TL;DR : Les clients ne se contentent plus de saisir une seule requête dans Google. À la place, ils ont des conversations continues avec des moteurs d'IA comme ChatGPT. Ils leur posent des questions en réponse aux résultats obtenus, affinent leurs options et comparent les informations. Les marques dont les informations manquent de profondeur et de clarté sont évincées de la conversation. Plus l'intention augmente, plus la visibilité devient sélective.
À une époque, la recherche en ligne était simple. Un client saisissait une question dans Google, le moteur de recherche renvoyait une liste de liens, et les marques rivalisaient pour y apparaître en tête.
Mais grâce à l'IA, ce modèle est désormais dépassé.
Aujourd'hui, le parcours de découverte est façonné par la recherche conversationnelle. Lorsqu'une personne pose une question à un "moteur de réponses" basé sur l'IA comme ChatGPT ou Perplexity, elle n'a pas à s'arrêter à la première (ou à la deuxième) réponse. Elle peut ajouter du contexte, rejeter une suggestion, comparer les réponses et poser des questions complémentaires pour obtenir plus d'informations.
On parle alors de requêtes en éventail. Pour faire simple, les requêtes en éventail commencent par une question et se ramifient dans diverses directions riches en intention. Il s'agit d'un schéma déterminant dans les requêtes de recherche IA conversationnelles en plusieurs étapes, et d'un élément majeur du parcours client dans la recherche par IA aujourd'hui.
Si les données de votre marque ne sont optimisées que pour la première question d'un client, vous allez passer à côté de moments d'intention élevée et perdre en visibilité lorsque les clients prennent des décisions.
Différence entre la recherche par IA et la recherche traditionnelle
Pour comprendre pourquoi les marques disparaissent des résultats de recherche basés sur l'IA, il faut appréhender les différences entre les moteurs de réponse basés sur l'IA et les moteurs de recherche.
Les moteurs de recherche traditionnels (comme Google, Bing et DuckDuckGo) s'articulent autour du classement des résultats. Vous saisissez une requête, et le moteur vous renvoie une liste de liens classés par pertinence et par autorité. Ici, la visibilité est mesurable : vous pouvez suivre votre position et optimiser vos mots-clés en conséquence.
Les moteurs de réponse (comme ChatGPT, Gemini et Claude) fonctionnent différemment. Au lieu de renvoyer une liste de résultats classés, ils génèrent une réponse synthétisée. Ils puisent pour cela des informations dans différentes sources, puis adaptent leurs réponses au fur et à mesure que la conversation évolue. Et si vous ne savez toujours pas comment fonctionnent les moteurs de recherche basés sur l'IA ou comment celle-ci génère les réponses aux recherches, sachez que ces processus tiennent à un concept clé : les réponses sont dynamiques. Chaque question de suivi redéfinit les sources citées. Être visible ne consiste pas seulement à obtenir un classement ponctuel : l'important, c'est de rester pertinent à mesure que les critères s'affinent.
Le changement ne se caractérise pas par la disparition complète du classement, mais par le fait qu'il ne constitue plus l'expérience finale. Au lieu de choisir parmi plusieurs liens, les utilisateurs interagissent de plus en plus avec une réponse unique qui évolue.
Pourquoi les marques disparaissent-elles dans la recherche par IA ?
À l'heure actuelle, de nombreuses équipes marketing se posent les questions suivantes :
Pourquoi les marques disparaissent-elles dans la recherche par IA ?
Pourquoi ma marque est-elle invisible dans les réponses de l'IA ?
Pourquoi mes concurrents sont-ils visibles et moi non ?
Dans de nombreux cas, le problème n'est pas la première question. C'est ce qui se passe après plusieurs étapes dans une même conversation.
Prenons l'exemple du secteur des services financiers. Un client pourrait poser à ChatGPT une question comme "Qui est le meilleur conseiller financier près de moi ?".
Lorsqu'on lui pose une question, ChatGPT fournit une liste de réponses, un peu comme le faisait Google auparavant. Mais ensuite… la conversation se poursuit.
Lequel est spécialisé dans la planification de la retraite pour les femmes travaillant dans la technologie ?
Certains acceptent-ils des clients dont les actifs sont inférieurs à 500 000 € ?
Quelles sont leurs structures tarifaires ?
Je dois pouvoir le rencontrer le week-end
Lequel a les meilleurs avis pour sa réactivité ?
Ces questions de suivi approfondies illustrent parfaitement la manière dont les clients d'aujourd'hui utilisent la recherche par IA pour prendre leurs décisions d'achat.
Si votre marque ne fournit pas des informations claires sur ses spécialités, le minimum d'actifs exigé, les frais, la disponibilité et le contexte des avis (de manière structurée et lisible par l'IA afin qu'elle puisse facilement analyser et résumer les informations), elle sera évincée de la conversation. Or, cet évincement est l'une des principales raisons pour lesquelles les marques perdent en visibilité dans la recherche par IA. (Une fois que vous avez quitté la conversation, vous la réintégrez rarement).
Qu'est-ce qui influence les réponses de la recherche basée sur l'IA ?
Les modèles d'IA s'appuient sur des informations claires et structurées qu'ils peuvent interpréter et réutiliser. Pour chaque site, ils ont besoin de données précises sur :
Les services
Les spécialités
La disponibilité
Les horaires
Les conditions
Dans la recherche conversationnelle, les entités comptent plus que la répétition des mots-clés. Le SEO traditionnel et l'IA conversationnelle ne récompensent pas les mêmes facteurs : la densité pour le premier, l'exhaustivité pour la seconde.
C'est la raison pour laquelle de nombreuses marques possédant plusieurs établissements ont des difficultés à gérer la visibilité de leurs divers établissements. Les données sont réparties dans différents systèmes, les attributs varient selon l'établissement et les mises à jour ne sont pas synchronisées partout. Et lorsque les systèmes d'IA ne trouvent pas ce qu'ils cherchent, ils vont voir ailleurs.
Des mots-clés aux conversations
Pour être visible auprès de l'IA conversationnelle, un changement de stratégie est indispensable. Au lieu d'optimiser leur contenu pour une seule requête à volume élevé, les marques doivent prendre en charge l'intégralité du parcours client dans la recherche par IA. Cela implique les mesures suivantes :
Modéliser les requêtes en éventail. Recherchez et comprenez 1) l'intention des clients et 2) comment se déroulent les conversations pour votre catégorie de produits ou services. Quelles sont les troisième, quatrième et cinquième questions les plus courantes que l'on peut se poser ? (Des outils tels que SEMrush et Ahrefs, entre autres, peuvent vous aider.)
Privilégier une exhaustivité structurée. Ce sont des entités complètes, et pas seulement des mots-clés, qui déterminent si les marques apparaissent dans les réponses de l'IA lors des questions de suivi. Cela vous permet de rester visible à mesure que les critères se précisent.
Prendre en charge les combinaisons contextuelles. Les réponses de l'IA combinent différents attributs, par exemple "ouvert tard" + "tables en extérieur" + "enfants bienvenus" + "options vegan". Vos données doivent permettre ces combinaisons, pas des caractéristiques isolées.
Surveiller où la visibilité baisse. De nombreuses équipes ressentent un manque de contrôle dans les résultats de recherche basés sur l'IA, car elles ne voient pas où elles sortent de la conversation. Mesurer la visibilité sur l'ensemble des conversations, et non sur des réponses individuelles, révèle ces lacunes.
Comment Yext soutient le comportement de recherche conversationnelle
La recherche conversationnelle place la barre plus haut en ce qui concerne les données des marques. Chaque question de suivi repose sur des informations structurées et fiables.
En utilisant un graphe de connaissances pour gérer les données structurées sur tous les établissements, Yext facilite la standardisation des attributs et la publication d'informations précises partout. Il permet aussi de maintenir le niveau de détail dont les systèmes d'IA ont besoin pour prendre en charge les requêtes de recherche en plusieurs étapes et l'évolution des comportements de recherche conversationnels.
Mais la structure seule ne suffit pas. Vous avez également besoin de visibilité.
Scout vous montre comment votre marque apparaît dans la recherche IA et traditionnelle, vous compare à vos concurrents et met en lumière les étapes où votre visibilité diminue dans les requêtes IA conversationnelles. Plutôt que de devoir deviner pourquoi vous n'avez pas été inclus dans une réponse, vous pouvez identifier les lacunes et prioriser les corrections à apporter.
Si vous souhaitez comprendre comment votre marque apparaît dans les résultats de recherche IA, obtenez le score de visibilité de votre marque avec Scout.
