À PROPOS · RANKFEED v1

Une équipe.
Une couche. Une fenêtre.

Nous mesurons et pilotons la visibilité des marques dans les IA génératives. Pas un dashboard de plus — la première discipline qui traite le canal answer layer comme un canal d'acquisition à part entière.

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FONDÉ EN 2025 Illustration éditoriale Rankfeed — constellation acid green de trois nœuds connectés sur fond noir, symbole de l'équipe et de la couche d'acquisition

Illustration éditoriale Rankfeed — constellation acid green de trois nœuds connectés sur fond noir, symbole de l'équipe et de la couche d'acquisition

RANKFEED EN CHIFFRES

L'équipe derrière la couche.

Une jeune entreprise, une discipline qui se forge. Tous les chiffres sont mis à jour à chaque release majeure.

2025

FONDATION

ÉQUIPE

Paris · Berlin

BUREAUX

MODÈLES SUIVIS

PAYS CLIENTS

12-18 mois

FENÊTRE GEO

POURQUOI NOUS EXISTONS

Le canal acquisition se déplace.

Une part croissante du trafic acheteur ne passe plus par une page de résultats Google — elle passe par une réponse de ChatGPT, Claude ou Perplexity. Sur ces surfaces, les règles changent : ce qui détermine la mention d'une marque, ce n'est plus son backlinking ni son schema, c'est ce que les modèles ont appris à dire et ce qui circule dans leur contexte de retrieval. Rankfeed existe pour rendre cette couche mesurable, pilotable, et exploitable — avant que vos concurrents ne s'en rendent compte.

Mesurer la mention d'une marque sur quatre modèles en continu.
Piloter la part de voix en exécutant un signal conversationnel distribué.
Alerter au release : chaque nouveau modèle reprioritise les marques pour six mois.

L'HISTOIRE

Trois ans à voir le SEO décrocher.

2022
Le constat
Antoine et Margaux dirigent des équipes acquisition chez Algolia et Hugging Face. Ils observent que les utilisateurs B2B reformulent de plus en plus leurs recherches en langage naturel — et que les requêtes Google associées s'effondrent. Le canal commence à muter.
2024
Le prototype
Premier outil de mesure interne, à l'origine pour un seul client DTC. Le pipeline benchmark 12 modèles, recalcule la part de voix à chaque release, et révèle des angles morts massifs : des marques absentes là où elles devraient dominer, et inversement.
2025
La société
Rankfeed est constituée à Paris. Thomas (ex-Mistral) rejoint comme Head of Research. Le produit passe de mesure à pilotage : on n'analyse plus seulement la visibilité, on exécute aussi le signal qui la déplace.
2026
La fenêtre
Levée seed de 4,2 M€ menée par Resolute Ventures. L'équipe double, ouverture commerciale à Berlin. La fenêtre concurrentielle est claire : 12 à 18 mois pour s'approprier la visibilité IA avant la saturation.

PRINCIPES PRODUIT

Cinq lignes que nous ne franchissons pas.

Ces principes sont rédigés. Ils servent d'arbitrage produit, commercial et éditorial — et nous renonçons à toute opération qui les contredit.

Mesurable avant tout.

Un score qui ne peut pas être reproduit n'est pas un score. Chaque KPI Rankfeed est recalculable à la demande, audité, et corrélé à un événement observable.

Respect des CGU.

Aucun scraping, aucun jailbreak, aucune manipulation directe d'un modèle. Nous opérons dans le cadre fixé par chaque fournisseur — c'est la condition d'un produit utilisable sur la durée.

Vitesse contre les releases.

Une release modèle reprioritise les marques pour six mois. Notre pipeline intègre les nouveaux modèles à J+0 et alerte les clients dans les 24h.

Confidentialité par défaut.

Les données clients restent cloisonnées par défaut. Aucune revente, aucun entraînement croisé, aucun partage publicitaire. SOC 2 Type 2 et AI Act readiness opérationnels.

Honnêteté éditoriale.

Nous publions les chiffres qui nous arrangent comme ceux qui ne nous arrangent pas. Nos benchmarks open sont reproductibles ; nos limites sont documentées sur la même page.

L'ÉQUIPE

Quatre signatures.

Le noyau fondateur. Disponible pour interview, panel ou audit produit.

Antoine Vasseur

Cofondateur & CEO

Ex-product lead Algolia. Dix ans sur les couches d'acquisition — search, ads, retrieval. Écrit sur l'économie des modèles dans Sifted et Les Échos.

STRATÉGIE · ÉCONOMIE DES MODÈLES

Margaux Lefèvre

Cofondatrice & CTO

Ex-staff engineer Hugging Face. Spécialiste retrieval, évaluations LLM et ingénierie de pipeline à grande échelle. Maintient deux librairies open-source de benchmark.

TECH · ÉVALS · RETRIEVAL

Thomas Reinhart

Cofondateur & Head of Research

Ex-research engineer Mistral AI. Coauteur de trois publications sur le grounding et la calibration des LLM. Pilote la roadmap recherche.

RECHERCHE · GROUNDING

Léa Marchand

Directrice communication

Ex-Le Monde Tech puis communications chez Doctolib. Point d'entrée des rédactions, analystes et conférences.

COMMS · MEDIA RELATIONS

ILS SOUTIENNENT

Capital et angels.

Investisseurs alignés sur la fenêtre 12-18 mois et la discipline produit. Pas de chasse au buzz.

Resolute Ventures
Lead seed · 2026
Quinze ans d'investissement sur les couches d'infrastructure marketing.
Kima Ventures
Coinvestisseur · 2026
Tour de table aux côtés de Resolute, focus early-stage tech européen.
Angels SaaS
Syndicate · 2026
Anciens fondateurs Algolia, Doctolib, Sorare et Mistral.

TRAVAILLER AVEC NOUS

On vous montre la couche en 25 minutes.

Démo produit sur votre catégorie, benchmark de votre marque sur quatre modèles, plan d'action sur 90 jours. Pas de slide deck — uniquement la plateforme.

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COUCHE RÉPONSE

Votre catégorie est en train d'être indexée par les modèles — maintenant.

La fenêtre pour s'approprier la visibilité IA avant que vos concurrents ne s'en rendent compte est d'environ 12 mois. Nous aimerions la passer avec vous.

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