Vue d'ensemble
Chaque analyse Mentova suit la même boucle en cinq étapes : générer des prompts, les exécuter sur les modèles IA, extraire les mentions de marques des réponses, calculer les métriques de visibilité et faire remonter les opportunités. Comprendre ce flux vous aide à avoir des attentes réalistes et à interpréter correctement vos résultats.
Étape 1 - Génération des prompts
Vous définissez un sujet (une thématique de recherche ou un domaine de questions lié à votre marque) et Mentova génère un ensemble de prompts réalistes à partir de celui-ci. Ces prompts simulent les types de questions que les utilisateurs réels posent vraiment aux assistants IA sur ce thème.
Le nombre de prompts par sujet dépend de votre plan. Vous pouvez aussi rédiger ou modifier des prompts manuellement si vous souhaitez tester des formulations spécifiques. Si vous avez sélectionné un avatar, la génération des prompts intègre le contexte de ce persona pour que les questions semblent authentiques pour ce profil d'audience.
Étape 2 - Exécution de la campagne
Lorsque vous lancez une campagne, chaque prompt est envoyé à chaque modèle IA que vous avez sélectionné. Chaque combinaison prompt × modèle s'appelle un run. Mentova gère les appels API, la logique de nouvelle tentative et le stockage des réponses automatiquement.
Les runs de campagne sont mis en file d'attente et traités de manière asynchrone - vous n'avez pas besoin de garder l'application ouverte. Vous recevrez une notification (et optionnellement un email) lorsque la campagne sera terminée.
Étape 3 - Extraction des mentions de marques
Chaque réponse IA est traitée par le pipeline d'extraction de Mentova. Le pipeline identifie chaque nom de marque, d'entreprise ou de produit mentionné dans le texte à l'aide d'une combinaison de :
- Correspondance de motifs avec les noms de marques et alias connus.
- Heuristiques de reconnaissance d'entités nommées (NER) pour détecter les marques non encore dans la liste.
- Déduplication et normalisation pour que les variantes d'orthographe (ex. « Adobe Inc. » et « Adobe ») soient comptées comme une seule entité.
Les entités apparaissant dans un seul run sont filtrées comme bruit probable. Votre propre marque est toujours conservée.
Étape 4 - Calcul des métriques de visibilité
Avec les données de mentions collectées, Mentova calcule les métriques principales pour chaque entité trouvée :
- Taux de mention - pourcentage de runs où l'entité a été mentionnée.
- Part de voix - part de l'entité dans toutes les mentions de marques sur l'ensemble des runs.
- Position moyenne - où dans la réponse la marque apparaît typiquement (plus tôt = plus en évidence).
- Sentiment - le ton des mentions.
Ces métriques sont agrégées sur l'ensemble des campagnes complétées et mises en cache pour un chargement rapide du tableau de bord. Un instantané est également stocké par campagne pour pouvoir suivre les tendances dans le temps.
Étape 5 - Opportunités et sources
À partir des données de visibilité, Mentova identifie deux types d'insights :
- Opportunités - angles thématiques et formats de contenu où les concurrents apparaissent mais pas vous. Elles sont classées par impact potentiel et affichées sur la page Opportunités.
- Sources - sites web cités dans les réponses IA liées à vos sujets. Les domaines qui citent des concurrents mais pas vous sont mis en évidence comme lacunes à combler.
Combien de temps faut-il ?
La plupart des campagnes se terminent en quelques minutes. Les campagnes plus grandes (nombreux prompts × nombreux modèles) peuvent prendre plus de temps car les runs sont traités en files d'attente parallèles. L'indicateur de statut de la campagne dans le tableau de bord se met à jour en temps réel.
Erreur fréquente
Lancer une seule campagne vous donne un instantané, pas une tendance. Les métriques de visibilité deviennent significatives lorsqu'elles sont comparées sur plusieurs campagnes dans le temps. Activez les campagnes planifiées (quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles) pour construire automatiquement une vue en série temporelle.