Dans mon précédent article du Search Engine Journal, j’ai présenté le concept de souveraineté de marque : l’idée selon laquelle il ne devrait pas y avoir de meilleure source de vérité sur votre entreprise et vos produits que vous. Les réponses des lecteurs, directement et sur LinkedIn, ont confirmé ce que je soupçonnais depuis un certain temps. La plupart des organisations comprennent pourquoi la souveraineté de la marque est importante, mais leur question immédiate est bien plus pratique :
Comment construire et maintenir la souveraineté de la marque ?
La réponse n’est pas d’ajouter plus de balisage de schéma, de publier plus de contenu ou d’implémenter le dernier protocole d’IA. Ces technologies sont importantes, mais elles ne constituent que des choix de mise en œuvre. La souveraineté de la marque est fondamentalement une capacité organisationnelle fondée sur la qualité, l’exhaustivité, la gouvernance et l’accessibilité de vos connaissances.
Alors que l’IA devient de plus en plus l’intermédiaire entre les entreprises et les clients, les organisations doivent passer de l’optimisation des pages à la gouvernance des réponses.
Le nouvel avantage concurrentiel n’est pas le contenu ; C’est la confiance
La recherche traditionnelle récompensait les sites Web faisant autorité, pertinents et techniquement accessibles. Les systèmes d’IA fonctionnent différemment.
Lorsqu’un client demande : « Quel matelas convient le mieux à un dormeur latéral qui dort chaud ? » ou « Quel SUV est le meilleur pour remorquer une caravane ? » L’IA ne recherche pas la page avec la meilleure optimisation des mots clés. Il rassemble une réponse à partir des preuves dont il dispose.
Chaque recommandation représente une décision de confiance. L’IA évalue les informations structurées, les attributs des produits, les relations, les avis, la documentation, les informations de localisation, les références d’experts et d’innombrables autres signaux avant de décider quelles marques méritent d’être incluses.
Cela crée un changement de stratégie important. Les organisations ne rivalisent plus simplement pour être trouvées. Ils rivalisent pour fournir les preuves les plus fiables. Cette confiance ne peut pas être créée par des invites intelligentes ou une optimisation agressive. Cela doit être gagné grâce à la qualité de l’information.
La plupart des organisations disposent de données sur les produits. Rares sont ceux qui disposent de données de décision
L’une des leçons les plus précieuses des travaux récents consistait à développer des connaissances sur les produits prêtes à l’IA pour un détaillant de produits de consommation. Comme de nombreuses entreprises, elles disposaient déjà d’informations détaillées sur leurs produits. Leurs pages contenaient les prix, les dimensions, les matériaux, les garanties, la disponibilité et les attributs standard requis pour le commerce électronique. Le schéma du produit reflétait avec précision une grande partie de ces informations, ce qui permettait de les exposer facilement via des protocoles émergents tels que MCP et UCP.
D’un point de vue technique, la mise en œuvre a été jugée réussie. Du point de vue du client, cependant, il manquait encore quelque chose d’important. Les consommateurs commencent rarement leur parcours d’achat en s’informant du nombre de ressorts ou de la hauteur du matelas. Au lieu de cela, ils posent des questions qui reflètent leur processus décisionnel.
Ils veulent savoir si le matelas dort au frais, s’il convient aux dormeurs latéraux, s’il soulage la pression sur les épaules, si un financement est disponible, si la livraison est proposée dans leur région et, peut-être plus important encore, comment il se compare aux produits concurrents qu’ils envisagent déjà.
Ces réponses existent souvent quelque part au sein de l’organisation et sont généralement réparties sur plusieurs pages et configurateurs de produits. Ils peuvent apparaître dans les supports de formation internes, les conversations du support client, la documentation commerciale, les guides d’achat ou l’expérience des associés du magasin. Malheureusement, ils sont rarement organisés en un ensemble de connaissances structuré et faisant autorité que les systèmes d’IA peuvent utiliser en toute confiance.
Le résultat est que l’IA s’appuie souvent sur des détaillants en aval, des sites d’avis et des sites de comparaison qui ont déjà organisé ces informations autour du processus de décision du client.
Ironiquement, de nombreuses marques font moins autorité sur leurs propres produits que les entreprises qui les vendent.
Les clients vous disent déjà ce qui manque
Il y a plusieurs années, j’ai présenté un modèle montrant comment une entreprise générait 6,8 millions de dollars en exploitant des requêtes liées aux revenus provenant de la recherche interne sur un site. Ce principe est devenu encore plus précieux à l’ère de l’IA. Chaque recherche interne représente un client essayant de répondre à une question. Nous pouvons trouver des modèles similaires sur les configurateurs de caractéristiques et de fonctions intégrés à notre site Web.
Quand des milliers de visiteurs recherchent [best mattress for back pain], [quiet dishwasher], [pet-friendly hotel]ou [SUV with third-row seating]ils révèlent les informations dont ils ont besoin pour prendre une décision. De même, s’ils sélectionnent plusieurs fonctionnalités dans le configurateur, ils vous indiquent également les points faibles et les fonctionnalités.
Les organisations traitent souvent ces recherches comme des opportunités de contenu, mais je pense qu’elles doivent d’abord être considérées comme des lacunes dans les connaissances.
Si les clients posent à plusieurs reprises une question à laquelle vos informations structurées ne peuvent pas répondre, le problème n’est pas nécessairement que vous ayez besoin d’un autre article. Cela peut indiquer que votre organisation n’a jamais formellement modélisé cet élément de connaissance ou qu’elle dispose de peu ou pas de contexte pour votre réponse.
Dans ce projet de modélisation de recherche sur site, une requête contenait plus de 100 000 requêtes concernant la conversion d’un pass d’une journée en un pass de plusieurs jours. L’équipe marketing était catégorique : elle répondait à cette question. Ce qui, en fait, dans leur FAQ pour la question, la réponse était claire et claire comme le jour, et trois lettres : Oui. Pourquoi ne pas inclure un lien vers la page où ils peuvent le faire, ou des détails sur le processus pour le faire en ligne ou au parc ?
Cette prise de conscience a fondamentalement changé la discussion. Le problème n’était pas de savoir si l’organisation avait répondu à la question, car elle l’avait fait. Le problème était que la réponse mettait fin au parcours du client au lieu de le faire avancer. En reliant cette question directement au processus de mise à niveau, l’organisation a créé une nouvelle opportunité de revenus précisément au moment où l’intention du client était la plus élevée.
Cette distinction est importante car on attend de plus en plus de l’IA qu’elle réponde directement aux questions des clients plutôt que de simplement les diriger vers une autre page Web.
Construire la souveraineté de la marque nécessite 4 capacités de connaissances
La souveraineté de la marque peut être considérée comme une initiative technique, mais en réalité, elle nécessite une appropriation coordonnée entre le marketing, les produits, l’ingénierie, le support client, les services juridiques, les ventes et les opérations. La résolution de la souveraineté de la marque nécessite quatre capacités.
1. Complétude des connaissances
Les organisations doivent s’assurer de capturer non seulement les spécifications factuelles de leurs produits et services, mais également les informations décisionnelles que les clients utilisent pour comparer, évaluer, valider et finalement prendre des décisions d’achat. Les spécifications expliquent ce qu’est un produit ; la connaissance de la décision explique pourquoi quelqu’un devrait la choisir. L’IA s’appuie de plus en plus sur ces deux formes d’informations pour produire des recommandations auxquelles les clients font confiance. Les organisations célèbrent souvent les citations de l’IA sans se demander au préalable si elles ont publié suffisamment de connaissances décisionnelles pour mériter une citation. Avant de mesurer la visibilité de l’IA, ils doivent mesurer la couverture des réponses.
2. Connectivité des connaissances
Les faits acquièrent beaucoup plus de valeur lorsqu’ils sont liés par des relations significatives. Les produits doivent être connectés aux emplacements, les emplacements aux services, les services aux politiques, les politiques aux expériences client, et toutes ces relations doivent se renforcer mutuellement au sein d’un graphe de connaissances cohérent. L’IA ne récupère pas simplement des faits isolés ; il raisonne à travers les relations. Plus ces relations deviennent riches et complètes, plus l’IA peut avoir confiance lorsqu’elle recommande votre organisation.
3. Préparation à la réponse
Les informations doivent être organisées autour des questions réellement posées par les clients plutôt que autour de la manière dont les services internes gèrent le contenu. L’IA réussit en répondant aux questions, et non en naviguant dans les organigrammes ou les menus des sites Web. Le regroupement de FAQ, de guides d’achat, de configurateurs, de documentation d’assistance et d’arbres de décision dans un modèle de connaissances unifié permet aux organisations de répondre aux questions de plus en plus complexes des clients sans obliger les utilisateurs à rassembler eux-mêmes les informations.
4. Gouvernance
Chaque entreprise compte des personnes responsables du contenu, des analyses, des produits et des expériences numériques. Très peu d’entre eux ont quelqu’un chargé de veiller à ce que les connaissances collectives de l’organisation restent complètes, précises, cohérentes et lisibles par machine à chaque point de contact client. À mesure que l’IA devient la principale interface entre les entreprises et les clients, la gestion des connaissances organisationnelles deviendra tout aussi importante que la gestion des données financières, de la conformité juridique ou des normes de marque.
À mesure que l’IA devient la principale interface entre les entreprises et les clients, cette responsabilité devient de plus en plus stratégique.
Pourquoi les organisations ont besoin de quelqu’un pour s’approprier les réponses
Cela conduit à un rôle que je pense que de nombreuses entreprises finiront par établir.
Que le titre devienne « VP of Answers », « Knowledge Governance Lead » ou quelque chose de complètement différent est moins important que la responsabilité sous-jacente.
Quelqu’un doit posséder l’intégrité des connaissances de l’organisation pour renforcer ces quatre capacités sur tous les actifs et pas seulement sur les pages Web. Cette responsabilité comprend l’identification des attributs de décision manquants, la résolution des informations contradictoires entre les départements, la connexion des entités associées, la gouvernance des données structurées, la surveillance des réponses de l’IA et la garantie que l’organisation reste la source d’informations la plus fiable sur elle-même.
Ce rôle ressemble à la première description de poste des responsables de la croissance au sein des organisations de produits. Les responsables de la croissance possèdent rarement tous les canaux marketing, mais ils coordonnent les efforts de tous les départements pour améliorer l’acquisition et la fidélisation des clients. Une fonction similaire doit émerger pour les connaissances organisationnelles, où elles posent continuellement une question simple mais puissante :
Si un système d’IA avait besoin de recommander nos produits aujourd’hui, lui aurions-nous donné tous les éléments dont il a besoin pour prendre la bonne décision ?
Mesurer la souveraineté de la marque
L’un des défis de la souveraineté de marque est qu’elle ne peut pas être mesurée uniquement par les classements. Les organisations devraient plutôt évaluer leur état de préparation selon plusieurs dimensions.
- Exposons-nous les informations dont les clients ont réellement besoin pour prendre des décisions ?
- Ces faits sont-ils cohérents sur tous les canaux numériques ?
- L’IA peut-elle comprendre les relations entre nos produits, services, emplacements, politiques et expertise ?
- Avons-nous capturé les attributs de comparaison que les clients demandent régulièrement ?
- Les preuves les plus fiables concernant notre activité proviennent-elles de nous ?
Ces questions fournissent une évaluation plus significative que le simple comptage des propriétés du schéma ou la surveillance de la visibilité de la recherche. L’objectif n’est pas simplement de maximiser la mise en œuvre technique mais de maximiser la confiance.
De l’optimisation des pages à la gouvernance des connaissances
Depuis plus de deux décennies, le marketing numérique s’efforce de rendre les pages Web plus faciles à découvrir, mais l’IA introduit un défi différent. Cela oblige les organisations à rendre les connaissances plus faciles à comprendre.
C’est pourquoi je pense que la souveraineté de la marque représente plus qu’un autre cadre de référencement. Il s’agit d’une discipline commerciale dont l’objectif est de garantir qu’il n’existe pas de meilleure source de vérité sur votre organisation que votre propre organisation.
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