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Le GEO vidéo consiste à rendre les informations contenues dans une vidéo plus faciles à comprendre, vérifier et réutiliser par les systèmes de recherche et de réponse. Cela passe notamment par la transcription, les chapitres, les entités, les affirmations sourcées, les données structurées et des pages accessibles. Chez Aive, c’est le rôle de Video GEO. Cette préparation ne garantit pas qu’un moteur citera le contenu.

GEO

Generative Engine Optimization : rendre un contenu plus facile à comprendre, vérifier et réutiliser par les moteurs de réponse IA.

Affirmation sourcée

Affirmation publiée reliée à une source vérifiable, avec statut, périmètre et date de vérification.

Entité

Personne, produit, organisation, lieu ou concept identifié dans la vidéo et relié à ses mentions.

Partez d’une vidéo dont vous détenez les droits. Produisez un transcript relu, découpez des chapitres qui répondent chacun à une question, repérez les affirmations vérifiables et reliez-les à leur passage horodaté. Publiez ensuite une page accessible avec résumé, transcript, chapitres et un balisage VideoObject exact. Chaque affirmation publiée garde sa source, son statut et sa date de vérification.

Transcript

Texte intégral et relu de ce qui est dit dans la vidéo, aligné sur le temps.

Chapitre

Segment horodaté qui traite une question ou une idée, avec un titre explicite.

VideoObject

Type Schema.org qui décrit une vidéo : titre, description, miniature, durée, date de mise en ligne et URL réelles.

Définissez d’abord un panel de questions, les moteurs, les marchés, les langues et la période. Interrogez chaque question plusieurs fois, archivez les réponses brutes, puis calculez le taux de mention, le taux de citation, la part de voix IA et la couverture de prompts avec leur dénominateur. Lisez toujours le score avec sa variance : un écart plus faible que la dispersion observée n’est pas une évolution.

Taux de mention

Réponses mentionnant la marque ÷ réponses observées, par moteur et par période.

Taux de citation

Réponses citant une URL ou une source de la marque ÷ réponses observées.

Variance

Dispersion d’un indicateur entre tirages et entre jours, affichée avec le score.

Fixez les règles avant la génération : marque, formats, marchés, droits et validateurs. Chaque brouillon passe par une revue humaine qui corrige, approuve ou rejette, avec séparation des rôles et journal. La publication ne vise que des destinations activées. Chaque affirmation publiée renvoie à une source et porte un statut et une date d’expiration. L’IA prépare ; votre équipe décide.

Playbook

Règles fixées avant la génération : objectifs, marque, marchés, formats, droits et validation.

Registre des affirmations

Base unique des affirmations publiées : formulation, source, statut, périmètre, propriétaire et date d’expiration.

Destination activée

Canal ou CMS connecté et autorisé pour la publication, avec journalisation.

Séparez les niveaux : ce qui a été observé, recommandé, publié, puis le résultat constaté. Mesurez citations, sessions référées et conversions séparément, sur deux fenêtres comparables et avec la même méthode. Déclarez le modèle d’attribution utilisé pour les conversions assistées. N’affirmez une causalité que si un protocole robuste la soutient ; sinon, parlez de résultat observé.

Referral IA

Session arrivée depuis un référent IA identifiable, mesurée séparément du crawl et des citations.

Conversion assistée

Conversion avec exposition ou referral, selon un modèle d’attribution déclaré.

Résultat observé

Évolution constatée entre deux fenêtres comparables, sans causalité implicite.