Research Lab · Manga Insight
Ce que je teste sur mon propre actif avant de te le vendre
Le GEO est une discipline trop récente pour qu’on l’apprenne sur les boutiques de ses clients. Avant de déployer une technique chez quelqu’un, je l’éprouve sur un actif qui m’appartient : Manga Insight, un observatoire du marché manga francophone, ouvert au public depuis le 2 mai 2026. Il réunit 56 612 sorties datées, 617 éditeurs identifiés et 218 transferts de droits cartographiés, sous licence ouverte. Cette page donne le protocole, les expérimentations en cours, celles qui sont tranchées, et les chiffres réellement relevés depuis le lancement, y compris quand ils sont modestes. Elle s’adresse à ceux qui doivent juger de la crédibilité d’un prestataire. Un résultat sans sa fenêtre de mesure et sans ses limites n’est pas une preuve : c’est un argument.
Révisé le
Pourquoi un laboratoire
Une discipline trop récente pour qu’on l’apprenne sur tes clients
En 2026, beaucoup de spécialistes autoproclamés du GEO se forment en lisant des publications de réseau social. J’ai besoin d’avoir exécuté avant de facturer : mon propre actif, mes propres erreurs, mes propres apprentissages. Quand j’arrive sur une boutique, je ne transmets pas de la théorie, je transmets ce qui a déjà été mesuré ici.
C’est aussi une question de cohérence. Si je te demande de structurer tes fiches produit selon une grille sémantique, c’est que j’ai moi-même structuré des dizaines de milliers d’entrées, et que je connais les difficultés concrètes que cela pose.
Le jeu de données
Manga Insight en chiffres
Le site est en ligne depuis le 2 mai 2026, et le jeu de données est synchronisé chaque mois avec les nouveaux plannings éditoriaux. C’est un actif vivant, pas un instantané figé.
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56 612 sorties datées
Sorties manga, webtoon, manhwa et manhua référencées sur le marché francophone avec une date valide, normalisées dans un format unique pour permettre la comparaison.
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617 éditeurs identifiés
Des grandes maisons aux structures indépendantes et émergentes, tous référencés et catégorisés. Chaque éditeur devient une fiche d’entité structurée.
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218 transferts de droits
Les séries dont les droits sont passés d’une maison à une autre : perte de licence, rachat, fin d’activité. Une donnée qui n’existe nulle part ailleurs sur le web francophone.
Résultats mesurés
Ce qui a été relevé depuis le lancement
Le site a été mis en ligne le 2 mai 2026. Voici ce qui a été observé depuis, avec la date de première occurrence et la fenêtre de mesure. Rien d’extrapolé, rien de projeté.
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201 citations relevées dans Copilot
La première le 29 mai 2026, soit vingt-sept jours après le lancement du site. C’est le moteur qui a repris le jeu de données le plus tôt et le plus souvent.
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117 apparitions dans les réponses IA de Google
La première le 8 juin 2026. Le délai plus long que sur Copilot est cohérent avec ce que l’on observe ailleurs : la reprise par Google suppose d’abord une indexation classique établie.
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5 226 impressions et 207 clics
Sur la recherche classique, du 2 mai au 18 juillet 2026. Des volumes modestes, sur un site de deux mois et demi : c’est précisément pour cela qu’ils sont publiés bruts plutôt qu’en pourcentages de progression.
Ce que ces chiffres ne prouvent pas Ils portent sur un site de données culturelles, pas sur une boutique. La concurrence y est faible et la donnée y est rare, ce qui facilite la citation. Ils démontrent qu’un dispositif d’entité produit des citations en quelques semaines ; ils ne garantissent ni le même délai ni le même volume sur un marché disputé. C’est la limite principale de ce laboratoire, et elle est structurelle.
Feuille d’expérimentations
Ce que je teste, et ce que j’ai déjà tranché
Page volontairement transparente. Certaines briques sont en ligne, d’autres en cours de mesure. Je publie les apprentissages au fil de l’eau, sans surjouer les résultats ni taire les impasses.
Suivi des citations sur cinquante requêtes cibles
En cours. Relevé hebdomadaire de cinquante requêtes manga francophones dans ChatGPT, Perplexity, Claude, Copilot et les réponses IA de Google. L’objectif est de mesurer le point de départ, puis l’évolution après chaque optimisation déployée. Les chiffres de citations publiés plus haut viennent de ce relevé.
Données structurées sur les pages éditeurs
En cours. Les fiches éditeurs structurées sont en ligne. Test comparatif entre plusieurs types de balisage (jeu de données, organisation, article enrichi) pour identifier lequel les moteurs privilégient au moment de citer.
llms.txt : le test qui dit d’arrêter d’y croire
Tranché. Suivi en conditions réelles, avec un verdict aligné sur la position publique de Google en mai 2026 : le fichier n’a aucun effet sur la visibilité en recherche, dans les réponses IA ou en mode conversationnel. Sa seule utilité résiduelle concerne l’accès par des agents. Conclusion appliquée en mission : on n’y consacre pas de temps, on investit dans la donnée et le contenu.
Pages générées à partir des intentions de recherche
En cours. Pages produites depuis le jeu de données (fiche éditeur, type d’œuvre, genre, séries longues) déjà déployées sur l’observatoire. Objectif : couvrir la traîne longue du marché avec un contenu structuré et citable, et mesurer ce qui se fait réellement reprendre.
Transfert
Ce que ce laboratoire change pour ta boutique
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Des méthodes éprouvées, pas des hypothèses
Sur ta boutique, je ne propose que des techniques déjà passées par ce laboratoire. Tu n’es pas mon terrain d’apprentissage, et c’est la seule raison d’être de cette page.
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Une échelle comparable
Structurer un catalogue de cette ampleur suppose des choix qui tiennent à cinq mille fiches produit comme à cinq cents. La méthode passe à l’échelle sans se dégrader.
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Une mesure publiée, y compris quand elle déçoit
Les chiffres ci-dessus sont modestes et publiés tels quels. C’est le degré de transparence que j’applique ensuite à ton reporting : on fixe les indicateurs au départ, on mesure, on ajuste.
Accès public Tout est ouvert : le tableau de bord filtrable, l’observatoire pour les chiffres stables à citer, et le jeu de données complet sous licence CC BY 4.0. Accès libre, mises à jour mensuelles : c’est le degré de transparence que j’applique ensuite à ton reporting.
En marge J’anime aussi le podcast Manga Insight, où j’analyse l’industrie du manga francophone sous l’angle des données et des tendances. C’est une ressource complémentaire au laboratoire, pas une pièce du protocole.
Prochaine étape Si tu veux la même rigueur appliquée à ta boutique, l’appel de cadrage dure trente minutes et il est gratuit. On regarde ensemble où sont tes leviers les plus rentables. Les formats et leurs prix sont sur la page des tarifs.
Questions fréquentes
Ce qu’il faut retenir de cette page
- Qu’est-ce que c’est ?
- Manga Insight est un observatoire de données du marché manga francophone, publié en accès libre : 56 612 sorties datées, 617 éditeurs et 218 transferts de droits, avec un jeu de données ouvert et un tableau de bord public.
- Pourquoi est-ce important ?
- Une méthode de visibilité qui n’a jamais été exécutée de bout en bout par celui qui la vend reste une hypothèse. Un actif personnel permet d’échouer sans facturer l’échec à quelqu’un d’autre.
- Comment faire ?
- Chaque technique est déployée sur le site, puis mesurée : citations relevées dans les moteurs de réponse, apparitions dans les réponses IA de Google, impressions et clics en recherche classique.
- Quand est-ce pertinent ?
- En continu depuis le lancement du site le 2 mai 2026. Les apprentissages sont publiés au fil de l’eau, avant d’être appliqués sur des missions.
- Quelles erreurs éviter ?
- Prendre un résultat obtenu sur un site de données comme transposable tel quel à une boutique marchande. Lire un chiffre de citations sans la date de sa première occurrence ni la longueur de la fenêtre observée.
- Quels concepts sont liés ?
- Jeu de données ouvert, entités, données structurées, citations dans les moteurs de réponse, protocole de mesure.
Pour aller plus loin
Ressources liées
- Concept Entités Ce qu’un jeu de données transforme en objets reconnaissables par un modèle.
- Guide Apparaître dans ChatGPT La méthode dont cette page mesure les effets.
- Outil Générateur de schéma Le balisage testé ici, applicable chez toi immédiatement.
- Étude de cas Ce que je peux prouver Pourquoi aucun cas client chiffré ne figure sur ce site.
- Service L’audit SEO Shopify La même méthode, appliquée à ta boutique plutôt qu’à mon laboratoire.
- Connexe La consultante Qui mène ces expérimentations, et dans quel cadre.