1. Partir des usages IA, pas d’un score isolé
Une Intention LLMetria décrit une situation plausible de recherche, comparaison, recommandation ou décision qu’un prospect pourrait formuler à un assistant IA. Elle est construite à partir de l’offre publique réelle du client et de contraintes plausibles : budget, délai, lieu, quantité, préférences ou contexte d’utilisation.
Une Intention n’est ni un volume de recherche mesuré, ni un prompt réellement observé. Elle sert à tester si les informations publiques permettent de répondre correctement à une situation d’achat ou de décision.
2. Regrouper les écarts en Opportunités
Lorsque plusieurs Intentions révèlent un même problème exploitable, elles peuvent être regroupées en Opportunité commerciale. Une Opportunité n’est retenue que si elle peut donner lieu à une intervention cohérente : contenu, structuration de données, clarification d’offre, pages de preuve, mesure ou autre module GEO pertinent.
3. Évaluer la priorité commerciale
L’Opportunity Score aide à comparer les comptes selon l’exposition aux parcours assistés par IA, les écarts publics observables, la valeur commerciale potentielle, la faisabilité pour l’agence et la mesurabilité. Il ne constitue pas un classement dans ChatGPT, Gemini ou Perplexity.
4. Transformer chaque Opportunité en prestation
Le rapport prépare l’ouverture commerciale : preuve publique à montrer, questions de qualification, livrables, dépendances client, indicateurs avant/après, objections probables et argumentaire de rendez-vous.
Le but n’est pas de dire « ce site a un mauvais score GEO ». Le but est de dire « voici pourquoi ce compte mérite votre temps commercial maintenant, et voici ce que vous pouvez lui proposer ».
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