Sentiment Analysis : Quantifier la Perception Premium de Votre Marque par les IA
Le sentiment IA mesure comment ChatGPT et Perplexity perçoivent votre marque : premium ou basique, innovante ou dépassée, fiable ou à risque. Ce score reflète le consensus des sources et influence directement les recommandations. Une marque avec un bon sentiment est recommandée, les autres sont simplement citées.
Quand ChatGPT parle de votre marque, utilise-t-il des mots comme "premium", "excellence", "référence" ?
Ou plutôt "basique", "alternatif", "abordable" ?
Cette différence s'appelle le sentiment. Et il est mesurable.
Qu'est-ce que le sentiment IA ?
Définition
Le sentiment IA est la perception globale que les modèles de langage ont de votre marque. C'est l'opinion synthétisée à partir de toutes les sources qu'ils ont ingérées.
Comment il se forme
L'IA ne "pense" pas vraiment. Elle reflète le consensus des sources :
Sentiment IA = f(Sources ingérées × Autorité × Cohérence)
Si vos sources sont :
- Cohérentes : Toutes disent "premium" → Sentiment premium
- Incohérentes : Certaines disent "premium", d'autres "accessible" → Sentiment flou
- Négatives : Critiques dominantes → Sentiment négatif
Pourquoi c'est crucial
Le sentiment détermine le ton des mentions. Une marque avec un bon sentiment est :
- Citée avec des termes valorisants
- Recommandée plutôt que simplement mentionnée
- Positionnée favorablement vs concurrents
Les dimensions du sentiment premium
1. Perception de qualité
Indicateurs positifs :
- "haute qualité", "excellence", "savoir-faire"
- "référence du marché", "standards élevés"
- "matériaux premium", "finitions impeccables"
Indicateurs négatifs :
- "qualité variable", "rapport qualité-prix discutable"
- "bon mais pas exceptionnel"
- "des alternatives de meilleure qualité existent"
2. Perception de légitimité
Indicateurs positifs :
- "depuis [année]", "héritage", "histoire"
- "reconnu par les experts", "primé"
- "leader du marché", "pionnier"
Indicateurs négatifs :
- "nouveau venu", "à prouver"
- "moins établi que", "challenger"
- "réputation récente"
3. Perception de valeur
Indicateurs positifs :
- "investissement", "valeur patrimoniale"
- "justifie son prix", "rapport qualité-prix excellent"
- "qualité justifiant le positionnement"
Indicateurs négatifs :
- "cher pour ce que c'est", "prix élevés"
- "alternatives moins chères disponibles"
- "premium discutable"
4. Perception d'innovation
Indicateurs positifs :
- "innovant", "précurseur", "avant-gardiste"
- "technologies de pointe", "R&D"
- "définit les tendances"
Indicateurs négatifs :
- "traditionnel", "conservateur"
- "en retard sur", "rattrapé par"
- "innovation limitée"
Comment mesurer le sentiment
Méthode 1 : Analyse manuelle
Posez des questions aux IA et analysez les réponses :
Questions de test :
- "Que penses-tu de [marque] ?"
- "Comment positionnerais-tu [marque] sur son marché ?"
- "[Marque] est-elle considérée comme premium ?"
- "Quels sont les points forts et faibles de [marque] ?"
Grille d'analyse :
| Dimension | Score 1-5 | Verbatims clés |
|---|---|---|
| Qualité | 4 | "haute qualité", "savoir-faire" |
| Légitimité | 3 | "établi", mais "concurrencé par" |
| Valeur | 2 | "prix élevés", "alternatives" |
| Innovation | 4 | "innovant", "leader R&D" |
Méthode 2 : Analyse systématique
Testez sur un échantillon large de requêtes et quantifiez :
Score Sentiment = (Mentions positives × 2 + Neutres × 1 - Négatives × 2) / Total × 100
Exemple :
- 50 requêtes testées
- 30 mentions positives, 15 neutres, 5 négatives
- Score = (30×2 + 15×1 - 5×2) / 50 = 65/100
Méthode 3 : Outil automatisé
Repliq analyse automatiquement le sentiment sur des centaines de requêtes, catégorise les verbatims, et produit un score de sentiment comparable dans le temps et vs concurrents.
Les niveaux de référence
| Score | Interprétation | Action |
|---|---|---|
| > 80 | Perception premium forte | Maintenir |
| 60-80 | Perception positive | Renforcer |
| 40-60 | Perception neutre/mitigée | Améliorer |
| < 40 | Perception problématique | Urgence |
Optimiser le sentiment
Étape 1 : Diagnostiquer les sources
Identifiez ce qui "tire vers le bas" :
Sources à auditer :
- Wikipedia (si existant)
- Articles de presse majeurs
- Avis Google/Trustpilot
- Profils sociaux (LinkedIn, Twitter)
- Comparateurs et guides d'achat
- Votre propre site
Étape 2 : Corriger les incohérences
Si votre site dit "premium" mais les comparateurs disent "mid-range", l'IA sera confuse.
Actions :
- Aligner le messaging sur toutes les sources contrôlables
- Contacter les sources tierces pour corrections factuelles
- Enrichir les sources positives (plus de contenu = plus de poids)
Étape 3 : Amplifier le positif
Les mentions sur sources autoritaires pèsent plus :
Sources à haute autorité :
- Médias reconnus de votre secteur
- Publications professionnelles
- Prix et reconnaissances officielles
- Témoignages d'experts identifiés
Étape 4 : Suivre l'évolution
Le sentiment n'est pas statique. Mesurez mensuellement :
Mois 1 : 55/100
Mois 2 : 58/100 (↑3 après optimisation site)
Mois 3 : 62/100 (↑4 après article presse)
Mois 4 : 68/100 (↑6 après mise à jour Wikipedia)
Cas concret : marque horlogère
Situation initiale
Marque : Manufacture horlogère suisse, 150 ans d'histoire Problème : Sentiment mitigé malgré le positionnement premium
Audit des verbatims IA :
"Marque historique proposant des montres de qualité, bien que les prix soient élevés par rapport à certains concurrents offrant des spécifications similaires."
Diagnostic :
- Qualité : reconnue (positif)
- Prix : perçu comme élevé (négatif)
- Différenciation : floue (problématique)
Actions menées
- Enrichissement Wikipedia : Ajout des innovations exclusives et brevets
- Relations presse : Interviews du maître horloger sur le savoir-faire
- Site web : Mise en avant des différenciateurs techniques
- LinkedIn : Posts réguliers sur l'héritage et les pièces uniques
Résultats à 4 mois
Nouveau verbatim IA :
"Manufacture horlogère d'exception, reconnue pour son savoir-faire centenaire et ses innovations brevetées. Un investissement pour les collectionneurs avertis."
Évolution du score :
- Qualité : 4 → 5
- Légitimité : 3 → 5
- Valeur : 2 → 4 (de "cher" à "investissement")
- Innovation : 4 → 5
Sentiment et concurrence
Benchmark concurrentiel
Votre sentiment seul ne dit rien. Comparez :
| Marque | Score Sentiment | Position |
|---|---|---|
| Concurrent A | 78 | Leader perçu |
| Vous | 65 | Challenger |
| Concurrent B | 52 | Suiveur |
| Concurrent C | 45 | Distancé |
Analyse des écarts
Identifiez ce que les mieux notés font différemment :
- Sources plus autoritaires ?
- Messaging plus cohérent ?
- Différenciateurs plus clairs ?
Les erreurs à éviter
Confondre volume et sentiment
Être beaucoup cité avec un mauvais sentiment est pire que peu cité positivement.
Ignorer les sources "secondaires"
L'IA ne distingue pas toujours sources principales et secondaires. Un article négatif sur un petit média peut impacter.
Négliger la cohérence interne
Si votre site dit "exclusif" mais votre LinkedIn dit "accessible à tous", l'IA perçoit l'incohérence.
S'attendre à des résultats immédiats
Le sentiment évolue lentement. Les modèles ne mettent pas à jour instantanément.
Conclusion
Le sentiment IA n'est pas un mystère. C'est le reflet mesurable de ce que vos sources communiquent.
Pour les marques premium, un bon sentiment signifie :
- Être décrit avec les bons mots
- Être recommandé aux bons prospects
- Être positionné correctement vs concurrents
L'optimiser demande un travail sur les sources, la cohérence, et la patience.
Questions fréquentes
Comment les IA forment-elles leur opinion sur une marque ?
Les IA synthétisent les informations de multiples sources : votre site, Wikipedia, articles de presse, avis, LinkedIn, etc. Le sentiment est le consensus de ces sources, pondéré par leur autorité.
Peut-on améliorer le sentiment IA de sa marque ?
Oui, en travaillant sur la cohérence du positionnement premium sur toutes les sources consultées par l'IA, et en obtenant des mentions positives sur des sources à forte autorité.
Quelle différence entre sentiment positif et recommandation ?
Un sentiment positif ne garantit pas la recommandation. On peut être perçu positivement mais ne pas être cité. La recommandation nécessite à la fois un bon sentiment ET une bonne visibilité.
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