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Le Score Natif mesure ce que le modèle répond sans récupération web externe activée dans le protocole de test (mode natif). C'est un indicateur opérationnel des associations internes du modèle, pas une preuve de présence dans les données d'entraînement. Complémentaire au Score Web, il aide les agences à prioriser les actions GEO de leurs clients.
Qu'est-ce que le Score Natif ?
Le Score Natif est un indicateur d'AI Labs Audit qui mesure ce qu'un modèle d'IA (LLM) répond sur une marque sans récupération web externe activée dans le protocole de test (mode natif).
C'est un indicateur opérationnel des associations internes du modèle, pas une preuve de présence dans les données d'entraînement : il reflète ce que le modèle est en mesure de répondre seul, à un instant donné.
Comment est calculé le Score Natif ?
AI Labs Audit interroge chaque modèle d'IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) avec la recherche web désactivée. Les questions portent sur :
- La reconnaissance de la marque et de son secteur
- La connaissance des produits et services
- La perception de la réputation
- Le positionnement par rapport aux concurrents
Les réponses sont analysées et scorées sur une échelle de 0 à 100, selon la précision, l'exhaustivité et la tonalité des mentions.
Score Natif vs Score Web
Le Score Natif et le Score Web forment un duo complémentaire :
- Score Natif : ce que le modèle répond sans récupération web (mode natif)
- Score Web : ce que le modèle trouve via la recherche web / grounding
Un écart important entre les deux scores indique une opportunité : si le Score Web est bien supérieur au Score Natif, la marque est visible en ligne mais pas encore ancrée dans la connaissance des modèles. L'inverse suggère une marque historiquement connue mais dont la présence web actuelle est insuffisante.
Pourquoi le Score Natif est stratégique
Les utilisateurs n'activent pas toujours la recherche web quand ils interrogent une IA. Dans ces cas, seule la réponse native du modèle compte — d'où l'intérêt de mesurer ce mode séparément.
Améliorer son Score Natif
Le Score Natif est le plus difficile à influencer à court terme car il reflète les associations internalisées par le modèle. Cependant, des stratégies à moyen terme existent :
- Renforcer sa présence sur les sources que les LLMs ingèrent (Wikipedia, Wikidata, presse, publications académiques)
- Augmenter le volume et la qualité des mentions en ligne
- Travailler les signaux E-E-A-T pour la prochaine mise à jour d'entraînement
Pour une analyse détaillée, consultez notre article Score Natif vs Score Web dans l'audit GEO.
Chaque question posée à ChatGPT sans le nom de votre client dans la réponse, c'est un concurrent qui est recommandé à sa place — mesuré sur 6 820 réponses d'IA réelles.