L’entreprise est absente du choix
Dans des scénarios d’achat importants, les systèmes d’IA ne mentionnent pas l’entreprise ou l’écartent de la shortlist.
AI Visibility
Une visibilité IA qui ne s’arrête pas à un score
Nous vérifions si votre entreprise apparaît, et comment elle est représentée, dans les scénarios IA pertinents pour les acheteurs.
Nous séparons observations et défauts confirmés des hypothèses, identifions des changements contrôlables et vérifions à nouveau le résultat, sans garantie.
Demander un diagnostic AI VisibilityQuand le besoin apparaît
Quand AI Visibility devient un besoin concret
Trois situations où la discovery pilotée par l’IA influence le choix et où la cause de l’écart de visibilité reste incertaine.
L’entreprise est représentée de façon imprécise
Les services, la spécialisation, la localisation ou les différenciateurs sont décrits de façon incomplète, obsolète ou contradictoire.
Les concurrents sont plus visibles, la raison reste incertaine
Il faut comprendre où la visibilité diverge, quelles sources apparaissent à côté des réponses et ce qui est réellement contrôlable.
Ce que fait Dazoro
Ce que livre l’AI Visibility Diagnostic
Scénarios d’achat, preuves et contrôlabilité, sans score opaque ni garantie.
Carte des scénarios d’achat
Nous recensons les scénarios d’achat pertinents, le périmètre marché/locale, les concurrents et les surfaces où la discovery est observée.
Baseline de visibilité et de représentation
Nous vérifions l’entity accuracy et les sources observées, et codons séparément mention, recommendation et citation.
Findings et contrôlabilité
Nous séparons observation, direct defect, supported hypothesis et actionable opportunity, et documentons l’ownership et les limites du contrôle.
Plan d’action et vérification
Nous priorisons les actions avec un owner, un risque et un rollback ; un Sprint n’est proposé qu’en cas de findings matériels et contrôlables.
Processus
Déroulement de l’AI Visibility Diagnostic
Nous établissons le contexte d’achat
Nous définissons les services, le marché, la locale, les buyer stages et les concurrents, et figeons le scenario universe avant la baseline.
Nous collectons les preuves
Nous utilisons des observations pertinentes first-party, vendor et manuelles, chacune avec sa source, son horodatage, sa méthode et ses limites.
Nous classifions les findings
Nous séparons observation, direct defect et supported hypothesis, puis construisons l’ownership/controllability map.
Nous formons le plan d’action
Pour les findings matériels et contrôlables, nous définissons l’owner, le risque, le rollback, un périmètre de Sprint possible et le plan de revérification.
Périmètre
Ce qui est inclus, et ce qui ne devient jamais une promesse
Inclus
- scenario universe d’achat et evidence provenance
- observations d’AI discovery, entity accuracy et source landscape
- taxonomie des findings et ownership/controllability map
- plan d’action priorisé et plan de vérification
Non promis
- recommandations, rankings, trafic ou revenus garantis
- hacks GEO/AI SEO, prompt stuffing ou « entraîner le modèle sur votre marque »
- faux avis, citations fabriquées ou link building par défaut
- causalité stricte à partir d’une seule observation avant/après
Approche
Comment le résultat reste vérifiable
Chaque conclusion est liée à une preuve, une classe de finding, un ownership et un plan de revérification.
La preuve reste traçable
Les observations conservent leurs références, leur surface, leur horodatage, leur geo/locale, leur méthode et leurs limites déclarées.
Une observation n’est pas une cause
Direct defect, supported hypothesis et outcome signal restent des classes de conclusion distinctes.
Le changement est revérifié
Nous répétons le socle compatible figé et rapportons le changement observé avec la volatilité et les limites.
Étape suivante
Vous voulez savoir où votre entreprise est visible, et ce qui peut réellement changer ?
Décrivez votre marché, vos services et vos principaux scénarios d’achat. Nous commençons par le Diagnostic : périmètre, preuves et limites sont fixés avant toute promesse.