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Find Your AI Model Blind Spot

Diagnose exactly why your visibility differs across AI models.

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Rôle principalGEO Manager / Analyst

Ce que ce cas d’usage peut faire pour vous

Visibility in AI search is not one number. You can be prominent on Perplexity and invisible on ChatGPT for the exact same queries, and the reason is usually traceable to source preferences. Each model trusts different types of content, weights different domains, and retrieves different pages for similar questions. Knowing you have a gap is not enough. Knowing which model has the gap and which domains that model trusts that you are not appearing in gives you a concrete fix. This runs that diagnosis and returns a specific set of actions: which source types to earn coverage from, which domains to target, and whether the gap is a content problem or a distribution problem.

Prompt
Run /igeo_engine_scorecard using the igeo.ai MCP to get our brand visibility broken down by AI model for the last 30 days. Identify the model where we have the highest visibility and the model where we have the lowest. Then pull the domain report filtered separately to each of those two models using get_domain_report. Compare: which source types each model relies on, which specific domains are retrieved most often on the model where we are strong vs. the model where we are weak, and whether our owned content appears in both. Return a diagnosis explaining why the gap exists and a list of 3 to 5 specific actions we could take to improve our performance on the weaker model.

Cas d’usage associés

Catégorie Analytics & monitoring

Trouvez votre angle mort par modèle IA

Diagnostiquez pourquoi votre visibilité diffère selon les modèles IA.

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Comparaison before/after du sentiment, avec détail par modèle.

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Vérifiez si votre campagne a changé la façon dont l’IA décrit votre marque.

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