Guide pour les professionnels du marketing : comment influencer les LLM et gagner de nouveaux clients

Pourquoi intégrer les grands modèles de langage à votre stratégie de recherche en ligne

Déjà omniprésente, la recherche basée sur l'IA n'a rien de futuriste. Les grands modèles de langage (LLM, de l'anglais Large Language Models) qui alimentent ChatGPT, Google Gemini et Perplexity transforment l'expérience de recherche : à la place de liens, on obtient des réponses.

Contrairement aux algorithmes de la recherche traditionnelle, les LLM ne fournissent pas de liens correspondant aux mots-clés d'une requête. Ils s'appuient sur l'IA pour interpréter les informations qu'ils récupèrent de sources de données multiples et variées, puis génèrent des réponses dans un format conversationnel.

La qualité de vos données (à savoir, leur structure, leur emplacement et leur cohérence) influence donc directement ce que les LLM disent de votre marque. En clair, l'IA est votre nouveau client.

Après tout, si les grands modèles de langage qui alimentent la recherche basée sur l'IA ne peuvent pas vous trouver, vos clients n'ont aucune chance d'y arriver.

Dans cette optique, comment vous assurer que les informations sur votre marque apparaissent et qu'elles sont exactes ?

Vous devez dans un premier temps structurer correctement vos données, notamment pour faciliter le travail des LLM et de la RAG.

Visibilité dans les résultats de la recherche IA : la nécessité du graphe de connaissances

Un graphe de connaissances est un cadre de données conçu pour centraliser, structurer et diffuser des informations (horaires, services, informations produit, FAQ…) afin que les plateformes basées sur l'IA puissent les comprendre.

Les données structurées et centralisées aident les LLM à interpréter ce que votre marque propose, tout en facilitant la diffusion à grande échelle des modifications auprès des annuaires.

Sans graphe de connaissances, les données de votre marque se retrouvent disséminées sur diverses sources sans cohérence particulière. Les modèles d'IA considèrent alors que votre marque n'est pas fiable et digne de confiance, l'empêchant presque à coup sûr d'être reprise sur leur plateforme de recherche.

Les quatre principaux points de contact digitaux qui influencent les LLM

1. Les listings comportant des informations sur la marque

Les LLM référencent les fiches locales d'un vaste réseau : pas seulement Google ou Yelp, mais aussi des annuaires plus petits. La cohérence des données NAT, des services, des horaires, etc., est essentielle pour eux.

Si vos fiches ne sont pas exactes et à jour partout, il y a de grandes chances que l'IA présente des informations erronées sur votre marque.

En maintenant ces données actualisées dans un graphe de connaissances, vous empêcherez les erreurs et les imprécisions. C'est une manière de protéger votre marque et de renforcer la confiance des LLM. Les avantages peuvent être multiples : visibilité améliorée, engagement stimulé et fréquentation accrue en magasin.

Avoir une bonne visibilité est primordial. Avec Yext Listings, les informations de votre marque restent à jour et facilement accessibles partout où vos clients (et les outils d'IA) font des recherches.

2. Les sites web avec des pages locales en guise de contenu

Votre site web offre aux modèles d'IA un contexte détaillé concernant votre marque. Pour les marques possédant plusieurs établissements, il est important de créer une page locale pour chacun d'entre eux sur leur site web. Dans le domaine médical, une marque peut par exemple générer une page locale pour chaque professionnel de santé d'un établissement, incluant la biographie, la spécialité, les questions fréquemment posées et un appel à l'action pour prendre rendez-vous. Une enseigne de restauration peut quant à elle créer une landing page présentant ses données NAT, ses horaires, le menu du moment, les promotions offertes pendant l'happy hour et des anecdotes sur les ingrédients qu'elle utilise ou sur ses équipes locales.

Les LLM analysent les en-têtes, les FAQ et les données structurées pour comprendre la teneur de vos produits et services. Un contenu bien organisé et pertinent aide l'IA à mieux comprendre votre marque, et donc à la faire ressortir lorsqu'elle répond à ce que les utilisateurs recherchent, surtout à l'échelle locale.

Les pages locales augmentent votre visibilité auprès des clients prêts à acheter. Ils peuvent ainsi trouver et choisir votre marque au bon moment. Utilisez Yext Pages afin de créer facilement des landing pages optimisées pour la recherche, pour chacun de vos établissements. Améliorez les performances de vos fiches et convertissez plus de requêtes en clients.

3. Les avis et les commentaires des clients

Les grands modèles de langage ne regardent pas que le nombre d'étoiles de votre note. Ils analysent les données quantitatives sur votre marque (par exemple, le volume des avis et dans quelle mesure ils sont récents). Ils analysent également les retours qualitatifs que les clients laissent dans les avis et les champs de commentaire. Ces données fournissent à l'IA le contexte nécessaire pour répondre à des demandes détaillées.

Elles l'aident par exemple à répondre à des questions comme : « Où puis-je trouver un restaurant italien ouvert tard le soir proposant du tiramisu et une bonne sélection de vins ? », ou encore « Aide-moi à trouver un notaire spécialisé dans les contrats de mariage ».

En fonction du sentiment, de la crédibilité et de la fréquence* des avis, les LLM déterminent si votre marque est suffisamment digne de confiance et pertinente pour être mise en avant.

* Les clients s'attendent à ce que les marques répondent immédiatement à leur commentaire. 69 % s'attendent à recevoir une réponse sous une semaine. Cependant, répondre aux avis est également un signal puissant pour les modèles d'IA. Une gestion active et impliquée de la réputation de votre marque témoigne de votre fiabilité. Les LLM la récompensent en boostant votre visibilité.

La perception que vos clients ont de vous n'est plus le seul enjeu de la bonne gestion de votre réputation en ligne ; ce que l'IA et les LLM « pensent » de vous entre désormais en ligne de compte. Utilisez Yext Reviews pour générer des avis positifs de manière proactive, interagir avec vos clients à grande échelle et faire comprendre à l'IA que vous êtes digne de confiance.

4. Le contenu non structuré et les signaux sur votre marque provenant d'autres sources

Les LLM traitent le contenu non structuré (articles de blog, avis et autres contenus publics) pour vérifier la pertinence et la légitimité d'une marque. Enrichir le contenu de votre marque de photos, de vidéos, de liens vers des podcasts et de métadonnées attire aussi l'attention de l'IA. Ajoutez à ce mélange du contenu généré par les utilisateurs, et vous verrez que tous ces éléments non structurés contribuent à alimenter les réponses générées par les grands modèles de langage.

Les publications sur les réseaux sociaux n'influencent peut-être pas beaucoup votre classement dans les résultats de la recherche basée sur l'IA, mais le contenu public est important. L'engagement sur des plateformes telles que Reddit et YouTube offre à l'IA des signaux supplémentaires sur votre marque. Après tout, 51 % des clients utilisent aujourd'hui les réseaux sociaux comme canal de recherche (et pas seulement pour « aimer » des publications).

Exploiter à la fois les données structurées et non structurées attire plus de clients vers votre marque. Combinez Yext Listings et Yext Social pour que chaque interaction des clients avec votre marque la rende plus fiable et plus visible.

La précision et la cohérence sont de rigueur sur tous vos points de contact digitaux

Les LLM se réfèrent à la fois aux données structurées et non structurées pour comprendre et mettre en avant les informations sur votre marque. À vous de faciliter la tâche à l'IA pour qu'elle puisse s'appuyer sur vos données en toute confiance.

Les données structurées (issues du balisage Schema, des graphes de connaissances et des fiches d'entreprise) font office de feuille de route. Elles permettent à l'IA de récupérer facilement les principales informations sur votre marque (horaires, services, données NAT).

Les données non structurées (comme les avis des clients, les publications sur les réseaux sociaux et les articles de blog) aident l'IA à évaluer le sentiment, la pertinence et la légitimité d'une marque.

Des fiches aux pages locales en passant par les avis et les réseaux sociaux, chaque point de contact digital relève de l'une de ces deux sources d'informations sur la marque. Toutes deux peuvent être prises en charge par un graphe de connaissances bien structuré.

Mesures concrètes : comment adapter votre contenu à l'IA et aux LLM dès maintenant

Alors que de plus en plus de clients posent leurs questions à Siri, sur Google ou demandent à Claude ou ChatGPT, vous pouvez prendre dès maintenant des mesures concrètes pour rendre votre marque visible dans la recherche en ligne basée sur l'IA :

1. Réalisez un audit de vos données. Identifiez les lacunes dans les données structurées et non structurées, puis déployez une stratégie de contenu marketing pour y remédier. Assurez-vous que l'ensemble des fiches et des informations sur votre marque sont correctes partout où vous en publiez (et envisagez d'élargir votre réseau d'annuaires).

2. Utilisez une stratégie de données structurées. Privilégiez le balisage Schema et un graphe de connaissances basé sur les entités pour enregistrer et organiser vos données.

3. Intégrez une stratégie de contenu non structuré. Continuez à créer (ou à mettre à jour) du contenu non structuré qui fournit aux LLM des données nuancées et riches en contexte à interpréter.

4. Unifiez la présence de votre marque. Synchronisez les informations de votre entreprise sur vos fiches, vos pages et tous vos points de contact digitaux à partir d'un graphe de connaissances.

5. Créez et utilisez des boucles de rétroaction. Suivez activement les résultats de la recherche basée sur l'IA et ajustez vos données ainsi que votre stratégie de contenu si nécessaire.

Gardez à l'esprit que les clients se fient à ce que l'IA leur dit. Ils délaissent de plus en plus les moteurs de recherche traditionnels et comptent sur les LLM et les assistants d'IA pour leur fournir des réponses directes. Au gré de l'évolution de la recherche en ligne basée sur l'IA, les LLM continueront à mettre en avant les marques auxquelles ils font confiance. Veillez à être de la partie.