La dernière stratégie pour la recherche optimisée par l'IA ? Structurez les données de votre marque dans un graphe de connaissances

Les clients étant de plus en plus nombreux à effectuer leurs recherches sur des plateformes d'IA, les marques doivent adapter leurs stratégies afin de gagner en visibilité. En effet, les expériences de recherche optimisées par l'IA (telles que Gemini, ChatGPT, Meta AI et d'autres modèles d'IA) ne fonctionnent pas comme les anciens robots de Google. Avec l'IA, il n'y a ni indexation de sites, ni recherche de mots-clés sur les pages indexées.

Les moteurs de recherche optimisés par l'IA extraient des informations d'une multitude de sources et fournissent des réponses rapides, pertinentes et conversationnelles aux questions, et les clients font confiance à ces résultats.

Le volume de requêtes traditionnelles diminuant et les recherches optimisées par l'IA se multipliant, les marques doivent repenser leurs stratégies de référencement local et de contenu afin de les adapter à l'IA. C'est la clé pour rester visible et atteindre les clients sur les plateformes d'IA.

Les moteurs de recherche traditionnels fonctionnaient comme des bibliothécaires. Lorsqu'un client demandait une information, le moteur de recherche consultait (indexait) chaque rayon de la bibliothèque (les listings). Il parcourait les étagères et les ouvrages (les ensembles de données) classés par un algorithme à la recherche de correspondances de mots-clés. Il fournissait ensuite des extraits ou des aperçus (les SERP, ou pages de résultats des moteurs de recherche). Cependant, si les informations de votre marque étaient incohérentes, par exemple si les horaires ne correspondaient pas, les moteurs de recherche avaient du mal à fournir des réponses précises.

L'IA s'apparente moins à un bibliothécaire qu'à un cerveau. Les expériences de recherche optimisées par l'IA s'appuient sur des données structurées pour comprendre et classer le contenu. Au lieu de faire apparaître une poignée de pages web indexées susceptibles de contenir ou non les informations recherchées par les clients, les modèles d'IA extraient simultanément des milliards de points de données d'une source bien structurée dans laquelle tout est interconnecté.

L'IA donne la priorité au contenu qu'elle peut lire, comprendre et auquel elle peut se fier.

C'est pourquoi les données structurées, stockées dans des outils comme les graphes de connaissances, sont essentielles pour apparaître dans les résultats de recherche optimisés par l'IA.

Un graphe de connaissances organise les informations dans un format structuré et interconnecté que les moteurs de recherche et les modèles d'IA/LLM peuvent rapidement analyser et comprendre. Il ne se contente pas de stocker des données, il les connecte.

Le graphe de connaissances, en tant que source fiable unique des données de votre marque, connecte ces dernières et crée ainsi une image complète que l'IA peut exploiter.

Avec une image complète, l'IA peut trouver et hiérarchiser les données auxquelles elle fait confiance. Elle peut ensuite générer des réponses précises et conversationnelles qui répondent aux intentions des clients dans des questions nuancées, que ce soit pour les recherches associées à une marque telles que « où se trouve le Starbucks le plus proche qui dispose d'un espace suffisant pour travailler »), ou pour les recherches sans marque telles que « cafés près du sud-ouest d'Avignon avec terrasse et Wi-Fi ».

Sans cette structure, les marques ne peuvent pas ressortir dans les résultats de recherche de l'IA. Pourquoi ? Parce que l'IA a du mal à traiter des données incomplètes ou déconnectées, l'empêchant de fournir des réponses précises.

Il est encore plus difficile d'atteindre les clients qui utilisent des assistants vocaux comme Alexa, des outils sociaux comme TikTok ou des applications de messagerie instantanée comme WhatsApp utilisant Meta AI, où la vitesse et la précision sont cruciales.

Un graphe de connaissances répond non seulement aux exigences spécifiques d'aujourd'hui pour la recherche optimisée par l'IA, mais il prépare également votre marque pour demain par sa nature de source de vérité adaptable et structurée. C'est la couche qui fait que les informations de votre marque sont prêtes pour les nouveaux outils d'IA et les innovations futures qui vont définir la recherche en ligne.

Comment ? Les graphes de connaissances aident les marques dans les aspects suivants :

• La compatibilité avec les outils d'IA existants et émergents : vos données structurées seront compatibles avec les outils modernes comme les aperçus AI Overview de Google, Siri ou Perplexity, et les nouvelles plateformes qui voient le jour.

• La cohérence sur toutes les plateformes : que les clients effectuent leurs recherches sur Google Maps, Instagram ou Alexa, un graphe de connaissances garantit l'exactitude de vos informations partout.

• L'amélioration de l'expérience client : grâce aux données structurées, l'IA fournit des réponses plus rapides et plus fiables, renforçant ainsi la confiance et la fidélité des clients et, au final, augmentant la valeur vie client.

Alors que l'IA transforme la manière dont les clients trouvent des informations, il est essentiel de travailler avec des données structurées et connectées. Pour rester visibles dans cette nouvelle ère de la recherche en ligne, les données de votre marque doivent être organisées de manière à être exploitables par l'IA.

Investir aujourd'hui dans un graphe de connaissances, c'est se donner un avantage concurrentiel sur les entreprises qui repoussent les décisions à plus tard. C'est aussi préparer l'avenir pour que les clients puissent continuer à vous trouver, peu importe où ils font leurs recherches.

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