Qu'est-ce que le sentiment dans la visibilité IA ?
Le sentiment décrit le ton général avec lequel un modèle IA parle de votre marque lorsqu'il la mentionne. Une réponse peut citer votre marque comme meilleure recommandation (positif), la lister neutrement parmi d'autres options (neutre), ou souligner une faiblesse ou une controverse connue (négatif).
Contrairement au sentiment des réseaux sociaux, le sentiment IA reflète la façon dont les données d'entraînement et le fine-tuning par renforcement ont façonné la représentation par défaut de votre marque dans le modèle - il tend à être plus stable mais plus difficile à modifier rapidement.
Comment Mentova le calcule
Chaque mention de marque extraite d'un run de prompt est étiquetée avec un label de sentiment :
- Positif - la réponse recommande, valorise ou positionne favorablement la marque (ex. « X est largement considéré comme la meilleure option pour… »).
- Neutre - la marque est citée factuellement ou listée sans endossement ni critique explicite (ex. « Les options incluent X, Y et Z »).
- Négatif - la réponse note des inconvénients, des controverses ou des raisons d'éviter la marque.
Le score de sentiment est appliqué au niveau de la mention, pas au niveau de la réponse, car une même réponse peut contenir une mention positive de votre marque et une mention négative d'un concurrent.
Le sentiment agrégé affiché dans le tableau de bord est la distribution sur toutes les mentions dans le périmètre sélectionné (tous les modèles, ou filtré par modèle ou période).
Comment l'utiliser
- Surveiller les évolutions - une baisse du sentiment positif d'une campagne à l'autre précède souvent une chute du taux de mention. Examinez si de mauvaises presses ou des problèmes produit ont intégré les données d'entraînement ou apparaissent dans les sources citées.
- Différences par modèle - certains modèles peuvent véhiculer des représentations différentes de votre marque. Filtrer par modèle peut révéler lequel mérite attention.
- Contexte concurrentiel - comparez votre distribution de sentiment à celle des concurrents suivis dans les mêmes campagnes. Un concurrent avec un taux de mention plus faible mais une part positive plus élevée peut empiéter sur la perception qualitative.
Erreur fréquente
Le sentiment des modèles IA prend du retard sur les événements réels. Une amélioration de réputation (lancement produit, récompense, couverture médiatique positive) peut mettre des semaines ou des mois à se refléter dans les réponses IA, le temps que les modèles sous-jacents soient mis à jour ou re-entraînés. N'attendez pas de changements immédiats après un seul contenu.