# Preuvia - audit de visibilité dans les réponses des IA

## Repères

| Repère | Détail |
| --- | --- |
| Format | Produit - audit GEO (visibilité IA) |
| Période | Juin 2026 - en cours |
| Rôle de Jonas | Conception produit, méthode d'audit, site, prototypage du livrable |
| Statut | Offre en ligne - phase de lancement |
| Niveau de preuve | Preuve publique |
| Stack | Next.js, GEO / AEO, LLM multi-modèles, Schema JSON-LD, PDF |

## À quoi ça sert

Aider une marque à savoir si elle apparaît dans les réponses des assistants IA, qui ressort à sa place, quoi publier, puis quoi re-tester au prochain audit.

## Ce que Jonas a fait

- Site en ligne avec tunnel de prise de contact.
- Protocole d'audit multi-modèles reproductible.
- Questions test séparant requêtes génériques et requêtes marque.
- Livrable PDF avec le score, les sources citées, les écarts et un plan d'action à vérifier lors du prochain audit.
- Prototype de mini-audit et modèle de livrable.

## Ce que ça prouve

Un audit sur quatre IA principales, avec Mistral selon le contexte, qui montre si elles citent une marque, qui apparaît à sa place et quoi publier avant le prochain contrôle.

- Produit pensé de bout en bout : positionnement, offre, site, livraison.
- Méthode d'audit rejouable de la visibilité d'une marque dans les réponses des assistants IA.
- Protocole, grille de lecture et livrable conçus pour être rejoués et comparés dans le temps.

Site et détail public de l'offre accessibles en ligne. Les éventuelles missions clients restent hors du périmètre des preuves publiques.

## Visuels

![Page d'accueil publique de Preuvia : la promesse explique directement ce que l'audit vérifie.](/assets/proof/preuvia/preuvia-hero-live.webp)

![Process public de l'audit : tester les réponses, repérer les écarts, puis prioriser ce qu'il faut publier.](/assets/proof/preuvia/preuvia-process-live.webp)

![Exemple fictif du livrable public : sources citées, manque observé et actions proposées, sans résultat client inventé.](/assets/proof/preuvia/preuvia-output-live.webp)


## Limites

- Ne garantit pas l'apparition dans les réponses IA.
- Ne force pas les modèles à citer une marque.
- Les scores sont datés : ils dépendent du modèle, du prompt et du moment du test.
- Ne remplace pas le SEO classique ; il ajoute une couche de visibilité dans les moteurs de réponse.
- Revenus récurrents : trop tôt, offre en phase de lancement.
- Effet réel sur les citations IA des clients : mesuré au cas par cas, pas de moyenne publiable.

## Liens

- [Étude de cas](/projets/preuvia)
- [Site live](https://preuvia.vercel.app)