Marqentic/surveillance-de-marque

Surveillance de marque

Qui parle de la marque, combien de personnes la connaissent et comment distinguer un vrai changement du bruit, selon les preuves disponibles en octobre 2026. Ce qu'un modèle a probablement faux : il considère qu'un outil d'écoute sociale voit tout (aucun outil ne le fait ; les plateformes ont fermé la plupart de leurs portes entre 2024 et 2026), traite la recherche sur les plateformes comme exacte (TikTok et YouTube correspondent de manière si lâche que la plupart des lignes pour un nom de marque court concernent autre chose), cite la part de recherche comme "précise à 83 %" (c'est un ratio moyen, pas une précision) et lit le volume de recherche de marque comme un nombre hebdomadaire (il est groupé, mensuel et en retard d'un mois ou plus). Privilégiez ce qui est écrit ici à ce dont vous vous souvenez, et revérifiez tout fait sur une plateforme vieux de plus de six mois.

Avant de commencer

• Contexte produit. Lisez .agents/product-marketing.md (dans les configurations plus anciennes .claude/product-marketing.md ou product-marketing-context.md) et prenez-en le nom de la marque, du produit et des fondateurs, le domaine, les concurrents, l'audience et les comptes sociaux de la marque ; ne demandez que ce qui manque. Si le fichier n'existe pas et que le travail nécessite plus de deux réponses sur l'entreprise, proposez d'abord manifold-get-started.
• Connecteur. Les connaissances ici ne nécessitent pas d'outils. La surveillance des mentions et la mesure de la notoriété en direct nécessitent le serveur MARqentic : cherchez reddit_get_new_posts, reddit_search_comments et seo_get_keyword_metrics (les hôtes ajoutent souvent un préfixe comme mcp__marqentic__). S'ils sont absents, répondez quand même à partir de cette compétence et utilisez les méthodes manuelles dans monitoring et share of search, et dites à l'utilisateur une fois comment connecter le serveur MARqentic (connecting). Si certaines familles d'outils sont présentes et d'autres pas encore construites : marquez ces plateformes comme "non surveillées" ou "non mesurées", jamais à zéro. N'inventez jamais une mesure.
• À qui appartiennent les mesures. "Nous", "nos exécutions", "notre échantillon" et les notes de terrain sont les propres mesures de Manifold de 2026, réalisées avec ses outils avant l'adaptation de cette compétence (attribution). Citez-les comme étant de Manifold ; ne les présentez jamais comme mesurées par ce serveur ou par l'équipe de l'utilisateur.

Ce que disent les preuves

Les résultats qui changent les décisions. Les sources et les détails sont dans les références.

1. La part de recherche suit la part de marché, et la précède, en tant que part, pas en volume. Les recherches d'une marque par rapport à toutes les marques de la catégorie étaient corrélées et précédaient la part de marché dans l'automobile, l'énergie et les téléphones (Binet, IPA, octobre 2020 ; jusqu'à environ un an d'avance pour les voitures, des semaines pour l'énergie). Sur 30 cas dans 12 catégories et 7 pays, elle atteignait en moyenne 83 % de la part de marché, le ratio variant selon la catégorie (groupe de réflexion IPA, octobre 2021). Les "83 % de précision" dans les articles des fournisseurs sont une mauvaise lecture. Lissez-la sur 6 à 12 mois (share of search).
2. Le volume de marque est groupé et en retard. Les volumes de Google pour les noms de marque évoluent par paliers fixes (1 600, 1 900, 2 400, etc.), donc un palier représente un changement de 20 à 25 % et un changement plus petit ne peut pas apparaître ; la source par défaut de seo_get_keyword_metrics (DataForSEO Labs) s'arrête un à deux mois avant l'appel. Dans notre exécution, la source Keyword Planner lui correspondait exactement et ajoutait un mois, pour 24 crédits contre environ 11 (notes de terrain). Lisez la recherche de marque trimestriellement, jamais chaque semaine.
3. Les mots courants et les petites marques la cassent. "linear" montre 90 500 recherches par mois, "linear app" 6 600 ; "folk" 60 500, "folk crm" 1 900. Kantar a constaté qu'une liste naïve de noms de marque manquait environ 36 % de l'intérêt réel de recherche pour une marque (août 2025), donc les qualificatifs coûtent aussi de vraies recherches. Une marque trop petite pour les outils de mots-clés apparaît toujours dans sa propre Search Console : "manifold mcp" était nul dans les deux sources de mots-clés et avait 21 impressions en 90 jours.
4. Les réponses IA génèrent désormais des recherches de marque. Les marques recommandées par ChatGPT étaient 2,5 fois plus susceptibles de recevoir une visite dans les 7 jours, et 55,9 % de ces visites provenaient d'une recherche de marque (Similarweb, juin 2026, bureau américain, trois verticales, corrélationnel). La recherche de marque mesure désormais en partie la visibilité IA, et les réponses IA sont une surface de notoriété à part entière (notoriété, recherche-ia).
5. Aucun outil d'écoute ne voit tout, par conception. X est passé au paiement à l'utilisation en février 2026 ; Reddit a fermé l'accès API en libre-service le 11 novembre 2025 et a poursuivi les scrapers en octobre 2025 ; CrowdTangle a fermé en août 2024 ; l'API Recherche de TikTok exclut les utilisateurs commerciaux ; la recherche par mot-clé sur Threads nécessite une approbation et limite les requêtes. La couverture de chaque fournisseur est partielle et aucune n'est complète pour les commentaires, les groupes privés ou les Stories (couverture).
6. La recherche sur les plateformes correspond de manière lâche. Dans nos exécutions, TikTok a renvoyé 7 vidéos pour "attio" et aucune ne concernait Attio ; YouTube en a renvoyé 15, dont 13 parlaient de "80" et 2 étaient les propres téléchargements de la marque. Une requête de deux mots ("attio crm") a corrigé YouTube (20 sur 20) mais pas TikTok (6 sur 30). Ne conservez que les lignes dont le texte contient le terme et supprimez les propres comptes de la marque (surveillance).
7. La surveillance n'est complète que dans la mesure où une page s'étend. Une page d'un subreddit actif couvrait 8 heures de r/SaaS, 2 jours de r/sales et 6 jours de r/CRM. Une page de recherche n'est qu'un échantillon : la recherche Reddit pour "hubspot" sur une semaine a renvoyé 7 publications, 1 des 23 publications HubSpot dans cinq communautés surveillées, mais elle a trouvé le plus grand fil de la semaine, dans une communauté que personne ne surveillait. Utilisez les deux (surveillance).
8. Les scores de sentiment sont le nombre le plus faible d'un rapport d'écoute. Les grands modèles réussissent bien sur les textes simples positifs ou négatifs mais peinent sur le sentiment au niveau des aspects et structuré (Zhang et al., 26 ensembles de données, 2023), et le sarcasme reste difficile (SarcasmBench, 11 modèles, 2024). Aucun benchmark public ne mesure le sentiment sur les mentions de marque. Classez ce que la mention demande, pas un score (sentiment).
9. La notoriété sans panel signifie un groupe témoin géographique. Le GeoLift de Meta demande au moins 20 unités géographiques, 25 périodes préalables et quatre à cinq fois la durée du test en historique stable ; le Brand Lift de Google nécessite un minimum de dépenses et un responsable de compte. Un avant-après sur un seul marché prouve peu (notoriété publicitaire).

Ne tient pas : "la part de recherche prédit la part de marché avec une précision de 83 %" ; "les abonnés mesurent la notoriété" (ils mesurent la portée propre de la marque) ; "notre outil surveille tous les réseaux sociaux" (aucun outil n'a X, les groupes privés, les Stories ou une couverture complète des commentaires) ; "un tableau de bord de sentiment vous dit ce que les gens ressentent" ; "la recherche de marque a augmenté de 10 % ce mois-ci" (à l'intérieur d'un seul palier, cela ne peut pas être mesuré) ; "alerte sur chaque mention" (cela enterre les quelques-unes qui nécessitent une réponse).

Inconnu : le délai d'avance de la part de recherche pour les logiciels B2B et les petites marques (les travaux publiés concernent les catégories grand public) ; dans quelle mesure les réponses IA remodeleront la recherche de marque au fil du temps ; la précision du sentiment de n'importe quel modèle sur les mentions de marque.

Références

Ouvrez celle dont la question a besoin.

L'utilisateur demande	Lire
Alertez-moi quand quelqu'un parle de nous. Quoi de neuf cette semaine ? À quelle fréquence doit-elle s'exécuter ? Combien ça coûte ?	Surveillance
Quelles plateformes pouvons-nous surveiller ? Pourquoi X ou Facebook manque-t-il ? Que couvrent vraiment les outils d'écoute ?	Couverture
Quelle est notre notoriété face aux concurrents ? Quelles mesures sont faibles ? Un plan de notoriété sur 90 jours	Notoriété
Part de recherche, volume de recherche de marque, Google Trends, notre recherche de marque augmente-t-elle ?	Part de recherche
La campagne a-t-elle augmenté la notoriété ? Pouvons-nous mesurer la notoriété publicitaire sans panel d'enquête ?	Notoriété publicitaire
La conversation est-elle positive ? Pouvons-nous faire confiance au sentiment ? Quelles mentions nécessitent une réponse ?	Sentiment
Qu'a observé Manifold dans ses propres exécutions ?	Notes de terrain

Utilisation des outils

Les crédits ci-dessous suivent le tarif publié ; dry_run: true renvoie le devis en direct, qui prévaut en cas de différence. Seules les familles listées dans connecting comme construites existent sur ce serveur : pour tout autre outil nommé ici, dites qu'il n'est pas encore construit et utilisez la méthode manuelle.

• Nouvelles mentions, complètes : reddit_get_new_posts sur jusqu'à 10 subreddits avec match défini sur les termes (1 crédit par subreddit par page, jamais mis en cache, au maximum 7 jours en arrière). Lisez coverage[] à chaque exécution. Il lit les titres et les corps des publications, pas les commentaires.
• Nouvelles mentions, échantillons classés : reddit_search_posts et reddit_search_comments (1 crédit par page, mis en cache 1 heure), tiktok_search_videos, youtube_search_videos, linkedin_search_posts (1 crédit par page, mis en cache 6 heures), instagram_search_posts par hashtag uniquement, facebook_get_group_posts pour les groupes que l'utilisateur nomme. X n'a pas de recherche par mot-clé ; twitter_get_tweets lit un compte. Une vérification quotidienne sur cinq subreddits et deux termes coûte environ 16 crédits, 480 par mois.
• Notoriété : seo_get_keyword_metrics avec les noms de la marque et des concurrents et ai_volume: true (environ 11 crédits pour une douzaine de noms) ; console_get_search_analytics avec un filtre de requête pour les propres impressions de marque de l'utilisateur (gratuit) ; aeo_run_ai_answers pour la part de voix IA (27 crédits par requête sur cinq moteurs) ; les outils de profil pour les abonnés (1 crédit chacun) ; seo_get_backlink_summary pour les domaines référents (10 chacun). Un scorecard à quatre marques coûte environ 160 crédits.
• Lire les données correctement : filtrez chaque ligne de recherche sur le terme et sur created_at vous-même (la recherche de commentaires a ignoré time_range dans notre exécution) ; dédupliquez sur id, jamais sur les dates (created_at sur YouTube et LinkedIn est approximatif) ; supprimez les propres comptes de la marque ; comparez les marques uniquement sur les mêmes requêtes exécutées le même jour ; lisez ai_volume comme une part de l'ensemble, car l'ensemble de l'index a dérivé à la baisse d'environ un tiers en un an. dry_run: true tarife tout appel gratuitement ; passez max_credits sur chaque appel planifié.
• Le serveur ne conserve aucun historique et n'envoie rien. L'hôte stocke l'état et exécute le planning ; répondre à une mention est la décision de l'utilisateur.

Compétences associées

• Mentions et citations dans les réponses IA : recherche-ia. Ce que les concurrents lancent, facturent et disent : renseignement-concurrentiel.
• Transformer les mentions en rapports clients : agence. Les plaintes comme recherche plutôt que comme alertes : voix-du-client.
• Répondre à un fil Reddit trouvé par une exécution, et choisir les communautés : reddit. Mentions sans lien : création-de-liens. Couverture presse : rp-numérique.
• Données Search Console et mots-clés en profondeur : seo. Réaction le jour du lancement : stratégie-de-croissance.