Cet article a été sponsorisé par Uberall. Les opinions exprimées dans cet article sont celles du sponsor.
À qui revient la visibilité de la recherche IA sur tous nos sites ?
Dois-je ajouter plus d’outils d’IA pour gérer les listes et les avis locaux, ou est-ce que cela aggrave la situation ?
Lorsque 99 % des responsables marketing déclarent vouloir une couche d’orchestration de l’IA, la question est de savoir qui la dirige.
Le monde idéal du marketing multi-sites est celui dans lequel l’IA agentique corrige les listes en double, répond aux avis des clients, analyse les sentiments et repère les opportunités d’optimisation avant que le spécialiste du marketing ne puisse dire « GBP ».
Cependant, dans le monde bien moins idéal d’aujourd’hui, les directeurs marketing de marques multisites disposent en réalité de couches d’outils d’IA et de marketing disjoints créant une infrastructure impure et peu claire.
Ce manque d’infrastructure rend presque impossible le suivi du retour sur investissement global.
Une enquête Uberall de l’année dernière a révélé que seul environ 1 spécialiste du marketing géographique sur 4 peut montrer l’impact de son marketing géographique sur les ventes.; Je parie qu’avec différents niveaux d’adoption des outils d’IA depuis cette enquête, ce problème ne s’est pas amélioré – au contraire, il a été exacerbé par celui-ci.
L’IA comprend ce qui doit être priorisé et le résout en arrière-plan pendant que les équipes se concentrent sur leur marketing pour plusieurs sites. Il élimine l’impatience ou l’incertitude entourant les rapports sur le retour sur investissement, car son modèle repose sur la fourniture et la visualisation des performances de localisation attribuables en temps réel : réservations, réservations de tables, trafic piétonnier. Les données propres et claires que les parties prenantes attendent.
Les résultats d’outils martech mal équipés et superposés sont sombres pour la visibilité locale :
- Les fiches d’entreprises sont gérées de manière ad hoc par plateforme, créant des incohérences avec les données critiques
- Les avis restent sans réponse ou sont répondus de manière sporadique, ce qui brise la confiance et l’engagement des clients.
- Les pages locales sont déconnectées des systèmes sociaux et d’inventaire
- Le contenu est obsolète ou générique, ce qui affaiblit la pertinence par rapport à l’intention de recherche locale
- Les performances du site Web sont dépriorisées, ce qui provoque des frictions pour les utilisateurs, les moteurs de recherche et les robots d’exploration IA.
Le véritable monde idéal d’aujourd’hui consiste à redonner du sens au marketing de localisation. Il offrira une combinaison de cette couche d’orchestration d’IA très recherchée, d’une visibilité de recherche omnicanale sur tous les sites et de chiffres de retour sur investissement encore plus recherchés. C’est le Chief Marketing Orchestrator qui le dirigera.
Étape 1. Décidez qui sera votre orchestrateur en chef du marketing
La valeur ne viendra pas simplement du simple branchement des données dans un LLM. 89 % des dirigeants déclarent que leurs investissements technologiques n’ont pas été pleinement rentables, la complexité de l’intégration étant la principale raison.
Au lieu de cela, il s’agit de connecter toutes vos données marketing multi-sites dans une couche d’orchestration qui implémente les tâches d’ingénierie contextuelle non négociables, en garantissant que les données et les signaux de chaque emplacement sont structurés pour tout système de recherche que les clients utilisent pour découvrir les entreprises locales.
Quelqu’un doit le faire, et cette personne devient votre chef d’orchestre du marketing (CMO). Et, heureusement, c’est une nouvelle évolution d’un directeur marketing.
Les principales responsabilités d’un CMO
Le Chief Marketing Orchestrator (CMO) doit décider quelles tâches nécessitent une approbation humaine. Où sont les compromis ? À qui appartient la découvrabilité de l’IA au niveau de la marque et de l’emplacement ? Où peuvent-ils soulager leur équipe de la charge de travail opérationnelle et la réaffecter à des tâches qui influencent les revenus : transformer l’analyse des sentiments en rapports opérationnels exploitables ou produire du contenu qui stimule l’engagement local ? Ce n’est pas seulement une histoire de technologie, mais aussi une histoire de leadership.
Tout directeur marketing véritablement passionné par ce qu’il fait pour sa marque multi-sites ne veut pas sous-traiter aveuglément chaque tâche à un agent IA. Ils veulent faire confiance aux chiffres de performance et aux initiatives de marketing géographique qu’ils communiquent aux parties prenantes. Et ils veulent très probablement se sentir maîtres des coûts de calcul.
À une époque où chaque spécialiste du marketing et chaque leader est invité à s’approprier l’IA, cela signifie souvent que personne n’est propriétaire du résultat. Une pile rationalisée avec une couche d’orchestration de l’IA modifie le fait que, dans la mesure où la plate-forme est propriétaire de l’exécution et de l’analyse, le CMO est propriétaire de la stratégie globale et son équipe est propriétaire des approbations humaines et des garde-fous.
C’est le principe sur lequel repose l’IA agentique d’Uberall, UB-I : le spécialiste du marketing garde le contrôle : il contrôle le résultat de l’IA, et ne se contente pas de le guider ou de l’inciter.
Un CMO qui investit dans les bonnes personnes pour gouverner l’IA agentique est un CMO axé sur le résultat et non sur l’adoption.
Essayez de le faire manuellement sur 50 emplacements :
- Ouvrez le profil de chaque emplacement dans GBP, Apple, Bing et les répertoires pertinents. Vérifiez les incohérences de formatage, les attributs manquants et les heures incorrectes.
- Rédigez une réponse à chaque avis en attente, en commençant par les avis négatifs, en respectant le ton et les directives de votre marque.
- Vérifiez chaque emplacement pour les descriptions commerciales manquantes et générez une copie qui reflète les bons mots-clés locaux et le bon contexte de service.
C’est la base de référence quotidienne. À grande échelle, ce n’est pas durable – ce qui correspond exactement à la charge de travail gérée par UB-I avant que l’équipe ne se connecte.
UB-I gère le volume et la rapidité des opérations locales qu’aucune équipe humaine ne peut égaler de manière durable à grande échelle, tout en signalant tout ce qui nécessite un jugement humain avant d’agir. Un jour donné, cela signifie :
- Rédiger des réponses générées par l’IA pour tous les avis en attente, conformément aux directives strictes de la marque, en donnant la priorité aux avis négatifs.
- Correction du formatage du nom et de l’adresse selon les exigences de chaque répertoire, évitant les échecs de synchronisation et la visibilité supprimée.
- Génération de descriptions d’entreprise, d’attributs et d’heures spéciales manquants à partir des données de localisation
L’équipe se connecte pour approuver, pas pour découvrir ce qui ne va pas. Chacun d’entre eux constitue une ingénierie contextuelle en pratique : rendant les données de localisation utilisables à la fois pour la recherche humaine et basée sur l’IA, à une échelle qu’aucune équipe ne peut gérer manuellement.
Comme le dit Shawn Kanungo, stratège en innovation mondialement reconnu : «Les entreprises que je regarde gagner ne sont pas celles qui optimisent le retour sur investissement des flux de travail existants. Ce sont eux qui utilisent des agents pour faire des choses qui étaient auparavant impossibles à tout prix.« L’orchestration efficace des tâches de marketing local sur plusieurs sites a toujours été impossible à grande échelle – et cette couche d’orchestration est exactement ce que 99 % des spécialistes du marketing senior considèrent comme « précieux » ou « très précieux », selon une enquête Uberall.
La véritable valeur de la mise en œuvre d’une couche d’orchestration de l’IA pour gérer la présence omnicanale n’est pas d’optimiser l’efficacité des flux de travail marketing locaux existants, mais de permettre ce qui était impossible aux spécialistes du marketing de réaliser à grande échelle en une journée de travail de huit heures. La charge de travail que 61 % des directeurs marketing et vice-présidents de marques multi-sites décrivent actuellement comme « complexe » ou très « complexe » : suivre la visibilité de l’IA, gérer les données de localisation et les listes, surveiller et répondre aux avis, et publier du contenu local sur les réseaux sociaux.
Étape 2. Passer de la recherche d’une nouvelle IA à la restauration de la visibilité de la recherche
À mon avis, la solution que les directeurs marketing voudront mettre en œuvre est d’éliminer les projets d’IA agentique exploratoire qui pèsent sur le retour sur investissement et de se concentrer sur leur fonctionnement. Parce que le prix qui découle d’une bonne utilisation est attrayant pour les marques multi-sites, qui doivent travailler rapidement pour restaurer le trafic en baisse dans un contexte de recherches sans clic.
Les rapports indiquent que les revenus des marques augmentent à mesure que les clients les découvrent via la recherche IA : Adobe rapporte une augmentation de 254 % des revenus par visite pour le segment de vente au détail. Il n’est pas étonnant que les parties prenantes soient plus intéressées que jamais par les performances SEO et GEO.
Imaginons une marque multi-sites comme un bâtiment de 200 salles, chacune accueillant sa propre fête. Le mobilier n’a pas changé, les murs n’ont pas changé, l’infrastructure n’a pas changé, mais il y a une nouvelle entrée dans le bâtiment, qui semble être un raccourci pour les invités qui vous recherchent intentionnellement. Les autres entrées sont également toujours utilisées. Vous souhaitez maximiser l’accès à chacune d’entre elles afin que davantage de personnes trouvent la bonne salle, passent un bon moment et reviennent pour la suivante. Vous n’engagez pas quelqu’un pour amener manuellement les invités à chaque entrée. Vous investissez dans la technologie pour mettre en place des signaux qui font le travail à votre place, afin que votre équipe puisse se concentrer sur l’expérience à l’intérieur des salles.
L’ingénierie du contexte est ce qui construit ces signaux. C’est à ce moment-là que l’IA peut orchestrer la façon dont les marques rendent leur empreinte numérique lisible par machine, toujours précise, techniquement détectable sur plusieurs surfaces, contextuellement pertinente et socialement validée, sans que les individus aient besoin de décortiquer les couches d’informations de la pile technologique.
Mettre en œuvre les 4 piliers de l’optimisation des performances de localisation (LPO)
Si la visibilité sur un canal de recherche ou de marketing s’améliore, tous les autres piliers des performances de localisation s’améliorent : l’engagement, la réputation et la conversion. Ce sont les quatre piliers de l’optimisation des performances de localisation (LPO), un cadre axé sur les revenus dont j’ai parlé à BrightonSEO en octobre 2025. LPO relie la présence numérique d’une marque aux résultats commerciaux en activant les données et les signaux de localisation sur ces piliers de performance :
- Visibilité: Chaque emplacement est représenté avec précision sur toutes les surfaces de découverte pertinentes (site Web, Google, Apple, Yelp, Bing, annuaires industriels).
- Réputation: La confiance est renforcée par les évaluations, les avis réguliers et la résolution des clients.
- Fiançailles: Le contenu local (publications, photos, offres) signale une nouvelle activité commerciale et une pertinence pour les clients très motivés.
- Conversion: Les clients peuvent prendre des mesures claires : réservations, itinéraires et appels en un clic.
Un agent IA qui met en œuvre ces mesures LPO pour attirer plus de clients, atteindre de nouveaux publics et influencer les revenus n’est pas une exploration. Il s’agit d’un flux de travail à fort retour sur investissement qui finance le programme ; ils constituent la couche cruciale qui restaure et augmente la visibilité de la recherche, l’acquisition de clients et la fidélisation.
Ainsi, lorsque le conseil d’administration pose des questions sur le retour sur investissement de l’IA et les performances du marketing local, ce nouveau CMO ne se contente pas de démontrer l’adoption de l’IA ; ils justifient les investissements dans l’IA pour continuer à financer leurs opérations. L’écart entre les marques mesurant le retour sur investissement réel et les entreprises qui prétendent le faire – ou qui sont préoccupées par leurs outils marketing locaux complexes – est plus large que jamais.
Comment passer des expériences d’IA aux opérations axées sur le retour sur investissement
EY a bien décrit le moment dans lequel nous nous trouvons : passer de l’ambiance à la valeur. La phase « d’ambiance » était celle où chaque entreprise explorait l’IA – expérimentant, pilotant, accumulant les coûts de calcul, superposant sa pile technologique – et soit étant encore dans cette phase, soit l’ayant conclue avec la frustration de ne pas savoir comment progresser vers des retours réels et quantifiables.
Les responsables marketing des marques multisites, comme le chef de l’orchestration du marketing, doivent adopter et gouverner des piles basées sur l’IA agentique qui sont moins exploratoires et davantage axées sur le retour sur investissement. Il s’agit de piles judicieuses, rationalisées et qui permettent aux équipes de faire des choses qui n’étaient tout simplement pas possibles auparavant, comme se connecter pour approuver des correctifs, sans découvrir ou hiérarchiser ce qui ne fonctionne pas. Et cette approbation n’aura peut-être pas lieu avant qu’un spécialiste du marketing puisse dire « GBP », mais c’est la couche d’orchestration – l’IA ajoutée – que recherchent les responsables du marketing et les dirigeants.
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