L' intelligence artificielle, ou IA, est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines d'apprendre, de communiquer et de résoudre des problèmes d'une manière similaire à celle des humains.
En 1950, le mathématicien anglais Alan Turing a imaginé pour la première fois l'IA sous la forme de "machines pensantes" dans un article intitulé "Computing Machinery and Intelligence". En 1956, le terme "intelligence artificielle" est apparu lors d'un événement organisé par l'informaticien John McCarthy au Dartmouth College, aux États-Unis. C'est ce qui a marqué le début de l'IA en tant que domaine de recherche.
Les mises en application pratiques de l'IA pour la recherche
Depuis les années 1950, la recherche et l'innovation autour de l'IA avancent sans tambour ni trompette. Avant que l'IA générative ne bouleverse le monde en 2023, l'intelligence artificielle avait déjà un impact sur la recherche depuis plus longtemps que la plupart des gens ne le pensent.
En 2014, Google a introduit les stratégies d'enchères intelligentes pour les publicités payantes par clic (PPC).
En 2015, Google a lancé RankBrain, sa première IA dans la recherche.
En 2016, Yelp a commencé à utiliser l'intelligence artificielle pour identifier des détails sur les restaurants en analysant des photos partagées dans les fiches d'établissement locales.
Alors que de nombreux spécialistes du marketing ont intégré les cas d'utilisation de l'IA à leurs propres workflows, la plupart des équipes ne répondent pas aux exigences de la recherche pilotée par l'IA. Les marques perdent du terrain dans les recherches sans marque, les aperçus IA et les plateformes d'intelligence artificielle telles que ChatGPT.
Après tout, le parcours client ne commence plus et ne se termine plus à un seul endroit prévisible. Seuls 64 %* des clients recherchent d'abord des produits et services sur les moteurs de recherche traditionnels. Même lorsque c'est le cas, la proximité ne suffit pas à faire figurer votre magasin physique dans le pack local. Les stratégies de SEO traditionnelles ont peut-être encore leur importance, mais elles ne constituent plus le seul facteur de visibilité.
Savoir si vous êtes la plus grande marque de votre domaine et si c'est vous qui dépensez le plus en publicité n'entre pas en ligne de compte pour les expériences de recherche basées sur l'IA. L'intelligence artificielle met en avant les meilleures réponses possibles. La vraie question est donc de savoir ce qui produit les meilleures réponses. En l'occurrence, il s'agit de deux principaux facteurs :
Des réponses appuyées par les marques avec des données crédibles
Une large présence digitale où votre marque apparaît pratiquement partout Les marques doivent adapter leur stratégie en matière de données pour refléter cette évolution, sans quoi elles risquent de devenir invisibles dans les systèmes de recherche pilotés par l'IA.
Votre stratégie de données est votre stratégie d'IA
À l'ère de l'IA, les marques doivent privilégier la précision et la cohérence des données sur tous les canaux. C'est essentiel pour s'assurer une présence digitale visible et légitime. Une stratégie de données efficace (intégrant à la fois les données structurées et non structurées) est la base du succès dans cet environnement.
L'IA peut trouver et interpréter des données structurées. Si elle trouve les vôtres partout où elle regarde et qu'elle constate leur cohérence, elle leur fait confiance. Les outils d'IA sont par conséquent plus susceptibles de faire apparaître vos données afin que les clients puissent vous trouver.
Les données non structurées sont souvent publiées sous forme de contenu enrichi (comme des articles de blog ou des vidéos). Ce format donne à l'IA le contexte dont elle a besoin pour faire apparaître vos données dans des requêtes conversationnelles et y répondre à l'aide de grands modèles de langage (LLM) et du traitement automatique du langage naturel (TALN). Les données non structurées alimentent les interactions de l'IA avec les données de votre marque en fournissant les réponses riches et contextuelles que les clients attendent de la recherche aujourd'hui.
Pour rationaliser la gestion des données et atteindre tous les sites, applications et canaux utilisés par l'IA, les marques doivent centraliser leurs données dans un graphe de connaissances. Cet outil permet d'assurer facilement la précision des données, de surveiller les incohérences et de maintenir les informations de la marque à jour partout.
Le Knowledge Graph de Yext fonctionne comme la pierre angulaire d'une stratégie de données adaptée à l'IA. Grâce à Yext, les marques peuvent apparaître dans des recherches avec et sans marque : nous fournissons des informations sur les marques avec le contexte et la spécificité que l'IA exige et auxquels les clients font confiance. C'est ce qui permet aux marques de rivaliser efficacement dans les résultats de recherche, quelle que soit leur taille ou leur budget marketing.
*Détails de l'enquête : les résultats proviennent d'une enquête en ligne menée auprès de 2 312 adultes ayant effectué un achat en ligne au cours de l'année écoulée. L'enquête a été réalisée du 14 au 25 juin 2024 par Researchscape International pour le compte de Yext. Les résultats ont été pondérés en fonction de la population du pays, de l'âge et du sexe. Les personnes interrogées étaient originaires de cinq pays différents : France, Italie, Allemagne, Royaume-Uni et États-Unis.