J'ai reconstruit Hi, Moose autour d'une conviction : un outil AEO doit faire le travail, et il ne peut se permettre de le faire toute la journée que si l'IA tourne sur votre propre machine. Cette version sort aujourd'hui - une application de bureau pour Windows et macOS avec un vrai modèle d'IA à bord.
C'est la plus grande chose que j'aie construite depuis la création de l'entreprise, et celle dont je suis le plus fier. Moose n'est plus un onglet que l'on visite avec une tâche en tête. C'est un collègue déjà là quand vous vous installez, qui se souvient de ce sur quoi vous travaillez. Il ne fait pas encore tous les métiers, mais ceux qu'il fait, il les fait de bout en bout.
Les outils qui s'arrêtent au tableau de bord vont perdre leurs clients au profit d'outils qui font aussi le travail.
Où vont les outils AEO, selon moi
Les questions qui commençaient autrefois par une recherche Google commencent ou se terminent désormais dans ChatGPT ou Claude, et apparaître dans ces réponses demande une approche différente du manuel SEO traditionnel. Le marché l'a remarqué. On dirait qu'un nouvel outil de visibilité IA sort chaque semaine, et je soupçonne que beaucoup sont des projets de week-end codés à l'instinct - histoire de tâter le terrain, de voir ce qui pourrait rapporter. Il n'y a rien de mal à cette débrouille, c'est de l'entrepreneuriat. Mais cela dit ce que vaut un graphique de visibilité à lui seul aujourd'hui : pas grand-chose. Quand autant de gens peuvent en livrer un en un week-end, c'est un produit banalisé.
Voici ma prédiction. Les outils qui ne s'adaptent pas et ne dépassent pas le stade du tableau de bord vont perdre leurs clients au profit d'outils qui offrent à la fois le suivi de visibilité et le travail opérationnel qui suit. Un graphique peut vous dire que vous avez reculé dans ChatGPT, mais le vrai travail commence après le graphique, et c'est là que la plupart des outils s'arrêtent. L'ancien Hi, Moose s'arrêtait trop tôt lui aussi. Sur votre propre site, le vrai travail est une boucle - observer, repérer, écrire, valider, publier, observer à nouveau. En dehors de votre site, c'est gagner les mentions et les citations sur lesquelles les moteurs de réponse s'appuient fortement.
Certaines équipes le voient déjà. Le versant opérationnel de l'AEO s'est étoffé au cours de l'année écoulée, et les outils qui le font bien, comme AirOps, prennent leurs décisions produit sur la base de données réelles et d'études de cas plutôt que de ce qui fait le buzz sur LinkedIn. Je respecte ce que construit AirOps, c'est une excellente solution. Nous nous recoupons par endroits, mais je construis pour un client différent : les PME. Créer un lien avec de petites équipes et grandir avec elles compte davantage pour moi, et c'est là que je préfère mettre mon énergie quand cela a aussi du sens économiquement.
Alors, un an après avoir lancé Hi, Moose comme un ensemble d'outils ponctuels pour ma propre équipe SEO, j'ai jeté l'ancienne formule et reconstruit tout le produit autour de là où je crois que tout cela va. Pour moi, créer quelque chose que les gens aiment utiliser, dont ils tirent de la valeur et auquel ils finissent par s'attacher est un art. C'est ce que j'essaie de faire.
Pourquoi l'IA doit vivre sur votre machine
La reconstruction part d'une décision qui semble technique mais qui touche en réalité à ce que le produit peut se permettre de faire : Moose exécute un vrai modèle d'IA en local, sur votre propre ordinateur.
Le coût est la première raison. Les équipes marketing qui s'appuient sur Claude atteignent en ce moment de vraies limites d'utilisation. Chaque jeton facturé est une raison pour un outil d'en faire moins : explorer moins de pages, vérifier moins de requêtes. Un modèle local inverse la logique. Les LLM sont puissants, et en avoir un toujours disponible, sans coût de jeton supplémentaire, ouvre un monde de possibilités. Moose peut se permettre de réexplorer votre site et de revérifier les moteurs aussi souvent que la tâche l'exige, parce qu'en faire plus ne coûte rien, ni à vous ni à moi.
La vitesse vient avec. Pas d'aller-retour vers un serveur, et cela fonctionne hors ligne.
La confidentialité en fait partie aussi. Vos requêtes et vos brouillons restent sur votre disque, avec toutes les données que vous connectez. Et il reste des choses à construire ici : les offres payantes peuvent envoyer certaines tâches vers des modèles cloud, et je veux donner à ces clients un verrou strict qui garde tout en local uniquement. C'est sur ma liste.
Ce qui sort aujourd'hui
Le modèle est Gemma, en trois tailles pour s'adapter à l'ordinateur portable que vous avez :
- Gemma 2B - tourne dans 8 Go de RAM, réponses quasi instantanées. Idéal pour les machines plus anciennes et les tâches légères du quotidien.
- Gemma 4B - le choix de tous les jours. Des briefs et des analyses solides en une seconde environ, sur une machine de 16 Go. La plupart des gens restent ici.
- Gemma 26B - la puissance d'une station de travail pour les documents longs et la recherche dense, sur 32 Go.
Il se télécharge une fois, puis fonctionne entièrement hors ligne pour toujours. Il utilise votre GPU quand il le peut et votre CPU quand il ne le peut pas. Il n'y a pas de compteur, et vous pouvez parler à Moose toute la journée sans que cela coûte quoi que ce soit.
Y arriver a été un combat par endroits. Les machines Apple à processeur Intel ont été la plus grosse difficulté : pas d'Apple Silicon sur lequel s'appuyer, donc l'efficacité cesse d'être optionnelle. Nous devons être extrêmement efficaces avec les instructions système, en trouvant l'équilibre entre rester utile et donner au modèle assez de contexte pour travailler. Chaque jeton dépensé en instructions est un jeton que le modèle ne peut pas consacrer à votre contenu.
Moose apprend aussi votre site entier. Chaque page, récupérée et archivée en local, telle que les robots d'exploration IA la voient. Demandez à un chatbot généraliste comment va votre site et vous ne pouvez pas savoir ce qu'il a regardé : parfois il récupère quelques pages, parfois il répond de mémoire. Moose lit chaque page, et c'est ainsi qu'il attrape les problèmes silencieux - un CDN qui refoule discrètement le robot d'OpenAI, ou un contenu qui n'apparaît qu'après l'exécution du JavaScript. Il vectorise ce qu'il trouve, pour que vous puissiez demander quelles pages couvrent un sujet et obtenir une réponse tirée de votre vrai site. Et les vérifications de visibilité s'exécutent depuis votre machine et y classent leurs réponses, pour que vous ne payiez pas un service de surveillance à la requête.
Quand une tâche appelle un modèle frontier, vous avez deux façons d'en atteindre un, et les deux restent sous votre contrôle. Apportez votre propre clé OpenRouter (pour OpenAI, Claude, Gemini, et plusieurs autres) et Moose y route cette tâche précise - vous payez le fournisseur directement, à son tarif, et je ne prends pas de marge. Ou passez à une offre gérée, et un plan payant exécute les modèles frontier pour vous, sans clés à gérer. Dans les deux cas, le modèle local est toujours là en dessous.
La suite, sur la même fondation : un graphe d'entités de ce que votre site couvre et de la façon dont tout se relie, et des workflows d'agent plus profonds qui exécutent des tâches multi-étapes plus longues.
Moose est votre collègue
Ce que je voulais le plus que ce lancement donne comme sensation : un expert AEO toujours disponible. Moose vous accueille quand vous vous connectez, et il se souvient de vos projets et de votre ton.
Deux engagements tiennent, quoi que Moose devienne : rien n'est publié sans votre validation, et chaque recommandation est étiquetée selon les preuves qui la soutiennent - prouvée, directionnelle ou bonne pratique. Je ne pousse pas des astuces que la recherche a réfutées, et Moose n'invente jamais une citation pour paraître intelligent.
Venez dire bonjour
J'ai donné à l'entreprise le nom de mon chien - un chien posé et loyal qui reste couché sous le bureau pendant toutes les longues soirées. C'est le tempérament que je visais : quelque chose qui est simplement là, de votre côté.
Hi, Moose pour ordinateur est disponible dès maintenant sur Windows et macOS, et le modèle local est vraiment gratuit - pas une version d'essai. Téléchargez-le, mettez-le sur un vrai projet, et dites-moi ce que vous en pensez. Je discute avec tout le monde : [email protected], c'est moi qui réponds.
Fait du SEO le jour et a construit Hi, Moose la nuit. Pas d'investisseurs, pas de grande équipe, juste des outils pratiques pour les problèmes d'AEO qu'il rencontrait. A donné à l'entreprise le nom de son chien.