Expériences sur le classement des hôtels dans ChatGPT, Gemini et Perplexity
C'est ici que nous partageons nos expériences, prototypes et tests AEO/GEO basés sur nos données. Des données réelles, des résultats réels, un apprentissage réel.
Un hôtel à Paris, utilisé pour travailler le GEO/AEO dans ChatGPT et Gemini.
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En deux jours, j’ai créé un site web pour mon hôtel à Paris et suivi la rapidité à laquelle les IA et Google l’ont repéré. L’épisode 1 de la série Hotel Ranque montre comment l’hôtel est passé de 0 à n°1 sur ChatGPT pour des requêtes de niche en environ 48 heures.
Lire l'épisodeEn créant une app ChatGPT connectée à l'Hôtel Ranque, je propose un prototype de réservation DIRECTE, de la recherche jusqu'à la sélection de chambre et la confirmation et ce que ca signifie dans la recherche IA.
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Dans l'épisode 3 de la série Hôtel Ranque, je pars des requêtes formulées par les voyageurs. Je montre comment nous avons reconstruit l'intégralité du site, son architecture et ses FAQ autour de questions ultra-spécifiques destinées à l'IA, puis comment nous avons mesuré, modèle par modèle, la fréquence à laquelle Hôtel Ranque s'imposait comme la réponse.
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On a branché GPT-5.2 sur notre stack de tracking. En trois jours, on voit déjà un reshuffle de la visibilité IA, une grosse hausse du nombre de sources que le modèle lit et un surcoût clair.
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