La recherche par IA, également appelée "recherche alimentée par l'IA" ou "recherche basée sur l'IA", s'appuie sur le traitement automatique du langage naturel (TALN), les grands modèles de langage (LLM), l'apprentissage automatique (machine learning, ML), et d'autres types d'intelligence artificielle pour fournir des réponses conversationnelles aux requêtes des clients. Comparée à la recherche par mot-clé, la recherche par IA produit des résultats révolutionnaires qui reflètent mieux l'intention de recherche.
Pour y parvenir, la recherche par IA traite les données complexes qu'elle lit dans un graphe de connaissances. Elle transforme ensuite toutes ces données structurées et non structurées ainsi que ce qui les relie en nouveau contenu. Ce contenu est communiqué via l'IA générative sous forme de résultats de recherche précis, pertinents et conversationnels auxquels les clients apprennent à faire confiance.
La recherche par IA pour favoriser la visibilité tout au long du parcours client
La recherche par IA transforme radicalement la manière dont les clients découvrent les marques. Pour se classer dans les résultats de recherche optimisés par l'IA, les marques doivent adopter une stratégie de données flexible. Celle-ci doit organiser des données structurées (comme les heures d'ouverture et les fiches locales) et les allier à des données non structurées enrichies (comme les avis et les FAQ).
En effet, lorsqu'elles sont gérées dans un graphe de connaissances, les données non structurées constituent un contenu de connexion qui favorise le classement dans les recherches sans marque. Elles contextualisent les informations de la marque et les mettent en valeur dans les résultats de ce type de recherches. Le contenu nuancé, conversationnel et pertinent généré par les données non structurées permet d'attirer de nouveaux clients. Pour les marques possédant des établissements physiques, ce type de contenu contribue également à augmenter la fréquentation en magasin.
Dans la recherche basée sur l'IA, les requêtes sans marque ouvrent la marche dans la phase d'attraction et de découverte du parcours client. Ce sont même celles qu'on retrouve le plus sur les plateformes d'IA conversationnelle. Prenez l'exemple d'une recherche conversationnelle nuancée comme celle-ci : "meilleur endroit pour un brunch familial avec terrasse, options végétariennes, à moins de 20 minutes de Saint-Nazaire - doit être ouvert le lundi".
Pour autant, les recherches avec marque restent présentes. Et elles sont tout aussi cruciales pour impliquer et fidéliser les clients que les recherches sans marque pour gagner en visibilité. Ce sont les recherches avec marque qui continuent de guider les clients vers les expériences des marques dans les étapes ultérieures du parcours client.
Le même client qui souhaite trouver un endroit où bruncher sans produits laitiers pourrait également vouloir passer chez Auchan avant ou après son repas et demander : "Quels sont les horaires du drive Auchan de Saint-Nazaire ?".
Pour figurer dans la recherche avec marque, les données structurées gérées dans un graphe de connaissances sont essentielles. Les données NAP, les horaires d'ouverture et les attributs du profil d'établissement Google forment un ensemble idéal de données structurées, précises, cohérentes et largement diffusées. Ce type de stratégie de données permet à l'intelligence artificielle de déterminer facilement les informations que recherchent les clients, peu importe où ils les recherchent.
Adaptez-vous dès maintenant pour garder une longueur d'avance dans la recherche par IA
La recherche basée sur l'IA évolue rapidement. Les marques doivent optimiser les données non structurées et améliorer le contenu pour ces recherches afin d'attirer de nouveaux clients et d'interagir avec eux. Pour rationaliser la gestion des données et alimenter les résultats de recherche de l'IA, les marques doivent centraliser leurs données structurées et non structurées dans un graphe de connaissances.
Les marques qui n'optimisent pas leur contenu pour la recherche IA sur tous les sites, applications et canaux utilisés par les clients risquent de se laisser distancer par leurs concurrents qui investissent déjà dans des stratégies adaptées à l'IA.