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Comment nous mesurons la réputation des marques dans l'IA : la méthode derrière le Rankfor Index 2026

July 13, 2026
8 min read
n=35,640
Dmitrij Żatuchin
AI VisibilityMethodologyRankfor IndexAI Reputation IndexBrand ReputationMultilingual AI

Chaque page de marque de ce site affiche un chiffre : un score de visibilité IA sur 100. Cet article explique d'où vient ce chiffre, étape par étape, pour que vous puissiez le juger, le reproduire ou le contester.

En résumé : nous posons à trois modèles d'IA les questions que se posent réellement les acheteurs, dans toutes les langues de la région, de nombreuses fois. Ensuite, nous notons les réponses obtenues sur cinq composantes et publions le résultat pour chaque marque que nous avons mesurée.

Le corpus

L'édition nordique-baltique couvre 66 marques sur 11 marchés. Chaque marque a été interrogée dans 12 langues (lituanien, letton, estonien, finnois, polonais, tchèque, slovaque, suédois, norvégien, danois, allemand, anglais) sur trois modèles d'IA avec ancrage web en temps réel : GPT, Gemini et Perplexity Sonar. Cela a produit 35 640 réponses ancrées portant 131 667 citations issues de 21 077 domaines uniques.

L'édition Pologne couvre 46 marques grand public avec des requêtes d'acheteurs en polonais sur les trois mêmes modèles, ce qui donne 17 891 citations issues de 1 907 domaines.

Les requêtes d'intention d'achat guident tout. Nous posons la question qu'un client poserait ("meilleur service de streaming musical en Suède", "quelle banque une petite entreprise en Slovaquie devrait-elle choisir"), jamais "parle-moi de la marque X". Une marque gagne son score en apparaissant sans y être invitée.

Les cinq composantes

Le score composite de chaque marque est une somme pondérée de cinq composantes, toutes normalisées de 0 à 100 :

  • Sentiment (25 %) : à quel point les modèles décrivent positivement la marque lorsqu'elle apparaît.
  • Recommandation (25 %) : la proportion de requêtes d'intention d'achat où les modèles nomment la marque. C'est la composante qui se rattache le plus directement au pipeline commercial.
  • Qualité des sources (20 %) : le type de domaines qui ancrent les réponses. Les médias de premier plan et les rapports sectoriels obtiennent un meilleur score que les pages anonymes de longue traîne.
  • Cohérence (20 %) : si le récit reste identique d'une langue et d'une formulation à l'autre.
  • Stabilité (10 %) : si la même question posée à nouveau renvoie la même réponse. Nous la mesurons avec le même protocole de requêtes répétées que notre Dice Roller gratuit.

Le composite correspond à des paliers nommés : 85 et au-dessus signifie Fortement recommandé, 70 à 84 Recommandé, 40 à 69 Émergent, en dessous de 40 Invisible pour l'IA. Le meilleur score du classement 2026 est de 67, ce qui vous dit quelque chose sur la marge de progression qui reste même aux gagnants.

Les indicateurs que vous ne trouverez nulle part ailleurs

Trois mesures de l'Index existent parce que les données multilingues révèlent ce que les études monolingues ne peuvent pas voir.

Pénalité bilingue. Nous comparons l'AI Reputation Index de chaque marque dans sa langue d'origine à l'anglais. Latvijas Gāze obtient 60,1 en letton et 42,9 en anglais, soit un avantage à domicile de 17,2 points qui disparaît dès qu'un acheteur change de langue. Tatra Banka montre le même schéma à +13,6. Les marques mondiales comme Spotify restent à moins d'un point d'écart sur les douze langues. Si votre plan d'expansion suppose que votre réputation d'origine voyage, ce chiffre indique si c'est le cas.

Concentration des citations (HHI des sources). Un indice de Herfindahl-Hirschman sur les domaines qui ancrent les réponses d'une marque. Au-dessus de 0,72, quelques domaines contrôlent le récit, ce qui présente deux faces : c'est fragile, mais rattrapable par deux ou trois partenariats avec des domaines. En dessous de 0,50, le récit est largement diffusé et résilient.

Langues aveugles. Le nombre de langues de l'étude où le score d'une marque tombe sous le seuil régional de 45 points. Une marque peut dominer son marché d'origine et rester fonctionnellement invisible dans huit langues sur douze.

Ce que nous publions

Chaque marque mesurée obtient une page publique à l'adresse /ai-visibility/{brand} avec son score, son rang, le sentiment par modèle, un graphique de divergence entre langues et ses sources de citations : Spotify, Wise, Amica et 108 autres. Le classement complet, les découpages par pays et le rapport téléchargeable se trouvent sur le hub de l'Index, avec les conditions de réutilisation dans le kit presse.

Nous mesurons la visibilité, le récit et la recommandabilité dans les réponses de l'IA. Nous n'évaluons pas la qualité de l'entreprise ni du produit. Un score faible signifie que l'IA ne raconte pas votre histoire, et c'est un problème marketing rattrapable, pas un verdict sur l'entreprise.

Dates et versions

Les données nordiques-baltiques ont été collectées et publiées en avril 2026 et mises à jour pour la dernière fois en mai 2026. L'édition Pologne a été publiée en juin 2026. Les versions des modèles sont figées par étude ; lorsque nous relançons l'Index, les scores antérieurs restent archivés pour que l'évolution soit mesurable.

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About the Author

Dmitrij Żatuchin

Founder

Dmitrij Żatuchin is the founder of Rankfor.AI. A computer scientist with a PhD in semantic web technologies, he bridges the gap between how AI reasons about brands and how brands want to be understood. With over two decades of software architecture experience and academic roles at Estonian Business School and EUAS, Dmitrij builds the measurement infrastructure brands need to transition from optimizing for search engines to becoming visible for reasoning engines.

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