> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.airops.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.airops.com/docs/fr/insights/analytics/sentiment.md). # Sentiment Comprenez comment les plateformes d'IA présentent votre marque grâce à une analyse de sentiment thématique à travers les réponses IA. L’onglet Sentiment fournit une analyse approfondie de la manière dont les plateformes de recherche IA parlent de votre marque. Plutôt que de simplement suivre si vous êtes mentionné, Sentiment révèle *ce que* les moteurs d’IA disent à votre sujet et si c’est positif, négatif ou neutre — ventilé par des thèmes extraits automatiquement. ## Métrique principale ### Score de sentiment Les mentions positives plus la moitié des mentions neutres, divisées par le total des mentions de la marque (0-100). Des valeurs plus élevées indiquent un sentiment plus favorable dans la façon dont les plateformes d’IA présentent votre marque. Les scores de sentiment sont codés par couleur dans tout l’onglet : | Plage de score | Libellé | Couleur | | -------------- | ------- | ------- | | 60-100 | Positif | Vert | | 40-59 | Neutre | Gris | | 0-39 | Négatif | Rouge | ## Comment fonctionnent les thèmes AirOps extrait automatiquement les thèmes récurrents à partir des réponses générées par l’IA qui mentionnent votre marque. Les thèmes sont de courtes descriptions (2 à 3 mots) représentant des sujets que les moteurs d’IA associent systématiquement à votre marque — tels que « support client », « flexibilité tarifaire » ou « fiabilité du produit ». Les thèmes sont extraits à l’aide d’une analyse IA en plusieurs étapes de vos données de réponses et sont affinés au fil du temps à mesure que de nouvelles données arrivent. ## Série chronologique du score de sentiment Suivez l’évolution de votre score de sentiment dans le temps avec quatre vues : ### Global Consultez la tendance de votre score de sentiment agrégé sur l’ensemble des plateformes, des sujets et des thèmes. Suivez si le sentiment s’améliore, reste stable ou décline. ### Par sujet Décomposez le score de sentiment par cluster de sujets. Identifiez les sujets qui génèrent le sentiment le plus positif ou le plus négatif et suivez les évolutions dans le temps. ### Par plateforme Comparez les scores de sentiment entre les moteurs de réponses IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overviews). Comprenez quelles plateformes présentent votre marque de la manière la plus favorable. ### Par thème Consultez l’évolution des scores de sentiment pour des thèmes individuels au fil du temps. Suivez si des aspects spécifiques de la perception de votre marque s’améliorent ou se dégradent. ## Carte arborescente du sentiment La carte arborescente fournit en un coup d’œil une vue d’ensemble visuelle de tous vos thèmes de sentiment : * **La taille de la tuile** représente la fréquence d’apparition du thème (occurrences) * **La couleur de la tuile** va du rose (sentiment négatif) au bleu sarcelle (sentiment positif) Survolez n’importe quelle tuile pour voir le nom du thème, le score de sentiment et une répartition des comptes positifs, négatifs et neutres. Utilisez le filtre de sentiment pour vous concentrer sur **Tous les sentiments**, **Positif**, ou **Négatif** thèmes. ## Tableau des thèmes de sentiment Le tableau des thèmes fournit une répartition détaillée de chaque thème extrait avec les colonnes suivantes : | Colonne | Description | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------- | | Thème | Le nom du thème extrait | | Score de sentiment | Le score de sentiment du thème (0-100), codé par couleur selon le niveau de sentiment | | Volume | Le pourcentage du total des occurrences de thèmes que représente ce thème | | Occurrences | Nombre total de fois où ce thème apparaît dans les réponses | ### Filtrage par sentiment Utilisez la liste déroulante de sentiment pour filtrer les thèmes par **Tous les sentiments**, **Positif** (score >= 60), ou **Négatif** (score < 40). ### Approfondissement des réponses Développez n’importe quelle ligne de thème pour voir les réponses individuelles générées par l’IA qui ont contribué au sentiment de ce thème. Chaque ligne de réponse indique : * **Fournisseur** — quelle plateforme IA a généré la réponse * **Date** — quand la réponse a été capturée * **Texte de la réponse** — un extrait de la réponse générée par l’IA Cliquez sur n’importe quelle réponse pour ouvrir un panneau de détails avec le contenu complet de la réponse. Pour les réponses positives et négatives, le panneau affiche également une explication en langage clair de la raison pour laquelle la réponse a reçu cette classification. {% hint style="info" %} Les explications de sentiment s’appliquent aux réponses individuelles. Elles ne sont pas agrégées en un facteur explicatif au niveau du thème. {% endhint %} ## Filtres Tous les graphiques et métriques de cette page peuvent être filtrés par : * **Plage de dates**: Sélectionnez une période pour votre analyse * **Région**: Filtrer par région géographique * **Type de requête**: Lié à la catégorie (requêtes générales) vs lié à la marque (requêtes mentionnant directement votre marque) * **Sujet**: Filtrer par groupes de sujets * **Plateforme**: Filtrer par moteur de réponse IA spécifique * **Persona**: Filtrer par persona d’audience --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.airops.com/docs/fr/insights/analytics/sentiment.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.