Capturez les fan-outs et les sources de ChatGPT Search
Capturez, analysez et exportez chaque conversation SearchGPT : query fan-outs, sources citées, produits, entités, et la façon dont ChatGPT cherche derrière sa réponse.
Powered by RESONEOVersion 5.1 · Juillet 2026
Du filet de recherche à la citation : mesurer le parcours d'une URL, pas seulement la lister
Jusqu'ici le plugin listait ce que ChatGPT affichait. Il mesure désormais ce qui se passe entre les deux : combien d'URLs le tour a rapportées, combien ont été promues en section haute, combien finissent en pastille de citation. Cette version intègre aussi les enseignements de notre étude sur 683 conversations — notamment le fait que le champ result_source a disparu du flux entre le 20 et le 22 juillet, ce qui oblige à déduire le pipeline plutôt qu'à le lire.
Entonnoir listé → promu → cité
Trois niveaux mesurés par conversation : toutes les URLs du panneau latéral, celles promues en section haute — en distinguant la source principale des sources secondaires — et celles qui deviennent la source d'une pastille de citation. Une pyramide agrégée reprend la même lecture sur l'ensemble des conversations filtrées, avec un sélecteur par nature de résultat et le taux de promotion propre à chaque nature. Les carrousels sont comptés à part.
Pourquoi une URL n'a pas d'extrait
Une URL sans extrait n'est plus une cellule vide : le plugin en donne la raison. Page ouverte, pas d'extrait d'index pour les pages que le modèle a lues lui-même, ce pipeline ne sert jamais d'extrait pour les canaux scientifique et vidéo, rarement pour les forums, servie vide pour le reste. L'en-tête de lecture Total lines: n'est plus compté à tort comme un extrait.
Nature des résultats et badge labrador
Onze natures nommées et colorées remplacent le ref_type brut : recherche web, actualité, scientifique, forum, vidéo, local, produit, image, météo, page ouverte, sans type. Et puisque result_source a disparu du flux, un badge 🐕 signale les résultats attribués à labrador, l'index propre d'OpenAI, avec en infobulle les signaux de format qui ont motivé le classement.
Pages ouvertes par le modèle
Un bloc dédié aux pages que le modèle a réellement ouvertes et lues, détectées par le marqueur de lecture et les références view, dédupliquées par URL. À ne pas confondre avec les liens simplement affichés : ce sont les seules pages dont le contenu entier est passé au modèle.
Surfaces nommées sans ambiguïté
Chaque lien porte désormais sa surface d'affichage : citations (haut de la sidebar), volet Plus, bandeau de notes, widgets, page ouverte, résiduel. Les supporting websites, qui pèsent plus d'un tiers des citations, sont comptés comme telles et non oubliés.
Fiabilité de la reconstruction
Les blocs de contenu de ChatGPT ne sont pas envoyés d'un coup : leur type est posé par des opérations de correctif successives dans le flux. Le plugin rejoue désormais ces opérations chemin par chemin, ce qui fait apparaître des widgets qui échappaient à la détection. Les surfaces sont recoupées par URL normalisée, jamais par coordonnée de référence — les numérotations diffèrent d'une surface à l'autre et apparient des URLs sans rapport.
Version 3.4 · Juin 2026
Trois nouveaux signaux de sourcing capturés dans les conversations de recherche de ChatGPT
À la suite des travaux de Suganthan Mohanadasan, nous avons étendu le plugin pour capturer trois nouveaux signaux des conversations de recherche de ChatGPT. Nous en avons profité pour corriger quelques bugs au passage.
Turn use case
Nous exposons désormais le champ serveur turn_use_case, qui révèle la catégorie d'intention que ChatGPT attribue à chaque tour (par exemple shopping). Il indique comment le modèle a cadré la demande avant d'y répondre, un signal utile pour repérer quand une requête déclenche un comportement commercial plutôt qu'informationnel.
Types de références
Une répartition des marqueurs de citation inline présents dans la réponse (par exemple product (9), search (3), news (1)). Lue directement dans les tokens de référence de la réponse, elle montre le mélange de types de sources que ChatGPT a réellement cités (produits, résultats de recherche web, news, images, etc.) et dans quelles proportions.
Pipelines de sourcing
Chaque résultat web cité porte un champ result_source qui identifie le fournisseur de données qui l'a récupéré : Bright Data, Oxylabs, Licensed (Labrador) ou SERP. Nous les agrégeons par conversation (par exemple oxylabs (10), bright (6)) et les affichons dans le Dashboard, pour voir quelle infrastructure de sourcing se cache derrière les citations face auxquelles votre contenu est en concurrence.
Turn use case, types de références et pipelines de sourcing (Bright Data, Oxylabs, Licensed, SERP) derrière chaque résultat cité.
Version 3.3 · Mars 2026
Support GPT-5.3 / GPT-5.4, capture du Thinking & Extended Thinking, carrousel Map
Cette version apporte le support complet du modèle GPT-5.3, qui n'affiche plus les query fan-outs de recherche mais utilise toujours les fan-outs image et shopping, ainsi que le GPT-5.4 thinking & extended thinking. L'analyseur gère correctement ce nouveau comportement et ajuste les statistiques en conséquence.
- Bloc Map Carousel - un nouveau bloc récupère et affiche les résultats map/local renvoyés par le moteur de browsing de ChatGPT.
- Chain-of-Thought & résumés de Thinking - détection nettement améliorée, avec une meilleure extraction des étapes de raisonnement, des résumés et du contenu des réflexions.
- Identification des entités - affinée : les placeholders génériques sont filtrés, et les types d'entités (produits, lieux, organisations...) sont classés plus précisément.
- Panneau Technical Information - reporte désormais tous les types de références du tour (search, cite, product, forecast...) avec leur nombre.
- Table des Top URLs - intègre une nouvelle colonne Ref indiquant le rôle de chaque lien dans les groupes de résultats de recherche.
Capture du Thinking & Extended Thinking : les étapes de raisonnement et les résumés sont récupérés (jusqu'à 8 étapes en Extended Thinking).
Filtrage par domaine remonté depuis le raisonnement du modèle, illustrant la sélection des sources visible dans les résumés de Thinking.
Changelog Version 3 · Décembre 2025
Loader automatique, suivi des mentions & détection du carrousel Map
- Prompt Loader - automatise l'envoi en masse de prompts à ChatGPT et capture toutes les réponses pour une analyse par lots.
- Suivi des mentions de marque & concurrents - surveillez votre marque et vos concurrents. Alias configurables, nombre de mentions et passages contextuels.
- Table des Top Brand Mentions - visibilité des marques agrégée, avec liens cliquables vers les conversations.
- Détection du carrousel Map - capture les résultats géolocalisés avec noms, adresses, notes et coordonnées.
- Détection du titre et du snippet pour les liens sources.
Mettez plusieurs prompts en file, soumettez-les à ChatGPT un par un automatiquement, et capturez toutes les réponses.
Surveillez vos marques & concurrents (et leurs alias).
Version 2 · Octobre 2025
Mises à jour et nouvelles fonctions
Détection avancée des fan-outs
Distinction entre les fan-outs Search (classiques), Shopping (requêtes plus courtes utilisant SearchApi.io pour scraper Google Shopping) et Images (plus nombreux, utilisant probablement Bing ou un index propriétaire).
Reconnaissance d'entités (NER)
Détection des entités signalées par ChatGPT (liées aux news) et extraction des product_entity des carrousels shopping, correspondant probablement à des produits ancrés dans le Google Shopping Graph.
Système de gestion de projets
Regroupez les conversations par thème (marque/hors-marque, client, sujet...). Filtrez le dashboard global par projet pour une analyse ciblée.
Reconnaissance d'entités, détection des product entities, distinction des types de fan-outs + filtre par projet.
Analyse des top domaines avec graphe visuel.
Captures du dashboard
Query fan-outs & analyse générale
Détails produits : prix & avis
Top domaines & sources citées
Analyse produits inter-conversations
