Améliorez votre visibilité dans la recherche IA

Un acheteur demande à un assistant IA de comparer votre produit à celui d’un concurrent. Que votre marque apparaisse dans la réponse, et avec quelle exactitude elle est décrite, dépend de plus en plus de facteurs autour desquels la plupart des marketeurs n’ont pas encore bâti de stratégie.

Le playbook traditionnel de la recherche est un terrain familier pour la plupart des équipes marketing et e-commerce. Ce qui change, c’est le comportement des acheteurs.

Les acheteurs passent moins de temps à faire défiler des pages de résultats de recherche. Ils se tournent vers des plateformes d'IA comme ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity pour se renseigner sur les produits, comparer les options et obtenir des recommandations directes.

Les mêmes principes s’appliquent que vous vendiez des biens physiques ou des abonnements, car les deux font face au même problème de découverte à mesure que l’IA redéfinit la façon dont les clients les trouvent et les évaluent.

Ce n’est plus un comportement d’early adopters. 74 % des acheteurs utilisent désormais l’IA pour une forme ou une autre de découverte de produits, selon les recherches de NielsenIQ et KearneyS'ouvre dans une nouvelle fenêtre. Et 62 % des acheteurs équipés d’IA l’utilisent spécifiquement pour comparer les options : marques, modèles, prix et avis (McKinseyS'ouvre dans une nouvelle fenêtre). Les requêtes de comparaison sont désormais le chemin d’achat par défaut.

Votre stratégie marketing doit donc évoluer : au-delà du SEO classique, elle doit intégrer des tactiques de generative engine optimization (GEO).

Ce que signifie la visibilité d’une marque à l’ère de l’IA

La visibilité dans la recherche IA n’est pas la même que la visibilité dans la recherche traditionnelle.

Dans une page de résultats de recherche classique, la visibilité signifie être assez bien classé pour être cliqué. Dans la recherche IA, cela signifie que vos produits apparaissent dans les recommandations générées par l'IA, figurent dans les réponses comparatives et sont décrits avec exactitude à partir de l'expérience réelle des clients.

Et la façon dont nous mesurons évolue avec lui. NielsenIQ présente les nouveaux KPI comme la part de conversation et la part de recommandation, c'est-à-dire la fréquence à laquelle votre marque est citée et suggérée dans les conversations assistées par l'IA, la part de confiance devant suivre. Ces indicateurs posent une autre question que le classement de recherche traditionnel : non pas « où apparaissez-vous sur une page de résultats », mais « le modèle vous connaît-il, vous fait-il confiance et vous recommande-t-il ».

Pour que cela se produise, les modèles d’IA doivent comprendre précisément ce qu’est votre produit, à qui il s’adresse, comment il se comporte en usage réel et comment il se compare aux alternatives.

L’analyse de NielsenIQ sur la découverte de produits pilotée par l’IA explique sans détour pourquoi la plupart des marques échouent sur ce point : leurs données produits sous-jacentes ne sont ni assez structurées ni assez cohérentes pour être trouvées, jugées fiables ou recommandées. C’est la partie avec laquelle la plupart des équipes ont du mal. La préparation à l’IA n’est pas un problème de volume de contenu que l’on peut résoudre en publiant davantage de contenu propre et créé : c’est un problème de données.

NielsenIQ résume le risque ainsi : « garbage in, garbage out ». Lorsque les modèles ne peuvent pas analyser ou rapprocher les informations de vos produits, les marques sont représentées de façon superficielle, décrites de manière inexacte ou carrément absentes de la réponse.

Instaurer la confiance avec un modèle d’IA ressemble beaucoup à l’instaurer avec des clients potentiels : grâce à des preuves cohérentes et vérifiables, pas à des adjectifs de marque. Pour un modèle de langage, une affirmation de marque forte, sans données à l’appui, est du bruit, pas un signal.

Votre checklist pour améliorer la visibilité dans la recherche IA

Améliorer votre présence dans les moteurs de recherche IA ne se résume pas à être explorable. Tout dépend de la qualité, de l'accessibilité et de la fiabilité des signaux que votre marque diffuse sur le web. Soyez attentif aux trois : les modèles d'IA les évaluent ensemble, et non séparément.

Voici un processus pratique en six étapes que vos équipes peuvent commencer à utiliser dès aujourd’hui :

• Auditez la manière dont votre marque apparaît dans les moteurs de recherche IA. Commencez par tester des prompts de catégorie, de produit et de comparaison dans les principaux outils d’IA, une habitude que les équipes produit devraient intégrer à leur routine de travail, car elle influence de vraies décisions d’achat. Voyez si votre marque apparaît, vérifiez que vos informations produit sont exactes et assurez-vous que le sentiment des clients est fidèlement reflété par rapport à vos concurrents.

• Identifiez les lacunes de contenu sur les PDP, les avis, les Q&A et les fiches chez les distributeurs. Les moteurs d'IA ont besoin d'informations précises et utiles, pas d'un discours marketing vague. L'écart est plus important que la plupart des équipes ne le pensent : seulement 66 % du contenu des pages de détail produit (PDP) est visible par l'IA, le taux le plus bas de tous les types de pages retail, selon le U.S. Retail AI Visibility Report Card d'AdobeS'ouvre dans une nouvelle fenêtre. Un tiers du contenu sur lequel vous comptez pour décrocher la recommandation risque de ne jamais atteindre le modèle. Examinez attentivement vos PDP et les sites de vos partenaires. Disposez-vous de descriptions produits claires, de spécifications précises et de cas d'usage explicites ? Comblez les lacunes là où ces détails manquent, et vérifiez si votre contenu existant correspond réellement à ce que les acheteurs demandent aux outils d'IA.

• Renforcez la preuve produit authentique grâce aux avis, aux questions-réponses et à l'UGC visuel. Un contenu de marque peut décrire ce que fait un produit. L'UGC montre comment il se comporte en conditions réelles, la version que les clients vivent vraiment.Les avis reprennent le langage naturel que les clients emploient pour décrire les produits, un langage qui correspond souvent à la façon dont les acheteurs formulent leurs questions aux assistants IA. Et le rôle de la preuve authentique ne s'arrête pas une fois que l'IA a répondu. Dans l'étude de Bazaarvoice et d'EMARKETER, 78 % des acheteurs dans le monde à la recherche d'un produit de beauté ou de soin de la peau affirment que la vérification par de vrais clients (avis et photos) reste très importante, même après la recommandation d'un produit par une IA. Ce sont les contenus clients vérifiés, et non les contenus de marque, qui comblent le fossé de confiance entre la suggestion d'une IA et l'achat d'un acheteur. Concentrez-vous sur la collecte du langage naturel grâce aux avis clients, sur la mise en évidence des préoccupations et points de blocage précis grâce aux questions-réponses des clients, et sur la présentation de vos produits dans des contextes authentiques grâce aux photos et aux vidéos.

• Travaillez avec les équipes SEO et web sur le balisage structuré et l’explorabilité. Un contenu de qualité a une valeur limitée pour les systèmes d’IA s’il se charge dynamiquement, s’il est bloqué par des règles d’exploration ou s’il est mal structuré. Collaborez avec vos équipes techniques pour vous assurer que votre balisage schema d’avis et vos données structurées sont propres. Gérez avec soin l’accès des robots, les règles du fichier robots.txt et le trafic des bots, afin que les robots d’IA que vous souhaitez ne soient pas bloqués avec ceux que vous ne souhaitez pas. L’explorabilité seule ne garantit pas la découvrabilité, mais bien la maîtriser comble l’une des lacunes les plus courantes de la visibilité dans la recherche IA.

• Diffusez vos contenus produits et vos UGC sur l'ensemble des rayons digitaux. Les outils de recherche IA examinent l'ensemble des rayons digitaux, pas seulement les sites de marque. Veillez à ce que vos contenus produits et vos UGC soient cohérents et largement diffusés sur les sites de marque, les marketplaces de distributeurs et les canaux de découverte. Plus votre présence est large et cohérente, plus les systèmes d'IA disposent de signaux sur lesquels s'appuyer. La cohérence n'est pas qu'une question d'apparence. NielsenIQ avertit que des affirmations contradictoires entre une page produit, un site de marque et des fiches de distributeurs érodent la confiance d'un modèle d'IA dans un produit. Le modèle ne choisit pas une version de la vérité, il les écarte toutes. La diffusion est le moyen de garder une histoire unique, vérifiée et cohérente devant chaque système susceptible d'être interrogé à votre sujet.

• Mettez en place un processus continu de visibilité dans l’IA. Considérez la visibilité dans l’IA comme une discipline continue au sein de votre stratégie de contenu globale, et non comme un projet ponctuel. Établissez une cadence régulière pour renouveler l’UGC, surveiller la façon dont vos produits apparaissent dans les synthèses d’IA et suivre l’évolution de leur représentation dans le temps. Les marques qui intègrent cette démarche à leur rythme opérationnel prendront probablement l’avantage sur celles qui la traitent comme une ligne de départ et d’arrivée.

Comment Bazaarvoice peut vous aider

Bazaarvoice aide les grandes marques à identifier, afficher et amplifier les signaux clients authentiques qui favorisent la découverte et la confiance sur les rayons digitaux.

Nous aidons à construire les fondations qui permettent aux systèmes d'IA de trouver, d'interpréter et de représenter votre marque avec exactitude, plus facilement.

Voici ce que nous aidons les équipes de marque à mettre en place :

• Recueillez des notes, avis et UGC visuels authentiques, qui reflètent le langage naturel utilisé par les acheteurs dans leurs prompts d’IA.

• Générez de nouveaux feedbacks produits grâce à des programmes de sampling qui maintiennent votre contenu à jour au lancement et au-delà.

• Mettez en avant les questions clients essentielles et répondez-y grâce à un Q&A géré pour lever les hésitations d'achat courantes directement sur la page produit.

• Diffusez vos contenus clients sur un réseau mondial de distributeurs, afin que vos signaux atteignent les points de contact que les systèmes d'IA interrogent en premier.

• Fournissez une vérité produit structurée et lisible par les machines avec l’API Bazaarvoice Authentic DiscoveryTMS'ouvre dans une nouvelle fenêtre — des UGC vérifiés au format JSON-LD structuré, qui alimentent les pipelines d’IA et de recherche qui décident de ce qui sera recommandé.

À quoi cela ressemble en pratique

Les plateformes d'IA cherchent une raison de faire confiance à vos produits. Elles parcourent le web à la recherche de faits produits explicites, de signaux cohérents et d'expériences clients sincères pour étayer les recommandations qu'elles génèrent.

Passer d’une découverte guidée par les mots-clés à des recommandations guidées par les prompts d’IA n’est ni un correctif technique rapide ni un projet ponctuel. C’est un engagement continu pour bâtir de l’autorité sur l’ensemble des rayons digitaux.

Quand vous présentez de façon constante aux systèmes d’IA des données produits propres et structurées ainsi que de véritables preuves clients, vous leur donnez ce dont ils ont besoin pour comprendre votre marque, lui faire confiance et la représenter avec exactitude.

Chacune des étapes ci-dessus mène à la même conclusion : une meilleure visibilité de la marque dans la recherche IA vient de la structure et de la preuve, et non de la publication de davantage de textes marketing.

Les règles du jeu de l'e-commerce changent, mais l'objectif de fond reste le même. Soyez là où vos acheteurs cherchent, de la façon dont ils cherchent.

Prêt à rendre vos avis lisibles par l'IA ? Notre guide pratique détaille le balisage schema exact et un audit de 10 minutes que vous pouvez réaliser dès aujourd'hui.