Avec l’arrivée de Google AI Overviews, du Mode IA, et des llm, la notion de « Position 1 » est morte. Aujourd’hui, la bataille ne se joue plus sur des liens bleus. Elle se joue sur les citations et les mentions.

Si le KPI change, vos outils doivent changer. Vous ne gagnerez pas la guerre de l’IA avec les outils SEO ordinaires.

Voici ma sélection des meilleurs outils GEO (Generative Engine Optimization) pour auditer, tracker et forcer votre visibilité dans les LLMs.

Outils d’analyse de la crawlabilité par les IA, LLM, Google AI Overviews, et IA Mode.

L’équipe de Dejan.ai, que j’aime bien, nous surprend avec un petit outil simple et gratuit.

Il permet de tester si ton site est crawlable par les moteurs de recherche classiques, mais aussi par les moteurs génératifs.

Outils d’analyse d’Entités : Comprendre comment l’IA lit

Les LLMs (Gemini, ChatGPT) ne raisonnent pas en mots-clés, mais en Entités et en relations. Pour ranker dans un AI Overview, IA Mode et les LLMs, vous devez valider votre autorité sur votre sujet de prédilection en connectant les concepts entre eux.

Personnellement, j’utilise des outils qui me permettent de voir mon contenu comme un robot :

Google Cloud Natural Language API

C’est la base. Avant d’optimiser, il faut voir ce que Google voit. Je passe mes contenus ici pour auditer :

• Extraction d’Entités Nommées (NER) : Je vérifie que Google identifie bien les entités, les mots clés importants, etc dans mes textes.
• Calcul de Salience : Si mon entité cible a un score de salience inférieur à mes attentes, je sais que je suis noyé dans le bruit. J’essaye de retravailler le contenu.

Pour ce qui est de l’utilisation de l’API NLP, j’ai essayé de le faire sur Gcloud, c’était pénible. J’ai donc opté pour une utilisation sur VS Code.

Je trouve que c’est beaucoup plus clean comme ça. Sinon, par défaut, l’outil ne check qu’une URL à la fois, ce qui n’est pas idéal.

Avec un petit coup de pouce de Gemini, j’ai pu récupérer un script qui permet de crawler un nombre X d’URLs d’un coup.

Je trouve aussi l’ordre dans lequel les URLs sont renvoyées assez intéressant.

Il y a probablement une logique derrière… à creuser 👀

Voici un exemple des résultats…

InLinks

Le seul outil grand public capable d’automatiser la construction d’un véritable Knowledge Graph interne.

Indispensable pour le GEO, car il :

• Identifie et associe automatiquement vos contenus aux entités Wikipédia / Wikidata.
• Génère un maillage interne sémantique (bien plus intelligent qu’un simple maillage par mots-clés).
• Crée automatiquement du Schema Markup about et mentions, essentiel pour permettre aux LLM comme Gemini de comprendre précisément vos sujets.

Inlinks est payant.

Mais si votre budget est limité, vous pouvez déjà profiter de leur outil gratuit pour identifier les entités sur vos pages.

Et pour aller plus loin, leur API propose un traitement NLP qui, selon eux, surpasse celui de Google. A voir..

TextRazor

Pour aller plus loin que l’API NLP de Google, TextRazor est une excellente alternative.

Il se distingue par :

• Une extraction de relations complexes entre entités
• Une catégorisation fine, du coarse-grained au fine-grained taxonomy

Ces fonctionnalités permettent de mieux structurer le contenu et d’alimenter des stratégies comme le RRF (Reciprocal Ranking Fusion), la méthode utilisée pour fusionner les scores de résultats lors d’un query fan-out dans les LLM.

Disclaimer : j’ai testé la catégorisation de TextRazor… et il est parti en roue libre 😅

Peut-être la faute au contenu en français, ou à mes réglages hasardeux.

Le Tracking de la visibilité et position sur IA

Les outils classiques Semrush, Ahrefs proposent d’ores et deja des outils pour suivre la visibilité sur les IA.

Suivre son positionnement Google AI Mode avec Semrush

Semrush, l’un des outils incontournables des SEO, permet désormais de suivre le trafic généré par Google AI Overviews et ChatGPT.

Pour l’instant, ces deux sources sont encore traitées séparément, mais ça évolue vite.

L’AI Visibility Toolkit affiche :

• la position,
• un score de visibilité,
• les pages citées,
• et le suivi des mots-clés (jusqu’à 50 requêtes).

Sur le tableau de bord global, on voit aussi clairement d’où vient le trafic — ChatGPT, AI Overviews, AI Mode, Gemini, etc.

Pratique pour savoir ce qui convertit vraiment en visites, plutôt que de se fier aux intuitions

Apres, il y a aussi les outils émergents capables de détecter la présence sur les LLMs , AI Overviews, IA Mode.

Suivre son positionnement Google AI Mode avec Ahrefs

Ahrefs, de son côté, a lancé Ahrefs Radar, une suite pensée pour suivre sa visibilité dans les réponses générées par l’IA.

La brique la plus intéressante, c’est Brand Radar :

elle identifie les requêtes où votre marque apparaît dans les résultats IA, que ce soit Google AI Overviews, ChatGPT ou autres moteurs génératifs.

Concrètement, Brand Radar permet de :

• détecter les mentions de votre marque dans les aperçus IA ;
• repérer les concurrents qui s’imposent sur ces mêmes requêtes ;
• comprendre dans quels contextes, catégories ou demandes votre nom est cité.

Un premier pas simple pour savoir si l’IA vous voit, ou vous ignore.

Suivre son positionnement Google AI Mode avec ZipTie.dev

Actuellement l’outil le plus avancé sur le marché pour le tracking GEO.

• Il différencie les déclenchements « Generate » (bouton) des déclenchements automatiques.
• Il liste précisément les URLs citées dans les carrousels de sources.
• Il permet de mesurer la volatilité spécifique aux AI Overviews.

Suivre son positionnement Google AI Mode avec Getmint 

Lancée récemment, elle arrive avec la même promesse que Semrush, Ahrefs & co,

mais en ajoutant un twist intéressant :

un suivi de visibilité pensé directement pour Gemini, ChatGPT, Perplexity,

et, par extension, AI Overviews et AI Mode.

En clair : elle se positionne comme un outil natif “search + IA”,

plutôt que SEO classique augmenté d’une brique AI.

GetMint monitore les mentions de marque dans les LLMs, analyse les citations et les sources, mesure le sentiment, propose de l’intelligence concurrentielle et génère des recommandations d’optimisation contenu.

Ils offrent notamment :

• Un dashboard de monitoring en temps réel avec alertes
• Analyse du share of voice par industrie
• Un Content Studio intégré pour passer de l’insight à la production
• La publication sur un réseau média partenaire pour influencer les sources IA→ gros atout, car ça peut impacter directement les modèles

Plus de 200 clients l’utilisent déjà : Belambra, Sellsy, Sopra Banking, Big Mamma…

Pour les besoins France / Suisse, GetMint sort du lot grâce à son positionnement GEO multi-LLM.

Suivre son positionnement Google AI Mode avec SE Ranking

SE Ranking aussi propose une solution pour suivre son positionnement sur AI mode. Pour le faire : 

• Inscrivez-vous ou connectez-vous sur seranking.com, puis rendez-vous sur le tableau de bord AI Visibility Tracker.

• Ajoutez votre site/domaine et vos mots-clés cibles, sélectionnez les emplacements/appareils, puis cliquez sur « Track » (Suivre).
• Consultez les indicateurs tels que le nombre de citations, la position moyenne dans les réponses et la part de marché des concurrents, puis exportez les données pour les audits. 

Suivre son positionnement Google AI Mode avec Authoritas

Excellent pour le Share of Voice (SoV).

Authoritas permet de :

• voir à quelle fréquence votre marque apparaît dans les réponses générées par rapport à vos concurrents,
• analyser les « Follow-up questions » (questions de suivi) proposées par l’IA.

Comment detecter les Query Fan Out ?

Gemini utilise le Query Fan Out, tout comme ChatGPT, pour décomposer une requête complexe en sous-questions (branches). L’objectif est de produire des réponses structurées et atomiques.

Si votre code ou vos données sont brouillons, les IA passeront simplement leur chemin. Il faut leur donner des morceaux d’information « prêts à consommer ».

Detecter les Query Fan Out avec Otterly

Pour moi, Otterly est le meilleur outil pour générer des Query Fan-Out : gratuit, simple, avec choix du mode d’analyse.

L’IA Mode est plus avancé que les Google AI Overviews, qui restent légers car basés sur Google Fast Search.

Otterly distingue les query fan-out de l’IA Mode, des AI Overviews et de ChatGPT. Geeky comme détail, mais sous le capot, je ne suis pas sûr qu’il y ait une vraie différence dans le fonctionnement.

Detecter les query fan out avec Profound

Profound joue dans une autre catégorie. Contrairement aux outils gratuits, il fonctionne sur abonnement, à partir de 99 $ par mois.

Sa promesse est ambitieuse : au-delà des sous-requêtes générées par les Query Fan-Out, il permet de suivre la visibilité de votre marque dans les LLM comme ChatGPT, Gemini et d’autres modèles majeurs.

La plateforme va même plus loin en proposant des services d’optimisation et d’intégration de marque directement dans les IA.

Perso, j’ai un petit doute sur l’efficacité réelle de tout ça… mais ça vaut le coup d’y jeter un œil.

Detecter les query fan out avec Query Fan Out generator 

Ce generator est pas mal aussi ! Je l’ai testé et il a quelques avantages :

• il catégorise les sous-requêtes par ordre de priorité.
• il permet de télécharger les sous-requêtes pour les intégrer facilement à votre stratégie de contenu.
• et cerise sur le gâteau : il est gratuit.

Outils pour extraire les Query Fan Out de Chatgpt 

Comme je le disais plus haut, il y a effectivement une petite différence entre les query fan-out de Google et ceux de ChatGPT.

D’ailleurs, certains outils ont pour seule promesse de générer des query fan-out spécifiques à ChatGPT.

SEO Pub ChatGPT Search Query and Reasoning Extractor

Ce bookmark permet de récupérer les Query Fan-Out depuis ChatGPT.

Créez-le dans votre navigateur (Chrome de préférence) et cliquez dessus après avoir lancé une requête.

Perso, ça marche rarement : soit ChatGPT reste discret, soit la technique ne fonctionne plus. Bref, pas très fiable.

Extraire les Query Fan Out de Chatgpt manuellement 

Edward Sturm, consultant SEO, a proposé un petit tuto pour extraire les Query Fan-Out depuis une discussion ChatGPT.

Perso, je l’ai testé : ça fonctionne… mais les sous-requêtes restent souvent rares, généralement une ou deux seulement.

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