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.
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.
