Comparaison de visibilité de marque multi-LLM

Pourquoi une vue multi-moteurs change la décision

Un score à moteur unique répond à une question — "Sommes-nous visibles dans ChatGPT ?" — et en cache quatre autres. Le tableau multi-LLM de Lumos est construit autour du comportement réel de l'acheteur : il recoupe. Il demande à ChatGPT, obtient une shortlist, puis demande à Gemini ou Perplexity un second avis. Si votre marque gagne ChatGPT mais perd Gemini, vous n'avez pas gagné — vous avez exposé une incohérence que les acheteurs avisés détectent immédiatement.

La vue multi-moteurs est aussi la seule façon honnête de comparer. Chaque moteur s'appuie sur des sources différentes, pondère le schema différemment et traite la fraîcheur différemment. Moyenner entre les quatre cache lequel vous plombe. Les aligner côte à côte rend évident où investir le prochain sprint de contenu.

Ce que vous voyez dans Lumos après inscription

L'aperçu en haut est le vrai tableau de visibilité Lumos sur notre marque sur les quatre moteurs. Après inscription, la même surface tourne sur votre domaine :

• Score composite pour la marque, pondéré par la prominence du moteur dans l'usage réel de votre acheteur.
• Mentions par moteur : le compte brut derrière le score, pour voir lequel est le moteur fort et le faible.
• Tendance 7 jours pour le composite, avec les deltas par moteur à un clic.
• Top prompts filtrés par moteur, pour voir quelle requête d'acheteur tire la victoire ou la défaite dans chaque modèle.

Cliquer sur une cellule de moteur pivote toute la vue vers ce moteur. Vous pouvez aussi vous ramifier vers les traqueurs par moteur depuis le même tableau. Le modèle : un point d'entrée, quatre lentilles, pas de tableurs.

Comment Lumos génère cette donnée

Chaque prompt suivi tourne contre ChatGPT (Chat Completions OpenAI avec recherche web), Google Gemini (API Gemini avec grounding), Anthropic Claude (avec recherche web) et Perplexity AI le même jour UTC. Nous normalisons les mentions contre votre liste de concurrents, scorons le rang par ordre dans la réponse et stockons chaque réponse à l'identique. Le composite est un mélange pondéré aux pondérations configurables dans votre workspace.

La cadence par défaut est quotidienne. Les plans payants supportent une cadence horaire, des moteurs personnalisés (Bing Copilot, Kagi Quick Answer) et des webhooks qui déclenchent quand un score franchit un seuil défini.

Questions fréquentes

Pourquoi mon composite est-il plus bas que chaque moteur ? Parce qu'il pondère le rang, pas seulement la présence. Si vous apparaissez partout mais rarement en #1, le composite reflète la décote de rang.

Puis-je ajouter mon propre moteur ? Oui — les plans payants exposent un connecteur générique. Apportez votre endpoint et Lumos s'occupe du parsing.

Faut-il des prompts séparés par moteur ? Non. La même liste tourne contre les quatre. Les différences sortent dans la réponse, pas dans la question.

Étapes suivantes

• Lancez la vue multi-LLM sur votre marque : inscrivez-vous — premier scan en 5 minutes.
• Approfondissez un moteur : Traqueur de mentions dans ChatGPT.
• Voyez votre taux de victoire face aux concurrents : Matrice face-à-face.
• Lisez le playbook : Meilleurs outils GEO 2026.