Au début de ma carrière, j’ai travaillé chez Google pour aider à faire évoluer la plateforme publicitaire. Des milliards de dollars de dépenses publicitaires ont transité par les systèmes sur lesquels mes équipes travaillaient, et j’ai longuement examiné ce qui séparait les comptes qui s’accumulaient des comptes qui stagnaient. C’était rarement de l’intelligence. Les annonceurs qui ont gagné ont compris comment la machine prenait réellement des décisions, mesurait tout et modifiait son budget dès que les preuves le disaient. Tout le monde a optimisé le folklore : les astuces d’une conférence, les habitudes laissées par le dernier changement de plateforme, les tableaux de bord que personne n’a remis en question.
Je dirige maintenant un cabinet de conseil en croissance et, au cours de l’année écoulée, nous avons créé des programmes de visibilité de la recherche d’IA pour plus d’une douzaine de startups soutenues par du capital-risque et du capital-investissement (PE). Cette transition semble familière. La porte d’entrée de la recherche est en train d’être reconstruite tandis que la plupart des équipes marketing continuent d’optimiser l’ancienne entrée. Voici la stratégie que je construirais aujourd’hui, sur les mêmes principes qui fonctionnaient lorsque les enchères constituaient tout le jeu.
Ce que les années de vente aux enchères m’ont appris
Trois leçons de cette époque sont restées intactes.
Les plateformes récompensent les signaux qu’elles peuvent mesurer, et non les efforts que vous déployez. Les annonceurs essayaient constamment de dépenser plus qu’un faible niveau de qualité. Cela n’a jamais fonctionné. Les comptes gagnants ont fourni au système des preuves sans ambiguïté de sa pertinence et ont laissé la machine faire le reste.
Le budget devrait suivre les preuves, et ce n’est presque jamais le cas. Chaque compte avait un élément de campagne qui existait car il existait le trimestre précédent. Les meilleurs opérateurs ont traqué ces habitudes.
Et chaque changement de plateforme confère de la valeur à celui qui s’adapte le plus tôt. Requête large, mobile, enchères automatiques. Chacun a été déclaré la fin de la chaîne. Chacun a rapporté beaucoup d’argent aux équipes qui l’ont pris au sérieux un an avant que leurs concurrents ne s’en soucient. Le schéma se répète car la plupart des équipes attendent un ensemble de bonnes pratiques qui n’existe qu’une fois l’argent gagné.
La recherche IA constitue le changement le plus important de l’ensemble, car elle ne change pas la façon dont les résultats sont classés. Cela change ce qu’est un résultat.
Le jeu est passé du classement à la réponse
Vos acheteurs ont commencé à poser à ChatGPT, Perplexity, Gemini et Google AI Mode les questions qu’ils avaient l’habitude de saisir dans un champ de recherche. L’assistant lit des dizaines de sources, rédige une réponse et nomme quelques marques. La réponse est le résultat maintenant. Votre lien est facultatif.
Une statistique a recadré cela pour moi. Semrush a étudié le classement des pages citées de ChatGPT dans la recherche traditionnelle et a constaté que près de 90 % du temps, elles se situent à la position 21 ou inférieure pour les requêtes connexes. Relisez-le. Les sources auxquelles les assistants font confiance ne sont pour la plupart pas les pages gagnantes de la première page. Vingt ans d’instinct pour « arriver à la troisième position », et la nouvelle chaîne jette à peine un coup d’œil à ce classement.
Les audits clients ne cessent de le confirmer. Une entreprise avec laquelle nous travaillons avait un classement Google moyen et une forte empreinte sur Reddit et dans les publications spécialisées. Les assistants les citent constamment, de manière bien disproportionnée par rapport à leur classement. Un autre occupait la première page de sa catégorie et n’apparaissait dans aucune réponse de l’IA pour ses principales requêtes d’achat.
Les 6 signaux autour desquels je construirais
Lorsque nous auditons la visibilité de l’IA d’une entreprise, six signaux expliquent la plupart de ce que nous trouvons :
- Autorité de marque. Les assistants privilégient les marques que d’autres personnes mentionnent par leur nom sur des sources fiables. Votre propre blog compte à peine. Les mentions de tiers le font.
- Fraîcheur du contenu. Les pages intactes pendant deux ans sont ignorées. Les mises à jour visibles et datées comptent plus ici que dans le référencement classique.
- Reconnaissance d’entité. Ces systèmes pensent en entités. Ils veulent savoir qui vous êtes, pourquoi vous êtes connu et quelles personnes de votre entreprise sont des experts reconnus en la matière.
- Structure prête pour l’extraction. Des titres clairs, une réponse directe en haut de la page, un schéma où il s’inscrit. Danny Sullivan a déclaré que les données structurées favorisent la compréhension plutôt que la garantie d’une victoire, et cela correspond à ce que nous voyons. Cela aide la machine à augmenter ce que votre travail de marque a déjà gagné.
- Consensus multiplateforme. Lorsque les fils de discussion Reddit, les vidéos YouTube, les sites de critiques et la couverture médiatique vous décrivent tous de la même manière, les assistants lisent cet accord comme une confiance. C’est le signal le plus difficile à copier rapidement pour un concurrent.
- Médias gagnés. Une couverture pour laquelle vous n’avez pas payé et que vous n’avez pas rédigée vous-même a un poids démesuré dans ce qui est cité.
Remarquez ce que représente principalement cette liste : un travail de marque et de relations publiques, exécuté avec une discipline de marketing à la performance. Si votre plan de recherche IA réside entièrement dans votre propre site Web, vous travaillez sur la plus petite partie du système.
Le sprint de 90 jours que je courrais
Nous exécutons cela avec les clients sous la forme d’un sprint de 90 jours en trois phases, la même structure que j’utilise pour les audits de croissance de 90 jours, pointant vers un nouvel objectif.
Jours 1 à 30 : Audit et fondation
Commencez par un exercice que tout le monde peut exécuter cet après-midi. Écrivez cinq invites qu’un véritable acheteur poserait, des questions avec de l’argent derrière elles, comme « le meilleur [category] pour [use case] » ou « [your product] contre. [competitor].» Exécutez les cinq en mode ChatGPT, Perplexity, Gemini et Google AI. Cela fait 20 courses. Enregistrez chacun : nommé, cité avec un lien, ou absent. Présentez-vous dans moins de 12 des 20 et vous avez un problème de citation, ce qui donne du travail clair au reste du trimestre. Ensuite, rendez la ligne de base durable. Des outils tels que Profound, Otterly.AI et Peec AI suivent les citations des assistants au fil du temps, de sorte que les progrès deviennent une ligne de tendance plutôt qu’un sentiment. Clôturez le mois en sélectionnant les deux ou trois canaux où l’audit montre les plus grandes lacunes.
Jours 31 à 60 : Expérience
Exécutez un test précis par canal, suffisamment petit pour être lu en 30 jours. Réécrivez 10 pages de revenus dans des formats faciles à extraire avec des réponses directes et des tableaux de comparaison. Construisez une véritable présence dans les deux subreddits où vos acheteurs posent déjà des questions. Demandez de nouveaux avis sur G2 ou sur toute plateforme à laquelle votre catégorie fait confiance. Présentez deux histoires de données à la presse spécialisée. Financez tout cela en réduisant la ligne budgétaire que personne n’a remise en question depuis six mois. Chaque organisation marketing en a un.
Jours 61 à 90 : étendre et systématiser
Tuez ce qui n’a pas fait bouger les citations. Mettez un vrai budget derrière ce qui a été fait. Construisez le rituel hebdomadaire : le même exercice de 20 exécutions, le même ensemble d’invites, enregistré par rapport à la ligne de base. Donnez-lui un propriétaire nommé. Dans la plupart des équipes, ce propriétaire est le responsable stratégique, pour les raisons que j’ai évoquées lorsque j’ai écrit sur la constitution d’une équipe de marketing de croissance avec un budget de démarrage.
Dans les années publicitaires, nous vivions du taux d’impressions. Le partage de citations est la même idée que celle évoquée sur ce canal : parmi les invites d’achat qui comptent pour vous, quelle fraction des réponses vous nomme ? Un sprint que nous avons organisé ce printemps a fait passer un client B2B de quatre analyses sur 20 à 13 sur 20 en un seul trimestre, et le plus grand saut s’est produit dans les deux semaines qui ont suivi la mise en ligne de leur premier lot de réponses Reddit.
Si cela ressemble à une discipline d’achat média appliquée à une chaîne que vous ne pouvez pas acheter, c’est exactement ce que c’est. Vous ne pouvez pas vous frayer un chemin vers une réponse de l’IA. Vous obtenez le placement avec des preuves, et les preuves nécessitent des répétitions.
Par où commencer cette semaine
Vous n’avez pas besoin de 90 jours pour commencer. Vous en avez besoin cette semaine.
Exécutez l’exercice de 20 invites sur votre propre marque. Cela prend 30 minutes et changera le ton de votre prochaine réunion marketing.
Tirez les dépenses canal par canal et trouvez l’élément de campagne qui survit grâce à l’habitude. Quinze minutes.
Choisissez une expérience dans la liste des jours 31 à 60 et engagez-vous à la réaliser dans les 30 jours.
J’ai parcouru le cadre complet, avec des exemples en direct, lors d’un récent webinaire SEJ sur la création de visibilité sur l’IA en 90 jours.
Chez Google, j’ai vu l’avantage revenir aux équipes qui traitaient chaque changement de plate-forme comme un changement de règles plutôt que comme une annonce de fonctionnalité. Les règles viennent de changer à nouveau. Les équipes qui effectuent leur premier audit de citations cette semaine auront l’air très intelligentes dans un an.
Plus de ressources :
