Absent
Moins de 5 % des runs
La marque est citée dans moins de 5 % des runs du prompt. Pour les moteurs, elle n'existe pas sur cette question.
Documentation
La méthode Oracle — spécification
Comment on mesure la visibilité d'une marque dans les moteurs génératifs. Tout est là : le corpus, le scoring, le traitement de l'instabilité — et les limites.
- Version 2.3
- Mise à jour : juillet 2026
- S'applique à : audit Oracle, Baromètre GEO France, scan gratuit
« Méthode Oracle v2.3 », Botanik, juillet 2026 — botanik.ai/methode-oracle. Réutilisation libre avec attribution (CC BY 4.0).
Demander l'audit OracleMéthode v2.3Corpus : jusqu'à 5 000 prompts pondérés par la demandeMoteurs : ChatGPT, Perplexity, Google AI, MistralRuns : 5 par prompt et par moteur, médiane restituéeScoring : Reciprocal Rank Fusion, k = 60Lancer le scan gratuit
01 — Le corpus
5 000 prompts pondérés par la demande réelle
Un scan n'est fiable que si les questions posées ressemblent à celles des vrais acheteurs. Le corpus Oracle est construit par marché : requêtes commerciales extraites des données de demande (search + conversationnel), reformulées en prompts naturels, puis pondérées par volume de demande réelle — un prompt très demandé pèse plus qu'un prompt de niche.
Jusqu'à 5 000 prompts par marché, répartis en intentions : découverte (« comment choisir… »), comparaison (« quelle est la meilleure… »), locale (« … près de moi ») et validation (« avis sur… »).
02 — Les 4 piliers
Corpus pondéré
Multi-moteurs
Scoring RRF
3 états
Des prompts qui reflètent la demande, pas une liste de mots-clés
Le corpus est reconstruit par marché à partir des données de demande réelles, puis pondéré : un prompt très demandé pèse plus qu'un prompt de niche.
ChatGPT, Perplexity, Google AI et Mistral, interrogés à conditions égales
Mêmes prompts, mêmes conditions, via API. Les moteurs ne citent ni les mêmes sources ni de la même façon — on les mesure séparément.
Une fusion des rangs robuste aux valeurs aberrantes
Chaque réponse est convertie en rang, puis fusionnée entre moteurs et entre runs par Reciprocal Rank Fusion. Une première place isolée ne suffit pas à dominer le score.
Une restitution lisible par un comité de direction
Absent, Mentionné ou Recommandé — pas de score opaque sur 100. Tu vois où tu en es, requête par requête, moteur par moteur.
03 — Le mécanisme RRF
Reciprocal Rank Fusion
Chaque réponse de moteur est convertie en rang : la position de la marque dans la réponse (1 = citée en premier). Les rangs sont fusionnés par Reciprocal Rank Fusion :
score(marque) = Σ 1 / (k + rang), avec k = 60
La somme court sur tous les prompts et tous les runs. Une absence (rang infini) contribue zéro sans casser la somme ; une première place isolée ne suffit pas à dominer ; le score reste comparable entre moteurs qui formatent leurs réponses différemment.
« Meilleure assurance habitation », rang 1 → contribution 0,0164
« Assurance habitation pas chère avis », rang 4 → 0,0156
« Comment choisir son assurance », absente → 0
04 — L'instabilité
5 runs, une médiane, une bande ±
Les moteurs génératifs ne sont pas déterministes : la même question peut produire des réponses différentes. Chaque prompt est donc joué 5 fois par moteur. On restitue la médiane des scores, accompagnée d'une bande de stabilité ± (écart interquartile).
Règle de lecture : une variation d'une édition à l'autre n'est significative que si elle dépasse la somme des deux bandes. En dessous, c'est du bruit — et on l'écrit tel quel dans les rapports.
05 — Définitions
Absent, Mentionné, Recommandé : les seuils
Les trois états ne sont pas des impressions. Ce sont des seuils mesurés sur les runs de chaque prompt — les mêmes dans l'audit, le baromètre et le scan.
Mentionné
5 % des runs ou plus
La marque apparaît dans au moins 5 % des runs, sans être la première recommandation.
Recommandé
1ère reco dans 25 % des runs
La marque est la première recommandation dans au moins 25 % des runs du prompt.
06 — Les limites
Ce que la méthode ne fait pas
Une méthode honnête documente aussi ses angles morts. Les voici, tels qu'ils figurent dans chaque rapport :
Le non-déterminisme résiduel : 5 runs réduisent le bruit, ne l'annulent pas. D'où la bande ±.
Les fenêtres d'entraînement : un moteur peut citer un état ancien de ton marché. On date chaque collecte.
Le biais de formulation : les prompts français dominent le corpus ; la couverture multilingue est partielle.
Les moteurs évoluent sans préavis : les comparaisons ne valent qu'à méthodologie constante — d'où le versionnage.
Une méthode, trois produits.
L'audit Oracle (3 500 €), le Baromètre GEO France et le scan gratuit reposent sur le même corpus, le même scoring et les mêmes seuils.