Comment savoir ce que les moteurs d'IA disent de votre marque sur chaque marché local

TL;DR : Vous pouvez vérifier ponctuellement ce que l'IA dit de votre marque en posant directement la question à ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude, mais cette stratégie montre ses limites lorsque vous avez des centaines d'établissements. Un agent de visibilité dans les résultats de recherche par IA comme Scout vous montre ce que chaque moteur dit sur chaque marché, qui est cité à votre place et ce que vous devez corriger en priorité.

Des études montrent que 42,7 % des personnes commencent désormais leurs recherches locales avec l'IA ; ne pas apparaître dans les réponses générées par l'IA peut donc vous rendre invisible auprès de près de la moitié de votre clientèle.

Toutefois, suivre la visibilité IA de votre marque en interrogeant directement ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude pour connaître les sources qu'ils citent devient rapidement complexe, d'autant plus que quatre moteurs d'IA ne tombent d'accord sur leur première recommandation que 4 % du temps. Et pour ne rien arranger, si vous envisagez d'effectuer cette même recherche pour chaque modèle et chaque établissement, la tâche devient trop lourde à gérer ou à déployer à grande échelle pour un humain.

Le problème se manifeste généralement d'abord sous la forme d'une intuition : un responsable d'établissement soupçonne qu'un concurrent est recommandé à sa place, ou un responsable régional constate que le trafic généré par l'IA ne correspond pas au trafic issu des moteurs de recherche, mais personne ne dispose d'un moyen clair de suivre la visibilité IA sur l'ensemble des moteurs et des marchés à la fois.

La visibilité des marques dans la recherche IA est le nouvel angle mort de la plupart des écosystèmes marketing. Pour les marques gérant plusieurs établissements, cet angle mort prend de l'ampleur plus vite que les outils conçus pour le surveiller.

Les limites du suivi de la visibilité IA pour les marques gérant plusieurs établissements

Pour quelle raison exactement le suivi manuel de la visibilité IA ne fonctionne-t-il plus pour les marques comptant des dizaines, des centaines voire des milliers d'établissements ? Prenons un exemple concret.

Ouvrez les quatre principaux moteurs et posez à chacun quatre types de questions sur un établissement :

• Question factuelle avec marque (« [Marque] est-elle ouverte jusqu'à 21 h à Lille ? »)
• Question factuelle sans marque (« Où peut-on trouver une pharmacie ouverte 24 h/24 près du centre-ville de Lille ? »)
• Question subjective sans marque (« Quelle est la meilleure pharmacie près du centre-ville de Lille ? »)
• Question subjective avec marque, subjectif (« [Marque] est-elle la meilleure pharmacie à proximité ? »)

Dans chaque réponse, vérifiez les sources citées par chaque moteur pour savoir s'il s'appuie sur les ressources de votre marque (fiches ou pages locales) ou sur celles d'un concurrent.

C'est une vérification qui vaut la peine d'être effectuée. Mais c'est aussi là que les chiffres deviennent ingérables. Pour un seul marché, quatre moteurs et quatre types de requêtes représentent 16 contrôles, avant même d'envisager de recommencer le mois suivant. Sur 50 marchés, cela représente 800 contrôles. Sur 500 établissements, 8 000.

Une marque peut sembler très performante dans la recherche IA depuis son siège, alors qu'un établissement est en réalité invisible sur son propre marché. Mais mener cette analyse à l'échelle de milliers de contrôles serait bien trop complexe et chronophage.

Pour compliquer encore les choses, les réponses varient également selon la personne qui pose la question, ainsi que selon le contexte et la mémoire dont dispose le modèle sur cet utilisateur. Demandez à Claude de chercher un hôtel près dun centre de conférences depuis un compte associé au programme ALL – Accor Live Limitless : il aura tendance à privilégier Accor. Posez la même question depuis un compte Best Western Rewards, et la réponse changera.

C'est en partie pour cela que les réponses de l'IA sont locales : le modèle détecte l'endroit où se trouve la personne. Les moteurs puisent également dans des données différentes et sont régulièrement en désaccord, ce qui explique le taux de concordance de 4 % mentionné ci-dessus. Un contrôle manuel vous indique ce qu'un moteur a dit, pour une personne, une seule fois.

Pour suivre chaque marché en continu, il faut un outil de suivi vraiment conçu pour cela, qui assure une véritable veille.

À quoi ressemble une véritable veille ?

Une veille approfondie et exploitable sur les performances dans la recherche IA doit offrir trois dimensions : de la profondeur, de l'ampleur et un contexte concurrentiel.

Profondeur : une granularité jusqu'à l'établissement individuel, et non des moyennes nationales. Les dirigeants doivent savoir quel établissement est devancé, par quel concurrent et sur quel moteur de réponses.

Par exemple, une chaîne de restaurants peut être bien classée pour son propre nom sur ChatGPT et Gemini, mais obtenir de mauvais résultats pour des requêtes comme « restaurant convivial avec salons privatifs » ou « meilleur brunch à proximité ». Cette lacune est invisible au niveau de la marque, mais parfaitement visible au niveau des établissements.

Ampleur : des informations sur chaque moteur d'IA et sur toutes les sources susceptibles d'alimenter ses réponses. (Les LLM consultent des dizaines de sources pour les requêtes géolocalisées à forte intention, notamment de nombreux annuaires de niche.)

Contexte concurrentiel : les indicateurs d'une marque comparés à ceux des concurrents réellement pertinents pour chaque établissement. Un score n'a de sens que lorsqu'il est comparé aux concurrents réellement présents. La visibilité est relative ; les dirigeants doivent savoir si leurs établissements perdent du terrain face à une chaîne nationale, un concurrent local ou les deux.

Identifiez les concurrents que l'IA cite à votre place

Pour apporter cette précision, les marques ont vraiment besoin de suivre leur visibilité dans les résultats de recherche IA pour l'ensemble des moteurs et d'agir au niveau local. C'est pourquoi nous avons conçu Yext Scout.

Yext Scout analyse 10 milliards de signaux provenant de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude et Google, recueillis sur plus de 12 millions d'établissements et comparés à ceux de jusqu'à 19 concurrents par établissement. L'analyse porte sur 150 indicateurs, notamment les avis, les photos, les attributs répertoriés et le balisage Schema : autant de données auxquelles les moteurs IA font davantage confiance qu'à une page difficile à interpréter.

Nous avons expliqué pourquoi les contrôles manuels ne fonctionnent pas pour le suivi. Mais la plupart des outils du marché se heurtent à un problème similaire en raison de leur approche centrée sur la marque : ils génèrent des prompts généraux sur votre marque et observent la façon dont vous y apparaissez, ce qui vous laisse les mêmes angles morts au niveau de vos établissements.

Scout commence plutôt par le client, en exécutant en continu les quatre mêmes types de requêtes pour chaque établissement, sur chaque moteur.

C'est aussi la raison pour laquelle l'indicateur principal de Scout est un taux de réussite et non un score sur 100 : il mesure, au fil du temps, la fréquence à laquelle vous devancez les concurrents présents sur votre marché. Vous pouvez ainsi détecter qu'un marché perd du terrain dans les réponses de l'IA avant que cela ne se reflète dans les prospects générés. Scout inverse également la perspective, ce qui vous permet de voir comment vos concurrents apparaissent sur ces mêmes marchés.

Transformez vos constatations en un plan d'action hiérarchisé et mettez-le en œuvre depuis une seule plateforme

Identifier les lacunes n'a de sens que si vous pouvez les combler. Vous n'avez peut-être pas besoin d'une plateforme pour sentir que quelque chose ne va pas, mais vous en avez besoin d'une pour vous expliquer pourquoi cela se produit sur 500 établissements et non un seul, quelles modifications apporter en priorité, puis pour appliquer ces modifications et générer des résultats.

C'est précisément à cela que sert le Centre d'action de Yext. Scout repère la lacune et le Centre d'action la comble, le tout sur la même plateforme, plutôt que de signaler un problème dans un outil et de vous laisser chercher comment le résoudre. Comme Listings, Reviews, Social et le Knowledge Graph sont tous intégrés nativement dans Yext, il est possible d'apporter une correction de bout en bout pour chaque établissement concerné.

Par exemple, si un concurrent compte cinq photos sur sa fiche d'établissement Google et que vous n'en avez que deux, Scout peut vous suggérer d'en ajouter pour combler l'écart, puis un agent Listings peut effectuer cette correction. Si des attributs de base sont manquants pour 900 de vos 1 000 établissements, un agent peut les renseigner avec précision, en masse. Si un concurrent répond aux avis sous 24 heures et que vous ne l'avez pas fait depuis deux ans, vous pouvez commencer dès aujourd'hui en configurant un agent pour suivre ces avis et y répondre.

C'est vous qui décidez du niveau de contrôle à conserver : vérifier chaque action avant sa mise en ligne ou laisser agir les agents et utiliser le Centre d'action comme journal consignant tout ce qui a changé. Dans tous les cas, les actions s'appuient sur la veille concurrentielle hyperlocale de Scout, ce qui vous permet de combler les lacunes par rapport aux concurrents réellement situés à proximité de chaque établissement, et non par rapport à une analyse comparative générique. Depuis sa version bêta, les agents de Yext ont réalisé plus d'un million de ces actions et fait gagner plus de 11 000 heures aux équipes marketing. Une fois une correction mise en ligne, certaines réponses de l'IA évoluent en moins de 24 heures.

C'est toute la différence entre un contrôle ponctuel et un système conçu pour détecter et corriger en continu ce qui empêche votre marque d'apparaître dans les réponses de l'IA sur chaque marché.

Obtenez une analyse Scout et découvrez exactement où votre marque s'impose dans les réponses de l'IA, où un concurrent prend le dessus et ce que vous devez corriger en priorité pour combler cette lacune.