Ce que 624 réponses IA révèlent sur la détection des noms de marque

260 correspondances, aucune mention de marque attribuée

Une recherche insensible à la casse, autorisant des espaces entre « share », « of » et « voice », retrouve l’expression dans 260 réponses sur 624, soit 41,7 %. Elle apparaît 385 fois au total. Plusieurs occurrences dans une même réponse ne créent pas plusieurs réponses positives.

L’analyse enregistrée n’attribue aucune mention à Share of Voice dans les 623 réponses analysées. La réponse q4-1-ChatGPT-1 ne possède pas de classification enregistrée. Son statut est inconnu, pas négatif. Les 260 réponses contenant l’expression appartiennent toutes à l’ensemble analysé.

Quand un indicateur ressemble à une marque

Dans q1-0-ChatGPT-2, on lit : « Maximum control, customizable metrics (share of voice in answers, accuracy, sentiment, source overlap). » Dans q1-0-Claude-0, un tableau contient « Share of voice vs. rivals ». Ces exemples examinés désignent un indicateur, sans référence identifiable à notre produit. Les extraits restent dans leur anglais original.

Pour identifier une marque, il faut examiner la phrase, la description du produit, le domaine ou d’autres indices distinctifs. Un rejet automatique peut lui aussi être erroné. Une attribution contestée doit pouvoir être vérifiée dans la réponse source.

Aucun texte archivé ne contient littéralement shareofvoice.app. Cela ne prouve pas l’absence de liens vers notre site dans les sources jointes : certains fournisseurs utilisent des redirections opaques. Les métadonnées de citation séparées ne figurent pas dans cet extrait public.

Le protocole de cette collecte

Le 10 octobre 2026, entre 11:51:46 et 12:41:39 UTC, nous avons collecté 624 réponses API indépendantes, toutes réussies. Le marché était Global, la catégorie « ai answer visibility monitoring » et le public les équipes marketing et relations publiques. Les prompts demandaient l’anglais. Ce rapport ne ciblait pas la Suisse.

Le panel comprenait 26 groupes de questions, deux formulations chacun, trois répétitions par fournisseur et quatre fournisseurs : 624 réponses. L’ancien protocole buyer-panel-v4 croisait cinq besoins d’achat qui se recoupaient avec cinq dimensions générales de comparaison, plus une question de découverte de catégorie. La représentativité de ces besoins n’a pas été validée.

Les requêtes demandaient au plus 300 mots, avec une limite de sortie de 4 000 tokens. OpenAI, Gemini et Claude disposaient d’outils de recherche web ; Perplexity utilisait sa recherche native. L’instruction autorisait au plus une recherche si nécessaire ; Claude avait aussi une limite d’un appel d’outil. OpenAI utilisait un effort de raisonnement et un contexte de recherche faibles. Ce sont des réglages demandés, pas une preuve que toutes les limites ont été respectées. Le fichier documente les réglages complets.

Ces effectifs ne mesurent pas la qualité des fournisseurs. Longueur des réponses, recherche et formulation peuvent modifier la fréquence de l’expression. Une réponse API n’est pas une session personnalisée dans une application grand public.

Ce que l’on peut en conclure

• Une expression courante peut être confondue avec une marque. Il faut résoudre l’identité avant de compter une mention de marque.
• Distinguer couverture de collecte et couverture d’analyse : ici 624/624 et 623/624. Une réponse exclue doit rester visible.
• Zéro mention attribuée décrit cette analyse de ce panel. Cela ne signifie pas « jamais recommandé » et ne renseigne pas sur les acheteurs suisses.
• Cette collecte unique de notre marque, avec anciens prompts et labels automatiques, ne démontre ni une précision générale ni l’effet causal d’une action SEO.

Télécharger les preuves et refaire le calcul

Le JSON contient les 624 réponses originales en anglais, les prompts, les horodatages, les modèles demandés et les indicateurs d’attribution enregistrés. Il exclut paiement, liens d’accès, données d’usage, journaux de recherche, métadonnées de citation séparées et plan d’action. Aucun rapport d’un autre client n’y figure. Les affirmations sur des fournisseurs, prix et recommandations sont des sorties historiques non vérifiées, pas nos conseils.

• Prompts et réponses archivés · JSON · 2,2 Mo
• Une ligne par réponse · CSV
• Recompter hors ligne · Python
• Méthode, champs et limites · TXT

Enregistrer answers.json et recount.py dans un même dossier, puis lancer python3 recount.py answers.json. Le script utilise uniquement la bibliothèque standard de Python, sans appel réseau ni IA. L’expression régulière est \bshare\s+of\s+voice\b, insensible à la casse. Il affiche réponses correspondantes, occurrences, effectifs par fournisseur et couverture de classification. README.txt donne l’empreinte du fichier exact. La documentation des données est en anglais.

À vérifier avant de présenter un score à un client

Demandez les réponses derrière chaque total, les règles d’alias et les cas non classés. Pour un nom ambigu, lisez des exemples acceptés et rejetés. Une identité non résolue reste une incertitude ; elle ne doit pas devenir silencieusement une absence.

Notre guide avec calculateur distingue taux de mention et part des apparitions. Le guide de fiabilité explique les comparaisons entre collectes. Mentions, citations et recommandations sépare les signaux. La méthodologie précise le fonctionnement des rapports.