Une réponse IA peut recommander une plateforme SaaS, une agence et une extension WordPress dans une même liste. Son interprétation nécessite de séparer type de solution et tâche du client. Ce guide concerne le codage des recommandations pour un benchmark, pas le choix du fournisseur.
1. Définir l’unité et la tâche comparée
Décidez si vous analysez entreprises, produits ou offres précises. Une entreprise peut vendre logiciel et conseil ; un produit n’est pas toute l’organisation. Séparez nom, domaine, produit et opérateur. Ne fusionnez pas des noms proches sans vérifier l’identité.
Les tâches peuvent être suivre les réponses IA, commander un audit ou améliorer le contenu web. Une réponse sur le suivi peut citer des solutions couvrant une partie seulement du besoin. La recommandation ne confirme pas leurs fonctionnalités.
2. Appliquer un dictionnaire des types
| Type | Objet classé | Source à vérifier |
|---|---|---|
| Plateforme SaaS | Logiciel fourni comme service | Description produit et documentation |
| Prestation d’agence | Travail commandé à une équipe | Périmètre de l’offre précise |
| Extension | Module installé sur le site | Documentation et éditeur |
| Annuaire ou source informative | Collection d’offres ou références | Rôle et opérateur de la source |
Le type décrit la forme, pas l’efficacité. Une extension peut inclure du suivi et une plateforme proposer un module WordPress. Séparez tâche, fonctionnalités et type en colonnes. Plusieurs étiquettes sont possibles si des offres vérifiées les justifient.
3. Coder un exemple de réponse mixte
Noms et informations sont fictifs. L’IA cite Vista Monitor, Studio Aurora et Schema Note. Supposons que les descriptions vérifiées de ces offres confirment le périmètre suivant.
| Entrée | Type | Tâche confirmée | Groupe comparé |
|---|---|---|---|
| Vista Monitor | Plateforme SaaS | Suivre les réponses IA | Suivi |
| Studio Aurora | Prestation d’agence | Réaliser un audit | Prestations d’audit |
| Schema Note | Extension | Organiser le balisage du site | Extensions du site |
Les entrées forment une liste brute, mais ne sont pas interchangeables pour chaque tâche. Si Studio Aurora propose aussi une plateforme, ajoutez un produit ou une étiquette selon l’unité choisie. Deux étiquettes ne doivent pas doubler le comptage de la même entrée.
4. Consigner preuves et incertitude
Gardez date, modèle, prompt, nom, produit, domaine, type, tâche, URL et justification. Si la description officielle ne tranche pas, marquez non confirmé. La réponse IA est l’objet mesuré ; sa description seule n’est pas une preuve indépendante.
Faites évaluer les cas discutés par une seconde personne avec le même dictionnaire. Consignez décision et version des règles. Ne changez pas les catégories après observation du résultat uniquement pour améliorer la position de votre marque.
5. Présenter résultat brut et groupes ensemble
Conservez la liste originale et la visibilité du périmètre complet. Affichez à côté les groupes par tâche et type. Un éventuel pourcentage dans un groupe exige un nom distinct et un dénominateur précis ; ce n’est pas le résultat initial de Semly.
Semly permet de consulter les réponses IA et les sources. Les étiquettes et groupes sont ici le travail de l’analyste. Conservez le périmètre lors de la mesure suivante ou documentez explicitement le changement.
Contrôle qualité
- L’unité est définie.
- Type, tâche et fonctionnalités sont séparés.
- Les hybrides sont justifiés sans double comptage.
- Les catégories non confirmées restent visibles.
- Résultat brut et dénominateurs sont disponibles.
