Semji vs MentionLab

De MentionLab SRL, la société belge installée sur mentionlab.io — la plateforme de visibilité et d'écoute IA dont la page tarifs affiche Launch, Scale et Enterprise. Il existe une autre société, sans aucun lien avec la première, qui exerce sous le nom mentionLAB sur mentionlab.ai et vend un agent IA qui rédige et publie automatiquement du contenu. Rien sur cette page ne décrit ce produit-là. Si c'est celui que vous évaluez, ce n'est pas le bon comparatif.

Oui, et c'est une stack défendable. MentionLab lit des dimensions que nous ne lisons pas — sentiment, thématiques, shopping, YouTube, fan-outs — et transmet ses données proprement, par six exports CSV, une API REST et un serveur MCP. Semji reprend le constat et produit la page. Le recouvrement porte sur le suivi de prompts et les sources citées : la plupart des équipes finissent par consolider une fois qu'elles retrouvent les mêmes prompts et les mêmes domaines dans les deux outils, mais rien n'oblige à trancher dès le premier jour.

Semji suit ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity et DeepSeek, sans option par modèle — et ne suit ni Google AI Mode ni Microsoft Copilot. MentionLab documente ses modèles pays par pays sur 187 marchés, Google AI Mode compris, avec une disponibilité appliquée à l'exécution plutôt que dégradée en silence ; ce tableau mérite d'être lu marché par marché, puisque AI Mode y est indiqué comme indisponible en France. Nous ne citons pas de nombre de modèles pour eux : leur bandeau de logos marketing et leur documentation n'annoncent pas le même ensemble, et la documentation concède elle-même que ces tableaux « are maintained by hand and can lag ». Commercialement, MentionLab facture des exécutions plutôt que des modèles — tokens par exécution = requêtes × modèles IA × itérations — donc chaque moteur ajouté vient se multiplier contre votre enveloppe mensuelle de crédits.

Plus de choses que la plupart des concurrents présentés sur ce site, et autant être précis. Le sentiment, que Semji n'a pas du tout, et toute la couche narrative qui va avec — thématiques, comparaison par entité, répartition des types de mention. Le Share of Voice comme métrique à part entière. La réponse brute : Response History conserve le texte intégral de chaque exécution, ce qui suffit souvent à départager deux outils en test. Des tags sémantiques qui classent les réponses passées par leur sens. Les surfaces shopping, YouTube et fan-outs, que nous ne mesurons pas. Une matrice de disponibilité sur 187 marchés, Google AI Mode compris. Six exports CSV nommés, pour une équipe qui veut poser tout cela dans un entrepôt de données. Un prix d'entrée publié, et une inscription documentée qui analyse votre site et vous propose des prompts — là où Semji ne publie aucun prix et n'a aucun parcours self-service. Leur glossaire de métriques précise en plus le dénominateur de chaque taux et signale de lui-même les cas où ses propres chiffres induisent en erreur : c'est un standard auquel notre documentation devrait se tenir.

MentionLab publie des planchers plutôt que des prix : Launch « From €250/month » pour « 1.500 credits / month », Scale « From €450/month », Enterprise « Contact us » — chaque montant précédé de From, aucun tarif annuel publié, et chaque CTA de la page qui mène à une démo ou au contact commercial. Un crédit est un token, et tokens par exécution = requêtes × modèles IA × itérations : le coût suit donc les marchés et les moteurs, pas le nombre d'utilisateurs. Semji fonctionne sur devis, le périmètre variant selon les workspaces, les marchés et l'usage IA, et parce que la plateforme couvre la production autant que la mesure. C'est un point que l'on peut légitimement nous opposer : MentionLab vous donne l'ordre de grandeur avant l'appel, nous non.