75% des sources citées diffèrent entre ChatGPT et Perplexity. Vous mesurez les 4 engines séparément ?
Le scorecard 20-points basé sur Chen et al. 2025 (Toronto) + Zhang et al. 2026 (Citation Absorption)
En 25 minutes, vous savez sur quels engines vous gagnez, sur lesquels vous perdez, et où allouer votre budget GEO pour les 12 prochains mois.
Ce que vous obtenez
- Le scorecard 20-points : 5 métriques clés par engine (ChatGPT, Perplexity, Claude, Google AI Overview / Gemini)
- Les profils archétypaux de chaque engine selon Chen et al. 2025 — citation rate, mean influence, source diversity
- La budget allocation matrix par buyer persona : B2B SaaS, D2C, Professional Services, Enterprise B2B
- Le guide d’interprétation : de « Invisible » (0-5 pts) à « Multi-engine winner » (16-20 pts)
- Les 5 erreurs qui font manquer 75% du marché AI Search
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Le chiffre que vos compétiteurs ignorent
Chen et al. 2025 : Jaccard overlap inter-engine typiquement 0.10-0.25 — soit 75-90% des sources citées qui diffèrent. Optimiser pour « l’AI Search » comme un monolithe est statistiquement absurde.
Source : arXiv:2509.08919 → Cartographie complète des recherches GEO 2026
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