81/100
présence locale moyenne
14
fiches dupliquées résolues
+210
avis sur le réseau / trimestre
Cas d'usage
Une enseigne avec plusieurs points de vente accumule des fiches dupliquées, des horaires obsolètes et des descriptions divergentes d’un site à l’autre. Chaque incohérence affaiblit la confiance, brouille Google et empêche les agents IA de distinguer l’enseigne de ses établissements. Le siège n’a pas de vue d’ensemble : impossible de savoir quel point de vente est invisible ni lequel performe.
On établit une vue agrégée par point de vente : complétude, cohérence NAP, avis et données structurées, avec un score composite par site et une priorisation transverse. On corrige d’abord les établissements à plus fort potentiel, on harmonise les signaux d’entité au niveau enseigne et local, puis on suit la progression site par site dans un tableau de bord unique.
81/100
présence locale moyenne
14
fiches dupliquées résolues
+210
avis sur le réseau / trimestre
Audit multi-sites et priorisation par point de vente.
14
Fiches dupliquées résolues
52 → 81 / 100
Score de présence locale moyen
9 → 2
Points de vente sous le seuil critique
+210
Avis collectés sur le réseau (trimestre)
Benchmarks secteur 2025-2026 (Ahrefs, BrightLocal, PowerReviews, G2) · objectifs cibles digitalyser.io
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