Je ne me contente pas de commenter ce marché : je le mesure, je publie, et chaque affirmation de Cited s'appuie sur une donnée que vous pouvez vérifier. Voici tout ce que j'ai publié.
La première photographie chiffrée du terrain français : qui est cité, qui est absent, et qui capte les recommandations à la place des marques françaises. Verbatims et captures à l'appui, données ouvertes aux rédactions.
Pour 1 000 réponses : Perplexity cite 137 marques françaises, Mistral 66, ChatGPT 22. Ce que l'IA française répond quand on lui demande quoi acheter : verbatims, paradoxe et honnêteté sur le volume.
Une étagère de 2 à 7 places, trois moteurs aux préférences opposées, quatre leviers dont deux automatisables. L'étude de référence sur les mécanismes de recommandation, moteur par moteur.
Ce que voit réellement le robot, l'anatomie du bloc de réponse 40 à 60 mots, le JSON-LD sans jargon, la correction en trois niveaux. Le guide d'application, exemples avant/après inclus.
GPTBot, PerplexityBot, MistralAI : visites par moteur, pages les plus lues, réaction datée après correction. La preuve intermédiaire qui manquait entre le travail fait et la citation obtenue.
Pipeline de mesure, règles d'intégrité, et les limites que je documente noir sur blanc : personnalisation de compte, influence sans clic, referrers masqués.
La part de chaque moteur dans l'exposition IA des marques en France, son évolution sur douze mois, et ce que ça change pour prioriser ses efforts.
Données brutes, verbatims, captures commentées et démonstration en direct : je pose les questions d'achat devant vous et je commente les réponses. Angle exclusif par secteur possible.