▸ R&D Lab · Manga Insight

Mon laboratoire
en conditions réelles.

Avant de déployer une nouvelle technique GEO chez un client Shopify, je la teste sur mon propre actif. Ce laboratoire s'appelle Manga Insight — un observatoire data du marché manga français, en accès public. 56 434 sorties datées, un dataset ouvert sous licence CC BY 4.0, un dashboard interactif et un suivi continu des citations produites par les IA.

GEO — Soyez la source citée par les IA

Pourquoi un laboratoire

La GEO est une discipline trop récente pour qu'on l'apprenne sur tes clients.

En 2026, beaucoup de "consultants GEO" se forment en lisant des posts LinkedIn. De mon côté, j'ai besoin de tester en conditions réelles avant de facturer une mission. Mon propre actif, mes propres erreurs, mes propres apprentissages. Quand j'arrive chez un client Shopify, je ne lui sers pas de la théorie — je lui transmets ce que j'ai déjà validé sur Manga Insight.

C'est aussi un signal de sérieux. Si je te demande de structurer tes fiches produits selon une grille sémantique, c'est que j'ai moi-même structuré 56 434 entrées et que je connais les pièges concrets qui se présentent.

Le dataset

Manga Insight en chiffres.

56 434 sorties datées

Sorties manga, webtoon, manhwa et manhua référencées en France avec date de sortie valide, normalisées dans un format unique pour analyse comparative.

617 éditeurs identifiés

De Pika et Kana aux structures indépendantes et émergentes du marché, tous référencés et catégorisés par tier. Chaque éditeur devient une fiche entité structurée.

218 transferts éditoriaux cartographiés

Les séries dont les droits sont passés d'une maison d'édition à une autre — perte de licence, rachat, fin d'activité. Une donnée invisible nulle part ailleurs sur le web français, exactement le genre d'actif unique qui se fait citer par les IA.

↻ Mensuel rythme de mise à jour

Le dataset est synchronisé chaque mois avec les nouveaux plannings éditoriaux, en suivant le rythme naturel du marché. Un actif vivant, pas un instantané figé.

Roadmap d'expérimentations

Ce que je teste actuellement.

Page volontairement transparente. Certaines briques sont déjà en ligne sur Manga Insight, d'autres sont en cours de mesure. Je publie les apprentissages au fil de l'eau, sans surjouer les résultats.

EN COURS EXP·01

Suivi des citations IA · 50 requêtes cibles

Tracking hebdomadaire de 50 requêtes manga francophones sur ChatGPT, Perplexity, Claude et les résultats enrichis Google. L'objectif : mesurer la situation de départ, puis l'évolution après chaque optimisation déployée sur le site.

Démarrage : Q2 2026 · Premiers résultats : Q3 2026

EN COURS EXP·02

Données structurées sur les pages éditeurs

Les fiches éditeurs structurées sont en ligne sur l'observatoire. Test comparatif entre plusieurs schemas (Dataset, Organization, Article enrichi) pour mesurer lequel est privilégié par les IA dans leurs citations.

En ligne depuis Q2 2026 · mesure en cours

VERDICT EXP·03

llms.txt : le test qui dit d'arrêter d'y croire

J'ai suivi le dossier llms.txt en conditions réelles. Verdict aligné sur la position officielle de Google (mai 2026) : le fichier n'a aucun effet sur la visibilité dans Search, les AI Overviews ou l'AI Mode — Mueller le compare à la balise meta keywords. Sa seule utilité résiduelle est l'accès par les agents. Conclusion que j'applique chez mes clients : on ne perd pas de temps dessus, on investit dans la donnée et le contenu.

Tranché · Q2 2026

EN COURS EXP·04

Pages programmatiques sur les intentions de recherche

Pages générées à partir du dataset (fiche éditeur, type d'œuvre, genre, séries-fleuves) déjà déployées sur l'observatoire. Objectif : couvrir la longue traîne du marché manga avec un contenu structuré et prêt pour citation IA, et mesurer ce qui se fait reprendre.

En ligne depuis Q2 2026 · mesure en cours

Le transfert vers ton Shopify

Comment ce laboratoire profite à ton e-commerce.

Méthodes éprouvées, pas hypothèses

Quand j'arrive sur ta boutique, je ne te propose que des techniques que j'ai validées sur Manga Insight. Tu n'es pas mon terrain d'apprentissage.

Échelle équivalente

Si je peux structurer 56 434 entrées sur Manga Insight, je peux le faire sur 500 ou 5 000 fiches produits Shopify. La méthode passe à l'échelle sans perdre en qualité.

Mesure transparente

Je publie mes apprentissages publiquement (cette page). Avec toi, on définit dès le départ les indicateurs qui comptent, on mesure, on ajuste. Aucune zone d'ombre dans le reporting.

Accès public

Le tableau de bord public est en ligne.

Tout Manga Insight est ouvert : le dashboard interactif (filtrage par éditeur, type et période), l'observatoire pour les chiffres stables à citer, et le dataset complet sous licence CC BY 4.0 (également sur Hugging Face et GitHub). Accès libre, mises à jour mensuelles. C'est le degré de transparence que j'applique ensuite à ton reporting.

Explorer le dashboard public →

🎙 Bonus

Le podcast Manga Insight

J'anime aussi le podcast Manga Insight, où j'analyse l'industrie manga française sous l'angle data et tendances. Une ressource complémentaire au laboratoire, pour ceux qui veulent explorer le marché plus en profondeur.

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