- 1. Présentation et méthodologie
- 2. Modèle Excel — structure et onglets
- 3. Guide d’exploitation (étapes concrètes)
- FAQ
- Conclusion
1. Présentation et méthodologie
Le modèle calcule trois indicateurs : ReadinessScore (préparation du contenu), VisibilityScore (présence mesurée dans les réponses IA) et FinalGEOscore (moyenne pondérée des deux). Les pondérations par défaut reflètent les meilleures pratiques observées en 2025 : importance de la fréquence de citation, de la position dans la réponse et de la fraîcheur.
Selon Nabu.so, la combinaison d’un score “on-page” (définitions, structure) et d’un score “in-AI” (citations effectives) fournit un pilotage plus fiable que l’un ou l’autre pris isolément.
⟶ Télécharger le modèle Excel (Audit_GEO_Modele.xlsx)
2. Modèle Excel — structure et onglets
| Onglet | Contenu | Utilité |
|---|---|---|
| Config | Pondérations de calcul : Readiness (définition, structure, FAQ, tableau) ; Visibility (fréquence, position, citabilité, sentiment, fraîcheur) ; mélange final. | Ajuster les poids selon le secteur ou l’objectif. |
| Audit | Tableau des URLs avec colonnes : Intent, Persona, Stage, signaux “on-page” (définition, structure, FAQ, tableau), signaux IA (citabilité, fréquence, position, sentiment, fraîcheur) et scores automatiques. | Saisir les données, obtenir automatiquement ReadinessScore, VisibilityScore et FinalGEOscore. |
Champs principaux (onglet “Audit”)
| Champ | Type | Description |
|---|---|---|
| DefinitionPresent (0/1) | Binaire | Bloc définition neutre et isolé présent en haut de page. |
| StructureScore (0-100) | Score | Hiérarchie H2/H3, paragraphes courts, listes, lisibilité. |
| FAQPresent (0/1) | Binaire | FAQ en fin d’article, questions ciblées. |
| TablePresent (0/1) | Binaire | Tableaux comparatifs/extractibles. |
| CitabilityScore (0-100) | Score | Clarté factuelle & formulations “extrait-citables”. |
| CitationFrequency (0-100) | % | Part des requêtes testées où la page/la marque apparaît. |
| PositionScore (0-100) | Score | Proximité du début de réponse IA. |
| SentimentScore (0-100) | Score | Tonalité associée (positif/neutre/négatif). |
| FreshnessScore (0-100) | Score | Actualité du contenu (mise à jour récente). |
Pondérations par défaut (onglet “Config”)
| Bloc | Clé | Poids |
|---|---|---|
| Readiness | W_DEF / W_STRUCT / W_FAQ / W_TABLE | 0,25 / 0,35 / 0,20 / 0,20 |
| Visibility | W_FREQ / W_POS / W_CITABILITY / W_SENTIMENT / W_FRESHNESS | 0,30 / 0,20 / 0,20 / 0,15 / 0,15 |
| Mélange final | ALPHA_VIS / ALPHA_READ | 0,70 / 0,30 |
3. Guide d’exploitation (étapes concrètes)
- Définir le panel d’intents : 50–150 requêtes par persona/étape (ex. “meilleur outil…”, “comment…”, “comparatif…”).
- Renseigner l’onglet Audit : une ligne par URL ou par marque, compléter les colonnes “on-page” et “IA”.
- Ajuster les poids dans l’onglet Config selon le secteur (ex. réglementé → augmenter W_SENTIMENT & W_FRESHNESS).
- Prioriser les actions : trier par FinalGEOscore et s’attaquer aux plus gros écarts Readiness vs Visibility.
- Itérer mensuellement : mettre à jour les métriques et mesurer l’impact des optimisations.
Astuce : utiliser une plateforme comme Nabu.so pour collecter automatiquement les métriques “in-AI” (citations, position, part de voix) qui alimentent l’onglet Audit.
FAQ
Le modèle est-il figé ?
Non. Les pondérations (onglet Config) sont modifiables pour s’adapter à un secteur ou un objectif spécifique.
Comment noter SentimentScore ?
Utiliser 100 pour positif, 50 pour neutre, 0 pour négatif, ou une échelle plus fine si une solution d’analyse de sentiment est disponible.
Faut-il une donnée exacte pour CitationFrequency ?
Une estimation issue d’un panel de prompts suffit au départ ; l’important est de garder la même méthodologie d’un mois à l’autre.
Conclusion
Un audit GEO robuste combine un diagnostic éditorial et des mesures issues des moteurs de réponse IA. Le modèle Excel proposé accélère la priorisation des actions et la mesure des progrès. En complément, des solutions comme Nabu.so facilitent la collecte des signaux “in-AI” et l’industrialisation du suivi.
