Annonces ChatGPT et GEO : où la visibilité de l’IA payante et gagnée s’articule

Un acheteur peut rechercher un besoin, comparer les options et agir sans quitter une conversation ChatGPT. Cela change ce que signifie être visible : une recommandation organique et un placement rémunéré peuvent toucher la même personne, mais ils accomplissent des tâches différentes.

Dans ce webinaire à la demande, Go Fish Digital et OpenAI ont expliqué comment créer les preuves qui soutiennent la visibilité gagnée, où s’intègrent les publicités ChatGPT et ce qu’il faut mesurer lorsque le chemin vers une vente est difficile à retracer.

Annonces ChatGPT et ChatGPT : les réponses gagnées et les emplacements payants sont séparés

Abhilash Edathil, qui travaille au sein de l’équipe de monétisation d’OpenAI, a démontré une conversation de planification de voyage dans laquelle une publicité est apparue à côté, mais à part, de la réponse organique. Il a déclaré que le placement pourrait s’appuyer sur le contexte de la conversation et, lorsque l’utilisateur le permet, sur la personnalisation. Il a été explicite sur le fait que les publicités ne fournissent pas de réponse. AJ de Go Fish Digital a décrit la recommandation de marque d’une réponse comme une visibilité gagnée et une publicité étiquetée comme une visibilité payante ; deux marques différentes apparaissant à ces postes n’est pas une contradiction.

Cette distinction est importante pour la planification. Un test payant peut présenter une offre à quelqu’un lors d’une conversation pertinente, mais il n’achète pas d’inclusion dans la réponse du modèle. À l’inverse, une mention méritée ne constitue pas une impression publicitaire ni une preuve que l’acheteur a cliqué. Regardez la démonstration de planification de voyage pour voir comment le placement et la réponse apparaissent ensemble.

Mesurez le GEO comme un modèle et non comme un classement fixe

AJ a fait valoir qu’une seule réponse rapide est trop variable pour fonctionner comme une position de classement traditionnelle. Le cadre qu’il propose comporte trois parties :

• Présence (la marque est-elle mentionnée ou citée pour une question d’acheteur ?)
• Représentation (cette description est-elle exacte et actuelle ?),
• Compétitivité (à quelle fréquence apparaît-il par rapport aux concurrents concernés ?).

Pour rendre cette évaluation utile, commencez par environ 20 à 40 questions réellement posées par les clients, exécutez-les à plusieurs reprises sur une semaine ou deux et maintenez la cohérence du modèle et des paramètres. Recherchez les lacunes récurrentes au lieu de traiter une réponse comme un verdict. Patrick Algrim ajoute qu’une marque doit examiner la qualité d’une recommandation, et pas seulement compter les mentions : les preuves disponibles sur ses produits et services façonnent ce que le système peut expliquer.

Corrigez les preuves sur votre site avant de rechercher les mentions

Lorsqu’on leur a demandé s’il fallait donner la priorité à un site Web d’entreprise ou à des mentions hors site, les deux intervenants de Go Fish ont commencé par le site. Algrim a utilisé l’exemple d’une entreprise de déménagement : si une entreprise propose des déménagements à travers le pays mais ne le dit jamais sur son site et n’a aucune preuve corroborante ailleurs, elle ne doit pas supposer qu’un système d’IA déduira ce service. Ses propres pages doivent répondre aux questions qu’un acheteur poserait, préciser ce que fait réellement l’entreprise et rester cohérentes avec les descriptions externes.

Sur les raisons pour lesquelles les spécialistes du marketing devraient commencer avec leurs propres pages, Patrick Algrim a déclaré (33:44) :

Commencez donc par votre site Web car vous pouvez le contrôler. Assurez-vous que tout est, vous savez, encore une fois, factuellement vrai, lié à une histoire cohérente sur votre marque, votre produit, votre service, ce que vous proposez, et commencez vraiment par là.

AJ a ajouté une première vérification technique : assurez-vous que les pages pertinentes sont accessibles aux robots de recherche plutôt que bloquées par des règles de robots ou un CDN. Les avis, relations publiques et autres preuves externes sont toujours importants, mais ils ne peuvent pas sauver un compte rendu peu clair ou contradictoire de l’entreprise.

Tester les publicités par rapport à un objectif ; Traitez les références IA comme des données partielles

Lors de la séance de questions-réponses avec le public, Edathil a déclaré que les publicités ChatGPT étaient diffusées auprès des adultes éligibles dans les versions Free and Go, et non dans les versions payantes, et que la disponibilité par marché et par secteur vertical évoluait. Il a dirigé les annonceurs vers le gestionnaire de publicités d’OpenAI pour vérifier leur éligibilité actuelle et lancer un test. Pour la mesure, il a recommandé de choisir d’abord le résultat souhaité, la portée, le trafic ou les conversions, de connecter les données de conversion via le pixel ou l’API disponible, le cas échéant, et de modifier les créations, les enchères ou les budgets en fonction des résultats. Ce sont ses descriptions de la plateforme au moment du webinaire, et non une garantie de disponibilité ou de performances pour chaque annonceur.

AJ a averti que l’influence de l’IA peut disparaître des rapports au dernier clic : une personne peut découvrir une marque dans un chatbot, la rechercher séparément ou coller une URL dans un navigateur. Les références de l’assistant IA de GA4 ne montrent donc qu’une partie du parcours. Il a suggéré de les compléter avec les auto-évaluations des clients et les tendances du trafic de marque et direct, tout en séparant les assistants dans les rapports. Algrim a recommandé de tester les modifications spécifiques d’un site Web ou d’une campagne au fil du temps plutôt que d’attribuer chaque augmentation à une seule source sans preuve.

Que faire ensuite

Le point pratique à retenir est de choisir un problème d’acheteur et de tester une amélioration ciblée, et non de rechercher chaque nouvelle tactique GEO. Un premier passage utile est :

• Notez les questions importantes des acheteurs et vérifiez les réponses récurrentes pour la présence, l’exactitude et les comparaisons avec les concurrents dans des paramètres cohérents.
• Auditez les pages qui doivent répondre à ces questions : clarifiez les services, l’éligibilité et les différenciateurs, puis vérifiez l’accès des robots d’exploration et les réclamations hors site contradictoires.
• Si le placement payant correspond à l’objectif et que le compte est éligible, effectuez un test limité d’annonces ChatGPT avec des résultats définis et une mesure de conversion.
• Examinez les données de référence de l’IA ainsi que la demande de marque, le trafic direct et l’influence signalée par les clients ; documenter les modifications afin que les résultats ultérieurs aient un contexte.

Regardez la table ronde complète à la demande pour la démonstration publicitaire, la discussion sur la mesure GEO des intervenants et leurs réponses aux questions d’attribution du public.