Préparez votre analyse de part de voix avec l’IA

Partez du même corpus pour votre marque et ses comparables. Faites ressortir les choix de comptage qui peuvent modifier la lecture avant de présenter un pourcentage au client.

Un tableau de contrôle et une lecture argumentée, avec numérateur, dénominateur et exclusions.

Voici ce que vous récupérez

Un tableau de bord réel, calculé par le prompt sur un relevé partiel de 19 articles publics de septembre 2026 citant la Fédération Française du Bâtiment, la CAPEB et la FNTP : indicateurs, part de voix, évolution par semaine, variantes de comptage et contrôle du corpus. Exemple préparé sans commande de l’organisation ; les textes sont floutés.

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Récupérez votre prompt personnalisé

Décrivez le résultat souhaité. Le prompt reprendra votre contexte pour travailler dans votre outil IA.

Ce que vous confiez à l’IA

Corpus de mentions
Période
Marques comparables
Convention de comptage

Voyez le type de résultat attendu

Exemple fictif rempli. Il illustre le travail demandé par le prompt ; aucune collecte ni veille en direct n’est lancée sur cette page.

Brief fictif

CAS ENTIÈREMENT FICTIF. Les organisations, personnes, médias, documents et événements cités sont inventés pour cet exemple. Aucune référence ne correspond à une source consultée ou à un résultat client réel. Comparer trois marques fictives sur un corpus fermé de publications de septembre 2026. La collecte brute contient neuf lignes ; E04-bis est une seconde entrée de la même publication que E04 et doit être retirée. Le corpus après ce dédoublonnage est : E01 : Marque Démo A ; E02 : Marque Démo A, Marque Démo B ; E03 : Marque Démo B ; E04 : Marque Démo C ; E05 : Marque Démo A ; E06 : Marque Démo B, Marque Démo C ; E07 : Marque Démo C ; E08 : Marque Démo A. Chaque marque ne compte qu’une fois par publication, même si son nom apparaît plusieurs fois. Une publication citant plusieurs marques contribue à chacune. Le livrable doit distinguer part des présences de marque et proportion des articles du corpus qui citent la marque. Aucun poids d’audience, tonalité ou exhaustivité de collecte n’est fourni.

Résultat proposé

Une part de voix calculée sur les présences de marque du corpus

Après retrait de E04-bis, le corpus contient 8 publications distinctes. Le comptage marque par publication produit 10 présences : les publications qui citent plusieurs marques contribuent à plusieurs numérateurs.
La part de voix choisie divise les présences d’une marque par l’ensemble des présences des marques comparées. La couverture d’articles utilise un autre dénominateur : le nombre de publications. Les deux indicateurs répondent à des questions différentes.

Corpus contrôlé

Publication	Marques	Decision
E01	Marque Démo A	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E02	Marque Démo A, Marque Démo B	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E03	Marque Démo B	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E04	Marque Démo C	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E05	Marque Démo A	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E06	Marque Démo B, Marque Démo C	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E07	Marque Démo C	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E08	Marque Démo A	Incluse ; chaque marque compte une fois.
E04-bis	Marque Démo C	Exclue : doublon de la même publication E04.

Résultats calculés

Marque	Presences	Part de voix	Couverture articles	Calcul
Marque Démo A	4	40 %	50 %	Part de voix = 4/10 ; couverture = 4/8.
Marque Démo B	3	30 %	37,5 %	Part de voix = 3/10 ; couverture = 3/8.
Marque Démo C	3	30 %	37,5 %	Part de voix = 3/10 ; couverture = 3/8.

Points à vérifier

Calculs exécutés sur ce corpus fictif ; ils ne décrivent aucun marché réel.
La couverture d’articles ne s’additionne pas en une part de marché : plusieurs marques peuvent apparaître dans le même article.
Cette convention ne mesure ni tonalité, ni proéminence, ni impact, ni audience.
Une modification du corpus, des marques comparées ou de l’unité de comptage modifie le résultat.

Transformer les calculs en diagnostic de visibilité utile au client

Exemple entièrement fictif. Le résultat ci-dessous illustre la pièce demandée à l’IA à partir du corpus fourni.

Voir le corpus fictif complet

Corpus entièrement fictif, identique à l’exemple de calcul de cette page. Neuf lignes brutes de septembre 2026 : E01=A ; E02=A+B ; E03=B ; E04=C ; E04-bis=C (doublon exact de E04) ; E05=A ; E06=B+C ; E07=C ; E08=A. Une présence signifie qu’une marque apparaît dans une publication, indépendamment du nombre de mentions dans cette publication.

Demande fictive du client A : « Est-ce que notre visibilité est meilleure que celle de B et C ? Que dois-je regarder ensuite pour savoir si elle sert notre objectif ? » Son objectif déclaré est de faire comprendre une offre de service à des responsables achats. Le corpus ne donne ni lectorat des médias, ni texte des articles, ni tonalité, ni demandes entrantes, ni période précédente. Le document ne permet donc pas de savoir quels articles expliquent l’offre ni s’ils ont été lus par les personnes visées.

Convention fournie : retirer le doublon exact avant les calculs, conserver les publications qui citent plusieurs marques, compter chaque marque une seule fois par publication et afficher les dénominateurs. Aucune extrapolation au marché et aucun score composite pondéré ne sont demandés.

Le diagnostic rédigé depuis ce corpus

Dans les huit publications distinctes fournies, A apparaît dans quatre, contre trois pour B et trois pour C. A représente donc 40 % des dix présences de marque, et apparaît dans 50 % des articles du corpus. B et C représentent chacun 30 % des présences et apparaissent dans 37,5 % des articles. A a le plus de présences dans ce corpus selon cette convention.

Ce résultat ne suffit pas à dire que sa visibilité est « meilleure » pour des responsables achats : le matériau ne renseigne ni le lectorat, ni le contenu des mentions, ni leur lien avec une demande. Il ne permet pas non plus de conclure à une progression, faute de période comparable. L’absence de ces données dans le brief ne signifie pas que les médias ne touchent aucun acheteur ou que la campagne n’a produit aucun contact.

Ce que le doublon aurait changé

En conservant E04-bis à tort, C serait comptée quatre fois, comme A : onze présences au total, avec A et C à 4/11, soit 36,36 % chacune, et B à 3/11, soit 27,27 %. Le doublon créerait donc un faux ex æquo. Le contrôle porte d’abord sur les publications et leurs identités, avant de commenter le classement.

La recommandation utile pour la suite

Préparer la relecture des quatre articles E01, E02, E05 et E08 qui citent A. Pour chacun, joindre le texte consultable, relever le passage qui explique l’offre et sa source, puis documenter le lectorat pertinent avec une preuve disponible. Une mention du nom de la marque seule ne vaut pas une explication de l’offre. Ce classement qualitatif reste à produire : les textes des articles ne sont pas dans le corpus actuel.

Pour une comparaison dans le temps, constituer une période précédente avec les mêmes médias, les mêmes marques, la même durée et la même convention de comptage, en signalant toute limite de comparabilité. Pour le lien avec l’activité commerciale, rapprocher séparément les demandes réelles qui ont une source déclarée ou observée ; ne pas attribuer une vente à une présence presse par simple coïncidence.

Le paragraphe prêt pour le bilan client

Sur ce corpus fictif de septembre, A est présente dans quatre des huit publications distinctes et rassemble 40 % des présences de marque comparées. Ce constat décrit le volume relatif de présence. L’étape suivante proposée est de relire les articles qui citent A pour vérifier comment ils expliquent l’offre et à quel public ils s’adressent. Les données actuelles ne permettent pas d’évaluer une progression ni un effet commercial.

Le cadre d’AMEC distingue les productions de communication de leurs effets et demande de partir des objectifs de l’organisation. C’est pourquoi ce diagnostic sépare comptage, compréhension de l’offre et résultat commercial. AMEC : préparer la mesure depuis les objectifs.

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