L'audit IA gratuit et complet : un rappo… | Suparanku FR

Un audit complet — désormais gratuit pour tous

Nous avons ouvert à tous l’audit de marque IA gratuit. Ce n’est pas une démo ni un « contrôle à requête unique » : l’audit gratuit parcourt le même pipeline de recherche complet que les scans payants, avec la même méthodologie — simplement dans les limites du plan Free. L’inscription et le premier scan ne demandent pas de carte, et Free est un plan permanent, pas un essai avec compte à rebours. Ce que vous obtenez n’est pas un chiffre sur un tableau de bord, mais un vrai rapport de présentation : un PDF de 34+ diapositives, généré automatiquement à la fin de l’onboarding et livré par e-mail sous forme de lien.

Pourquoi c’est important : de plus en plus de parcours d’achat commencent par une question à un assistant IA, pas par une barre de recherche. L’audit montre comment ChatGPT et Google AI Overviews répondent au sujet de votre marque, de vos concurrents et de vos sources — et quoi en faire. C’est la première mesure de la boucle fermée de la gestion de la représentation dans l’IA (AI Representation Management), la discipline au sein de laquelle opèrent les tactiques GEO, LLMO et AEO.

Ce qui se passe vraiment pendant l’audit

Derrière le mot « audit » se cachent plusieurs enquêtes en parallèle — et le rapport rend visible la profondeur de chacune :

1. L’onboarding structure l’activité. Marque et variantes d’écriture, thèmes et prompts — les questions que posent les acheteurs réels (jusqu’à 15 prompts sur 5 thèmes), concurrents (jusqu’à 3 suivis). En plus la recherche de marché : un profil de l’activité, les acteurs et les critères de choix — eux aussi deviennent des diapositives du rapport.
2. Le scan des moteurs IA. Chaque prompt est exécuté sur ChatGPT et Google AI Overviews, avec trois échantillons par paire prompt–moteur, et les réponses sont analysées sur cinq axes : visibilité, position dans la réponse, sentiment, concurrents, sources. Les réponses IA sont instables d’une exécution à l’autre — une recherche indépendante de SparkToro a établi que la probabilité d’obtenir la même liste de marques dans deux réponses est inférieure à 1 sur 100. Un contrôle unique n’est que du bruit ; la métrique honnête est la fréquence sur de nombreuses exécutions.
3. L’audit du site. Une exploration jusqu’à 1 000 pages : robots, données structurées, balises meta, liens cassés, structure — chaque page et l’ensemble du domaine reçoivent un score de 0 à 100 (SRPS). En plus un contrôle approfondi de la page d’accueil, jusqu’aux métriques de vitesse Lighthouse.
4. Les recommandations. Les écarts issus du scan et de l’audit deviennent une liste d’actions priorisées avec des briefs déjà prêts.

Maintenant la partie intéressante — à quoi ressemble tout cela dans le rapport. Toutes les captures ci-dessous proviennent d’un rapport de démonstration pour la marque fictive Mikazuki : les chiffres, les domaines et les concurrents sont tous inventés ; seule la structure d’un rapport réel est montrée. L’en-tête « Suparanku × Supasaito » sur les diapositives est du co-branding pour les partenaires : les partenaires publient des rapports avec le nom de leur entreprise à côté du nôtre.

Diapositive 1 : toute l’image sur une page

Diapositive 1 du rapport de démonstration — la couverture.

Le rapport s’ouvre sur la synthèse de trois réponses clés : comment le site apparaît aux crawlers IA (scores SRPS et Lighthouse), où l’on vous trouve le long du funnel — avec la distinction entre requêtes de marque et hors marque, et sur quels thèmes les concurrents sont devant vous. À gauche — sur quoi repose le rapport : moteurs, thèmes × prompts × échantillons, pages explorées, concurrents, mentions et sources. C’est la diapositive à montrer à un dirigeant à la place de tout le rapport : où en est la marque à l’instant, sur un seul écran, avec des renvois vers les diapositives de détail.

Diapositives 8–15 : comment votre site apparaît à l’IA

Le bloc d’audit du site répond à la question « l’IA peut-elle seulement vous lire ? » : domaine et robots, contrôles techniques, structure et liens cassés, signaux sociaux — et la vitesse de la page d’accueil sur sa propre diapositive.

Diapositive 14 — les métriques de vitesse lab de la page d’accueil (Lighthouse).

Chaque métrique — LCP, CLS, TBT, FCP, Speed Index, TTI — est positionnée par rapport aux seuils PageSpeed : les zones verte, jaune et rouge se voient d’un coup d’œil, sans interprétation. Dans l’exemple ci-dessus le site a un LCP et un CLS sains, mais le Total Blocking Time est dans la zone rouge — du JavaScript lourd qui bloque le thread principal. Une tâche concrète pour un développeur, pas un « score de vitesse » abstrait.

Diapositive 21 : où exactement on vous trouve — et où pas

Ensuite le rapport passe à la visibilité IA. Les prompts de l’audit sont étiquetés par étape du funnel, et la visibilité est calculée par étape.

Diapositive 21 — visibilité par étape du funnel et distinction entre requêtes de marque et hors marque.

Ici la situation la plus courante devient visible : dans les requêtes qui nomment déjà la marque, il y a de la visibilité (50 % dans l’exemple), tandis que dans les requêtes hors marque — là où l’acheteur choisit parmi des inconnus — elle n’est que de 6 %, alors que ces requêtes représentent 92 % du corpus. C’est l’écart sur lequel travaillent ensuite les recommandations.

Diapositive 26 : qui l’IA cite quand elle répond sur votre catégorie

Diapositive 26 — la composition des sources citées et les domaines de tête.

Les réponses IA s’appuient sur des sources, et le rapport les montre en entier : comment se répartissent les types de sources (corporate, détenues, réseaux sociaux, RP, avis) et quels domaines sont les plus cités. Votre site est mis en évidence dans la liste — vous voyez tout de suite à quelle position il se trouve parmi des dizaines de domaines-sources et qui occupe les places au-dessus de vous.

Diapositives 28–29 : les concurrents — où ils sont devant, et pourquoi

Le bloc concurrents commence par une comparaison honnête par thème.

Diapositive 28 — part des réponses IA avec une mention : vous face à chaque concurrent suivi, par thème.

Pour chaque thème vous voyez quelle part de réponses prend chaque marque et l’écart en points de pourcentage. Les prompts de marque sont exclus de la comparaison — elle mesure précisément la lutte pour les réponses hors marque.

Diapositive 29 — domaines dont les pages mentionnent de façon vérifiable chaque marque.

Et voici la réponse au « pourquoi sont-ils devant ? » : les domaines dont l’IA tire ses preuves sur chaque concurrent. Chaque domaine de la liste est vérifié — ses pages mentionnent réellement la marque, ce n’est pas une supposition du modèle. En pratique c’est une liste déjà prête des espaces où vous devriez être présent vous aussi.

Diapositive 32 : quoi faire — par priorité

Diapositive 32 — recommandations priorisées selon trois directions.

Le rapport ne se termine pas par des conclusions mais par un plan : des recommandations selon trois directions — contexte, technique, contenu — avec leurs priorités. Chacune est liée à un écart concret de l’audit : liens sameAs manquants — voilà une tâche ; l’IA recommande des concurrents sur un thème où vous êtes absent — voilà une tâche ; JavaScript lourd — voilà une tâche. Les listes complètes et un brief prêt pour chaque recommandation vivent dans le produit.

Le rapport, vous n’avez même pas à le lire vous-même — nous sommes AI-friendly

Suparanku est AI-friendly dans les deux sens : non seulement nous mesurons comment l’IA représente votre marque, mais nous sommes nous-mêmes ouverts aux agents IA. Via le serveur MCP de Suparanku votre assistant — ChatGPT, Claude, Gemini ou tout autre client MCP — se connecte directement et récupère de lui-même tout ce que contient l’audit : données de l’audit du site, métriques de visibilité IA et même le rapport PDF complet — un agent peut en demander la génération et recevoir un lien de téléchargement. Avec les recommandations il travaille comme avec des tâches : il récupère la liste, prend des éléments en cours et les marque comme publiés — la boucle tourne sans routine manuelle. MCP est disponible sur tous les plans payants, y compris Starter.

Comment recevoir votre rapport

1. Inscrivez-vous — aucune carte nécessaire.
2. Terminez l’onboarding : quelques minutes pour confirmer la marque, les thèmes et les concurrents.
3. Le système lance le scan et l’audit du site puis, une fois tout prêt, assemble lui-même le rapport et vous en envoie le lien par e-mail.

Le rapport est généré dans la langue de votre interface — japonais, anglais, russe, italien, coréen, espagnol, allemand, français et portugais sont pris en charge. La taille dépend des données de votre marque : plus il y a de prompts et de sections avec des données, plus il y a de diapositives.

Honnêtes sur les attentes

L’audit ne promet pas de croissance — il montre où vous en êtes, pourquoi, et quoi faire ensuite. La gestion de la représentation dans l’IA est une boucle fermée : contexte → mesure → recommandations → publication → nouvelle mesure. L’audit gratuit est le premier tour de cette boucle ; garder l’écart fermé pendant que les modèles, les concurrents et le contenu continuent de changer, c’est le travail de l’abonnement.