Pour commencer un audit GEO, je partirais d’une question assez terre à terre : quand quelqu’un cherche ce que vous vendez, est-ce que l’IA vous propose ? Et sur quoi s’appuie-t-elle ?
Le GEO, c’est le travail sur la visibilité dans les réponses des moteurs génératifs. Dit comme ça, on peut déjà ouvrir un tableur avant de sortir la carte bancaire.
Alors, faut-il mettre 5 000 € dans un outil pour s’y mettre ?
Ça dépend. Mais j’aimerais qu’on puisse poser la question sans passer pour le radin de la réunion.
Ces 5 000 € sont ici un budget hypothétique, pas le tarif d’un éditeur précis. Un abonnement annuel, une prestation d’audit et une licence mensuelle ne se comparent évidemment pas comme trois boîtes de conserve.
Voici comment je construirais un premier diagnostic avec DataForSEO, et ce qui me ferait ensuite payer une plateforme.
Commencer par les questions qui peuvent rapporter un client
Prenons un cas fictif : une entreprise qui vend un logiciel de facturation aux indépendants.
Je commencerais par les demandes commerciales, les objections reçues et les recherches déjà repérées dans Search Console. Ces dernières donnent des pistes ; elles ne deviennent pas automatiquement des prompts réellement utilisés dans ChatGPT.
Je constituerais ensuite un petit panel de questions :
« Quel logiciel de facturation choisir quand on est indépendant ? »
« Quel outil permet de facturer et de relancer les impayés ? »
« Quelle alternative à [concurrent] pour une petite activité ? »
« Est-ce que [marque] permet de gérer les acomptes ? »
Je séparerais les questions qui nomment déjà la marque de celles qui cherchent une solution. Être cité quand on fournit soi-même son nom à l’IA mérite une colonne distincte.
Pour un pilote, je propose 30 questions, choisies pour couvrir différents besoins. C’est un point de départ pratique, pas un échantillon représentatif de toutes les conversations du marché.
DataForSEO : choisir ce qu’on observe
DataForSEO propose notamment deux familles à distinguer.
LLM Responses permet d’interroger des modèles par API, notamment chez OpenAI, Anthropic, Google et Perplexity. C’est utile pour comparer des réponses dans des conditions définies. Je n’en déduirais pas qu’un utilisateur connecté verra la même chose dans son application. Documentation LLM Responses.
LLM Scraper collecte des résultats de recherches sur les interfaces prises en charge. Je prendrais ici ChatGPT comme terrain de départ. L’endpoint documenté permet de préciser la localisation, la langue et le comportement de recherche web. Cela reste une observation dans ces conditions, pas une fenêtre sur toutes les sessions personnalisées. Documentation ChatGPT LLM Scraper.
Mon pilote resterait donc limité à ChatGPT. Pour étendre l’étude, j’ajouterais des collectes séparées, en indiquant leur méthode. Je garderais également les résultats de Google AI Overviews à part.
Un gros score « visibilité IA » qui mélange ces surfaces sans explication me donnerait surtout envie d’ouvrir la notice.
La collecte, concrètement
Voici le protocole que je propose : 30 questions, chacune relevée à trois dates distinctes, avec les mêmes paramètres. Les trois passages servent à repérer une éventuelle variabilité, sans prétendre la résoudre statistiquement.
Dans DataForSEO, je choisirais l’endpoint ChatGPT LLM Scraper Live Advanced : POST /v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced. Chaque requête contient une tâche : la question dans le champ keyword, puis une localisation et une langue choisies dans les listes prises en charge.
Je fixerais aussi force_web_search pour toute la série. L’activer revient à étudier une condition de recherche web forcée, qui doit apparaître dans le rapport ; même activée, cette option ne garantit pas des sources citées.
Avant de lancer tout le panel, je ferais un appel de test. Je vérifierais le statut de la tâche, la présence d’une réponse et son coût. Un appel en erreur reste une collecte manquante : ce n’est pas une preuve que la marque est absente.
Ensuite, un script ou une automatisation envoie les questions, conserve les réponses brutes et alimente un tableau. Une ligne par observation, avec la question, la date, les paramètres, le modèle indiqué, la réponse, les marques mentionnées, les liens cités et le coût.
Je garderais les réponses complètes. Si un chiffre paraît bizarre, je veux pouvoir remonter au texte qui l’a produit.
Le petit calcul qui remet les prix à leur place
Au tarif consulté le 17 septembre 2026, DataForSEO affiche le LLM Scraper Live à 0,004 $ par page de résultats. Pour notre scénario hypothétique, en supposant une page facturée par collecte, sans appel supplémentaire :
30 questions × 3 relevés = 90 pages. 90 × 0,004 $ = 0,36 $ de collecte.
C’est le coût théorique des données de ce pilote. Le test initial, les reprises éventuelles et les autres appels s’ajoutent. Tarif LLM Scraper.
Et il faut distinguer consommation et paiement : DataForSEO annonce une recharge minimale de 50 $, ainsi qu’un crédit d’essai de 1 $. Ce crédit peut servir à tester avant de recharger ; consommer quelques centimes ne signifie pas pouvoir approvisionner son compte de quelques centimes. Conditions affichées par DataForSEO.
Autre piège : le tarif LLM Responses Live à 0,0006 $ par tâche est une base à laquelle s’ajoute le coût du fournisseur de modèle. Ce n’est pas le tarif tout compris de notre collecte ChatGPT Scraper. Tarif LLM Responses.
Je pourrais m’arrêter ici et vous vendre le grand récit du consultant qui remplace un logiciel par quelques centimes.
Sauf que j’aurais oublié de facturer mon temps. Le choix des questions, le développement, les erreurs, la lecture et la maintenance font aussi partie de l’addition.
Une API bon marché ne rend pas l’audit gratuit. Elle permet de savoir quelle part du travail on achète réellement.
Lire les réponses avant de fabriquer une note
Je distinguerais au minimum la marque mentionnée, la marque recommandée pour le besoin et le domaine cité comme source. Une marque peut apparaître pour être déconseillée ; elle peut aussi être recommandée à partir d’un article tiers, sans lien vers son site.
Pour un taux de mention, le calcul serait explicite : réponses exploitables contenant la marque, divisées par les réponses exploitables du même groupe. Les questions avec marque et sans marque restent séparées ; les collectes manquantes restent visibles.
Ce taux décrit notre panel de questions, dans nos conditions de collecte. Il ne représente ni une part de marché ni un pourcentage de tous les utilisateurs de ChatGPT.
Je relirais aussi les citations dans la réponse elle-même. Un lien renvoyé parmi les résultats de recherche du modèle ne suffit pas à prouver qu’il a été cité au lecteur. La documentation distingue d’ailleurs les résultats récupérés, qui peuvent être inutilisés, des sources associées à la réponse.
Transformer le constat en travail utile
Dans notre exemple fictif, imaginons que les réponses recommandent régulièrement un concurrent pour la relance des impayés. J’irais lire les pages citées, puis comparer ce qu’elles permettent de comprendre avec ce que notre propre site explique.
La fonctionnalité existe-t-elle vraiment chez nous ? Est-elle documentée ? Ses limites et ses conditions sont-elles claires ? La source citée raconte-t-elle quelque chose de faux ou de périmé ?
Si une page traite déjà le sujet, je l’améliorerais avant d’en créer une autre. Une nouvelle page ne se justifie que si elle répond à un besoin distinct et correspond à une offre réelle.
Le plan d’action préciserait la page concernée, le manque constaté, la correction proposée et la façon de la contrôler. J’y ajouterais les vérifications techniques d’accès aux pages utiles. La collecte de réponses constitue le diagnostic de visibilité ; l’audit doit ensuite examiner le site et ses preuves.
Puis je referais les observations avec le même panel et les mêmes réglages. Une progression après modification serait encourageante, mais elle ne suffirait pas, seule, à prouver que ma modification l’a causée.
Quand je paierais les 5 000 €
Pour un premier diagnostic limité, avec quelqu’un capable de maintenir la collecte, je commencerais par ce dispositif léger.
En revanche, si plusieurs équipes doivent suivre plusieurs marchés, retrouver un historique fiable, partager les résultats et être alertées lorsqu’une collecte échoue, une plateforme peut valoir son prix. À condition de vérifier qu’elle fournit effectivement tout cela.
Je demanderais une démonstration sur mes propres questions. Je voudrais voir la réponse brute derrière une métrique, exporter mes données et comprendre ce qui se passe lorsqu’un relevé manque. Je regarderais ensuite le temps réellement économisé à l’équipe.
J’ai beaucoup moins de problème à payer pour ça qu’à payer pour une jauge dont personne ne sait expliquer le calcul.
Alors oui, ça dépend. Avant de signer, je veux savoir ce que je vais pouvoir décider grâce à l’outil.
Et si la seule réponse est « suivre votre score GEO », je garde encore un peu ma carte bancaire dans ma poche.
Notes de terrain · Méthode proposée à partir de la documentation DataForSEO consultée le 17 septembre 2026. Le cas et le budget sont illustratifs : aucune collecte client ni économie réalisée n’est présentée dans cet article.