Réponses directes

TL, DR : Alors que la recherche évolue vers des expériences pilotées par l'IA, les clients voient ou entendent directement des réponses directes à leurs questions et demandes. Au lieu d'obtenir une liste de liens web (finis, les "10 liens bleus"), les clients reçoivent désormais des réponses directes et conversationnelles. L'impact ? La visibilité dans les résultats de recherche avec et sans marque modifie la forme du parcours client. Pour rester visibles et compétitives, les marques doivent développer de nouvelles stratégies qui consistent aussi à considérer l'IA comme un client.

Qu'est-ce qu'une réponse directe ?

Une réponse directe est une réponse rapide, claire et simple à une question posée par les clients dans le cadre d'une recherche traditionnelle ou basée sur l'IA.

Les réponses directes peuvent fournir des informations spécifiques, comme les données NAP. De plus en plus souvent, elles répondent également à des questions conversationnelles, notamment provenant de la recherche vocale. Il ne faut pas confondre les réponses directes avec d'autres types de réponses de l'IA générative. Les réponses directes ne constituent pas des résultats de recherche conversationnels détaillés ni des interactions avec des agents intelligents.

Elles sont à l'inverse concises et apparaissent fréquemment dans Google AI Overview et dans d'autres résultats de recherche basés sur l'IA. Les réponses directes peuvent également apparaître dans un encadré sous les aperçus IA. Par ailleurs, les clients peuvent repérer des réponses directes dans les réponses directes lorsque les aperçus IA mettent en évidence des informations pour attirer l'attention dessus.

Voici trois exemples de réponses directes et les requêtes susceptibles de les faire apparaître :

Requête : "Horaires du dimanche de la bibliothèque nationale de france"

Réponse directe : "Selon la BnF, le site François-Mitterrand (bibliothèque tous publics) est ouvert le dimanche de 13 h à 19 h. Le site Richelieu (bibliothèque de recherche) est ouvert le dimanche de 10 h à 18 h et le musée de la BnF est ouvert du mercredi au dimanche de 10 h à 18 h".

Requête : "Plages fermées à Biscarosse"

Réponse directe : "Tous les accès à la plage (promenade, baignade, etc.) sont actuellement fermés pour des risques de vagues, submersion et vents violents. La ville a annoncé la réouverture des plages après cet épisode météo, mais recommande une "grande prudence" : surveillance des zones de baignade, respect des drapeaux…".

Requête : "Films à l'affiche ce week-end au Pathé de Nantes"

Réponse directe : "Voici quelques films à l'affiche ce week-end au Pathé Atlantis (Nantes / Saint-Herblain) : Wicked : Partie II, Running Man, Insaisissables 3, Dossier 137, La Bonne Étoile, Regretting You, Chien 51, Jeffrey Oaks."

Les réponses directes complètent le SEO fondé sur les mots-clés et transforment la découverte axée sur l'intention

Dans cette nouvelle ère de recherche, les réponses directes prennent le pas sur la simple correspondance de mots-clés et sur les dix liens bleus de Google. Les clients s'attendent de plus en plus à des réponses instantanées et fiables partout où ils font des recherches. À mesure que la technologie et les usages évoluent, les marques doivent elles aussi s'adapter. Historiquement, SEO signifiait "Search Engine Optimization", autrement dit l'optimisation pour les moteurs de recherche. Aujourd'hui, on peut aussi le voir comme "Search Everywhere Optimization", l'optimisation pour la recherche partout en ligne. Comment créer du contenu pour vous assurer d'être visible dans les réponses directes, quel que soit le canal de recherche utilisé par les clients ? Une partie de la réponse consiste à publier du contenu appuyé par des données structurées (balisage Schema.org) et par un graphe de connaissances.

Comment apparaître dans les réponses directes des recherches

Les plateformes de recherche optimisées par l'IA (comme AI Overview, Gemini, ChatGPT et d'autres systèmes d'IA) ne se contentent pas d'analyser des pages web indexées. Les moteurs de recherche optimisés par l'IA extraient souvent des informations d'une multitude de sources et fournissent des réponses rapides, pertinentes et conversationnelles aux questions (et les clients ont tendance à s'appuyer sur ces résultats).

Pour les marques, cela signifie deux choses :

D'abord, si vos données ne sont pas structurées et accessibles via un graphe de connaissances, les plateformes de recherche optimisées par l'IA pourraient ne pas vous trouver. C'est un vrai problème au vu de la rapidité avec laquelle ces plateformes se développent. Un graphe de connaissances permet aux machines de lire, comprendre et contextualiser les informations de votre marque (horaires des magasins, services, détails sur les produits et FAQ, par exemple). Sans cet outil, les marques risquent de ne pas apparaître dans la recherche pilotée par l'IA et la recherche vocale au moment où les clients ont besoin de réponses. Les enjeux sont encore plus élevés lorsque vous êtes en concurrence avec d'autres grandes marques sur un même marché local.

Ensuite, les marques doivent renforcer et diversifier leur présence digitale au-delà d'une fiche d'établissement Google statique et de fiches de base. À mesure que la recherche par IA continue d'évoluer, les attentes des clients vont augmenter sur le contenu des réponses directes dans les résultats de recherche locale. Pour rester pertinentes et compétitives, les marques doivent optimiser leurs fiches afin d'en garantir l'exactitude. La gestion des fiches est pour cela essentielle. Il en va de même pour la gestion des réseaux sociaux locaux et des avis.

Comment les moteurs de recherche basés sur l'IA génèrent des réponses directes

Trois facteurs fondamentaux influencent la manière dont les moteurs de recherche IA génèrent des réponses directes : les données d'entrée structurées et non structurées, la qualité de la RAG et la stratégie de FAQ.

Les données structurées et non structurées informent la recherche sémantique et le TALN, afin que les réponses directes soient exactes et pertinentes

La recherche sémantique est une technologie de recherche qui comprend les mots d'une requête dans leur contexte, afin de produire des résultats pertinents. Ce sont le traitement automatique du langage naturel (TALN) et les graphes de connaissances alimentés par des données structurées qui rendent la recherche sémantique possible.

Les données structurées aident l'IA à repérer les informations et à les présenter sous forme de réponse directe. Elles sont dites "structurées" parce que les marques créent des entités côté back-end, appliquent du balisage Schema et ajoutent d'autres balises pour normaliser leurs informations.

De son côté, le traitement automatique du langage naturel (TALN) aide l'IA à saisir le contexte et la pertinence des informations contenues dans des données non structurées. Celles-ci peuvent prendre la forme d'articles de blog, de publications sur les réseaux sociaux, d'avis ou de pages de FAQ.

Le TALN aide l'IA à comprendre l'intention qui sous-tend les contenus de marque et les questions des clients. Ces technologies fonctionnent ensemble pour fournir des réponses directes aux clients.

La RAG s'appuie sur un graphe de connaissances pour communiquer des réponses directes qui sont fiables, spécifiques et exactes.

La RAG (génération augmentée par récupération) est un type d'IA générative. Elle s'appuie sur des sources de données fiables et pertinentes pour fournir des réponses directes. Ainsi, la qualité de la RAG (génération augmentée par récupération) — et des réponses qui mentionnent votre marque — dépend de la qualité des données qui la sous-tendent.

Génération augmentée par récupération (RAG). Cette technologie d'IA s'appuie sur la récupération de données provenant de sources fiables afin de générer des réponses précises et pertinentes. Le problème, c'est que la qualité de la RAG dépend de la qualité des données qu'elle récupère. C'est pourquoi un graphe de connaissances complet et bien structuré est un élément clé d'une RAG de qualité. Sans cela, même les systèmes d'IA les plus performants auront du mal à extraire des informations correctes et à fournir des réponses précises.

Les pages de FAQ influencent la visibilité dans les résultats de recherche fournissent des réponses générées par l'IA basées sur l'intention

Les FAQ (foires aux questions) sont des sections ou des pages du site web d'une marque qui apportent aux clients des réponses claires et simples aux questions fréquentes. Les meilleures FAQ répondent de manière concise aux questions les plus importantes des clients et mettent en avant les informations essentielles dès le début. Qu'un client cherche où se garer, quels services sont proposés ou comment prendre rendez-vous, la FAQ regroupe des réponses faciles à comprendre au même endroit.

Par ailleurs, les marques dont les pages de FAQ sont optimisées gagnent en visibilité dans la recherche pilotée par l'IA, car le contenu des FAQ répond à la fois aux besoins techniques des systèmes d'IA et à l'intention des clients. Pour augmenter la pertinence et la notoriété dans les réponses directes, il est important que les marques mettent régulièrement à jour leur FAQ. De plus, elle doit rester courte et ciblée. La FAQ peut être particulièrement efficace si elle est rédigée de manière à répondre à des questions ciblées de façon conversationnelle qui reflète la façon dont les clients effectuent leurs recherches. Ajouter les questions les plus récentes aux questions les plus fréquentes est également utile. Enfin, les marques doivent adapter leur FAQ en fonction des lacunes et opportunités identifiées grâce à l'analyse comparative avec la concurrence.

Points à retenir

Les marques ne peuvent pas rester compétitives si leurs informations n'apparaissent pas dans les réponses directes. Or, pour qu'elles y figurent, il faut s'appuyer sur un graphe de connaissances alimenté par des données exactes, à jour, structurées et reliées entre elles. C'est indispensable pour rester visible à l'ère de la recherche pilotée par l'IA.

Yext aide les marques à améliorer leur visibilité dans la recherche pilotée par l'IA. Grâce à une infrastructure de données évolutive, à une stratégie de contenu et à des intégrations directes, les marques peuvent aligner leurs données, leur contenu et leurs initiatives IA.