Comment les enseignes multi-sites s'adaptent-elles à la recherche IA et à la découverte locale ?
Une discussion avec les dirigeants de John Lewis, de United Rentals et d'une chaîne de grands magasins sur les évolutions en cours et la manière dont ils y répondent.
Faire face à la transition vers la recherche IA
La recherche basée sur l'IA a changé la façon dont les clients trouvent les établissements, les évaluent et décident de s'y rendre. Pour les équipes de marketing qui gèrent des centaines, voire des milliers d'établissements, ce changement soulève des questions difficiles : les données de vos établissements sont-elles suffisamment complètes pour être citées par l'IA ? Répondez-vous aux bons avis ? Vos pages d'établissement sont-elles correctement structurées pour les humains et les machines ?
Nous nous sommes récemment entretenus avec trois responsables marketing qui travaillent en première ligne. L'un d'entre eux gère la stratégie digitale d'une chaîne américaine de grands magasins haut de gamme comptant des centaines d'établissements. Filipa Silva dirige l'optimisation du SEO et de l'IA pour John Lewis, une enseigne de grands magasins implantée au Royaume-Uni. Amber Wilcox supervise le marketing digital pour United Rentals, le plus grand parc de location au monde.
Tous trois sont confrontés au même défi : comment apparaître dans la recherche IA, au niveau de la marque comme au niveau local, pour générer des résultats concrets ?
Yext : Notre dernière étude montre que 42,7 % des consommateurs ont utilisé l'IA spécifiquement pour effectuer des recherches locales au cours du mois dernier. Quels changements observez-vous réellement dans la façon dont les clients vous trouvent ?
Responsable de la stratégie numérique, chaîne de grands magasins : L'un de nos plus grands succès récents a été de voir de nouveaux magasins apparaître dans les Aperçus IA, et pas seulement dans les recherches de marques. Lorsque nous effectuons des recherches sur des termes qui ne sont pas liés à notre marque, nous commençons à apparaître dans les résultats. C'est particulièrement notable pour les magasins qui n'ont même pas encore ouvert leurs portes, alors que l'historique disponible est très limité.
Filipa Silva, John Lewis : Nous avons intégré le SEO local à notre stratégie relativement tard : il n'existait pas de fonction dédiée auparavant. Ce que nous avons découvert, c'est à quel point les bases sont importantes pour la visibilité IA. Les attributs, par exemple : lorsque nous avons commencé à auditer nos fiches, de nombreux champs étaient vides. Récupérer ces informations auprès des différents services de l'entreprise demande de réels efforts, mais cela est fondamental pour permettre aux modèles d'IA de comprendre ce que nous proposons.
Amber Wilcox, United Rentals : Nous surveillons comment notre marque apparaît dans les expériences de recherche pilotées par l'IA et évaluons où nous sommes cités. Cela nous aide à mieux comprendre les tendances en matière de visibilité et à identifier des opportunités pour améliorer notre présence.
Yext : Comment votre équipe a-t-elle modifié sa méthode de travail quotidienne pour répondre à ces nouveaux enjeux ?
Responsable de la stratégie numérique : Nous sommes devenus très précis dans la description de chaque magasin. Nous ne nous limitons plus à la ville, mais détaillons les quartiers alentour et les sites d'intérêt proches. Nous répondons également aux questions concrètes des clients, telles que la présence d'un parking, le fonctionnement des retraits sans contact ou l'endroit où retourner les articles. Nous avons également adapté notre contenu à chaque plateforme. La fiche d'établissement Google, la fiche Apple et la page du magasin ne doivent pas être identiques. Elles doivent délivrer le même message tout en étant adaptées aux codes de chaque support.
Nous n'aurions pas pu y arriver seuls. Nous avons collaboré avec notre équipe de marque, le merchandising numérique et nos équipes sur le terrain pour recueillir des informations locales authentiques. Ils disposent d'informations que nous ignorons totalement au niveau du siège, comme la proximité des axes routiers, des parcs ou de certains sites d'intérêt. Nous utilisons ces données pour rédiger du contenu hyper-local, puis pour le valider auprès des différentes équipes avant sa mise en ligne. Ce processus n'est pas très rapide, mais il fonctionne.
Filipa Silva, John Lewis : Nous nous sommes d'abord concentrés sur les fondamentaux. Il ne sert à rien d'élaborer de grands projets sans maîtriser les bases au préalable. Cela se traduit par des fiches complètes et précises, mais implique également de modifier la façon dont nous traitons les avis. Nous avions l'habitude de répondre uniquement aux avis à une et deux étoiles. Le problème, c'est que les modèles d'IA et Google considèrent l'engagement comme un signal de pertinence. Si nous répondons uniquement aux avis négatifs, ce sont eux qui ressortent. Le fait de répondre aux avis quatre et cinq étoiles indique à l'algorithme (et aux clients) qu'il y a des éléments qui méritent d'être mis en avant.
Amber Wilcox : Nous nous sommes attachés à mieux faire connaître les enjeux des résultats de recherche locale au sein de notre entreprise. Le partage d'insights sur les performances permet aux équipes de comprendre l'impact de leur présence locale et encourage leur engagement continu.
Yext : Dans un monde qui ne se résume plus au simple clic, quels sont, selon vous, les indicateurs les plus déterminants actuellement ?
Responsable de la stratégie numérique : Les avis au cœur de nos préoccupations. Les plateformes d'IA comme ChatGPT et Perplexity ont tendance à faire ressortir des résultats avec des notes supérieures à 4,0, ce qui crée une pression à grande échelle. Par ailleurs, Google a durci ses règles concernant la sollicitation d'avis, il faut donc désormais bien réfléchir à la manière et au moment de les demander. Obtenir un nombre significatif d'avis sur des centaines d'établissements, notamment dans les zones à faible fréquentation, représente un véritable défi. Je n'ai pas de réponse claire à cela.
Filipa Silva, John Lewis : Nous ne cherchons plus à savoir si nous occupons la première, la deuxième ou la troisième place dans les réponses d'un LLM. Le positionnement dans une réponse de l'IA dépend du prompt et de l'historique de l'utilisateur, ce n'est donc pas un point de données fiable. Nous suivons désormais la fréquence de nos citations, notre part de voix dans différentes zones de service, ainsi que le sentiment. Ces indicateurs nous en disent plus sur ce qui se passe réellement.
Amber Wilcox : Nous évaluons divers indicateurs de visibilité afin de mieux comprendre comment les plateformes d'IA font apparaître notre marque et la constance de notre présence dans différentes expériences.
Yext : Quelle est selon vous la plus grande opportunité actuelle dans le domaine de la recherche ? Et quels défis, le cas échéant, vous préparez-vous à affronter ?
Responsable de la stratégie numérique : Ce sont les avis qui me préoccupent le plus au quotidien. Pour déterminer le classement, Plans d'Apple utilise désormais la géolocalisation et les avis comme principaux signaux de classement. L'IA agrège automatiquement le sentiment exprimé dans les avis, et les paramètres qui encadrent la manière de demander des avis aux clients sont de plus en plus stricts. Pour une enseigne de notre envergure, sans franchisés ayant un intérêt financier direct dans les résultats, obtenir une qualité et une fréquence d'avis constantes dans tous les établissements est un réel défi, et les conséquences d'une erreur sont plus lourdes qu'auparavant.
Filipa Silva, John Lewis : Le classement dans le « pack local » perd de son importance à mesure que les aperçus de l'IA apparaissent en premier. Le temps que le client dépasse la réponse générée par l'IA, beaucoup de décisions sont déjà prises. Je m'intéresse désormais davantage à notre présence et au sentiment exprimé dans les réponses générées par l'IA qu'à notre classement dans les résultats de recherche traditionnels.
Amber Wilcox : L'une des plus grandes opportunités consiste à mieux sensibiliser l'ensemble des équipes à l'importance de la présence digitale locale. Lorsque les équipes comprennent leur rôle dans le maintien de la précision des informations et l'engagement avec les clients, cela renforce notre visibilité globale.
Yext : D'après votre expérience de l'année écoulée, quels conseils donneriez-vous aux marques face à ce virage vers l'IA ?
Responsable de la stratégie numérique : Commencez par vos données et faites preuve de précision. Les marques qui apparaissent dans les résultats de l'IA sont celles qui se sont efforcées de créer du contenu véritablement local, qui reflète le quartier et l'environnement immédiat, loin des descriptions standardisées et dupliquées pour chaque établissement. Faites appel à vos équipes sur le terrain, car elles disposent d'informations que vous n'avez pas. Acceptez que ce soit un processus continu, et non une tâche ponctuelle.
Filipa Silva, John Lewis : Commencez par les bases. Veillez à ce que vos fiches soient précises et complètes, et répondez impérativement à tous vos avis, pas seulement aux avis négatifs. Ce n'est pas un travail très gratifiant, mais sans ces fondations, tout le reste devient beaucoup plus difficile à construire.
Amber Wilcox : La visibilité dans les résultats de recherche locale exige une collaboration entre les équipes. Faire en sorte que chacun se sente responsable et aligner les parties prenantes autour d'objectifs communs peuvent contribuer à générer des résultats plus solides et plus durables.
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