Comment l'audit de visibilité IA est mesuré.

Le score GEO est calculé sur six dimensions totalisant 100 points : visibilité IA acheteur (/24), réputation Google Business (/20), citabilité du contenu (/18), données structurées (/14), présence multi-plateforme (/12), et accès au crawler IA (/12). La visibilité IA acheteur porte le poids le plus élevé parce qu'elle est le résultat mesuré que ce rapport existe pour établir : est-ce que votre entreprise ressort réellement quand vos acheteurs posent leurs questions aux moteurs IA. Les cinq autres dimensions mesurent les fondations qui influencent ce résultat.

Chaque rapport produit deux scores : Score actuel (mesuré à la date du rapport) et Score potentiel (le score que l'entreprise atteindrait si toutes les recommandations déterministes étaient implémentées). Les recommandations sont classées comme déterministes (impact mesurable et prévisible sur la grille, par ex. : déblocage robots.txt, correction de blocs JSON-LD, rédaction de paragraphes réponse) ou estimées (impact directionnel mais dépendant de l'exécution, par ex. : production de contenu d'expertise, obtention de placements médiatiques). Seules les recommandations déterministes contribuent au score potentiel; les recommandations estimées sont listées sans points attribués pour éviter de surpromettre sur des résultats qui dépendent de la qualité d'exécution, du comportement des écosystèmes et d'horizons temporels que nous ne pouvons pas fixer.

La visibilité IA acheteur est mesurée par une batterie de 24 scénarios naturels d'intention d'achat, ancrée dans la recherche web et répartie entre cinq familles : repère comparable, service ou cas d'usage, besoin exprimé sans étiquette, audience explicite et mode de décision. Les formulations sont dérivées du secteur résolu, de la géographie, de l'offre et du langage réel des acheteurs; un contrôle de naturel, de variété et d'alignement de rôle bloque les batteries génériques ou artificielles avant exécution. La batterie est exécutée contre trois familles de moteurs IA (Claude d'Anthropic, ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google), dans leur configuration de production au moment de la génération, sans personnalisation ni historique. Les concurrents identifiés sont passés dans la même batterie pour le positionnement comparatif : nous mesurons « parmi les questions que vos acheteurs posent, qui ressort », et non « qui ressort dans les requêtes propres à chaque concurrent ». Les questions fournies par une agence sont sondées dans un volet séparé et clairement étiqueté; elles n'entrent jamais dans le score, parce que des questions rédigées par une partie intéressée orientent le résultat.

Chaque scénario est exécuté trois fois par moteur pour absorber la variabilité de génération. 16 scénarios mesurent la découverte d'un fournisseur : l'entreprise doit être nommée ou recommandée. 8 scénarios mesurent la visibilité d'expertise : l'entreprise doit être nommée ou son site cité. Un scénario est confirmé seulement lorsque la majorité des moteurs admissibles produit le résultat attendu; un résultat sur un seul moteur est conservé comme signal partiel, jamais comme victoire confirmée. Les sondes qui rencontrent des erreurs transitoires sont relancées jusqu'à deux fois supplémentaires avant d'être abandonnées; lorsqu'un moteur devient indisponible après les relances, il est exclu de la mesure et la divulgation le nomme.

La citabilité du contenu (/18) évalue si le contenu visible du site peut être extrait et cité par un moteur IA. Elle combine la profondeur du contenu visible (paliers par nombre de mots), l'hygiène du balisage Article, et la structure extractible du texte : paragraphes réponse autonomes de 80 à 180 mots qui se lisent comme des phrases complètes, sous-titres distincts formulés en questions d'acheteur, et phrase de définition d'entité en ouverture de la page d'accueil. Les balisages FAQPage et HowTo sont observés mais ne rapportent aucun point : ce sont des formats de résultats enrichis retirés, et c'est le contenu visible qui porte la citation. Seules les pages du site réellement accessibles au scan sont évaluées : un contenu de substitution provenant d'un annuaire tiers n'est jamais noté, et un site inaccessible est indiqué « non évalué » plutôt que pénalisé sur des mesures inexistantes. Les extraits exacts qui ont rapporté des points sont conservés dans le rapport comme piste d'audit.

La validation des données structurées (/14) vérifie que chaque bloc JSON-LD peut être analysé, contient un @type et possède les champs requis pour ce type (par ex. : name et url pour Organization, headline et author pour Article). Les blocs invalides ne contribuent pas au score, indépendamment de leur quantité. Un bloc Organization complet avec sameAs (lien LinkedIn) et address obtient une bonification.

La réputation Google Business (/20) est graduée : vérification de la fiche, volume d'avis par paliers, note moyenne, puis comparaison avec le meilleur concurrent nommé; une fiche nettement dépassée par un concurrent perd des points et déclenche la recommandation correspondante. La présence multi-plateforme (/12) compte les plateformes détectées sur le site et la fiche Google vérifiée, également en relatif face aux concurrents nommés.

L'accès au crawler IA (/12) analyse robots.txt (robots d'entraînement GPTBot et ClaudeBot, jeton de contrôle Google-Extended, et agents de récupération en temps réel) et le rendu serveur de la page d'accueil (un site dont le contenu n'existe qu'après exécution JavaScript est illisible pour la plupart des crawlers IA et voit cette dimension plafonnée). Google-Extended ne modifie ni l'indexation ni le classement dans Google Search, ni la présence dans les AI Overviews, mais il contrôle l'utilisation du contenu pour l'entraînement de Gemini et certaines réponses Gemini appuyées sur Google Search. La présence et la qualité du fichier llms.txt sont conservées comme observation d'interopérabilité, sans point ni recommandation automatique. Cette dimension agit aussi comme porte d'entrée : lorsque deux agents de récupération majeurs ou plus sont bloqués, les scores de données structurées et de citabilité sont plafonnés, parce qu'un contenu qu'un agent de récupération ne peut pas lire ne peut pas être cité, peu importe sa qualité.

Les sources citées par les moteurs IA dans leurs réponses sont extraites par un parseur automatisé et catégorisées par domaine (site de l'entreprise, LinkedIn, presse, annuaires, registres officiels d'ordres professionnels du Québec, plateformes sociales, sites concurrents, autres). Cette répartition alimente les recommandations. Une plateforme affichant zéro citation ne signifie pas que l'entreprise n'y est pas présente : cela signifie que les moteurs ne l'ont pas remontée pour les questions sondées.

Limitations divulguées : (1) Les paliers de la grille sont calibrés sur une cohorte de PME québécoises; les paliers supérieurs restent à valider contre des comptes plus établis. (2) Perplexity est exclue de la sonde : son couplage génération-récupération ne mesure pas le même construit que les trois familles probées. (3) LinkedIn n'est jamais accédé directement (conformité aux conditions d'utilisation et à la Loi 25); la présence LinkedIn est inférée via le balisage sameAs du site et via les URL citées par les moteurs. (4) L'analyse de structure du contenu couvre la page d'accueil et un ensemble borné de pages internes; un contenu citable situé hors de ce périmètre n'est pas détecté. (5) Les recommandations à impact estimé ne contribuent pas au score potentiel. (6) La grille de calcul est versionnée : les scores ne se comparent qu'à l'intérieur d'une même version de grille. Comme les corpus de pages analysées n'étaient pas conservés dans les anciens rapports, ceux-ci ne contiennent pas les nouveaux signaux de structure de passage exigés par v3.1. Le premier rapport complet v3.1 constitue donc la nouvelle référence pour les comparaisons futures; aucun recalcul interversion n'est présenté comme équivalent.