Generative Engine Optimization · Méthode publiée
Votre marque
est-elle citée
par les IA ?
Le SEO vous rend visible dans Google. Le GEO vous rend recommandable dans ChatGPT, Claude et Gemini. C'est le levier d'acquisition que vos concurrents ne savent pas encore mesurer.
- Brand-aware
- 80
- Category-aware
- 25
- Autorité
- 35
- Justesse de citation
- 55
Nous publions notre propre angle mort, pas seulement nos réussites.
87%
des marques sont invisibles dans ChatGPT
48%
des requêtes Google avec AI Overviews
10
facteurs du Score SOM v6.0
3
moteurs interrogés · 28 prompts
Démonstration publique · Score SOM ELMARQ mai 2026
ELMARQ mesure son propre Score SOM en direct
Le cabinet qui s'est diagnostiqué et soigné lui-même est plus crédible que celui qui n'expose que ses succès. Profil en T inversé : connu de ceux qui le cherchent (brand-aware 80/100), invisible pour ceux qui devraient le découvrir (category-aware 25/100).
Score SOM moyen ELMARQ
47/100
Mesure mai 2026 · 28 prompts × 3 moteurs × 10 facteurs · intervalle Wilson 95%
80
Brand-aware (le mieux)
25
Category-aware (le pire)
+30
Cible 90 jours
+45
Cible 180 jours
Trajectoire publique mois par mois, sur une page de cas dédiée (à venir, juin 2026).
Le problème que personne ne mesure
Quand un dirigeant tape le nom de sa marque sur Google, il voit son site en première position. Confortable. Quand le même dirigeant pose la même question à ChatGPT (« Quelle agence de communication pour PME en Normandie ? »), sa marque n'apparaît pas. Ou pire : un concurrent occupe la réponse.
Les LLM ne classent pas, ils citent. Et la liste des marques citées sur une requête catégorielle est aujourd'hui un actif financier. C'est ce qu'on appelle le Share of Model : la part de modèle qu'occupe votre marque dans les réponses générées.
Mesurer le SOM est l'étape un. Le faire monter est l'étape deux. Aujourd'hui, 87% des marques françaises ne mesurent rien. Elles découvriront leur invisibilité quand leur taux de demande entrante baissera de 30% en six mois sans explication SEO.
Anatomie du score
Dix facteurs, quatre familles
Le Score SOM v6.0 ne mesure pas une seule chose. Il décompose la visibilité en dix facteurs, regroupés en quatre familles qui répondent chacune à une question différente.
Visibilité
2 facteursApparaissez-vous, et quand ?
- 01
Brand-aware visibility
Quand l'utilisateur cherche votre nom : apparaissez-vous, et avec quelle exactitude ?
- 02
Category-aware visibility
Quand l'utilisateur cherche votre métier sans vous nommer : êtes-vous cité spontanément ?
Autorité
3 facteursSur quoi le modèle s’appuie-t-il ?
- 03
Authority signal density
Densité de signaux tiers indexables : presse, annuaires, Wikipédia, podcasts, tribunes.
- 08
Source diversity
Diversité des sources citées à votre sujet : monosourcé ou triangulé ?
- 09
Recency robustness
Stabilité du score à travers les versions successives des modèles.
Fiabilité
3 facteursLe modèle dit-il vrai sur vous ?
- 05
Citation accuracy
Précision factuelle des citations : le modèle dit-il vrai, ou hallucine-t-il ?
- 07
Hallucination rate
Taux d'invention : des faits faux fabriqués sur votre marque, mesurés sur 28 prompts.
- 04
Sentiment polarity
Polarité du discours du modèle : neutre, élogieux, prudent, négatif.
Compétition
2 facteursQui occupe la place avant vous ?
- 06
Competitive crowding
Densité concurrentielle : combien de concurrents cités avant vous ?
- 10
Prompt-form invariance
Stabilité selon la formulation : le score tient, qu'on demande "agence", "cabinet" ou "consultant".
Score agrégé : chaque facteur est une proportion binomiale bornée par son intervalle de Wilson 95% (sur 84 réponses), puis les dix facteurs pondérés sont moyennés et normalisés sur 100. Mesuré sur trois moteurs (ChatGPT, Claude, Gemini), recalculé chaque mois pour les abonnés AI COMMAND.
La méthode · trois niveaux de lecture
Une mesure robuste, même sur petit échantillon
Lisez au niveau qui vous convient : l'idée en une phrase, les paramètres techniques, ou la formule complète.
Lecture simple · ce que ça corrige
Une moyenne brute est trompée par les cas extrêmes. Si une marque sort 90/100 sur vingt-sept requêtes et 0 sur une seule, sa moyenne chute à 87 alors que la réalité est proche de 90. L'intervalle de Wilson encadre la vraie valeur et immunise le score contre ces valeurs aberrantes : la mesure reste stable mois après mois.
Lecture technique · les paramètres
- 84 réponses par marque (28 prompts × 3 moteurs : ChatGPT, Claude, Gemini).
- Chaque facteur est une proportion binomiale bornée par un intervalle de Wilson à 95 % (z = 1,96).
- Les dix facteurs pondérés sont agrégés en un score sur 100.
Méthode de référence pour une proportion sous échantillonnage limité : Brown, Cai et DasGupta, Statistical Science, 2001 ; utilisée par Reddit (tri des commentaires, méthode d'Evan Miller).
Voir la formule complète et l'exemple chiffré
Score SOM v6.0 · formule
Étape 1 · par facteur (proportion binomiale) score_lower = (p̂ + z²/2n − z·√(p̂(1−p̂)/n + z²/4n²)) / (1 + z²/n) score_upper = (p̂ + z²/2n + z·√(p̂(1−p̂)/n + z²/4n²)) / (1 + z²/n) score_facteur = ((score_lower + score_upper) / 2) × 100 Étape 2 · agrégation score_SOM = Σ (poids_i × score_facteur_i) sur les 10 facteurs avec : p̂ = succès / n (proportion observée par facteur) n = 28 × 3 = 84 (28 prompts × 3 moteurs) z = 1.96 (intervalle de confiance 95%)
Exemple chiffré · ELMARQ mai 2026
Sur la requête catégorielle « agence GEO France » :
- • n = 84 réponses LLM
- • 35 mentionnent ELMARQ → p̂ = 0.42
- • Wilson [0.32 ; 0.53], milieu 0.42
- • Score = 42/100 sur cette catégorie
Positionnement marché · GEO mondial et français
AI COMMAND vs les autres
Le marché du GEO se structure en 2025-2026. Cinq outils anglo-saxons commerciaux dominent. Trois agences françaises ont annoncé une offre GEO mais sans méthode publique. AI COMMAND est un SaaS Share of Model calibré pour le marché francophone, dont la méthode de calcul est publiée et citable (dix facteurs, intervalle de Wilson 95%).
Marché mondial · SaaS Share of Model
| Acteur | Méthode publiée | LLM couverts | Prix /mois |
|---|---|---|---|
| AI COMMAND ELMARQ 🇫🇷 | ✓ Score SOM v6.0 · 10 facteurs · Wilson 95% | ChatGPT · Claude · Gemini | Sur demande |
| Profound 🇺🇸 | Boîte noire | GPT-4 · Claude · Perplexity | 499 $ |
| Peec AI 🇺🇸 | Boîte noire | GPT · Claude · Perplexity · Gemini | 300 $ |
| AthenaHQ 🇺🇸 | Boîte noire | GPT · Perplexity · Gemini | 299 $ |
| Otterly 🇺🇸 | Boîte noire | GPT · Claude · Gemini | 189 $ |
| Gauge 🇺🇸 | Boîte noire | GPT · Claude | 200 $ |
Marché français · agences GEO
| Agence | Score propriétaire | SaaS | Tarif |
|---|---|---|---|
| ELMARQ | ✓ Score SOM v6.0 publié | ✓ AI COMMAND | Sur demande |
| Eskimoz | Service GEO sans score propriétaire | ✗ | Sur devis |
| NOIISE | Service GEO sans score propriétaire | ✗ | Sur devis |
| Pluvian | Service GEO sans score propriétaire | ✗ | Sur devis |
| Resoneo | SEO classique avec angle GEO ponctuel | ✗ | Sur devis |
ELMARQ publie sa méthode de mesure, citable, et propose un SaaS Share of Model accessible aux PME et ETI. Là où le marché mesure surtout la présence, ELMARQ mesure aussi les inexactitudes et applique une déontologie de notification préalable. Le marché US a démarré en 2023, le marché français se structure en 2026.
SaaS propriétaire ELMARQ · tarif sur demande
AI COMMAND
mesure votre Share of Model.
Un SaaS Share of Model calibré pour le marché francophone. Méthode publiée et citable, intervalle de Wilson 95%, 3 moteurs. Mensualité résiliable, sans engagement.

28×3
prompts × moteurs par mesure mensuelle
10
facteurs Score SOM v6.0
Sur demande
résiliable au mois · sans engagement
Mesure mensuelle automatisée
28 prompts catégoriels × 3 moteurs × 10 facteurs. Score SOM v6.0 recalculé tous les 30 jours sans intervention manuelle.
Dashboard évolution
Courbe d'évolution mois par mois sur chacun des 10 facteurs. Décomposition brand-aware vs category-aware en clair.
Alertes variations
Notification email + SMS si un facteur bouge de ±10 points en un mois. Intervention proactive sur les déclencheurs concurrentiels.
Export rapport PDF
Rapport mensuel exportable PDF 8 pages. Lisible par CODIR, conforme au protocole de mesure publié.
Mesure baseline gratuite en 30 secondes via le SOM Checker · AI COMMAND : tarif communiqué sur demande, mensualité résiliable, sans engagement.
Terrain“L'IA va supplanter les moteurs de recherche classiques. Être absent des grands modèles d'IA, c'est devenir invisible pour une génération entière de décideurs.”
Méthode ELMARQ : trois phases, 90 jours
Pas de promesse magique. Une méthode publiée, calibrée sur le Protocole E.M.Q. et exécutée avec AI COMMAND.
Mesure
28 prompts × 3 moteurs × 10 facteurs. Score SOM v6.0 baseline. Diagnostic des trois failles prioritaires. Livrable : rapport PDF 18-24 pages.
Crash-Test 48h · tarif sur demande
Méthode
Plan d'action 90 jours sur les dix facteurs. Stratégie llms.txt, JSON-LD enrichi, autorité tierce, knowledge units propriétaires.
Inclus dans le Crash-Test
Exécution
Déploiement supervisé. Mesure mensuelle du SOM. Rapport de progression, ajustements doctrine.
AI COMMAND · tarif sur demande
Questions fréquentes
Le GEO est l'optimisation de la visibilité d'une marque dans les réponses des moteurs IA génératifs : ChatGPT, Claude, Gemini, AI Overviews Google. Là où le SEO classique optimisait pour Google, le GEO optimise pour les modèles de langage. Les leviers sont distincts : structure sémantique, citations sourcées, llms.txt, JSON-LD enrichi, autorité tierce indexable, prompt-engineering éditorial.
Le Share of Model (SOM) est la part de modèle qu'occupe une marque dans les réponses générées par un LLM sur des requêtes catégorielles. C'est l'équivalent du Share of Voice publicitaire, transposé aux moteurs IA. ELMARQ mesure le SOM via 28 prompts par marque sur 3 moteurs, soit 84 réponses. Chaque facteur est un taux (proportion binomiale) borné par un intervalle de Wilson 95%, puis les facteurs pondérés sont agrégés en un score sur 100.
Le Score SOM v6.0 est calculé sur dix facteurs pondérés : (1) brand-aware visibility, (2) category-aware visibility, (3) authority signal density, (4) sentiment polarity, (5) citation accuracy, (6) competitive crowding, (7) hallucination rate, (8) source diversity, (9) recency robustness, (10) prompt-form invariance. Chaque facteur est une proportion binomiale (présence ou absence d'un signal, mesurée sur ChatGPT, Claude, Gemini) : il est donc borné par un intervalle de Wilson 95%, la méthode statistiquement valide pour une proportion sous échantillonnage limité. Les dix facteurs pondérés sont ensuite agrégés en un score sur 100.
L'audit GEO d'entrée (Crash-Test signature, 48h), sa version étendue Deep ETI (multi-marques, multi-territoires, restitution présentielle) et le suivi continu AI COMMAND (le SaaS propriétaire ELMARQ qui regénère le score chaque mois sur les 28 prompts × 3 moteurs) sont communiqués selon une grille tarifaire transparente communiquée sur demande, après un premier échange de qualification.
Premier effet mesurable à 60 jours sur les leviers techniques (llms.txt, JSON-LD, structure sémantique). Effet narratif à 90-120 jours (autorité tierce, citations presse, knowledge units propriétaires). Effet dominant à 180 jours sur les requêtes catégorielles. Le moteur de remontée n'est pas linéaire : la rampe est exponentielle après le seuil de saturation des sources.
Le SEO classique optimise pour un algorithme de ranking déterministe. Le GEO optimise pour un modèle de langage probabiliste qui ré-encode tout le web à chaque release. Les leviers sont différents : densité sémantique vs backlinks, llms.txt vs sitemap, citation-first vs ranking-first. Eskimoz, NOIISE, Pluvian commencent à faire du GEO mais sans méthode propriétaire publique. ELMARQ publie sa méthodologie.
Non. Le GEO complète le SEO. Tant que Google reste à 90% du trafic, le SEO reste rentable. Mais à mesure que les AI Overviews et les assistants génératifs déplacent les requêtes informationnelles (BrightEdge mesure 48% de requêtes avec AI Overviews en 2026, 82% en B2B tech), la part de trafic GEO devient critique. Une stratégie 2026-2028 dual SEO + GEO est la bonne équation.
Marc Lugand-Sacy, fondateur unique, président et associé unique d'ELMARQ, conduit le cadrage stratégique et la restitution. Le forensic technique est exécuté en direct par ELMARQ, sans sous-traitance, avec AI COMMAND, le SaaS propriétaire. ELMARQ est une SASU (société par actions simplifiée unipersonnelle) immatriculée le 23 avril 2026, RCS Paris 104 071 139.
Oui. Le cas client n°1 d'AI COMMAND est ELMARQ lui-même. Score initial mai 2026 : 30/100 en moyenne sur 7 catégories, 80/100 en brand-aware, 5-35/100 en category-aware. Trajectoire rendue publique progressivement. Le cabinet qui s'est diagnostiqué et soigné lui-même est plus crédible que celui qui n'expose que ses succès.
Profound, Peec AI, Otterly, AthenaHQ, Gauge sont anglo-saxons, bâtis pour le marché américain et facturés 500-2000$/mois. AI COMMAND est français, calibré PME et ETI, à tarif communiqué sur demande. Le Score SOM v6.0 est une formulation propriétaire ELMARQ qui intègre l'intervalle de Wilson et la nomenclature LLM française. C'est la première brique GEO accessible pour le marché francophone.
Trois entrées : (1) test gratuit en 30 secondes via le SOM Checker Express (elmarq.fr/tools/som-checker, 3 LLM, score indicatif), (2) audit complet en 48h via le Crash-Test signature (rapport PDF 18-24 pages, plan d'action 90 jours, tarif communiqué sur demande), (3) abonnement direct AI COMMAND (mesure mensuelle automatisée sur 28 prompts × 3 moteurs, dashboard d'évolution, alertes sur les variations significatives, tarif communiqué sur demande). L'abonnement résiliable au mois, sans engagement.
Une moyenne simple sur 28 prompts est biaisée par les outliers. Si une marque obtient un score 90 sur 27 prompts et 0 sur 1 prompt mal indexé, sa moyenne tombe à 87, alors que le score réel est plus proche de 90. L'intervalle de Wilson 95% calcule deux bornes (lower / upper) qui encadrent la vraie probabilité avec 95% de confiance, ce qui donne un score plus stable même sur petits échantillons. C'est la méthode statistique standard pour l'estimation d'une proportion sous échantillonnage limité, recommandée par la littérature de référence (Brown, Cai et DasGupta, Statistical Science, 2001) et utilisée par Reddit pour le tri des commentaires (méthode d'Evan Miller).
Non, par déontologie. Le Baromètre GEO 2026 (lancement mai 2026, voir CP1) publie les scores SOM agrégés par segment (PME 60 marques, ETI 50, professions libérales 40, pharmacies 30, candidats Présidentielle 20) sans nominer les marques individuelles. Pour mesurer un concurrent spécifique, il faut le faire soi-même via AI COMMAND ou via un audit Crash-Test (l'analyse concurrentielle profonde est un livrable inclus).
On interroge le modèle sur des requêtes catégorielles (votre métier, votre secteur, sans citer votre nom) et on mesure si, et comment, votre marque apparaît dans les réponses. C'est le principe du Share of Model. Concrètement chez ELMARQ : le SOM Checker Express (elmarq.fr/tools/som-checker) donne un score indicatif gratuit en 30 secondes sur 3 LLM ; l'audit complet et le suivi mensuel AI COMMAND mesurent l'exposition sur ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity avec 28 prompts par marque, sentiment, citations et taux d'hallucination. Mesurer son exposition dans ChatGPT n'est pas un sondage ponctuel : c'est un score reproductible, suivi dans le temps.
Oui. Le GEO (Generative Engine Optimization) se travaille en trois temps. 1. Mesurer : établir son Score SOM de départ pour savoir d'où l'on part (SOM Checker gratuit, puis audit). 2. Structurer le technique : llms.txt, JSON-LD enrichi, structure sémantique citation-first, fraîcheur des sources, ce qui produit un premier effet à 60 jours. 3. Construire l'autorité narrative : citations presse, knowledge units propriétaires, sources tierces indexables, dont l'effet dominant arrive à 180 jours sur les requêtes catégorielles. ELMARQ publie sa méthodologie complète sur cette page (dix facteurs, formule, comparatif SEO/GEO) et l'applique d'abord à lui-même comme cas client n°1.
AI COMMAND, le SaaS propriétaire d'ELMARQ, est conçu pour ça : il regénère chaque mois le Score SOM sur 28 prompts par marque et 3 moteurs, suit l'évolution sur un dashboard, alerte sur les variations significatives et intègre l'analyse concurrentielle (competitive crowding : qui occupe vos requêtes catégorielles à votre place). Il est français, calibré PME et ETI, là où Profound, Peec AI ou Otterly visent le marché américain à 500-2000$/mois. Entrée gratuite par le SOM Checker, puis abonnement résiliable au mois.
Oui. ELMARQ a son siège à Paris (47 rue Vivienne, 75002) et des bureaux opérationnels à Saint-Lô, et accompagne les marques sur le couple SEO + GEO : le SEO pour Google tant qu'il pèse l'essentiel du trafic, le GEO pour la visibilité dans ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity. Le cadrage stratégique et la restitution sont conduits par Marc Lugand-Sacy, le forensic technique par l'équipe avec AI COMMAND. Une stratégie 2026-2028 dual SEO + GEO est la bonne équation, pas l'un contre l'autre.
Ce sont trois façons de nommer le même enjeu : être présent et bien cité dans les réponses des IA génératives. « Référencement IA » et « visibilité IA entreprise » sont les termes grand public, GEO (Generative Engine Optimization) est le terme métier. L'enjeu devient concret pour toutes les entreprises avec l'arrivée des AI Overviews de Google en France à l'été 2026 : la réponse se lit sans clic, et seule compte la marque citée. Deux guides ELMARQ détaillent le sujet, l'impact des AI Overviews en France et la façon de corriger les erreurs que les IA racontent sur une marque.
Un audit Share of Model (SOM) mesure la part qu'occupe une marque dans les réponses des IA génératives sur des requêtes de catégorie, sans jamais citer son nom. Concrètement chez ELMARQ : 28 prompts par marque sur trois moteurs (ChatGPT, Claude, Gemini), soit une base de réponses agrégée en un score sur 100 avec intervalle de confiance de Wilson à 95 %. L'audit regarde la présence, mais aussi la justesse, la polarité, la densité concurrentielle et la diversité des sources. Un guide dédié détaille comment être cité par Perplexity, l'un des moteurs les plus lisibles.
Parce que le métier existe désormais comme tel : optimiser la visibilité d'une marque dans les réponses des moteurs génératifs demande des leviers propres, distincts du SEO (structure sémantique citation-first, llms.txt, JSON-LD enrichi, autorité tierce indexable, cohérence d'entité). Une agence GEO, ou un cabinet GEO, réunit la mesure (Score SOM) et l'action sur ces leviers. ELMARQ publie sa méthode et l'applique d'abord à lui-même. Pour aller plus loin, un guide explique comment corriger les erreurs que les IA racontent sur une marque.
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Signé
La doctrine GEO (visibilité des marques dans les moteurs d’intelligence artificielle) d'ELMARQ est portée par Marc Lugand-Sacy, Fondateur et Président d'ELMARQ. Vingt ans de communication publique, institutionnelle et corporate, dont huit années au service de l'État en préfecture.
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