Comment structurer un projet dans LLM Monitor pour des résultats exploitables

Trop souvent, les utilisateurs créent un projet en empilant des questions au hasard, sans fil conducteur. Le résultat : des données dispersées, difficiles à interpréter, qui ne permettent pas de prendre des décisions. La bonne approche est différente. Elle consiste à structurer chaque projet autour d’un angle précis, puis à construire méthodiquement les personas, les thèmes et les questions qui en découlent.

Un projet = un angle d’analyse, pas un fourre-tout

Le concept central à comprendre est celui d’angle d’analyse — ou focus. Un projet dans LLM Monitor ne vise pas à couvrir l’intégralité de votre marque d’un seul coup. Il cible un aspect spécifique que vous souhaitez explorer dans les réponses des intelligences artificielles.

Cet angle peut prendre des formes très différentes selon votre contexte :

• Un moment clé ou une saisonnalité — Les vacances d’été approchent et vous voulez savoir si les IA recommandent votre marque quand les utilisateurs posent des questions liées à cette période. Les thèmes et les questions seront alors orientés autour des besoins saisonniers de vos clients.
• Une gamme de produits ou un domaine d’expertise — Vous êtes une marque de jouets et vous voulez mesurer votre visibilité sur les jouets en bois. Pas uniquement les produits que vous vendez, mais l’ensemble du sujet : comment les IA parlent de cette catégorie, quelles marques elles recommandent, comment elles positionnent votre offre.
• Un enjeu stratégique — Un nouveau marché à conquérir, un repositionnement de marque, une veille concurrentielle ciblée sur un segment précis.

L’idée est simple : plus votre angle est précis, plus vos résultats sont exploitables. Un projet qui essaie de tout couvrir produit du bruit. Un projet bien ciblé produit des insights actionnables. C’est la même logique que pour le référencement naturel : on ne travaille pas « le SEO en général », on travaille un cluster de requêtes cohérent. Le GEO fonctionne sur le même principe.

Étape 1 : identifier votre marque et son positionnement

Chaque projet commence par l’identification de votre marque. Nom, site web, pays cible, langue. Ces informations paraissent basiques, mais elles sont fondamentales : elles déterminent le contexte dans lequel LLM Monitor va interroger les IA.

À partir de ces données, la plateforme génère automatiquement :

• une description de votre marque telle que les IA pourraient la percevoir ;
• une analyse de votre marché et de votre positionnement concurrentiel.

Ces éléments sont modifiables à tout moment. Prenez le temps de les relire et de les affiner — ils servent de socle à toute l’analyse qui suit. Si la description générée ne reflète pas fidèlement votre positionnement réel, c’est d’ailleurs un signal intéressant : cela signifie que les informations disponibles en ligne sur votre marque ne véhiculent peut-être pas le bon message aux modèles d’IA.

Étape 2 : définir vos personas — le fondement stratégique

C’est l’étape la plus importante, et souvent la plus sous-estimée. Les personas représentent les profils types des utilisateurs qui posent des questions aux IA sur vos sujets.

Pourquoi est-ce si crucial ? Parce qu’un particulier et un professionnel ne formulent pas la même question. Un novice qui découvre un sujet et un expert qui compare des solutions n’obtiennent pas les mêmes réponses de la part de ChatGPT, Gemini ou Claude. Les IA adaptent leurs réponses au profil perçu de l’utilisateur — et donc les marques recommandées changent en fonction du persona.

Concrètement, voici la différence que ça fait :

Votre marque peut être très visible pour un type de persona et totalement absente pour un autre. C’est pour cette raison que définir ses personas n’est pas un exercice de paramétrage, mais une réflexion stratégique.

Étape 3 : choisir vos thèmes d’analyse

Une fois vos personas définis, les thèmes en découlent naturellement. Un thème représente un angle de visibilité spécifique que vous souhaitez mesurer dans les réponses des IA.

Les thèmes naissent du croisement entre votre angle d’analyse (le projet) et vos personas. Quelques exemples pour illustrer :

• Focus saisonnalité estivale → Thèmes possibles : préparation avant les vacances, sécurité, équipement, entretien saisonnier.
• Focus gamme de produits → Thèmes possibles : comparatifs de la catégorie, critères de choix, alternatives, cas d’usage spécifiques.
• Focus nouveau marché → Thèmes possibles : acteurs existants, besoins non couverts, perception de votre marque sur ce segment.

L’enjeu est de choisir des thèmes suffisamment précis pour produire des résultats lisibles, mais suffisamment larges pour couvrir les différentes façons dont les utilisateurs abordent le sujet avec une IA. Chaque thème deviendra ensuite un axe de lecture dans votre dashboard — vous pourrez analyser votre visibilité thème par thème, identifier vos forces et vos angles morts.

Étape 4 : formuler et regrouper les questions

Les questions sont le cœur opérationnel de votre analyse. Ce sont elles qui seront envoyées aux différents modèles d’IA — ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — pour observer comment ils répondent et quelles marques ils recommandent.

LLM Monitor génère automatiquement des questions à partir du croisement entre vos thèmes et vos personas. Chaque question correspond à une requête qu’un utilisateur réel pourrait poser à une IA conversationnelle. Vous pouvez :

• sélectionner les questions les plus pertinentes parmi celles proposées ;
• ajouter vos propres questions — celles que vous entendez chez vos clients, celles que vous repérez dans vos données de recherche ;
• supprimer celles qui ne correspondent pas à votre angle d’analyse.

Le point crucial : vos questions doivent former un ensemble cohérent au sein de chaque thème. Pas de questions isolées ou hors sujet — un groupe de requêtes qui couvre le thème de manière complète. C’est cette cohérence qui vous donnera une lecture fiable et actionnable de votre positionnement dans les IA.

L’approche multi-angles : créer plusieurs projets

L’onboarding vous guide dans la création de votre premier projet — un premier angle pour vous faire la main et comprendre le fonctionnement de la plateforme. Mais la vraie puissance de LLM Monitor apparaît quand vous adoptez une approche multi-angles.

Concrètement, vous pouvez créer autant de projets que nécessaire, chacun ciblant un angle différent :

Cette approche permet de construire progressivement une cartographie complète de votre visibilité dans les IA, sans jamais sacrifier la précision de chaque analyse. Chaque projet reste lisible et actionnable, et l’ensemble vous donne une vue stratégique à 360°.

Ne cherchez pas à tout couvrir dans un seul projet. Commencez par l’angle qui a le plus d’impact business pour vous, obtenez vos premiers résultats, puis élargissez progressivement avec de nouveaux projets.

Le workflow complet, étape par étape

Pour résumer, voici le workflow qu’il faut avoir en tête à chaque création de projet :

C’est cette structure — angle, marque, personas, thèmes, questions — qui transforme LLM Monitor d’un simple outil de tracking en un véritable levier stratégique. Sans elle, vous obtenez des données. Avec elle, vous obtenez des décisions.

Les erreurs fréquentes à éviter

Après avoir accompagné de nombreuses marques dans leur prise en main de la plateforme, voici les erreurs les plus courantes :

• Garder les personas par défaut sans les affiner. Les personas pré-configurés à l’onboarding sont un point de départ, pas une fin. Prenez le temps de les adapter à votre réalité.
• Multiplier les thèmes dans un seul projet. Mieux vaut 3 thèmes bien ciblés que 10 thèmes vagues. Si vous avez trop de thèmes, c’est probablement que votre angle n’est pas assez précis — envisagez de créer un second projet.
• Poser des questions trop génériques. « Quel est le meilleur produit ? » donnera des résultats moins pertinents que « Quel [produit] choisir pour [contexte précis] ? ». Contextualisez vos questions comme le feraient vos vrais clients.
• Vouloir tout analyser d’un coup. Commencez par un angle prioritaire, analysez les résultats, puis créez de nouveaux projets. L’approche itérative est toujours plus efficace qu’une tentative exhaustive dès le départ.
• Ignorer la dimension temporelle. Les IA évoluent constamment — un projet créé pour analyser une saisonnalité spécifique a une pertinence limitée dans le temps. Pensez à renouveler vos angles d’analyse en fonction de votre calendrier business.

Guillaume

CTO de Market Connect. Je prends plaisir à innover au sein du groupe pour apporter de nouvelles solutions à nos clients.