de qualité de données.
Joindre les données CRM pour relier citations, pipeline et LTV.
Construire des vues cohortes par date de lancement ou campagne pour mesurer le lift.
Plan type de dashboard
Vue exécutive : tendance d’inclusion, part de citations vs concurrents, revenu influencé par les pages citées par l’IA.
Vue contenu : requêtes gagnées ou perdues, texte des snippets vs copy prévue, statut de schema, date de fraîcheur.
Vue technique : couverture des crawlers IA, fraîcheur, taux d’erreurs et statut CWV sur les pages citées.
Vue expérimentation : tests menés, résultats et actions en backlog.
Vue risque : hallucinations loggées, hits bloqués et flags de compliance.
Stratégie d’échantillonnage et de couverture
Construire un set de requêtes avec termes de marque, de produit, de concurrents et basés sur les problèmes. Rafraîchir chaque trimestre.
Segmenter par marché (EN, PT, FR), intention (informationnelle, navigationnelle, transactionnelle) et stade de funnel.
Inclure des questions long tail où la concurrence est plus légère et où les réponses IA bougent plus vite.
Suivre au moins chaque semaine les clusters prioritaires, et chaque mois la longue traîne.
Intégration des données de crawl
Surveiller les hits des bots IA sur les URLs prioritaires. Si les réponses IA changent sans crawl, les données sont peut‑être obsolètes.
Suivre le délai entre changement de contenu/schema et prochain crawl IA. Le réduire via un meilleur internal linking et de meilleures performances.
Si les crawls chutent, vérifier robots, règles WAF et performance. Corriger et suivre la fraîcheur.
Utiliser la profondeur de crawl pour repérer les sections ignorées par les assistants et améliorer maillage ou layout.
Connexion au revenu
Attribuer les conversions aux pages citées par l’IA via des modèles assistés dans GA4 ou votre data warehouse.
Suivre le lift de requêtes de marque après les citations IA comme signal d’influence.
Comparer le taux de conversion des sessions générées par l’IA aux sessions organiques et payantes pour montrer la qualité.
Construire chaque mois une slide “AI search P&L” : inclusion, revenu influencé et prochaines actions.
Vues spécifiques par vertical
B2B SaaS : se concentrer sur les requêtes de comparaison et d’intégration. Suivre influence sur démos et pipeline. Inclure faits de sécurité et reviewers sur les pages citées.
Ecommerce : surveiller requêtes de catégorie et de comparaison. Suivre add-to-cart et revenu par session issues de visites IA. Garder le Product schema à jour.
Services locaux : monitorer termes “près de moi” et d’urgence. Suivre appels et formulaires. Utiliser le schema LocalBusiness et des zones de service à jour.
Santé : imposer schema de reviewer et disclaimers. Suivre de près la précision et logguer les hallucinations à corriger.
Prompts pour analystes
« List citations and snippet text for these queries. Flag differences from our intended intros. »
« Find queries where competitors replaced us in AI answers this week. Suggest the top three fixes. »
« Calculate inclusion rate and citation share by cluster. Highlight drops over 10 percent. »
« Summarize branded query lift after new citations. Link to revenue shifts. »
Conseils d’automatisation
Utiliser des scripts planifiés pour lancer les requêtes dans les assistants et stocker les résultats avec timestamps.
Dédupliquer par requête, marché et date pour garder des métriques propres.
Stocker HTML ou captures d’écran pour audit et formation.
Prévoir des retries pour les fetches échoués et logguer les erreurs pour éviter les angles morts.
Limiter les requêtes sensibles et respecter les conditions d’utilisation des plateformes lors de l’automatisation.
Conformité et gouvernance des données
Éviter de stocker des PII dans les logs de détection. Masquer les prompts saisis par les utilisateurs si vous les collectez.
Appliquer des limites de rétention et des contrôles d’accès aux logs. Documenter la région de stockage pour les utilisateurs UE.
Documenter sources de données, fréquence d’échantillonnage et biais connus dans vos dashboards.
Publier une note d’usage de l’IA si vous exposez ces analytics dans des rapports publics.
Cibles de KPI et alertes
Cible de taux d’inclusion par cluster et marché, revue hebdomadaire.
Part de citations vs les trois principaux concurrents. Alerte en cas de chute d’au moins cinq points.
Taux de précision des snippets. Alerte quand l’IA cite du texte obsolète.
Cibles de fraîcheur de crawl : moins de dix jours pour les pages prioritaires.
Seuil de revenu influencé par trimestre pour suivre le ROI.
Playbook d’expérimentation
Définir une hypothèse reliée à l’inclusion ou au revenu. Exemple : « Des intros plus courtes augmenteront l’inclusion du cluster X de cinq points en quatre semaines. »
Déployer les changements sur un petit set de pages. Valider schema et performance.
Suivre chaque semaine inclusion, texte des snippets et conversions. Comparer aux pages de contrôle.
Tenir un log des expériences avec owner, date et résultat. Promouvoir les gagnantes et retirer les perdantes.
Rôles d’équipe
SEO lead : propriétaire des sets de requêtes, des expériences et du backlog.
Data lead : propriétaire des pipelines, modèles et dashboards.
Content lead : responsable de la copy answer‑first, des sources et de la précision du schema.
Engineering : garantit la performance et l’accessibilité pour les crawlers IA et assistants.
Compliance : supervise rétention des données et risque pour les sujets régulés.
Réponse aux incidents
Si l’inclusion baisse : vérifier fraîcheur des données, releases récentes et snippets. Corriger intros, schema ou liens, puis monitorer.
Si les crawls baissent : inspecter robots, WAF et performance. Restaurer l’accès et valider la fraîcheur.
Si les hallucinations augmentent : renforcer la clarté on-page, ajouter des sources et soumettre du feedback quand c’est possible.
Documenter les actions et mesurer le temps de récupération pour affiner les playbooks.
Scénarios de cas
SaaS : ajout d’intros answer‑first et refresh du schema HowTo sur cinq pages d’intégration. Inclusion en AI Overview en hausse en cinq semaines et demandes de démo depuis les pages citées +12 %.
Retail : consolidation des comparatifs dans un hub unique, ajout des schemas Product et FAQPage et monitoring des citations Perplexity. Inclusion à partir de la semaine 4 et revenu par session IA en hausse.
Local : après correction du schema LocalBusiness et clarification des zones de service, les AI Overviews commencent à citer le site sur les requêtes d’urgence et les appels depuis les pages citées augmentent.
Plan 30-60-90 jours
Jours 1–30 : construire les sets de requêtes, lancer les détections hebdomadaires dans les assistants, logguer citations et snippets et taguer les URLs citées dans l’analytics.
Jours 31–60 : déplacer les données vers un data warehouse, ajouter le suivi de fraîcheur de crawl et construire les dashboards. Lancer une expérimentation contenu par cluster.
Jours 61–90 : intégrer le revenu CRM, ajouter des alertes et étendre la couverture multilingue à PT et FR.
Couverture multilingue et par marché
Maintenir des banques de requêtes séparées pour EN, PT et FR. Formuler les questions comme le font les utilisateurs locaux, pas comme de simples traductions.
Localiser champs de schema et exemples sur les pages citées. Vérifier que devises et unités correspondent à chaque marché.
Suivre inclusion et texte de snippet par marché. Si un marché décroche, ajuster références locales et sources d’autorité.
Aligner les rollouts sur la disponibilité des assistants IA par pays. Monitorer de près après les nouveaux lancements.
Checklist de qualité de données
Les requêtes et marchés sont‑ils normalisés ? Corriger casse et doublons avant analyse.
Tous les timestamps sont‑ils dans le même fuseau ? Utiliser l’UTC pour éviter les joins décalés.
Stockez‑vous texte et position des snippets ? Il faut les deux pour détecter les changements de qualité.
Capturez‑vous erreurs et retries ? Des données manquantes peuvent cacher des chutes.
Logguez‑vous le statut de validation du schema pour les pages citées ? Des erreurs peuvent bloquer l’inclusion.
Guide d’évaluation des vendors
Couverture : quels assistants, pays et devices sont suivis.
Transparence : méthodologie d’échantillonnage, fréquence de refresh et gestion des biais.
Exports et APIs : capacité à extraire les données brutes vers votre data warehouse.
Alertes : seuils configurables pour chutes d’inclusion ou gains de concurrents.
Compliance : options de résidence des données, contrôle d’accès et politiques de rétention.
Support : réactivité lorsque les assistants changent de layout ou de règles.
Storytelling pour la direction
Présenter inclusion et revenu ensemble. Montrer comment les citations IA influencent la demande de marque et les conversions.
Garder un récit simple : wins, pertes et top actions qui partent la semaine suivante.
Signaliser les risques avec owners et dates clairs. Éviter le jargon.
Partager un graphique sur le temps de récupération après incident. Les dirigeants valorisent la résilience.
Alignement avec les équipes contenu et produit
Injecter les insights dans les briefs. Si les snippets vous citent mal, réécrire d’abord intros et FAQ.
Partager les learnings concurrentiels avec le product marketing pour affiner le positionnement.
Lors des lancements, préparer des résumés IA‑friendly et du schema pour que les assistants récupèrent les bons faits.
Boucler la boucle en suivant les citations après les releases et en faisant un retour aux équipes sous deux semaines.
Idées d’analyses avancées
Corréler inclusion IA et lift de recherche de marque pour estimer l’influence zéro‑clic.
Lancer des cohortes par date de release de contenu pour mesurer le temps jusqu’à la première citation.
Comparer inclusion IA et rankings classiques pour identifier les gaps où l’IA vous ignore malgré de bonnes positions SERP.
Segmenter par device pour voir si assistants desktop vs mobile citent différemment.
Suivre sentiment et exactitude des affirmations pour prioriser PR ou corrections de contenu.
Pièges fréquents et remèdes
Sur‑dépendance à un seul outil. À corriger en exportant les données et en les validant avec une seconde source ou des spot checks manuels.
Ignorer les données de crawl. À corriger en joignant détections IA et hits de bots pour identifier les problèmes de fraîcheur.
Absence de baseline. À corriger en collectant au moins quatre semaines de données avant de revendiquer des gains.
Manque de gouvernance. À corriger en assignant des owners aux datasets, dashboards et alertes.
Sets de requêtes obsolètes. À corriger en les rafraîchissant chaque trimestre et après les grands changements produit ou marché.
Comment AISO Hub peut aider
AISO Audit : benchmarke votre visibilité LLM search, vos gaps de données et vos risques de compliance, puis fournit un plan priorisé
AISO Foundation : construit les pipelines, modèles et dashboards nécessaires à des LLM Search Analytics fiables
AISO Optimize : déploie les optimisations de contenu, de schema et d’UX qui augmentent l’inclusion et les conversions depuis les pages citées par l’IA
AISO Monitor : suit assistants IA, crawlers et influence sur le revenu chaque semaine, avec alertes et rapports prêts pour les comités de direction
Conclusion
Les LLM Search Analytics rendent la visibilité IA mesurable.
En définissant les bonnes métriques, en collectant des données propres et en reliant citations et revenu, vous pouvez prioriser les actions et défendre vos budgets.
Utilisez ce framework pour mettre en place tracking, dashboards et expériences qui gardent votre marque visible dans les réponses IA.
Si vous cherchez un partenaire pour concevoir et opérer ce stack, AISO Hub est prêt.