Les paiements faits dans l'aperçu sont en mode test.

Notre méthode

Une mesure conçue pour des réponses qui changent constamment.

MentionGlow suit des questions locales réalistes sur Google AI et les principaux assistants, répète les observations et mesure votre présence sur 28 jours plutôt que de tirer des conclusions d’une seule réponse.

Google AI Overview · AI Mode · ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity

Chapitre 1 · Ce que nous observons

Des questions locales, observées dans leur vrai contexte.

01 · Les questions

Des questions faites pour votre commerce.

Elles sont générées à partir de vos services et de votre ville, puis validées par vous au démarrage. Vous retirez celles qui ne s'appliquent pas.

Recherche locale · Montréal

Exemples illustratifs: Quel resto italien à Montréal pour un groupe de huit personnes?; Où acheter des vêtements de seconde main sur le Plateau?; Quel plombier fiable pour une urgence à Montréal?

02 · Le rythme

Des observations répétées, pas une capture unique.

MentionGlow répète les observations dans les expériences de recherche IA prises en charge, tout en conservant le contexte local. Les réponses peuvent varier d’une expérience à l’autre.

Google AI Overview, AI Mode, ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — Montréal

La répétition révèle ce qu’une réponse isolée ne peut pas montrer.

Chapitre 2 · Pourquoi répéter · 03 · La constance

Moins de 1 sur 100

Pourquoi pas tous les jours?

des listes de recommandations étaient identiques d’une réponse à l’autre dans une étude portant sur près de 3 000 réponses. Ce constat appuie le suivi de la présence répétée plutôt que d’un rang isolé.

04 · La mesure

Une réponse, un échantillon. Une tendance sur 28 jours.

Chaque réponse valide constitue une observation. Ensemble, les observations des 28 derniers jours montrent la part où votre commerce est recommandé.

Exemples illustratifs

28 jours

Exemple illustratif : 12 recommandations sur 40 réponses = 30 %

RecommandéNon recommandé

Exemple illustratif de 40 réponses, dont 12 recommandations, donnant un taux de 30 pour cent sur 28 jours.

Les réponses en erreur et les vérifications manuelles (« Vérifier maintenant ») ne comptent pas.

Chapitre 3 · Ce qui compte

Une lecture stricte des recommandations et de leurs sources.

05 · La détection

Mentionné ne veut pas dire recommandé.

Nous reconnaissons votre commerce par son nom, son téléphone et son site web.

Si l'IA situe un commerce du même nom dans une autre ville, le nom seul ne suffit pas : il faut aussi le même téléphone ou le même site.

Un commerce seulement mentionné (« X existe, mais je recommande Y ») ne compte pas comme recommandé.

“Pour ce besoin, je recommande Vélo Boréal. Vélo Aurore existe aussi à Montréal, mais ce n'est pas mon premier choix.”

Exemple illustratif : un commerce est recommandé et un autre est seulement mentionné, donc ne compte pas dans la mesure.

06 · Les sources

Nous regardons aussi d’où viennent les réponses.

Lorsqu’une expérience IA fournit des sources, MentionGlow enregistre les domaines cités afin de montrer quels sites reviennent dans les réponses de votre marché.

Exemples illustratifs

Exemple illustratif des catégories de sources que MentionGlow peut relever : votre site, un annuaire, un média, une source municipale ou un concurrent.

Une source citée ne signifie pas automatiquement qu’elle a causé la recommandation.

Chapitre 4 · Interpréter avec prudence

Les premières semaines établissent votre point de départ.

MentionGlow attend suffisamment d’observations avant d’interpréter une évolution. Lorsqu’une méthode de mesure change, de nouvelles données doivent aussi s’accumuler avant d’être comparées.

Point de départ en construction

Point de départ établi

08 · Les limites

Mesurer une évolution n’est pas prouver une cause.

MentionGlow montre ce qui a changé depuis vos actions. Il ne prouve pas qu’une action a causé ce changement.

Notre méthode

Voyez comment votre commerce apparaît dans la recherche IA.

Commencez par un scan gratuit de votre commerce et de votre ville.

Essayez avec un exemple :