Veesie est notre propre marque SaaS, construite de zéro. Elle pose à ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity et Google AI Overviews les questions que posent vos clients, avec la fonction de recherche du modèle activée, et compte qui figure dans la réponse. Chaque semaine, en néerlandais, en français et en anglais, et conçue pour qu'une réponse fortuite ne détermine pas votre chiffre.
Posez deux fois la même question à un assistant IA et vous obtenez deux réponses. Mesurer cela sans répétition, c'est mesurer le hasard.
De plus en plus de clients demandent une recommandation à un assistant IA au lieu de parcourir dix liens bleus. Une entreprise veut donc savoir si elle figure dans ces réponses, à côté de qui, et si cela s'améliore. Seulement, une réponse IA varie à chaque fois, selon le modèle et selon la langue, et un instantané ne vaut alors pas grand-chose. La question était de savoir si l'on peut en tirer un chiffre qui ait du sens, et ce chaque semaine.
De vraies questions, posées en direct avec la fonction de recherche du modèle activée, sur cinq sources. De la répétition là où les modèles varient le plus, un panier fixe de trois sources pour le score afin que votre courbe ne saute pas, et tout ce qui ne demande pas de jugement dans le code. Construit avec Claude Code, et surveillé par une suite de tests qui a grandi avec chaque fonctionnalité : 521 fichiers de test au moment de cette étude de cas.
sources IA par question : ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity et Google AI Overviews
d'écart entre la plus haute et la plus basse de cinq mesures identiques sur une journée (25 août 2026, 12 questions) : 85, 87, 84, 88 et 85
mention manquée à la lecture de 655 réponses (test du 24/08/2026)
fichiers de test dans le dépôt, avec les prix, les limites des formules et les connaissances du chatbot comme faits surveillés
Chaque question part en direct vers la source, avec la recherche activée : gpt-5-search-api pour ChatGPT, sonar pour Perplexity, Claude Haiku 5.5 et Gemini 2.5 Flash-Lite avec recherche web, et Google AI Overviews directement depuis les vrais résultats Google via DataForSEO. Quand le modèle cite des sources, Veesie les conserve avec la réponse, sous forme de lien cliquable. Vous voyez ainsi non seulement si vous êtes cité, mais aussi quelles pages l'IA a lues pour cela.
Pour chaque réponse, Veesie enregistre si la marque est citée, à quelle position, dans quel contexte et avec quel sentiment. L'extraction a été testée sur 655 réponses en sept jours : zéro mention manquée qui figurait littéralement dans le texte, zéro mention sans fondement.
Le 25 août 2026, Veesie a lancé cinq mesures identiques sur clickforest.com : 12 questions, cinq sources, en moins d'une heure, avec les modèles de l'époque (Claude Haiku 4.5 ; depuis le 8 octobre 2026, Veesie mesure avec Haiku 5.5). Le score est resté stable : 85, 87, 84, 88 et 85. En dessous, beaucoup de choses changeaient. Pour 14 des 60 combinaisons de question et de source, la réponse différait d'une fois à l'autre, et 10 de ces 14 venaient de Claude et Gemini.
Ce test porte sur la stabilité du chiffre pour les mêmes questions, pas sur le niveau. Le tableau de bord dans la galerie montre une nouvelle mesure du 10 octobre 2026 sur 17 autres questions, que Veesie a déduites du site, et clickforest.com y obtient 70. Un autre jeu de questions donne un autre niveau.
Deux choix de conception en ont découlé. Claude et Gemini reçoivent chaque question jusqu'à trois fois, et Veesie retient la majorité. Et l'hebdomadaire est devenu le maximum sur chaque formule : mesurer plus souvent ne change presque rien au chiffre, ce qui change, c'est votre site. Pour cela, il existe une mesure supplémentaire à la demande, après une modification.
Le GEO Score est un indice propre de 0 à 100, et c'est pourquoi la formule est publique (veesie.com/features) : 50 % taux de mention, 25 % sentiment, 15 % couverture des sources et 10 % position dans la réponse. Sur chaque formule, le score se calcule sur les trois mêmes sources : ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews. Claude et Gemini sont mesurés et affichés dès Plus, mais ne comptent pas. Qui change de formule ne voit donc pas sa courbe sauter à cause d'un autre panier.
Mesurer, c'est la moitié du travail. À l'ajout d'un site, Veesie lit le site lui-même et propose des questions de trois types : larges, par service et locales. Dès Plus, l'AI-Readiness Audit évalue le site sur 20 contrôles, dix pour le SEO et dix pour le GEO, et place les principaux points d'amélioration en tête. Dès Pro, Veesie rédige des recommandations GEO à partir des cinq dernières mesures, les intègre dans un plan d'action, et la connexion GA4 montre dans vos propres chiffres de visites combien de trafic l'IA apporte. Cette connexion lit Google Analytics avec le scope analytics.readonly, vérifié par Google le 24 août 2026.
La place de Veesie parmi les autres outils est détaillée dans notre comparatif des outils de suivi GEO.
Veesie a été construit avec Claude Code, du premier commit le 25 avril 2026 au lancement public en octobre : 1 927 commits et 100 migrations de base de données. Ce qui le rend fiable, c'est la suite de tests en dessous. Outre la logique de mesure, elle vérifie aussi les faits que lisent les visiteurs. Les prix et les limites des formules viennent d'un seul fichier de configuration, et les tests échouent si un texte ou le chatbot promet une fonctionnalité que la formule n'a pas, ou cite un nombre qui n'est plus correct. Un chatbot qui ne connaît pas une fonctionnalité ne dit pas « je ne sais pas ». Il répond avec la même assurance à partir de ce qu'il a. Ses connaissances sont donc testées elles aussi.
Un outil qui mesure la visibilité dans l'IA est lui-même décrit par l'IA. Le 9 octobre 2026, un assistant IA a montré Veesie dans une comparaison avec le mauvais logo et a cité le prix annuel comme prix mensuel. La cause se trouvait probablement sur notre propre site : un balisage schema qui décrivait deux marques comme une seule entité, et une page de prix qui affichait le prix annuel en grand sans le préciser. Le jour même, il y avait des phrases citables par formule, des FAQ sur exactement ces malentendus, un schema corrigé et un ping IndexNow pour les 69 pages. Des tests veillent à ce que cela ne revienne pas.
Veesie utilise le modèle le moins cher de chaque famille, avec la recherche activée. Avec la recherche web, c'est la couche de recherche qui détermine la réponse plus que la taille du modèle, et cela rend possible une mesure hebdomadaire à partir de 29 € par mois. Le coût par mesure n'est pas estimé mais calculé à partir de mesures réelles et des tarifs par modèle, et revérifié à chaque changement de modèle. Les mesures elles-mêmes passent par Inngest, avec une étape distincte par combinaison de question et de source, afin qu'une mesure de 85 combinaisons ne se heurte pas à la limite de temps d'un seul Worker.
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity et Google AI Overviews, interrogés en direct avec la recherche activée, en néerlandais, en français et en anglais.
Claude et Gemini reçoivent chaque question jusqu'à trois fois. Cinq mesures identiques sur une journée ont donné 85, 87, 84, 88 et 85.
Les prix, les limites des formules et ce que dit le chatbot viennent d'une seule source et sont surveillés par la suite de tests.
Outils utilisés
Bon à savoir avant de lancer un essai gratuit : le tableau de bord de Veesie n'est disponible qu'en néerlandais pour le moment.
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