Le sentiment LLM est mesurable
Quand un LLM cite votre marque, le contexte de la mention porte une coloration émotionnelle : positif, neutre, négatif, ou mixte. Cette coloration est mesurable via un classifieur secondaire (Claude Haiku, GPT-4 mini, ou modèle équivalent) qui passe la réponse complète et retourne une catégorie + une raison. Sur un volume de 100-500 mentions/mois, le signal devient statistiquement significatif.
Méthode de classification
Pour chaque réponse LLM citant votre marque : prompt au classifieur du type « Cette réponse mentionne la marque X. Le contexte de cette mention est-il positif, neutre, négatif ou mixte ? Réponse en 1 mot + une raison principale en 10 mots ». Avec Claude Haiku, coût ~0.0001 $/classification, total ~0.05 $ pour 500 mentions/mois.
Les quatre catégories
Positif : la marque est recommandée, citée comme référence positive, ou décrite avec adjectifs favorables (« leader », « innovant », « reconnu »). Neutre : la marque est mentionnée factuellement sans coloration (« X est un acteur du secteur »). Négatif : la marque est évitée, citée avec critique, ou comparée défavorablement. Mixte : la mention contient à la fois positif et négatif ou nuances complexes.
Distribution baseline saine
Pour une marque B2B B2B FR mid-market en bonne santé : ~25-35 % positif, ~50-60 % neutre, <15 % négatif, <5 % mixte. Variations hors de ces fourchettes sont des signaux. Distribution « 90 % neutre » suggère un manque de personnalité de marque (pas de critique mais pas d'ambassadeur). Distribution « 25 % négatif » signale une crise réputationnelle.
Diagnostic des mentions négatives
Sur les mentions classées négatives, faire une revue qualitative de l'échantillon. Trois patterns fréquents : (1) hallucination factuelle hostile (LLM invente un fait négatif sans source réelle), (2) reprise de contenu négatif vrai (article presse négatif du passé sur-représenté), (3) coloration générale légèrement défavorable (pas de fait précis mais ton défavorable). Chaque pattern exige une réponse différente.
Exemple Q1 2026
Marque B2B SaaS : 30 % positif, 55 % neutre, 12 % négatif, 3 % mixte. Sur les 12 % négatif, raison principale « prix élevé » (60 %), « UX confuse » (25 %), « support lent » (15 %). Action : page comparative prix transparente + revue UX, support proactif.
Évolution temporelle
Sentiment moyen sur 12 semaines glissantes est plus utile qu'une mesure isolée. Une amélioration progressive du positif (+5 points en 12 semaines) est le signal d'une stratégie de marque qui prend. Une dégradation progressive du négatif (+5 points en 12 semaines) signale une crise naissante avant qu'elle ne soit visible ailleurs.
Action sur les mentions négatives
Trois leviers : (1) corriger les erreurs factuelles à la source (publication corporate factuelle, mise à jour Wikipedia, RP correctrice si presse), (2) produire du contenu positif explicite pour rééquilibrer la distribution, (3) répondre aux critiques produit/service réelles plutôt que les nier. Délai d'impact : 8-16 semaines pour voir un changement mesurable de la distribution.
Outils qui font la classification automatique
Geoperf, Profound, Brandwatch AI Mode classifient automatiquement chaque mention. Pour DIY : API Anthropic Claude Haiku, coût marginal négligeable, permet contrôle fin du prompt de classification. Vérifier régulièrement la qualité de la classification sur un échantillon manuel — les classifieurs ont 5-10 % d'erreur sur cas ambigus.