À propos et méthode
Qui a fait cet outil, pourquoi, et comment le score GEO est calculé.
Qui
Balise est créé par Yacine Bechar, chargé de marketing et de communication (SEO, GEO, CRM, contenu). Un besoin d'accompagnement ? Écrivez-lui via son portfolio.
Pourquoi
Les audits GEO existants sont payants, en anglais, et centrés sur le suivi de mentions. Balise audite d'abord le site lui-même : ce qu'un robot peut atteindre, lire et comprendre. C'est la partie que vous contrôlez, et celle qui conditionne le reste.
Ce que le score est, et n'est pas
Le score GEO mesure des signaux techniques vérifiables. Ce n'est pas une garantie d'être cité : personne ne contrôle les réponses des assistants. Il se confronte au test réel intégré à l'audit.
Comment le score est calculé
Chaque contrôle (code : packages/core/src/engine/geo.ts, textes : data/checks.json) a un poids, une catégorie et un effort. Son score va de 0 à 1. Un contrôle sans donnée (par exemple : pas d'image, site sans adresse physique) est exclu, jamais compté comme mauvais. Le score d'une catégorie est la moyenne pondérée de ses contrôles ; le score GEO est la moyenne pondérée des catégories. Si vous remplissez la fiche Google, elle pèse 20 %.
| Catégorie | Contrôles | Poids |
|---|---|---|
| Accès IA | Robots de recherche OpenAI, Robots de recherche Anthropic, Robot de recherche Perplexity, Googlebot, Bingbot, Applebot, Directives d'indexation (meta robots, X-Robots-Tag), Accès en conditions réelles (test par User-agent), Disponibilité, HTTPS et redirections, Temps de réponse serveur (TTFB), Fichier robots.txt valide, Plan de site XML (sitemap), Fichier llms.txt, Content Signals (directive robots.txt), Directives d'indexation sur les pages internes, Pages internes en erreur | 30 % du site |
| Visibilité IA | Volume de texte dans le HTML brut, Rendu côté client (contenu dépendant de JavaScript), Structure : un seul H1, Hiérarchie des titres, Balisage sémantique et contenu extractible, Textes alternatifs des images, Poids du HTML, Langue déclarée, Maillage interne, Lisibilité des pages internes, Cohérence HTML brut et page rendue | 25 % du site |
| Données structurées | Données structurées JSON-LD, Validité du JSON-LD, Entité principale (Organization / LocalBusiness), Type LocalBusiness précis (si établissement physique), Complétude de l'entité, Profils liés (sameAs), Nœud WebSite, FAQPage cohérent avec le contenu, Avis agrégés (aggregateRating), Données structurées des pages internes | 25 % du site |
| Contenu | Balise <title>, Meta description, URL canonique, Open Graph, Coordonnées visibles en texte, Ancrage géographique, Contenu question-réponse, Fraîcheur déclarée, Signaux de confiance (E-E-A-T), Versions linguistiques (hreflang), Sources et références sortantes, Titres des pages internes, Descriptions des pages internes, Canoniques des pages internes | 20 % du site |
| Fiche Googlefacultatif | Fiche Google revendiquée, Horaires à jour, Catégorie principale précise, Photos récentes, Description de la fiche, Produits et services listés, Volume d'avis, Note moyenne, Avis récents et réponses, Cohérence fiche et site (nom, adresse, téléphone), Lien entre le site et la fiche | 20 % si présente |
Les seuils
Invisible (0 à 39)
Aujourd'hui, les IA ne vous voient presque pas.
Discret (40 à 64)
On vous trouve si on vous cherche, mais on ne vous recommande pas.
Repéré (65 à 84)
Vous êtes dans la course. Quelques réglages et vous passez devant.
Recommandé (85 à 100)
Vous cochez les cases que les IA regardent. Gardez le rythme.
Un score par assistant
Pour chaque assistant, nous remplaçons la note générale d'accès par l'accès de son robot (ChatGPT : OAI-SearchBot et Bingbot ; Claude : Claude-SearchBot ; Perplexity : PerplexityBot ; Google : Googlebot…), puis nous pondérons les catégories selon ce que nous savons de ses sources. Quand nous ne savons pas, nous le disons : estimation faible.
| Assistant | Accès IA | Visibilité IA | Données structurées | Contenu | Fiche Google | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google (Gemini) | 1 | 0.6 | 0.9 | 0.7 | 1 | bonne |
| ChatGPT | 1 | 0.9 | 0.6 | 0.8 | 0.3 | moyenne |
| Claude | 1 | 1 | 0.5 | 0.9 | 0.2 | moyenne |
| Perplexity | 1 | 0.9 | 0.6 | 0.8 | 0.3 | moyenne |
| Copilot | 1 | 0.7 | 0.7 | 0.6 | 0.3 | moyenne |
| Siri | 1 | 0.4 | 0.6 | 0.4 | 0.1 | moyenne |
| Le Chat (Mistral) | 1 | 0.7 | 0.5 | 0.6 | 0.3 | faible |
| DeepSeek | 1 | 0.7 | 0.5 | 0.6 | 0.3 | faible |
Sources et dates : assistants.json. Mis à jour sans toucher au code.
Limites assumées
- Le rendu JavaScript est mesuré avec Chrome sans interface, depuis nos serveurs, avec un délai borné : un site très lent ou qui bloque les navigateurs automatisés peut ne pas se rendre (nous le disons alors, et passons à une estimation sur le HTML brut).
- Nous analysons l'accueil et un échantillon de 5 pages internes, pas l'intégralité du site.
- Le test par User-agent envoie la chaîne d'un robot depuis nos serveurs. Un pare-feu qui vérifie l'adresse IP officielle peut répondre autrement qu'au vrai robot. Les chaînes officielles sont signalées ; Claude et Bing ne publient pas de chaîne complète.
- Google Maps n'est pas lu automatiquement (pas d'accès sans API payante) : la fiche est déclarative, croisée avec le site.
- llms.txt pèse très peu : aucun effet démontré sur les citations.