L'audit IA gratuit et complet : un rapport PDF à la demande

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 pipeline de recherche 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. Quand l’audit est prêt, l’e-mail renvoie vers les résultats du tableau de bord. Vous pouvez ensuite générer un rapport PDF à la demande depuis la vue d’ensemble ; sa longueur varie selon les données et les sections disponibles.

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 commence par le domaine. Vous indiquez le site et pouvez ajouter des concurrents si vous le souhaitez. Suparanku génère ensuite le profil de l’activité, les thèmes, les prompts et la structure du marché ; vous les vérifiez dans le produit.
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. SparkToro a observé une forte instabilité dans la composition et l’ordre des listes de marques. Trois échantillons réduisent la dépendance à une seule exécution, mais restent une mesure directionnelle du produit — pas une preuve de significativité statistique ou de causalité.
3. L’audit du site. Une exploration jusqu’à 1 000 pages contrôle robots, données structurées, balises meta, liens cassés et structure. Les pages évaluables et le domaine reçoivent un score de préparation technique de 0 à 100 (SRPS). Un contrôle approfondi de la page d’accueil ajoute notamment des métriques Lighthouse en laboratoire.
4. Les recommandations. Les écarts du scan et de l’audit deviennent automatiquement une liste d’actions priorisées. Les briefs de contenu sont générés à la demande dans la limite du quota d’une formule payante ; Free n’a pas de quota de briefs de contenu et toutes les recommandations n’arrivent pas avec un brief prêt.

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. Tous les numéros cités ci-dessous appartiennent uniquement à ce rapport de démonstration ; un rapport réel peut omettre des sections faute de données et changer de numérotation.

Diapositive de démonstration 1 : toute l’image sur une page

Diapositive de démonstration 1 — 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 de démonstration 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 de démonstration 14 — les métriques de vitesse en laboratoire 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. Dans l’exemple ci-dessus, les mesures LCP et CLS en laboratoire sont bonnes, mais le Total Blocking Time est dans la zone rouge — un indice de travail sur le thread principal. Lighthouse mesure dans des conditions de laboratoire contrôlées ; ce ne sont ni des données terrain d’utilisateurs réels, ni un rapport sur la façon dont Google traite la page.

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

Dans les données de démonstration, la visibilité atteint 50 % pour les requêtes qui nomment déjà la marque et 6 % pour les requêtes hors marque, lesquelles représentent 92 % du corpus de démonstration. Ces chiffres montrent seulement comment le rapport présente un écart mesuré ; ils ne constituent pas une référence pour les marques réelles.

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

Diapositive de démonstration 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 de démonstration 28–29 : les concurrents — où ils sont devant

Le bloc concurrents commence par une comparaison honnête par thème.

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

Ces domaines montrent quelles pages mentionnent effectivement les concurrents et quelles sources sont apparues dans les réponses mesurées. Ils servent à formuler des hypothèses pour la suite ; ils ne prouvent ni qu’un domaine a causé l’avance observée, ni que votre marque doit nécessairement y être présente.

Diapositive de démonstration 32 : quoi faire — par priorité

Diapositive de démonstration 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 vivent dans le produit. Les recommandations techniques peuvent contenir des instructions déterministes ; les briefs de contenu sont générés à la demande sur les formules payantes et ne sont pas joints automatiquement à chaque recommandation.

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 exposons aussi les données via le serveur MCP de Suparanku. Selon ses propres fonctions et les droits accordés, un client compatible MCP peut utiliser les données de l’audit du site, les métriques de visibilité IA, les recommandations et les outils du rapport PDF. MCP est disponible sur toutes les formules payantes de Suparanku, y compris Starter ; les fonctions du client, les autorisations administrateur et les possibilités d’automatisation dépendent aussi du client et de sa formule.

Comment recevoir votre rapport

1. Inscrivez-vous — aucune carte nécessaire.
2. Dans l’onboarding, indiquez votre domaine et, si vous le souhaitez, des concurrents ; le profil, les thèmes et les prompts sont ensuite générés.
3. Le système lance le scan et l’audit du site. L’e-mail de disponibilité renvoie vers vos résultats dans le tableau de bord.
4. Dans la vue d’ensemble, choisissez Télécharger le PDF pour générer le rapport à la demande.

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 et les prochaines étapes suggérées par les écarts mesurés. L’AI Representation Management est une boucle fermée : contexte de l’entreprise → mesurer ce que dit l’IA → recommandations versionnées avec le PLAYBOOK → publier → suivre les URL → remesurer. La nouvelle mesure montre un mouvement, mais ne prouve pas à elle seule sa cause. L’audit gratuit est le premier tour de ce processus géré, mesurable et reproductible.