Vue d'ensemble du Ranker Engine
Le Ranker Engine orchestre quatre composants. Le prompt generator construit des sondages adaptés à votre secteur métier. Le multi LLM probe interroge en parallèle ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini et Copilot. Le citation parser extrait et catégorise les mentions, citations et co-occurrences. Le scoring algorithm pondère plusieurs facteurs pour produire un score sur 100.
L'ensemble tourne sur infrastructure hébergée en France.
Des prompts calibrés par secteur
Chaque prompt est calibré sur des questions consommateurs réelles que nous identifions secteur par secteur. On ne demande pas à ChatGPT "qui est le meilleur avocat de Lyon", on demande "j'ai été licencié abusivement à Lyon, comment trouver le bon avocat".
La précision sémantique fait la différence sur la qualité du score et sur la pertinence des actions à mener ensuite.
Cartographie des sources sémantiques
Notre méthode s'appuie sur une cartographie des sources externes que les LLM consomment. Wikipedia, Reddit, GitHub, presse spécialisée, bases d'avis vérifiés, profils sociaux structurés.
Chaque source pèse différemment selon le LLM et le secteur. Cette cartographie nous permet d'attaquer les sources qui comptent vraiment pour votre profil, dans le bon ordre.
Algorithme de scoring sur 100
Le score IA combine plusieurs signaux pondérés. Volume de citations brut, position dans la réponse (top 1, top 3, mention secondaire), longévité (présence stable vs flash), diversité moteurs (présent sur 5 LLM ou 1 seul), part de voix vs concurrents directs.
Le score est ensuite normalisé pour qu'il soit comparable entre secteurs.
Pensé pour le marché francophone
Les outils US existants (Graphite, Hatter, Daydream) sondent en anglais et travaillent les sources US. Pour une marque francophone qui vise le marché français, ce n'est pas adapté.
IA Ranker sonde en français, travaille les sources francophones (Maddyness, JDN, Les Échos, Reddit France, Welcome To The Jungle), et propose un service en français.
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