Clients

Études de cas (version honnête)

Nous sommes en bêta ouverte et n'avons pas encore de témoignages clients nominatifs — et nous n'en inventerons pas. Ce que nous pouvons montrer aujourd'hui : nos propres auto-expériences sur le produit en production et des motifs anonymisés issus de vrais scans bêta, chacun clairement étiqueté.

Auto-expérience — notre propre produit

RankedByAI, scanné par RankedByAI

La question
Nous sommes un nouveau SaaS dans une nouvelle catégorie (le « monitoring de visibilité IA »). Quand quelqu'un demande à un assistant IA des outils pour vérifier si ChatGPT recommande une entreprise, apparaissons-nous seulement ?
Ce que nous avons fait
Nous exécutons notre propre monitoring hebdomadaire sur le système de production — la même offre Monitor que celle des clients. Le scan échantillonne les questions d'acheteurs de notre catégorie sur les trois canaux et suit quels concurrents sont cités à nos côtés.
Où ça en est
Le tableau de bord démo public de ce site est ce scan réel et vivant — pas des données mises en scène. Il guide aussi notre propre feuille de route : l'analyse des lacunes de citations sur notre scan nous a dit quelles pages comparatives et pédagogiques écrire en premier (plusieurs existent déjà sur ce site).
Ouvrir le tableau de bord démo en direct →
Scan bêta anonymisé — services de proximité

Une entreprise locale découvre qu'elle est invisible

La question
Un motif typique de nos scans bêta : une entreprise locale bien notée (plomberie, dentaire, juridique) avec de solides positions Google obtient un F en visibilité IA — zéro mention sur toutes les questions échantillonnées, tandis que 2–3 concurrents sont recommandés à répétition.
Ce que nous avons fait
L'extraction de concurrents du scan montre exactement quels rivaux l'IA nomme et quelles sources (annuaires, sites d'avis, presse locale) les réponses citent. Le moteur d'ordonnances liste ensuite les pages et contenus concrets qui manquent à l'entreprise.
Où ça en est
Le diagnostic est le produit : au lieu de deviner, le dirigeant reçoit une liste priorisée de lacunes de citations — les pages tierces et le contenu du site dont les réponses d'IA de sa ville se nourrissent réellement. Le rapport d'exemple ci-dessous montre ce format exact sur de vraies données de scan.
Voir le rapport d'exemple →
Auto-expérience — stratégie de contenu

Tester si des pages ciblées font bouger les réponses d'IA

La question
La promesse centrale du GEO : le bon contenu change ce que l'IA recommande. Avant de demander aux clients d'y croire, nous le testons sur nous-mêmes.
Ce que nous avons fait
À partir de nos propres données de lacunes de citations, nous avons publié des pages pédagogiques et comparatives ciblées, puis laissé la boucle de monitoring hebdomadaire mesurer l'évolution du taux de mention sur les scans suivants — la même boucle de vérification des correctifs que dans l'offre Optimize.
Où ça en est
Cette expérience est en cours et les chiffres seront publiés ici — même s'ils sont décevants. Nous préférons montrer une vraie courbe lente qu'une crosse de hockey inventée.

Votre histoire pourrait être ici

Si vous utilisez RankedByAI pendant la bêta ouverte et qu'il vous a aidé à trouver (ou combler) une lacune de visibilité IA, nous serions ravis de raconter votre histoire — avec votre autorisation et votre vrai nom, ou anonymisée si vous préférez. Écrivez à support@zalize.com pour nous dire ce que vous avez trouvé.

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