Suivre les mentions de marque et le sentiment
À la fin de cette recette, vous aurez une automation qui cherche chaque matin sur le web les gens qui parlent de votre marque, étiquette chaque mention comme positive, neutre ou négative, la journalise sur un board, vous pingue dès que quelque chose de négatif apparaît, et poste une lecture en langage clair de l'ambiance du jour à votre équipe. La réputation bouge vite, et la différence entre un petit problème et un problème public est souvent la vitesse à laquelle vous l'avez remarqué — donc ce pipeline transforme le contrôle manuel éparpillé « quelqu'un a-t-il parlé de nous ? » en une veille permanente qui tourne seule.
Disponibilité : Disponible maintenant (construite comme une Automation, plus une seconde optionnelle pour un rapport de tendance hebdomadaire). La version où un seul coéquipier nommé porte la veille et poste l'ambiance selon son propre planning arrive en accès anticipé.
Ce qu'elle fait
Chaque fois qu'elle tourne — par exemple, chaque jour de semaine à 8 h — l'automation fait cinq choses d'affilée :
- Cherche sur le web les mentions récentes de votre marque, produits et personnes clés avec une étape IA de recherche web.
- Décompose chaque mention en un enregistrement soigné : où elle est apparue, le lien, l'extrait exact, et quand.
- Lit le ton de chaque mention et l'étiquette Positive, Neutral, ou Negative.
- Journalise chacune comme ligne sur un board Brand Mentions — votre archive recherchable et filtrable de tout ce qui a été dit sur vous.
- Rapporte l'ambiance en résumant le lot en une courte lecture et en la postant sur le canal de l'équipe — et si une seule mention est négative, elle vous message tout de suite au lieu d'attendre le digest.
Le board devient la mémoire (chaque mention, chaque ton, pour toujours), et le message quotidien devient le pouls. Parce que le sentiment est stocké par ligne, vous pouvez le découper comme vous voulez plus tard : « montre-moi chaque mention Negative du mois dernier », ou « quel sujet a la pire réception ? »
Construisez-la vous-même
Configuration unique
Créez un board avec une table pour les mentions. Ajoutez des colonnes pour Source (où elle est apparue — une publication, une plateforme sociale, un forum), Link (URL), Snippet (le texte cité, en rich text), Sentiment (un single-select avec options Positive, Neutral, Negative), Topic (un select comme Product, Support, Pricing, PR), et Date. Ce board est à la fois votre file live et votre archive de long terme.
Listez ce que la veille doit chercher : le nom de votre marque et les fautes d'orthographe courantes, les noms de produits, les exécutifs clés, et votre principal slogan ou handle. Vous collerez cela dans l'étape de recherche. Des termes précis trouvent de meilleures mentions qu'un seul vague.
Le scanner de mentions quotidien
C'est l'automation centrale.
Ajoutez un déclencheur Schedule réglé sur le moment où vous voulez le balayage — par exemple, chaque jour de semaine à 8 h. Lancez-le plus souvent (plusieurs fois par jour, ou toutes les heures) si votre marque bouge vite et que vous voulez que les négatives remontent plus tôt.
Ajoutez une étape AI → Web research et donnez-lui vos termes de recherche. Elle rassemble du matériel actuel et cité sur le web — actualités, blogs, forums, avis et posts sociaux indexés — et renvoie ce qu'elle a trouvé.
Ajoutez une étape AI → Extract pour transformer cette recherche en une liste propre et structurée — une entrée par mention, chacune avec sa source, son link, son snippet, et sa date. Extract tire ces champs du texte de recherche libre pour que les étapes suivantes aient quelque chose de soigné sur quoi travailler.
Ajoutez une étape For each sur cette liste pour que les étapes suivantes s'exécutent une fois par mention trouvée.
Dans la boucle, ajoutez une étape AI → Sentiment sur le snippet de la mention. Elle lit le ton et renvoie Positive, Neutral, ou Negative. Ajoutez aussi une étape AI → Classify si vous voulez classer chaque mention par Topic (Product, Support, Pricing, PR) en même temps.
Ajoutez une action Create row sur la table Brand Mentions. Mappez la source, le lien, le snippet et la date dans leurs colonnes, définissez Sentiment sur le score que vous venez d'obtenir, et définissez Topic si vous l'avez classifiée. Chaque mention a maintenant un foyer permanent et filtrable.
Toujours dans la boucle, ajoutez une Condition qui compare Sentiment — ne continuer que quand il equals Negative. Sur la branche true, ajoutez un Send direct message (à vous) ou un Post channel message (vers un canal dédié #brand-watch) avec le snippet et le lien. C'est ce qui transforme un log en système d'alerte précoce — vous entendez parler des mauvaises en un cycle, pas à la revue hebdomadaire.
Après la boucle, ajoutez une étape AI → Summarize sur le lot pour écrire une courte lecture du jour — combien de mentions, la tendance globale, et tout ce qui est notable. Puis ajoutez une action Post channel message pour déposer ce résumé dans votre canal marketing ou comms. Ce message quotidien est le pouls de votre équipe sur comment la marque atterrit.
Vous préférez l'e-mail à un post de canal pour la lecture quotidienne ? Remplacez l'étape finale par une action Send or draft email et envoyez le résumé d'ambiance à votre liste comms. Utilisez le mode draft si vous voulez qu'un humain jette un œil au libellé avant diffusion à une audience plus large.
Optionnel : un rapport de tendance hebdomadaire
Le scanner quotidien rapporte déjà chaque jour. Pour obtenir aussi une vue « comment évoluons-nous ? », ajoutez une seconde automation hebdomadaire qui relit le board.
Ajoutez un déclencheur Schedule — par exemple, vendredi à 16 h.
Ajoutez une action Find rows sur la table Brand Mentions, filtrée sur les lignes avec une Date dans les sept derniers jours.
Ajoutez une étape AI → Summarize sur ces lignes : la répartition du sentiment (combien de Positive vs. Negative), quels sujets ont porté chacune, et comment l'ambiance a bougé par rapport à la semaine dernière.
Ajoutez une action Post channel message pour l'équipe, ou une action Create document pour tenir un journal hebdomadaire vivant, ou un Send or draft email au leadership. Choisissez là où votre équipe regarde déjà.
Ou demandez simplement à Copera AI
Vous n'avez pas à assembler le graphe à la main. Ouvrez Ask Copera AI et décrivez le résultat :
« Crée un board Brand Mentions avec des colonnes pour source, lien, extrait, sentiment, sujet et date. Puis construis une automation qui chaque jour de semaine à 8 h cherche sur le web les mentions d'Acme et de nos produits, étiquette le sentiment de chaque mention, la journalise comme ligne, m'envoie un DM dès qu'une mention est négative, et poste un résumé de l'ambiance globale du jour sur le canal Marketing. »
Ask Copera AI peut créer le board et ses colonnes, puis planifier, rédiger et assembler l'automation pour vous. Avec le mode de permission par défaut Demander avant d'agir, il montre une carte de relecture pour chaque changement avant création — vous approuvez donc le board et l'automation avant qu'ils existent. Voir Ce que Copera AI peut faire pour la liste complète de ce qu'il peut construire.
En faire un coéquipier permanent
Les coéquipiers IA permanents sont déployés progressivement. Quand l'un est disponible dans votre espace de travail, vous pouvez confier toute cette veille à un seul coéquipier nommé — un « Brand Analyst » — qui lance le balayage selon son propre planning, journalise chaque mention sur le board, et poste l'ambiance du jour sur votre canal sous sa propre identité. Si vous ne voyez pas encore les coéquipiers dans votre espace de travail, ils arrivent — tout ce guide peut être construit dès aujourd'hui comme une Automation.
Conseils
Nourrissez-la de bons termes de recherche. La recherche web trouve ce vers quoi vous la pointez. Listez le nom de votre marque et les fautes d'orthographe courantes, les noms de produits, les personnes clés, et votre handle ou slogan — des termes vagues renvoient des mentions vagues. Revisitez la liste dès que vous lancez quelque chose de nouveau.
Routez les négatives vers la bonne personne, vite. La branche d'escalade est la partie la plus précieuse de cette recette. Pointez le DM de mention négative vers qui porte la réputation — votre lead PR, community manager, ou fondateur — pour qu'un problème qui couve atteigne un humain en un cycle de scan.
Allez plus loin que le web ouvert quand vous en avez besoin. L'étape de recherche web couvre ce que les moteurs de recherche indexent. Pour le flux complet d'une plateforme précise, ajoutez une action HTTP authentifiée qui appelle une API de social-listening que vous utilisez déjà, puis faites passer ses résultats par les mêmes étapes de sentiment et de journalisation. Voir Connecteurs pour comment fonctionnent les appels externes.
Fixez un plafond de dépense sur le scanner. Comme il recherche et score en boucle, donnez à l'automation un plafond de dépense par automation pour qu'un jour d'actualités bruyant ne dépasse jamais un budget que vous choisissez. Le tableau de bord d'usage montre exactement où vont les crédits.
Questions fréquentes
Copera peut-il suivre les mentions de marque et le sentiment automatiquement ?
Oui. Une automation planifiée lance une étape IA de recherche web sur vos termes de marque, extrait chaque mention, l'étiquette Positive, Neutral ou Negative avec une étape IA de sentiment, et la journalise comme ligne sur un board Brand Mentions. Elle résume ensuite l'ambiance du jour sur le canal de l'équipe, et peut vous envoyer un DM dès qu'une mention négative apparaît.
Comment Copera détecte-t-il le sentiment d'une mention ?
Une étape IA de sentiment lit le texte de chaque mention et classifie son ton comme Positive, Neutral ou Negative. Le score est écrit dans une colonne Sentiment sur la ligne, pour que vous puissiez filtrer, trier et rapporter comment les gens se sentent par rapport à votre marque dans le temps.
Peut-il m'alerter quand quelqu'un poste quelque chose de négatif ?
Oui. Ajoutez une condition qui vérifie si le sentiment d'une mention est Negative ; sur la branche true, envoyez-vous un message direct ou une notification in-app, ou postez sur un canal dédié. Les mentions négatives vous atteignent en un cycle de scan au lieu de la revue hebdomadaire.
Le tracker surveille-t-il les réseaux sociaux ?
L'étape de recherche web cherche sur le web public, ce qui inclut de nombreux posts sociaux, forums, avis et articles d'actualité indexés par les moteurs de recherche. Pour le flux complet d'une plateforme précise, ajoutez une action HTTP authentifiée qui tire d'une API de social-listening que vous utilisez déjà, puis faites passer ces résultats par les mêmes étapes de sentiment et de journalisation.
À quelle fréquence Copera vérifie-t-il les nouvelles mentions ?
Selon le planning que vous fixez avec le déclencheur Schedule — chaque matin de semaine, plusieurs fois par jour, ou toutes les heures. Chaque exécution cherche les mentions récentes, pour que votre board Brand Mentions et le résumé d'ambiance restent à jour sans que personne vérifie manuellement.
Voir aussi
- Surveiller les concurrents et le marché — le reverse de cette veille : suivre les rivaux et les mouvements de marché au lieu de vous-même
- Automations — la référence complète des déclencheurs, conditions, actions et étapes IA
- Ce que Copera AI peut faire — tout ce que l'assistant peut construire et sur quoi il peut agir
- Deep Research — lancer une investigation plus profonde et citée sur une mention ou une question de réputation à la demande
- Connecteurs — connecter des apps et APIs externes à vos automations
- Ce que vous pouvez construire avec Copera AI — le playbook complet