Ce qu'on construit, trimestre par trimestre.
Le paysage IA évolue vite. Voici comment notre méthodologie s'adapte aux signaux émergents.
Évaluation des signaux externes
Première cartographie et évaluation des signaux EEAT externes : backlinks, citations, mentions de marque et autorité de domaine.
Analyses avec cas clients bêta
Lancement des premières analyses complètes sur un panel de cas clients en bêta privée, pour valider la méthodologie en conditions réelles.
Raffinement des facteurs
Calibrage et raffinement des 72 facteurs à partir des retours terrain et des données collectées en bêta.
Passage du cap des 500 clients
Franchissement de la barre des 500 clients analysés, validant la traction et la robustesse de la méthodologie à l'échelle.
Tableau périodique EEAT v1
Première version publique du référentiel des 72 signaux. Méthodologie open et documentée.
Module AI Overviews tracking
Détection automatique des citations dans les AI Overviews Google et les réponses ChatGPT/Perplexity.
Skills open source pour Claude
Publication de skills open source pour Claude, afin d'intégrer l'analyse EEAT directement dans les workflows IA.
Dashboard de suivi hebdomadaire
Production d'un tableau de bord pour le suivi hebdomadaire des tâches et des suggestions, avec support de l'IA.
Publication du dashboard auprès des 1000 premiers clients
Mise à disposition du tableau de bord de suivi auprès de nos 1000 premiers clients, avec monitoring continu des 72 signaux et alertes sur les Core Updates.
Knowledge Graph automation
Pipeline automatisé pour la construction de l'entité (Wikidata, Schema, sameAs) avec validation humaine.
NeuroEEAT API
Accès programmatique au scoring EEAT pour intégration dans CMS et workflows éditoriaux.