00 · Auto-applicationKAIS — la méthode appliquée à nous-mêmes
Le site que vous lisez est notre premier terrain d’application — vérifiable en direct
On mange notre propre cuisine
ProgrammeAuto-application
ActivitéAuto-application KAIS
Période annoncéeActivité en cours, sans période unique
StatutRéférence interne
Indicateurs de production et de transparence annoncés
Aucun indicateur de performance client — fiche d’auto-application KAIS.
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
4
baromètres publiés, données réelles
3
langues · 40+ pages optimisées
5
plateformes IA suivies en continu
100 %
tarifs publics et transparents
Situation initiale
Vérifiez par vous-même : notre robots.txt accueille explicitement tous les crawlers IA, chaque page porte son JSON-LD validé, et le Baromètre 2026 expose sa méthodologie complète — requêtes, plateformes, mode de calcul du KVS.
Intervention et constats rapportés
Vérifiez par vous-même : notre robots.txt accueille explicitement tous les crawlers IA, chaque page porte son JSON-LD validé, et le Baromètre 2026 expose sa méthodologie complète — requêtes, plateformes, mode de calcul du KVS.
AI Search VisibilityJSON-LD systématiqueMéthodologie publique
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- Activité en cours, sans période unique
- Panel / population testée
- Référence interne : pas de panel client unique
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Pages KAIS, versions datées des baromètres et historique des mises en ligne — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
KAIS LOCAL GROWTH
Résultats de croissance locale
Réputation, Google Business Profile, Maps, réactivation, récurrence et déploiement multi-clients.
01 · Cas client · 90 joursGroupe dentaire spécialisé — Singapour
Local Growth · Réputation locale · Google Business Profile · Google Maps · Réservation site web · WhatsApp
Singapour
ProgrammeLocal Growth
ActivitéClinique dentaire
Période annoncée90 jours
StatutCas présenté
Résultats publiés
53 → 284
avis Google en 90 jours
4,1 → 4,8
note moyenne / 5
#12 → #2
Google Maps sur la requête locale suivie
+63 %
d’appels entrants depuis la fiche Google
Situation initiale
Avec seulement 53 avis, une note de 4,1/5 et une 12ᵉ position sur Google Maps, la clinique perdait une part importante de la demande locale au profit de concurrents mieux notés et plus visibles.
Intervention et constats rapportés
Nous avons mis en place un parcours automatisé après rendez-vous couvrant les demandes d’avis, l’accès direct au parcours Google, la centralisation des retours patients et le suivi de la réputation. En 90 jours, la clinique a obtenu 231 nouveaux avis, amélioré sa note à 4,8/5, atteint la 2ᵉ position sur Google Maps pour la requête locale suivie et enregistré +63 % d’appels entrants depuis sa fiche Google Business Profile. Nous avons également mis en place la réservation depuis le site web et une communication directe via WhatsApp pour les promotions et les rappels, afin de fluidifier et de renforcer le suivi des patients.
Singapour90 joursGoogle Business ProfileGoogle MapsAutomatisation post-rendez-vousRéservation site webWhatsAppRéputation locale
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 90 jours
- Panel / population testée
- Une requête Google Maps est mentionnée ; libellé et localisation de test non précisés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports Google Business Profile (avis, appels), captures Maps datées avec requête et géolocalisation — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
02 · Cas client · 120 joursNuffield Dental Raffles Clinic — Singapour
Local Growth · Réputation locale · Google Business Profile · Google Maps · Chat web · Bot WhatsApp
Singapour
ProgrammeLocal Growth
ActivitéClinique dentaire
Période annoncée120 jours
StatutCas présenté
Résultats publiés
235 → 639
avis Google en 120 jours
4,4 → 4,9
note moyenne / 5
#27 → #5
Google Maps sur la requête locale suivie
+71 %
d’appels entrants depuis la fiche Google
Situation initiale
Avec 235 avis, une note de 4,4/5 et une 27ᵉ position sur Google Maps, la clinique perdait une part importante de la demande locale au profit de concurrents mieux notés et plus visibles.
Intervention et constats rapportés
Nous avons déployé un modèle Local Growth réutilisable combinant les demandes d’avis automatisées après rendez-vous, l’accès direct au parcours d’avis Google, la centralisation des retours patients, le suivi de la réputation, le chat web et la synchronisation des informations locales. En 120 jours, la clinique a obtenu 404 nouveaux avis, amélioré sa note à 4,9/5, atteint la 5ᵉ position sur Google Maps pour la requête locale suivie et enregistré +71 % d’appels entrants depuis sa fiche Google Business Profile. Nous avons également intégré un bot WhatsApp directement sur le site web afin d’ajouter un canal de communication directe avec les patients.
Singapour120 joursGoogle Business ProfileGoogle MapsAutomatisation des avisChat webInformations localesBot WhatsAppRéputation locale
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 120 jours
- Panel / population testée
- Une requête Google Maps est mentionnée ; libellé et localisation de test non précisés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports Google Business Profile (avis, appels), captures Maps datées avec requête et géolocalisation — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
03 · Cas client · 90 joursClinique dentaire & médicale de proximité — Paris 16ᵉ
Local Growth · Réputation locale · Google Business Profile · Google Maps
Paris · France
ProgrammeLocal Growth
ActivitéClinique dentaire
Période annoncée90 jours
StatutCas présenté
Résultats publiés
28 → 184
avis Google en 90 jours
3,9 → 4,8
note moyenne / 5
#12 → #2
Google Maps sur la requête locale suivie
+65 %
d’appels entrants depuis la fiche Google
Situation initiale
Avec seulement 28 avis, une note de 3,9/5 et une 12ᵉ position sur Google Maps, la clinique perdait une part importante de la demande locale au profit d’établissements mieux visibles et mieux notés.
Intervention et constats rapportés
Mise en place d’un parcours automatisé après rendez-vous : sollicitation d’avis, accès direct au parcours Google, centralisation du feedback et suivi de la réputation. En 90 jours, la clinique a obtenu 156 nouveaux avis, amélioré sa note à 4,8/5, atteint la 2ᵉ position sur Google Maps pour la requête locale suivie et enregistré +65 % d’appels entrants depuis sa fiche Google Business Profile.
Paris 16ᵉ90 joursGoogle Business ProfileGoogle MapsAutomatisation post-rendez-vousRéputation locale
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 90 jours
- Panel / population testée
- Une requête Google Maps est mentionnée ; libellé et localisation de test non précisés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports Google Business Profile (avis, appels), captures Maps datées avec requête et géolocalisation — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
04 · Cas client · 4 moisRestaurant & commerce de proximité — Paris 15ᵉ
Local Growth · Réactivation clients · Réputation · Google Maps
Paris · France
ProgrammeLocal Growth
ActivitéRestaurant / commerce local
Période annoncée4 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
+310
nouveaux avis Google enregistrés
+28 %
visites de récurrence générées
Top 3
sur 8 mots-clés locaux stratégiques
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
1 500
anciens clients ciblés par la réactivation
Situation initiale
Le restaurant disposait d’une base clients largement dormante, d’une faible fréquence de retour et d’une visibilité insuffisante sur les recherches locales de type « restaurant [quartier] ».
Intervention et constats rapportés
Réactivation ciblée de 1 500 anciens clients par SMS, création d’un parcours court accessible en point de vente par QR code, collecte structurée du feedback et automatisation des relances. Après quatre mois, le restaurant avait enregistré +310 avis Google, généré +28 % de visites récurrentes via les relances et atteint le Top 3 du Local Pack sur 8 mots-clés stratégiques.
Paris 15ᵉ4 mois1 500 clients réactivésSMSQR CodeGoogle Business ProfileFidélisation
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 4 mois
- Panel / population testée
- 8 mots-clés locaux mentionnés ; liste et protocole de suivi non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports des campagnes de réactivation, avis Google et mesure de fréquentation/récurrence ; relevés des 8 requêtes locales — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
05 · Cas client · 5 moisAgence marketing B2B — déploiement sur 40+ PME locales
Local Growth · Déploiement multi-clients · Réputation · Search & Maps
France · B2B
ProgrammeLocal Growth
ActivitéAgence B2B, portefeuille PME
Période annoncée5 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
3,8 → 4,7
note Google moyenne des fiches
+112 %
impressions moyennes Search / Maps
88 %
taux de rétention clients de l’agence
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
Situation initiale
L’agence souhaitait proposer à ses clients artisans, garages, salons de coiffure et autres PME locales une offre standardisée de croissance locale basée sur la réputation, sans reconstruire manuellement le système pour chaque compte.
Intervention et constats rapportés
Création d’un modèle réutilisable permettant de déployer rapidement les automatisations de demande d’avis, le chat web et la synchronisation des informations locales. Sur le portefeuille de 40+ PME, les résultats moyens observés après 5 mois montrent une progression de la note Google de 3,8 à 4,7/5, une hausse moyenne de +112 % des impressions Search et Maps par fiche et un taux de rétention agence porté à 88 %.
40+ PME5 moisDéploiement standardiséRéputationGoogle SearchGoogle MapsRétention B2B
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 5 mois
- Panel / population testée
- 40+ PME mentionnées ; périmètre exact et méthode d’agrégation non détaillés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports agrégés et par établissement GBP, indicateurs Search/Maps et définition de la rétention agence — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
AI SEARCH VISIBILITY · GEO · AEO · E-E-A-T
Résultats B2B, SaaS & Tech Enterprise
Mesure de la visibilité dans les moteurs conversationnels, structuration des réponses, données structurées et optimisation technique pour rendre l’expertise plus identifiable et exploitable par les IA.
AI-01 · Cas client · Business IntelligenceBusiness Intelligence Group (BIG)
Conseil international & Business Intelligence · KaiZen AI Strategy (KAIS)
B2B · SaaS & Tech Enterprise
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéBusiness intelligence
Période annoncéeNon précisée
StatutCas présenté
Résultats publiés
25 → 75 %
score de visibilité IA · x3
+151 %
trafic provenant des moteurs IA
x2
chiffre d’affaires du segment conversationnel
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
4
écosystèmes suivis : ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini
Situation initiale
BIG disposait d’un score de visibilité IA de seulement 25 % et ne parvenait pas à identifier précisément le trafic provenant de ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini.
Intervention et constats rapportés
Audit au niveau des prompts utilisateurs et cartographie des intentions d’achat, restructuration des contenus avec des réponses directes de 2 à 3 phrases en haut de page, déploiement de balises FAQPage et optimisation du rendu HTML côté serveur. Les résultats documentés montrent un score de visibilité IA multiplié par trois, de 25 % à 75 %, une hausse de +151 % du trafic issu des IA et un chiffre d’affaires doublé sur le segment des clients provenant des moteurs conversationnels.
Business Intelligence GroupGEOAEOE-E-A-TFAQPageServer-side HTMLPrompt mapping
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- Non précisée
- Panel / population testée
- Quatre écosystèmes IA cités ; liste des prompts, exécutions et calcul du score non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Protocole et calcul du score de visibilité IA, réponses des modèles, analytics du trafic référent et données commerciales — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La formule du « score de visibilité IA » n’est pas fournie dans cette fiche ; ne pas l’assimiler automatiquement au KVS.
AI-02 · Cas client · LegalTech SaaSPlateforme LegalTech SaaS
LegalTech SaaS · KaiZen AI Strategy (KAIS)
B2B · SaaS · LegalTech
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéLegalTech SaaS
Période annoncée9 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
0 → 39+
prompts clés avec présence dominante
+20 %
réservations de démo vs prévisions
+19 %
sessions organiques QoQ
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
9 mois
période de progression documentée
Situation initiale
La plateforme était totalement absente des réponses générées par IA lorsque les professionnels du droit recherchaient les meilleures solutions de portail client.
Intervention et constats rapportés
Création d’une page d’information dédiée aux LLM, reformatage des contenus en structures questions/réponses facilement extractibles par les crawlers IA, et ciblage prioritaire des requêtes Bottom-of-Funnel à forte intention commerciale. En neuf mois, la marque est passée de 0 présence à une position dominante sur 39+ prompts clés, avec +20 % de réservations de démo par rapport aux prévisions et +19 % de sessions organiques QoQ.
LegalTech SaaSLLM information pageGEOAEOBottom-of-FunnelGPTBotPerplexityBot
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 9 mois
- Panel / population testée
- 39+ prompts mentionnés ; libellés, modèles et répétitions non joints
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Panel des 39+ prompts, réponses et critères de dominance ; tableaux de bord des démonstrations et du trafic organique — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
AI-03 · Cas client · Logiciel B2B Grand CompteLogiciel B2B Grand Compte
B2B Enterprise Software · KaiZen AI Strategy (KAIS)
B2B · Enterprise Software
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéLogiciel B2B enterprise
Période annoncée14 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
x49
chiffre d’affaires issu des référents LLM
x26
trafic référent issu des IA
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
14 mois
période de progression documentée
CORE
framework Complete Organic Revenue Engine
Situation initiale
L’entreprise perdait progressivement des parts de voix face à de nouveaux concurrents davantage recommandés dans les réponses de ChatGPT et Claude.
Intervention et constats rapportés
Mise en œuvre du framework CORE — Complete Organic Revenue Engine, restructuration encyclopédique de la base de connaissances et renforcement de l’autorité thématique afin d’augmenter la capacité des moteurs conversationnels à identifier, comprendre et recommander la marque sur ses sujets stratégiques. Sur 14 mois, le chiffre d’affaires issu des référents LLM a été multiplié par 49 et le trafic référent IA par 26.
Enterprise SoftwareCORE FrameworkTopical AuthorityKnowledge BaseChatGPTClaudeLLM Revenue
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 14 mois
- Panel / population testée
- ChatGPT et Claude cités ; panel complet et période de collecte des réponses non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Rapports analytics et revenus attribués aux référents IA ; définitions des sources et règles d’attribution — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
AI-04 · Cas client · SaaS de gestion du tempsSaaS de gestion du temps — +30 M$ ARR
B2B SaaS · KaiZen AI Strategy (KAIS)
SaaS · +30 M$ ARR
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéSaaS de gestion du temps
Période annoncéeNon précisée
StatutCas présenté
Résultats publiés
#1
sur les requêtes clés ciblées
>75 %
réduction du budget SEA
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
E-E-A-T
contenus experts + clusters thématiques
Situation initiale
L’entreprise dépendait fortement des campagnes d’acquisition payantes et voyait sa visibilité diminuer à mesure que les résumés générés par IA captaient une part croissante du parcours de recherche.
Intervention et constats rapportés
Production de contenus rédigés par des experts du secteur afin de renforcer l’E-E-A-T, puis création de clusters thématiques profonds ciblant les intentions de recherche conversationnelles. Les résultats documentés font état de 7 millions d’impressions, d’un classement n°1 sur les requêtes clés et d’une réduction de plus de 75 % du budget SEA, compensée par la progression du trafic IA et organique.
B2B SaaS+30 M$ ARRE-E-A-TTopical ClustersConversational SearchOrganic GrowthSEA Reduction
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- Non précisée
- Panel / population testée
- Requêtes clés mentionnées ; libellés et plateformes de classement non précisés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Rapports de visibilité et impressions (plateforme/outil), liste de requêtes et suivi SEA sur la période — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La plateforme et la période correspondant aux « 7 M » d’impressions ne sont pas précisées dans la fiche.
B2B INDUSTRIEL · PRODUITS TECHNIQUES · BANGKOK
Résultats AI Search pour les fournisseurs B2B techniques
Architecture sémantique du catalogue, HTML accessible aux crawlers, Entity Profiles, documents experts et alignement GEO afin de transformer des catalogues techniques en sources plus claires pour les requêtes B2B à forte intention.
AI-15 · Cas client en cours · Fourniture B2B industrielleFournisseur B2B d’encres — Bangkok
Produits techniques · Fourniture B2B · GEO · AEO · E-E-A-T · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Bangkok · Thaïlande · En cours
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéFournisseur industriel B2B
Période annoncée4 derniers mois (prospects)
StatutEn cours
Résultats publiés
≈0 → 18/mois
prospects B2B qualifiés moyens sur les 4 derniers mois
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
4 mois
période de performance actuellement documentée
0 € de hausse
budget publicitaire additionnel
3 territoires
territoires de requêtes à forte intention ciblés
Situation initiale
L’entreprise souhaitait capter davantage de demande B2B qualifiée sur trois territoires de requêtes spécifiques, alors qu’une part croissante des nouveaux prospects commençait à découvrir les fournisseurs via les réponses de ChatGPT. Les prospects qualifiés attribuables à ce canal étaient auparavant proches de zéro.
Intervention et constats rapportés
Nous avons reconstruit les fondations sémantiques du site, avec un travail spécifique sur le catalogue de produits techniques. Les visuels, descriptions d’usage et informations techniques ont été réorganisés pour rendre l’offre plus facilement compréhensible par les acheteurs comme par les machines. Nous avons réduit la dépendance au JavaScript au profit d’un HTML plus propre et accessible aux crawlers, développé des Entity Profiles, aligné les contenus GEO sur des questions complexes à forte intention et produit des documents experts pour renforcer l’autorité. Sur les quatre derniers mois, ce programme toujours en cours a généré en moyenne 18 prospects B2B qualifiés par mois, contre un niveau proche de zéro auparavant, sans augmentation du budget publicitaire.
BangkokB2BFourniture industrielleEncresGEOAEOE-E-A-TEntity ProfilesCatalogue sémantiqueHTML accessible aux crawlersDocuments expertsProspects qualifiés
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 4 derniers mois (prospects)
- Panel / population testée
- Trois territoires de requêtes indiqués ; formulations et modèles non joints
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Panel des trois territoires, historique des réponses IA et exports CRM des prospects qualifiés — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
LOGISTIQUE · CARGO · TRANSPORT INTERNATIONAL
Résultats AI Search pour le transport international
Alignement des pages services, E-E-A-T, autorité tierce et Question Territories afin d’améliorer la découvrabilité internationale sur les requêtes liées au transport, au cargo et aux marchés logistiques ciblés.
AI-14 · Cas client · Logistique & transport internationalSociété de cargo & transport international — Bangkok
Cargo · Transport international · GEO · AEO · E-E-A-T · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Bangkok · Thaïlande
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéTransport international
Période annoncée60 jours
StatutCas présenté
Résultats publiés
0 → 34+
mentions IA mensuelles moyennes en 60 jours
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
60 jours
période d’amélioration documentée
Systématique
présence dans les réponses de recommandation suivies
ChatGPT + Google
présence suivie dans ChatGPT et Google AI Overviews
Situation initiale
Malgré une bonne présence locale dans la recherche Google traditionnelle, l’entreprise apparaissait très peu dans les suggestions de ChatGPT et Perplexity pour les services de transport international et les requêtes associées. Son objectif était de développer sa visibilité internationale sur des marchés ciblés.
Intervention et constats rapportés
Nous avons optimisé les données et contenus des pages services autour des recherches à forte intention liées au transport international, renforcé les signaux E-E-A-T afin de mieux démontrer le niveau d’expertise de l’entreprise et consolidé les sources de données tierces couramment utilisées par les LLM. Nous avons également défini des Question Territories stratégiques alignés sur les objectifs commerciaux, les capacités opérationnelles et les marchés cibles de l’entreprise. En 60 jours, les mentions IA sont passées de 0 à une moyenne mensuelle de 34+, avec une présence systématique dans les réponses de recommandation suivies sur ChatGPT et Google AI Overviews pour les requêtes appartenant aux territoires ciblés.
BangkokThaïlandeLogistiqueCargoTransport internationalGEOAEOE-E-A-TQuestion TerritoriesAutorité tierceChatGPTGoogle AI Overviews
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 60 jours
- Panel / population testée
- ChatGPT et Google AI Overviews cités ; prompts, règles de codage et répétitions non détaillés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Relevés des mentions par moteur, corpus des prompts et critères de qualification des recommandations — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La qualification « systématique » figure parmi les observations publiées mais aucun dénominateur de réponses n’est communiqué.
E-COMMERCE · RETAIL · PRODUITS GRAND PUBLIC
Résultats GEO pour les marques produits
Optimisation des signaux de recommandation, des micro-catégories produits, des sources tierces citées par les LLM et de l’E-E-A-T pour améliorer la présence dans les réponses d’achat générées par IA.
AI-05 · Cas client · Cosmétique & HaircareMarque internationale de cosmétique & soins capillaires
Produits de beauté & soins capillaires · KaiZen AI Strategy (KAIS)
E-Commerce · Retail · Consumer
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéCosmétique / haircare
Période annoncée60 jours
StatutCas présenté
Résultats publiés
86 → 282+
mentions IA en 60 jours
x3,3
progression des mentions IA
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
60 jours
période de progression documentée
Systématique
présence dans les listes de recommandation d’achat IA
Situation initiale
Bien que leader sur Google classique, la marque était quasi-invisible dans les recommandations de ChatGPT et Perplexity sur des problématiques produit spécifiques telles que la chute de cheveux ou les frisottis.
Intervention et constats rapportés
Alignement des fiches produits sur les micro-catégories à forte intention, optimisation de la présence sur les plateformes tierces d’évaluation et de tests produits fréquemment citées par les LLM, et renforcement des signaux E-E-A-T sur le site de la marque. En 60 jours, les mentions IA sont passées de 86 à 282+, soit une progression de x3,3, avec une présence systématique dans les listes de recommandation d’achat générées par les IA.
CosmétiqueHaircareE-CommerceGEOE-E-A-TProduct Micro-CategoriesThird-Party Authority
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 60 jours
- Panel / population testée
- Catégories produits évoquées ; panel et protocole de codage des mentions non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Relevés des mentions par moteur et panel produit, liste des recommandations et dates de collecte — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La qualification « systématique » n’est pas accompagnée d’un dénominateur ni de règles de recommandation explicites.
AI-07 · Cas client · Retail E-CommerceActeur Retail E-Commerce
Distribution e-commerce · KaiZen AI Strategy (KAIS)
E-Commerce · Retail
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéRetail e-commerce
Période annoncée5 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
x6,5
revenus générés par les requêtes IA
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
5 mois
période de progression documentée
3
moteurs suivis : ChatGPT, Perplexity, Claude
Product Data
attributs produits lisibles par les LLM
Situation initiale
L’entreprise cherchait à capter une part croissante des acheteurs utilisant les assistants IA comme moteurs de recherche et de recommandation de produits.
Intervention et constats rapportés
Restructuration des pages catégories avec des tableaux comparatifs structurés, puis intégration d’attributs d’entités produits directement lisibles par les LLM — matériaux, usages, caractéristiques et comparatifs. En 5 mois, les revenus générés par les requêtes IA provenant de ChatGPT, Perplexity et Claude ont été multipliés par 6,5.
RetailE-CommerceGEOProduct EntitiesComparison TablesChatGPTPerplexityClaude
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 5 mois
- Panel / population testée
- Trois IA mentionnées ; prompts, références et répétitions non détaillés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Analytics des revenus référents IA, règles de qualification des transactions et comparaison sur la même base — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
MÉDECINE ESTHÉTIQUE · SKINCARE · CLINIQUES
Résultats AI Search pour la médecine esthétique
Cartographie des territoires de questions, E-E-A-T, autorité tierce et signaux communautaires pour renforcer la présence dans les recommandations liées aux traitements, aux problématiques de peau et aux pathologies suivies.
AI-10 · Cas client · Médecine esthétiqueSeoul Aesthetic Central — Hong Kong
Médecine esthétique & skincare · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Hong Kong · Clinique esthétique
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéMédecine esthétique
Période annoncée90 jours
StatutCas présenté
Résultats publiés
6 → 94+
mentions IA en 90 jours
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
90 jours
période de progression documentée
Systématique
présence dans les réponses de recommandation IA suivies
ChatGPT + Google
présence documentée dans ChatGPT et Google AI Overviews
Situation initiale
Malgré une position forte dans la recherche Google traditionnelle, Seoul Aesthetic Central était presque invisible dans les recommandations de ChatGPT et Perplexity sur des problématiques précises de skincare, de traitements et de pathologies liées à la peau.
Intervention et constats rapportés
Alignement des pages de traitements et de services sur des micro-catégories à forte intention et des intentions de recherche liées aux pathologies, renforcement des signaux E-E-A-T du site de la clinique et optimisation de la présence sur des sources tierces spécialisées et plateformes d’avis fréquemment citées par les LLM. Nous avons également défini des territoires de questions prioritaires alignés avec les objectifs de croissance de la clinique et déployé une stratégie d’autorité Reddit afin de renforcer les signaux de discussion tiers pertinents. En 90 jours, les mentions IA sont passées de 6 à 94+, avec une présence systématique dans les réponses de recommandation IA suivies sur ChatGPT et Google AI Overviews.
Hong KongMédecine esthétiqueSkincareGEOAEOE-E-A-TTerritoires de questionsAutorité tierceRedditChatGPTGoogle AI Overviews
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 90 jours
- Panel / population testée
- ChatGPT et Google AI Overviews cités ; panel et protocole des mentions non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Historique des réponses IA et des mentions, panel de questions et protocoles pour ChatGPT / Google AI Overviews — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La qualification « systématique » n’est pas accompagnée d’un dénominateur ni de règles de recommandation explicites.
AI-11 · Cas client · Médecine esthétique & esthétique du visageDoctor Tim Face Clinic — Hong Kong
Esthétique du visage & clinique spécialisée · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Hong Kong · Clinique spécialisée
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéMédecine esthétique
Période annoncée4 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
+52 %
AI Discoverability Score
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
4 mois
période d’amélioration documentée
Structured Data
informations clinique, expertise et services rendues lisibles par les machines
Direct Intent
résumés alignés sur les spécialités et requêtes prioritaires
Situation initiale
Doctor Tim Face Clinic présentait un faible score de découvrabilité dans les réponses générées par les LLM et une visibilité limitée sur ses spécialités prioritaires et les requêtes ciblées.
Intervention et constats rapportés
Nous avons procédé à une restructuration complète et à une organisation stratégique des informations et données de la clinique, renforcé sa réputation en ligne et son autorité d’expert, puis intégré des données structurées et des résumés d’intention directe alignés sur ses spécialités prioritaires et ses requêtes cibles. En 4 mois, l’AI Discoverability Score a progressé de 52 %.
Hong KongMédecine esthétiqueGEOAEOE-E-A-TStructured DataAutorité experteDirect Intent Summaries
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 4 mois
- Panel / population testée
- Panel et paramètres de calcul du score non détaillés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Définition et calcul de l’AI Discoverability Score, panels et réponses historiques — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La formule de l’« AI Discoverability Score » n’est pas détaillée ; ne pas le traiter comme un KVS.
DENTAIRE · SANTÉ · SINGAPOUR
Résultats AI Search pour les groupes dentaires
Restructuration des entités, amélioration sémantique du site, autorité experte, données structurées et développement de sources citables afin de rendre une clinique spécialisée plus facile à comprendre, valider et citer par les LLM.
AI-13 · Cas client · Santé dentaireStraits Dental Group — Singapour
Santé dentaire · GEO · AEO · E-E-A-T · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Singapour · Groupe dentaire
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéGroupe dentaire
Période annoncée6 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
+64 %
AI Discoverability Score en 6 mois
12 → 18 → 53
citations IA · 45 premiers jours → relevé suivant → dernier mois
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
6 mois
période d’amélioration documentée
Autorité
contenus experts · sites spécialisés · réputation · données structurées
Situation initiale
L’équipe de la clinique souhaitait développer les recommandations dans les réponses générées par les LLM sur des territoires de requêtes clairement définis et alignés avec ses spécialités dentaires prioritaires.
Intervention et constats rapportés
Nous avons restructuré et réorganisé stratégiquement les informations et données de la clinique afin d’en faire une source plus fiable et plus facilement citable par les LLM, amélioré la structure sémantique du site et développé la production de contenus experts sur des blogs pertinents et des sites spécialisés. Nous avons également renforcé la réputation en ligne et l’autorité experte, puis intégré des données structurées et des résumés d’intention directe alignés sur les spécialités clés et les requêtes cibles. En six mois, l’AI Discoverability Score a progressé de 64 %. Les citations IA sont passées de 12 sur les 45 premiers jours à 18 lors du relevé suivant, puis ont atteint 53 sur le dernier mois.
SingapourSanté dentaireGEOAEOE-E-A-TStructure sémantiqueContenus expertsSites spécialisésDonnées structuréesDirect Intent SummariesCitations IA
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 6 mois
- Panel / population testée
- Territoires spécialisés évoqués ; protocole et fenêtres de citations à documenter
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Définition de l’AI Discoverability Score, réponses/citations historiques et fenêtres exactes de mesure — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La formule du score et les intervalles exacts de mesure des citations doivent être documentés.
FINTECH · INFRASTRUCTURE DE PAIEMENT
Résultats GEO pour les plateformes financières
Optimisation de l’accessibilité technique, du rendu serveur, des données structurées et des résumés d’intention pour améliorer la découvrabilité des plateformes Fintech dans les réponses générées par IA.
AI-06 · Cas client · FintechZamp
Fintech / Infrastructure de paiement · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Fintech · Payment Infrastructure
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéFinTech / paiement
Période annoncée4 semaines
StatutCas présenté
Résultats publiés
+22 %
AI Discoverability Score
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
4 semaines
période de progression documentée
HTML serveur
rendu simplifié pour le crawl IA
Structured Data
données structurées + résumés d’intention
Situation initiale
Zamp présentait un faible score de découvrabilité dans les réponses synthétisées des moteurs IA, limitant sa capacité à être identifié et cité sur les requêtes pertinentes.
Intervention et constats rapportés
Suppression du rendu dépendant du JavaScript côté client au profit d’un HTML rendu côté serveur afin de garantir une meilleure accessibilité au crawl des robots IA, puis intégration de données structurées et de résumés d’intentions directes. En seulement 4 semaines, le AI Discoverability Score a progressé de +22 %.
ZampFintechPayment InfrastructureServer-side HTMLStructured DataAI DiscoverabilityGEO
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 4 semaines
- Panel / population testée
- Panel, formules et paramètres de calcul du score non détaillés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Définition et calcul de l’AI Discoverability Score, réponses et dates initiales/finales — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La formule de l’« AI Discoverability Score » n’est pas détaillée ; ne pas le traiter comme un KVS.
AI-08 · Cas client · FinTech Consumer SaaSApplication FinTech Consumer SaaS
Services financiers grand public · KaiZen AI Strategy (KAIS)
FinTech · Consumer SaaS
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéFinTech grand public
Période annoncée6 mois
StatutCas présenté
Résultats publiés
x8
conversions issues des LLM
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
6 mois
période de progression documentée
AEO
matrices comparatives + études de marché citables
Situation initiale
L’application cherchait à capter les utilisateurs interrogeant les assistants IA avec des requêtes de comparaison à forte intention, notamment de type « Quelle est la meilleure alternative à [Concurrent] ? ».
Intervention et constats rapportés
Déploiement d’une stratégie AEO fondée sur des matrices comparatives neutres et factuelles, accompagnée de la publication d’études de données de marché citables. En 6 mois, les conversions issues des LLM ont été multipliées par 8 et le trafic référent IA par 25.
FinTechConsumer SaaSAEOComparison MatricesMarket DataLLM ConversionsAI Referral Traffic
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 6 mois
- Panel / population testée
- Comparaisons à forte intention évoquées ; panel et répétitions non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Rapports de conversions et trafic référent IA, règles d’attribution et séries temporelles — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
ASSURANCE · SERVICES FINANCIERS
Résultats GEO pour les services financiers
Optimisation des signaux de confiance, des profils d’entité et des contenus pour capter des requêtes complexes locales et régionales traitées par les moteurs conversationnels.
AI-12 · Cas client · Services financiersSociété de services financiers — Luxembourg
Services financiers · GEO · AEO · E-E-A-T · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Luxembourg · Services financiers
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéServices financiers
Période annoncée6 derniers mois (prospects)
StatutCas présenté
Résultats publiés
27/mois
prospects qualifiés supplémentaires · moyenne sur les 6 derniers mois
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
6 mois
période documentée de performance récurrente
0 €
dépense publicitaire additionnelle
Autorité
documents experts · citations Reddit · développement PR
Situation initiale
La société souhaitait capter davantage de demande qualifiée sur des requêtes financières complexes via les LLM, sans augmenter ses dépenses publicitaires.
Intervention et constats rapportés
Nous avons optimisé les signaux de confiance locaux et les profils d’entité, puis aligné les contenus GEO sur des requêtes financières complexes à forte intention. Le programme a également développé des documents experts et ressources citables, renforcé l’autorité grâce à des citations et discussions pertinentes sur Reddit, et développé les signaux de relations presse digitales et médias acquis. Sur les 6 derniers mois, le dispositif a généré en moyenne 27 prospects qualifiés supplémentaires par mois, sans dépense publicitaire additionnelle.
LuxembourgServices financiersGEOAEOE-E-A-TProfils d’entitéDocuments expertsRedditDigital PRProspects qualifiés
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- 6 derniers mois (prospects)
- Panel / population testée
- Requêtes financières complexes évoquées ; formulations, modèles et répétitions non publiés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports CRM et critères de qualification des prospects, sources de provenance et fenêtre de comparaison — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
AI-09 · Cas client · Assurance & Services FinanciersCourtier en Assurance & Services Financiers
Assurance B2B / B2C · KaiZen AI Strategy (KAIS)
Insurance · Financial Services
ProgrammeAI Search Visibility
ActivitéAssurance / finance
Période annoncéeNon précisée
StatutCas présenté
Résultats publiés
+44
prospects qualifiés supplémentaires
Périmètre, moyens ou observations complémentaires
0 €
coût publicitaire additionnel
GEO
optimisation orientée performance
Local + régional
intentions de recherche ciblées
Situation initiale
Le courtier cherchait à capter davantage de demande locale et régionale sur des requêtes complexes traitées par Bing Copilot et ChatGPT, sans augmenter ses dépenses publicitaires.
Intervention et constats rapportés
Optimisation des signaux de confiance locaux et des profils d’entité, puis alignement des contenus sur une méthode GEO orientée performance afin de mieux répondre aux requêtes complexes à forte intention. Le dispositif a généré 44 prospects qualifiés supplémentaires, sans aucun coût publicitaire additionnel.
AssuranceServices FinanciersGEOEntity ProfilesTrust SignalsChatGPTBing CopilotQualified Leads
Cadre de mesure et vérifiabilitéVoir les données à documenter
- Dates initiale / finale
- Dates calendaires non indiquées sur la fiche.
- Fenêtre de mesure
- Non précisée
- Panel / population testée
- ChatGPT et Bing Copilot mentionnés ; panel et période non précisés
- Sources primaires publiées
- Aucun export ou justificatif de mesure directement joint à cette fiche.
- Pièces utiles pour vérification
- Exports CRM, période des +44 prospects, critères de qualification et coûts publicitaires de référence — éléments à fournir, non présentés comme disponibles.
- Attribution
- Résultats présentés dans le contexte des interventions décrites ; la part causale de chaque levier n’est pas isolée ici.
- Précision méthodologique
- La période à laquelle se rapportent les 44 prospects supplémentaires n’est pas précisée.