AI Overview readiness
Votre page peut-elle être citée dans les AI Overviews Google, ChatGPT Search ou Perplexity ? Score 0-100 sur 8 signaux structurels que les LLM consomment en priorité.
URL à scorer
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Tous les outilsMesurez la lisibilité de vos textes français : Flesch-Kincaid adapté FR (Kandel-Moles), phrases longues, diversité lexicale, mots difficiles. Pour adapter le ton à votre cible.
Extrayez en une fois les title, meta description, H1 et H2 de jusqu'à 50 pages. Idéal pour auditer la cohérence éditoriale d'une catégorie ou d'un concurrent.
Mesurez si l'écart entre deux variantes (titles, layouts, snippets) est statistiquement significatif. Z-test deux proportions avec p-value et intervalle de confiance.
Score E-A-T basé sur les signaux objectifs : auteur identifié, dates de publication et de modification, citations vers sources d'autorité, balisage Article+Person Schema.org.
Questions fréquentes
Pourquoi optimiser pour les AI Overviews ? +
Google AI Overviews (ex-SGE) apparaît au-dessus des résultats organiques sur ~30% des requêtes informationnelles en 2025. Les pages citées dans l'AI Overview reçoivent un trafic résiduel énorme + un signal d'autorité algorithmique. Côté GEO (Generative Engine Optimization), ChatGPT Search, Perplexity et Claude consomment les pages qui suivent les patterns de structuration directs : FAQ schema, Q&R clairs, listes, réponses au début. C'est une nouvelle couche d'optimisation au-delà du SEO classique.
Qu'est-ce qui aide vraiment les LLM à citer ? +
Cinq leviers, par ordre d'impact : (1) Schema FAQPage — extraction directe Q→R, le LLM peut piocher la réponse dans une structure prête à servir ; (2) Réponse directe au début — la première phrase répond explicitement au H1, style Wikipedia ; (3) H2/H3 en question — "Comment X ?" "Pourquoi Y ?" — match les requêtes utilisateur ; (4) Listes et tableaux structurés — extraction comparative simple ; (5) Auteur + dates structurés — le LLM préfère citer ce qu'il peut attribuer.
Mon score est haut mais je ne suis pas dans l'AI Overview, pourquoi ? +
Le scoring porte sur la structure, pas sur la compétitivité. Vous pouvez avoir une page parfaitement structurée mais Google choisit d'autres sources pour : (1) leur autorité — Wikipedia, sites .gov/.edu sont sur-cités ; (2) leur fraîcheur — pages mises à jour récemment ; (3) leur profondeur de contenu — un article 2000 mots structuré bat un 800 mots structuré sur les requêtes complexes. Cet outil garantit que vous êtes candidat ; le ranking final dépend de la verticale et de la concurrence.
Brotli/AI bots — y a-t-il un lien avec robots.txt ? +
Si vous bloquez GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot dans votre robots.txt, vous êtes exclu de leurs index — donc invisible dans ChatGPT/Claude/Perplexity. Décision stratégique : autoriser l'IA = visibilité dans les LLM, mais perte de "trafic propriétaire" car les utilisateurs lisent la réponse directement dans le LLM. Voir notre tester de robots.txt multi-bots pour vérifier votre config actuelle.
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