Le parcours client connaît une profonde transformation. L’IA est en train de devenir le premier point de contact entre les marques et leurs clients. Au lieu de parcourir les résultats de recherche, les acheteurs interrogent désormais les systèmes d’IA pour obtenir des recommandations, puis s’appuient sur les réponses fournies pour prendre leurs décisions. Ce changement du comportement de recherche assistée par l’IA signifie que la visibilité des marques commence désormais au sein des réponses générées par l’IA, bien avant qu’un utilisateur ou une utilisatrice ne visite le site web de l’entreprise.

Par conséquent, les modèles d’analyse traditionnels peinent à rendre compte de l’ensemble du parcours client. Les modèles d’attribution classiques suivent les interactions sur les sites web, mais ratent les étapes de découverte qui se déroulent au sein des plateformes d’IA. Cela crée un fossé d’attribution croissant : les entreprises ne peuvent pas mesurer l’influence des mentions, des citations ou des recommandations générées par l’IA sur l’engagement ultérieur des utilisateurs et utilisatrices ni sur les conversions réalisées sur leur site web.

Pour rester compétitives, les équipes marketing doivent adapter leur stratégie de recherche avec l’IA et leurs modèles d’analyse afin de prendre en compte les phases de découverte facilitées par l’IA. Cela implique d’optimiser les contenus pour qu’ils soient facilement interprétés par les systèmes d’IA, de développer l’autorité de citation grâce à des sources crédibles et aux contenus générés par les utilisateurs et utilisatrices, et de mettre en œuvre des données structurées qui aident les systèmes d’IA à interpréter avec précision les informations de la marque. Il est tout aussi important d’adopter de nouveaux modèles de mesure qui suivent les mentions IA, la qualité des citations et l’influence indirecte de l’IA tout au long de ce nouveau parcours client.

La solution Adobe Brand Visibility aide les entreprises à combler ce manque de visibilité en surveillant et en analysant la présence de leur marque dans les environnements pilotés par l’IA. Associées aux plateformes d'analyses comme Adobe CX Analytics, elles relient les signaux de découverte IA à des résultats mesurables, permettant aux équipes d’optimiser les stratégies de contenu et de suivre les conversions influencées par l’IA.

Alors que l’avenir de la recherche assitée par l’IA continue d’évoluer, les entreprises qui adaptent de manière proactive leurs stratégies de contenu, leurs modèles d’analyse et leurs workflows seront les mieux placées pour influencer les phases de découverte pilotée par l’IA et préserver la visibilité de leur marque tout au long de la prochaine génération de parcours clients.

Introduction : renforcer la visibilité de marque dans la recherche IA

Imaginez un client potentiel évaluant les plateformes marketing d’une entreprise. Au lieu d’ouvrir un moteur de recherche et de comparer les résultats, il interroge un outil de recherche optimisé par l’IA :

« Quelles sont les meilleures solutions d’entreprise pour les analytics marketing et la personnalisation ? »

En quelques secondes, l’outil de recherche IA fournit une réponse synthétisée qui résume les plateformes leaders, cite des sources fiables, compare les capacités et recommande des solutions. Le client poursuit la conversation en posant des questions supplémentaire sur la mise en œuvre, l’évolutivité et les capacités d’analyse.

Votre marque peut apparaître dans cette réponse, ou pas.

Ce scénario illustre comment l’IA transforme la façon dont les acheteurs recherchent et évaluent les solutions. Les acheteurs en entreprise commencent de plus en plus leurs recherches au sein de plateformes optimisées par l’IA comme ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overviews. Ces systèmes synthétisent les informations provenant de sources multiples avant même qu’un utilisateur ne visite le site web d’une entreprise.

Pour les responsables marketing et analytics, cette évolution introduit un nouveau défi : la visibilité dans les plateformes IA précède souvent le trafic du site web. Si votre marque n’est pas mentionnée, citée ou recommandée par les systèmes IA lors de la phase de découverte, vous risquez de ne jamais avoir l’occasion d’influencer la décision de l’acheteur.

Cette transformation représente l’une des tendances les plus importantes de la recherche par IA générative qui façonne le marketing aujourd’hui. Les parcours numériques traditionnels qui commençaient par des requêtes de mots-clés et la navigation web évoluent vers des parcours de découverte influencés par l’IA, où les conversations guident la recherche et les systèmes IA agissent comme des curateurs d’informations.

Pour les entreprises qui souhaitent conserver leur influence et générer des conversions sur leur site web, il est essentiel de comprendre cette transformation. Ce guide explore l’avenir de la recherche avec l’IA, explique comment les plateformes IA redéfinissent les parcours clients et propose une feuille de route stratégique pour améliorer la visibilité dans les moteurs de recherche générative. Il détaille également comment les équipes peuvent utiliser des frameworks d’analytics comme Adobe Brand Visibility pour retrouver de la visibilité à chaque étape de ce nouveau parcours d’achat piloté par l’IA.

L’évolution de la recherche : des mots-clés aux conversations

La recherche assistée par l’IA déplace l’attention des classements vers les recommandations, rendant les mentions de marque et les citations plus influentes que la position de la page dans les moteurs de recherche. Pour comprendre l’impact de la découverte pilotée par l’IA, il est utile de concevoir la recherche comme une interface évolutive entre les personnes et l’information. Depuis des décennies, le comportement de recherche a progressé à travers plusieurs étapes distinctes :

La recherche traditionnelle se caractérisait par des requêtes basées sur des mots-clés et des résultats sous forme de liens. Les utilisateurs et les utilisatrices saisissaient des expressions dans les moteurs de recherche et naviguaient à travers des pages de résultats pour dénicher les informations pertinentes.

La recherche mobile a introduit la découverte contextuelle. La géolocalisation, le type d’appareil et l’intention de l’utilisateur ou de l’utilisatrice ont commencé à façonner les résultats, créant des expériences personnalisées sur tous les appareils.

La recherche vocale a davantage simplifié l’interaction en permettant des requêtes conversationnelles. Au lieu de saisir des mots-clés, les utilisateurs et utilisatrices ont commencé à poser des questions en langage naturel.

Aujourd’hui, nous entrons dans l’ère de la recherche optimisée par l’IA, où les utilisateurs et utilisatrices interagissent directement avec des systèmes conversationnels capables de synthétiser l’information plutôt que de simplement récupérer des liens. L’IA transforme la façon dont les clients découvrent les marques, mais aussi la manière dont les marques gagnent en visibilité.

Premièrement, la recherche évolue de la navigation vers l’interprétation. Au lieu de présenter des listes de résultats, les plateformes IA analysent les informations provenant de multiples sources et génèrent des réponses synthétisées.

Deuxièmement, la découverte devient contextuelle et conversationnelle. Les outils de recherche optimisés par l’IA conservent le contexte conversationnel, permettant aux utilisateurs et utilisatrices d’affiner leurs questions sans redémarrer le processus de recherche.

Troisièmement, le concept de classement est progressivement remplacé par les recommandations et citations de l’IA. Les marques ne cherchent plus seulement à obtenir une meilleure position dans les résultats de recherche : elles doivent désormais aussi figurer dans les réponses générées par les systèmes d’IA.

Ces évolutions alimentent de nouvelles disciplines telles que l’Answer Engine Optimization (AEO) et le Generative Engine Optimization (GEO), qui se concentrent sur la création de contenu plus compréhensible et fiable pour les systèmes d’IA.

Pour les responsables marketing, les implications dépassent la stratégie SEO. À mesure que la découverte conversationnelle se développe, les conversions de sites web proviennent de plus en plus de parcours de recherche via l’IA plutôt que de requêtes de recherche traditionnelles.

Comprendre comment ces parcours se déroulent est essentiel pour concevoir des stratégies marketing de découvrabilité IA efficaces. La transition de la recherche traditionnelle vers la découverte optimisée par l’IA redéfinit la manière dont les marques gagnent en visibilité. Au lieu de se concentrer principalement sur leur classement pour des mots-clés, les entreprises doivent désormais veiller à ce que leurs informations soient citées, référencées et recommandées dans les réponses générées par les systèmes d’IA.

À retenir : dans la recherche assistée par l’IA, la visibilité dépend de ce que les systèmes d’IA choisissent d’inclure dans leurs réponses, et non de ce sur quoi les utilisateurs et utilisatrices cliquent.

Comment la recherche IA transforme le comportement client

La recherche IA transforme le comportement des clients en faisant passer la recherche d’une logique de requêtes à une logique de découverte conversationnelle.

Au lieu de naviguer sur plusieurs sites et d’évaluer manuellement différentes sources, les utilisateurs et utilisatrices interagissent avec des plateformes IA qui synthétisent les informations issues de multiples sources. Cette évolution introduit plusieurs changements comportementaux qui affectent considérablement la façon dont les acheteurs en entreprise recherchent et évaluent des solutions.

Le passage de la navigation à la découverte conversationnelle

Dans les environnements de recherche traditionnels, les utilisateurs et utilisatrices affinent souvent leurs requêtes de manière répétée au fur et à mesure que les informations sont collectées.

Les plateformes IA remplacent ce comportement par des conversations à plusieurs échanges. Les utilisateurs et utilisatrices posent des questions initiales, puis explorent progressivement des sujets connexes grâce à des requêtes de suivi.

Pour les acheteurs B2B en entreprise, cette approche permet une recherche plus pointue dès le début du processus de décision. Un responsable marketing peut commencer par demander des recommandations sur l’automatisation marketing, puis enchaîner avec des questions sur les capacités d’analyses, la complexité d’intégration ou encore les indicateurs de retour sur investissement (ROI).

Les acheteurs peuvent ainsi approfondir leurs recherches avant même de prendre contact avec les fournisseurs, ce qui prolonge la phase de découverte en amont de toute interaction commerciale.

Cette évolution signifie que les acheteurs disposent souvent d’une compréhension très éclairée du paysage concurrentiel avant d’atteindre le site web d’une société.

Le déclin des parcours de navigation fondés sur les clics

L’un des résultats les plus visibles des environnements de découverte IA est l’essor des expériences sans clic.

Les réponses générées par l’IA répondent souvent directement aux intentions des utilisateurs et utilisatrices, réduisant ainsi la nécessité de consulter les sites web. Tandis que les plateformes IA fournissent de plus en plus d’explications et de comparaisons synthétisées, les taux de clics publicitaires issus des résultats de recherche traditionnels continuent de diminuer.

Si cette dynamique remet en question les modèles traditionnels fondés sur le trafic web, elle crée également de nouvelles opportunités.

Les visiteurs qui arrivent sur votre site après une phase de découverte assistée par l’IA sont souvent des prospects plus qualifiés. Ils arrivent plus tard dans le processus de décision, avec une intention plus claire et une connaissance plus approfondie des solutions disponibles.

Dans ce contexte, il devient encore plus important de veiller à ce que votre marque figure dans les réponses générées par l’IA dès les premières étapes de la recherche.

Le transfert de confiance vers les recommandations de l’IA

Le changement comportemental le plus significatif concerne sans doute la confiance.

Jusqu’à présent, l’autorité dans les moteurs de recherche reposait sur les différents sites web. Les utilisateurs et utilisatrices évaluaient plusieurs sources et décidaient quelles informations étaient dignes de confiance. Désormais, les systèmes d’IA jouent de plus en plus un rôle d’intermédiaire en sélectionnant, synthétisant et présentant les information. Par conséquent, les utilisateurs et utilisatrices s’appuient de plus en plus sur ces plateformes pour interpréter et hiérarchiser l’information.

Si une marque est citée dans une réponse générée par l’IA, elle bénéficie de la crédibilité accordée à la plateforme. À l’inverse, les marques absentes des réponses générées par l’IA risquent de devenir invisibles lors de la phase de découverte initiale.

Préserver la visibilité de sa marque dans les moteurs de recherche assistés par l’IA devient donc un enjeu stratégique pour influencer les parcours clients d’aujourd’hui.

Le défi de l’attribution des conversions web : suivre ce qui reste invisible

L’essor de la découverte assistée par l’IA crée un défi fondamental pour les équipes marketing : les systèmes d’analyse traditionnels ne permettent pas de suivre une grande partie du parcours piloté par l’IA.

Les méthodes classiques de mesure du marketing digital se concentrent sur les interactions réalisées sur le site web, telles que les pages vues, les sessions, les sources de trafic et les conversions. Or, les recherches assistées par l’IA se déroulent souvent entièrement en dehors de l’environnement du site web.

Un acheteur peut consulter plusieurs plateformes d’IA, lire des synthèses générées à partir de diverses sources, comparer les capacités des fournisseurs et évaluer les recommandations, tout cela avant même de visiter le site d’une marque. Cette situation crée un véritable déficit d’attribution.

Des solutions comme Adobe CX Analytics aident les entreprises à relier ces signaux auparavant invisibles au comportement client réel. Les responsables marketing peuvent constater que des conversions ont lieu, mais le parcours de découverte qui les précède reste en grande partie invisible. Sans visibilité sur le comportement de recherche piloté par l’IA, les entreprises risquent de sous-estimer l’importance de certains leviers d’influence et de mal allouer les investissements marketing.

C’est notamment pour pallier cet angle mort que les entreprises adoptent de plus en plus des solutions avancées d’analyse marketing, comme Adobe Brand Visibility et Adobe CX Analytics. Celles-ci permettent de relier les signaux de visibilité issus de l’IA aux insights de parcours client en temps réel, faisant ainsi le lien entre la phase de découverte et l’expérience proposée aux clients.

Toutefois, même les systèmes d’analyse les plus sophistiqués nécessitent de nouveaux modèles pour capter les signaux émergents des plateformes d’IA.

Ce que les outils d’analyse traditionnels ne mesurent pas dans la recherche assistée par l’IA

Les outils analytics traditionnels peinent à mesurer plusieurs éléments importants des plateformes de recherche conversationnelle :

• Les mentions sur les plateformes IA : Les marques peuvent être citées dans les réponses générées par l’IA sans générer de trafic web direct.
• Le contexte conversationnel : Les systèmes d’IA synthétisent les informations provenant de multiples sources, compliquant l’identification du contenu qui a influencé la réponse finale.
• Les discussions de comparaison : Les conversations avec l’IA incluent souvent des analyses concurrentielles ou des comparaisons entre fournisseurs qui échappent aux systèmes de mesure traditionnels.
• Les signaux de recherche préliminaire : Les acheteurs peuvent évaluer avec précision les produits et fonctionnalités bien avant de visiter le site web d’une marque.

Ces interactions invisibles représentent une part essentielle du parcours client piloté par l’IA. Pourtant, elles restent hors du champ d’analyse de la plupart des tableaux de bord traditionnels.

De nouveaux indicateurs pour mesurer les parcours pilotés par l’IA

Pour comprendre les parcours sur les plateformes de recherche conversationnelle, les entreprises doivent faire évoluer leurs modèles de mesure. Plusieurs nouveaux indicateurs s’imposent progressivement pour évaluer l’efficacité d’une stratégie de recherche assistée par l’IA :

• La fréquence de mention de marque : À quelle fréquence une marque est-elle mentionnée dans les réponses générées par l’IA sur les différentes plateformes ?
• La qualité des citations : Les systèmes d’IA s’appuient-ils sur des sources faisant autorité ou des publications de référence lorsqu’ils mentionnent la marque ?
• Le positionnement dans la réponse : La marque est-elle présentée comme une recommandation principale ou comme une solution secondaire ?
• Les signaux de qualité de l’intention : Les visiteurs provenant d’un parcours assisté par l’IA arrivent-ils sur le site avec une intention d’achat plus marquée ou une meilleure connaissance des produits ?

Les entreprises peuvent également intégrer des modèles d’attribution des conversions assistées afin d’évaluer l’impact de la visibilité dans les systèmes d’IA sur les conversions en aval.

Des outils comme Adobe Brand Visibility permettent aux entreprises de suivre ces indicateurs en surveillant les mentions de leur marque sur les plateformes d’IA et en identifiant les opportunités d’améliorer leur visibilité.

Combinées aux capacités d’attribution multi-touch, ces données permettent aux équipes marketing de relier la découverte pilotée par l’IA à des résultats commerciaux mesurables.

Amélioration de la visibilité de marque dans la recherche assistée par l’IA : stratégies AEO et GEO

Les marques améliorent leur visibilité dans la recherche IA en renforçant leur autorité en tant qu’entités de marque, en obtenant des citations crédibles et en structurant le contenu pour que les systèmes d’IA puissent l’interpréter et le réutiliser avec précision.

Contrairement au SEO traditionnel, où la visibilité dépend du classement et des clics, la visibilité dans la recherche IA dépend de l’inclusion de la marque dans les réponses générées. Les plateformes d’IA synthétisent les informations issues de multiples sources : pour être cité, un contenu doit donc être à la fois facile à découvrir et digne de confiance.

Plusieurs approches stratégiques peuvent aider les organisations à améliorer la visibilité de marque dans la recherche IA.

Optimisation du contenu pour la compréhension par l’IA

Les plateformes d’IA évaluent le contenu en exploitant la compréhension sémantique plutôt qu’une simple correspondance de mots-clés.

Pour améliorer la visibilité de marque dans la recherche IA, les entreprises doivent veiller à ce que leurs contenus présentent clairement les entités, les relations entre celles-ci et leur contexte.

Parmi les bonnes pratiques :

• Publier du contenu de leadership d’opinion faisant autorité
• Créer des ressources pédagogiques structurées
• Maintenir des définitions de la marque cohérentes sur toutes les pages
• Organiser le contenu pour répondre aux questions courantes du secteur

Les systèmes d’IA privilégient également les contenus qui répondent aux principes E-E-A-T (expérience, expertise, autorité et fiabilité). Les contenus faisant autorité sont donc un élément clé des stratégies de marketing visant à renforcer la visibilité dans les recherches sans clic. Grâce à des outils comme la solution Adobe Brand Visibility, les équipes peuvent surveiller la façon dont les plateformes d’IA représentent leur marque et identifier les lacunes dans les résultats de recherche.

Amélioration de l’autorité de citation et des signaux de confiance

Les systèmes d’IA s’appuient fréquemment sur les signaux de consensus lors de la génération de réponses. Si plusieurs sources fiables font référence à une marque ou à un produit, les plateformes d’IA sont plus susceptibles d’inclure cette marque dans leurs recommandations.

Les équipes d’entreprise peuvent renforcer l’autorité de citation en :

• publiant des analyses d’experts dans des publications reconnues de leur secteur ;
• contribuant à des rapports de recherche ou des analyses basées sur les données ;
• encourageant les avis et témoignages authentiques de clients ;
• participant à des communautés et à des forums professionnels reconnus.

Le contenu généré par les utilisateurs et utilisatrices (UGC) gagne également en influence dans les réponses d’IA. Les avis, discussions au sein des communautés et commentaires indépendants servent souvent de preuves d’une expérience réelle avec un produit.

En encourageant leurs clients à partager des retours d’expérience authentiques, les entreprises augmentent leurs chances d’être citées sur les plateformes d’IA.

Optimisation technique : les données structurées et le balisage Schema

La structure technique joue un rôle essentiel pour aider les systèmes d’IA à comprendre les informations relatives à une marque.

Le balisage de schéma permet aux machines d’interpréter les relations entre les entités telles que les organisations, produits et services.

Pour les entreprises, les principaux types de schémas comprennent :

• Organisation
• Produit
• Article
• FAQ
• How-to

Ces signaux structurés facilitent l’intégration des contenus dans les graphiques de connaissances (knowledge graphs) et améliorent la façon dont les plateformes d’IA interprètent les informations relatives à la marque.

Associées à des outils de suivi continu tels que Adobe Brand Visibility, elles permettent aux entreprises d’optimiser en permanence la structure de leurs contenus afin d’améliorer leur visibilité dans des écosystèmes d’IA en constante évolution.

L’adaptation des marques à la recherche assistée par l’IA et à la découverte générative

Les marques s’adaptent à la recherche IA en abandonnant une approche centrée sur l'optimisation guidée par les mots-clés et l'attribution au dernier clic au profit d’un modèle axé sur la visibilité dans les systèmes d’IA, l’influence assistée et une gouvernance maîtrisée des connaissances de marque.

Pour s’adapter avec succès aux nouvelles expériences de recherche pilotées par l’IA, les entreprises doivent faire évoluer leur stratégie de contenu, leurs modèles d’analyse et leurs workflows.

Repenser le site web comme un système de connaissances de la marque

Dans les environnements de découverte par IA, les sites web servent de centres de connaissances faisant autorité plutôt que de simples vitrines marketing. Les systèmes d’IA y extraient les informations structurées pour générer des réponses et des recommandations.

Pour accompagner ce processus, les entreprises doivent :

• centraliser les définitions produits et marque ;
• maintenir une terminologie cohérente sur toutes les pages ;
• créer des ressources structurées, comme les FAQ et les guides ;
• garantir que le contenu faisant autorité soit facilement interprétable par les systèmes d’IA.

Considérer le site web comme une base de connaissances structurées réduit le risque de mauvaise interprétation par les systèmes d’IA et renforce la crédibilité de la marque.

Adapter les modèles de mesure aux parcours assistés par l’IA

Les modèles d’attribution traditionnels prennent rarement en compte les plateformes de recherche conversationnelle.

Les entreprises doivent élargir leurs modèles de mesure pour suivre notamment :

• Les mentions et citations par l’IA
• L'amélioration de la recherche suite à la visibilité IA
• Les conversions réalisées en aval sur le site web
• L’influence des points de contact avec l’IA tout au long du parcours client

Les plateformes d’analytics d’entreprise dotées de capacités d’analyse comportementale pour l’optimisation des parcours clients permettent aux équipes d’identifier les liens entre la visibilité dans les systèmes d’IA, l’engagement et les conversions.

Intégrer ces signaux dans les tableaux de bord existants permet aux responsables marketing de mesurer l’impact de la découverte par IA avec plus de précision.

Intégrer la visibilité IA dans les workflows de contenu et de SEO

S’adapter à la recherche par IA nécessite une surveillance et une optimisation continues.

Les équipes marketing doivent analyser régulièrement comment les plateformes d’IA interprètent leurs contenus et les mettre à jour en conséquence.

Parmi les bonnes pratiques :

• Surveiller les réponses générées par l’IA concernant la marque
• Mettre à jour le contenu en fonction des des schémas de citation observés
• Améliorer la clarté sémantique dans les ressources de connaissances
• Aligner la production de contenu avec l’analyse du contenu IA pour l’optimisation

Ces workflows garantissent que l’augmentation de la production de contenu ne crée pas de confusion au sein des écosystèmes d’IA.

Aligner les équipes autour du parcours client piloté par l’IA

Enfin, les entreprises doivent aligner les équipes transversales autour de l’évolution du parcours client IA. Les équipes marketing, analytics, SEO et contenu doivent partager la responsabilité de maintenir des informations fiables sur la marque et de surveiller sa visibilité dans les systèmes d’IA.

Les objectifs communs peuvent notamment être les suivants :

• Améliorer la fréquence de citation par l’IA
• Augmenter les mentions de la marque sur les plateformes d’IA
• Suivre les conversions sur le site web influencées par l’IA
• Maintenir la gouvernance des informations structurées relatives à la marque

En coordonnant les workflows et les frameworks de mesure, les entreprises peuvent passer d’une surveillance réactive à l’exécution proactive de stratégies de recherche IA.

Le parcours client connaît une profonde transformation.

Là où la découverte commençait par des mots-clés et des résultats de recherche, elle débute désormais de plus en plus par des conversations avec des systèmes IA. Les acheteurs B2B utilisent ces plateformes pour découvrir des solutions, comparer les fournisseurs et évaluer leurs capacités bien avant de consulter le site web d’une entreprise.

Les entreprises sont ainsi confrontées à un défi majeur en matière de mesure. Les frameworks d’analytics traditionnels ne couvrent que la partie du parcours qui se déroule sur le site web, laissant une grande partie du processus de découverte piloté par l’IA hors de leur champ de visibilité.

Pour rester compétitives dans cet environnement en pleine en évolution, les entreprises doivent élargir leurs stratégies d’analyse et s’équiper d’outils capables d’apporter de la visibilité sur l’écosystème de l’IA.

Découvrez comment Adobe Brand Visibility aide les entreprises à surveiller les mentions de leur marque dans les systèmes IA, à comprendre comment leurs contenus sont cités sur les différentes plateformes d’IA et à relier la découverte pilotée par l’IA à des résultats commerciaux mesurables.

Explorez Adobe CX Analytics, une solution d’analytics marketing conçue pour les entreprises, qui leur permet de suivre des parcours clients complexes, d’obtenir des insights comportementaux et d’optimiser les expériences numériques afin d’améliorer les taux de conversion.

En fin de compte, l’essor de la recherche IA représente plus qu’un changement technique. Il marque une transformation fondamentale dans la façon dont les acheteurs découvrent et évaluent les marques. Les entreprises qui investissent dès aujourd’hui dans la compréhension des écosystèmes de recherche générative, dans le renforcement de leur visibilité dans les systèmes d’IA et dans l’évolution de leurs modèles d’analyse pour répondre aux enjeux de la recherche pilotée par l’IA bénéficieront d’un avantage concurrentiel significatif.

La question n’est plus de savoir si les parcours clients évolueront autour de la découverte pilotée par l’IA, mais à quelle vitesse votre entreprise saura s’adapter pour exercer une influence à chaque étape de ce nouveau parcours.

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