Signaux de recherche IA révélés par 120 000 mentions : référencement multi-emplacements

Cet article a été sponsorisé par Uberall. Les opinions exprimées dans cet article sont celles du sponsor.

Comment puis-je faire recommander mes emplacements par ChatGPT, Gemini ou Perplexity ?

Les modèles d’IA sélectionnent-ils les entreprises locales de la même manière que Google ?

Le volume des avis ou le nombre d’étoiles sont-ils plus importants pour la visibilité de l’IA ?

Nous avons analysé plus de 120 000 mentions d’IA dans 3 793 emplacements et cinq modèles, de ChatGPT à Perplexity. Chaque modèle a sa propre personnalité, mais ils récompensent tous les mêmes signaux, et la part de marché n’en fait pas partie. Voici sur quoi se concentrer ce mois-ci.

Les différences entre chaque modèle d’IA

Il y a à peine un an, le verdict sur l’IA et la recherche locale était plutôt bêta : les résultats locaux étaient encore vagues, manquaient d’images et recommandaient des lieux qui n’étaient même pas à proximité.

Aujourd’hui, les outils d’IA fournissent des résultats locaux plus utiles, de plus en plus de consommateurs les utilisent pour des recommandations locales et nous en savons davantage sur la provenance des informations commerciales.

Au-delà de cela, nos récentes expériences internes chez Uberall nous indiquent que chaque modèle a sa propre « personnalité » de recommandation.

• Claude est le plus conservateur. Il favorise les entreprises locales et communautaires, mais évite largement de nommer des prestataires de soins de santé spécifiques, reflétant probablement une prudence à l’égard de tout ce qui ressemble à des conseils médicaux.
• Gémeaux est le plus diversifié, probablement parce qu’il croise des données Google Maps en direct. Il fait apparaître 8 fois plus de restaurants uniques que ChatGPT dans la même étude.
• ChatGPT est axé sur le consensus et concentré. Il génère une liste restreinte et délicate, mais avec les taux d’hallucinations les plus élevés dans tous les secteurs verticaux.
• Grok il fait référence aux qualifications des chefs et au contenu d’Instagram plus que tout autre modèle, et ses réponses se lisent comme du journalisme culinaire de longue durée : « plats à essayer absolument », noms des chefs, méthodes de cuisson et contexte historique.
• Perplexité recherche en direct, cite ses sources et génère le plus de mentions par exécution. Pour les entreprises ayant actuellement une forte présence sur le Web, il s’agit du modèle « le plus simple » sur lequel gagner.

Les marques multisites ont passé des années à apprendre la « personnalité » de Google. Maintenant il y a au moins cinq autres à comprendre. Tout comme les spécialistes du marketing doivent comprendre leurs clients, ils doivent comprendre ce qui compte pour chaque modèle d’IA.

Nos données Uberall proviennent de plus de 120 000 mentions IA réparties sur 3 793 sites dans des villes américaines, de Chicago à New York, couvrant des dentistes, des restaurants, des épiceries, des hôtels et des banques. Notre analyste GEO interne, Katya Shishchenko, a recherché des modèles cohérents entre les secteurs et les modèles ; vous avez entendu parler des signaux et des facteurs de classement, appelons-les donc « facteurs de mention de l’IA ».

Les 4 facteurs de mention de l’IA

Je ne voulais pas faire d’acronyme, mais comme nous personnifions de toute façon des systèmes d’IA, autant dire des modèles comme BARS :

• Bdonnées commerciales.
• UNautorité.
• R.examen.
• Social.

Cet article présente ce qui motive la visibilité de l’IA dans ces quatre catégories, avant de vous donner les trois éléments sur lesquels vous concentrer ce mois-ci. Rien de tout cela n’est exotique. Il faut simplement que cela soit bien fait, intentionnellement et à grande échelle.

Facteur 1 : données commerciales

L’exhaustivité et la richesse du GBP, ainsi que l’âge de l’entreprise, déterminent si une marque locale apparaît dans les réponses LLM, et non la fréquence à laquelle elle apparaît une fois qu’elle est mentionnable.

L’âge de l’entreprise n’est évidemment pas influençable, mais les éléments suivants le sont, chacun avec des statistiques verticales spécifiques tirées de notre étude.

• Une description GBP remplie : Cette optimisation peut signifier une multiplication par trois des taux de mention pour les épiceries.
• Attributs pertinents : Passer de 6 à 10 attributs à 31 à 50 fait passer la probabilité de mention de 22 % à 94 % dans la catégorie hôtelière.
• Nombre de photos : Il s’agit du prédicteur le plus puissant de la fréquence de mention des restaurants. Les restaurants les plus mentionnés ont en moyenne trois fois plus de photos. Le nombre de photos est également le seul signal dans le domaine dentaire qui permet de prédire à la fois si un cabinet est mentionné et à quelle fréquence. Et dans le secteur bancaire, il se classe parmi les trois prédicteurs les plus puissants des mentions de l’IA dans l’ensemble.
• Nombre d’emplacements : Plus d’emplacements signifie des taux de mention plus élevés, atteignant 100 % à grande échelle dans les catégories épicerie et dentaire.

La plupart de ces facteurs mettent le pied dans la porte figurative de votre marque plutôt que de déterminer la fréquence à laquelle vous apparaissez dans les conversations sur l’IA, mais cela en fait le bon point de départ.

Facteur 2 : signaux d’autorité

Lorsque nous pensons à l’autorité de la marque dans le marketing multi-sites, nous pensons généralement à l’échelle : marques d’entreprise, grandes empreintes, grande part de marché. Mais dans les cinq secteurs verticaux, la taille de la marque (nombre de magasins, nombre de cabinets, part des dépôts, disponibilité des chambres) était un mauvais indicateur de la fréquence à laquelle les modèles d’IA recommandent une marque.

La taille a effectivement influencé la mention d’une marque dans les épiceries, les hôtels et les banques, où les chaînes bénéficient des signaux captés par les LLM au cours de la formation. Pour les restaurants et les dentistes, les marques indépendantes peuvent surpasser et surpassent les chaînes en termes de taux de mention.

Outre la taille de la marque, d’autres signaux d’autorité déterminent la visibilité et la cohérence des marques multisites :

• Fréquence de mention dans les médias : Les marques avec plus de 30 mentions dans l’actualité ont vu leur fréquence multipliée par 15 dans le secteur bancaire et un taux de mention de 100 % dans l’épicerie.
• Présence sur la liste éditoriale : Les mentions Bankrate, Forbes Travel Guide et Michelin fonctionnent presque comme une « ingestion » directe dans les données de formation LLM. Les banques présentes sur trois plateformes éditoriales ou plus voient leurs mentions multipliées par 13 ; La reconnaissance Michelin apparaît dans 94,5 % des réponses des restaurants Perplexity.
• Présence sur Wikipédia : Il s’agit d’un facteur de mention positif fiable pour les hôtels, les épiceries et les banques, mais pas pour les dentistes.

La présence des plateformes de livraison, sur Instacart, DoorDash ou Mercato par exemple, n’influence pas la visibilité de l’IA des épiceries.

Les médias acquis et l’autorité éditoriale restent un long terme. Notre étude a simplement réaffirmé ce point ainsi que l’importance continue de l’EEAT. Il n’est pas possible de simuler ou de raccourcir votre chemin vers une liste Michelin, et c’est exactement ce qui rend ces signaux si puissants une fois que vous les avez mérités.

Facteur 3 : examiner les signaux

Voici le résultat qui, selon nous, constitue le point culminant de cet article : dans les cinq secteurs verticaux, le volume des critiques prédit les mentions de l’IA. Les notes par étoiles sont un facteur de mention de l’IA plus faible dans quatre des cinq catégories d’entreprises ; là où ils apparaissent comme un signal, ils ne contribuent jamais à la visibilité.

C’est ce que notre étude a révélé pour trois des types d’entreprises que nous avons analysés :

• Dentistes : Aucune note par étoiles sur aucune plateforme n’atteint une signification statistique.
• Épiceries : Les marques avec un volume d’avis plus élevé mais des notes plus faibles sont mentionnées 94,3 % du temps, contre 60,6 % pour les marques bien notées mais à faible volume.
• Banques : Des notes globales plus élevées sur Yelp et TrustPilot sont en fait en corrélation négative avec la fréquence de mention. Ce n’est pas parce que les mauvaises critiques sont utiles ; c’est parce que les banques les plus citées sont des géants nationaux, et que servir des millions de clients signifie accumuler des plaintes à grande échelle.
• Hôtels : L’exception au modèle. Les notes en étoiles GBP étaient plus fortement corrélées à la probabilité et à la fréquence des mentions de l’IA qu’au nombre d’avis.

Lorsque les équipes optimisent la visibilité en ligne de leur marque en termes de volume d’avis (sans pour autant, bien sûr, baisser leurs normes de service), l’endroit où elles collectent et gèrent leurs avis est important. La plate-forme la plus importante dépend de la verticale.

Bien que les notes par étoiles ne soient pas toujours un facteur de mention fiable de l’IA, elles influencent toujours les humains qui décident quelle entreprise visiter. Mon conseil est d’optimiser le volume d’avis pour les modèles et de conserver la note pour les personnes.

Facteur 4 : signaux sociaux

Instagram et Facebook sont chacun des facteurs de mention, mais ils jouent des rôles différents dans la visibilité locale de l’IA. Facebook fait participer les marques à la réponse générée, Instagram fait parler d’elles une fois qu’elles y sont.

Les abonnés Facebook améliorent la probabilité de mention de l’IA, ce qui signifie que l’entreprise remporte la mention en premier lieu. Pour les banques, le nombre de followers est globalement le facteur de mention de l’IA sociale le plus important, et les cabinets dentaires mentionnés ont presque cinq fois plus de followers que ceux qui ne le font pas.

La présence d’Instagram amplifie la fréquence de mention de l’IA. Les restaurants avec une forte présence sur Instagram et Yelp sont mentionnés près de sept fois plus que ceux qui ne le sont pas. Pour les hôtels-boutiques en particulier, Instagram est le prédicteur le plus puissant des mentions de l’IA, surpassant même les signaux GBP et éditoriaux. Et rappelez-vous le personnage de Grok plus tôt ; il fait référence au contenu Instagram plus que tout autre modèle.

Ce qu’il faut retenir, c’est qu’une activité régulière et l’augmentation de votre audience sur vos profils sociaux, dans tous les lieux, en valent la peine.

3 choses à faire ce mois-ci

D’après ce que nous avons découvert, les modèles d’IA aiment systématiquement BARS, même si chaque « personne » de modèle les classe légèrement différemment selon le type d’entreprise.

Les marques apparaissant de manière plus cohérente dans les modèles d’IA optimisent régulièrement tous ces facteurs de mention à grande échelle, sur chaque emplacement, chaque profil, chaque plateforme d’évaluation. C’est ce que nous appelons l’optimisation des performances de localisation (j’en ai parlé sur BrightonSEO), et c’est ainsi que les marques multi-sites cessent de s’appuyer uniquement sur la part de marché et l’autorité pour apparaître dans les résultats de recherche locaux de l’IA.

Nos conseils tiennent sur une serviette de bar.

1. Complétez vos profils GBP

Compléter vos descriptions, attributs et catégories GBP à grande échelle peut augmenter les taux de mention IA de 40 à 60 points de pourcentage dans certains secteurs verticaux. Et si vos profils de localisation ne sont pas suffisamment complets pour être mentionnés en premier lieu, le nombre d’avis que vous avez collectés n’a pas d’importance ; il n’y a pas d’entreprise locale à amplifier.

Notre IA agentique intégrée à la plateforme UB-I maintient chaque profil de localisation complet, corrige les profils obsolètes après examen humain et répertorie les erreurs de profil par ordre d’impact sur la recherche.

2. Donner la priorité au volume des avis plutôt qu’au nombre d’étoiles

Dans les cinq secteurs et modèles, le volume des avis prédit mieux les mentions de l’IA que les notes. Si votre équipe consacre la majeure partie de son énergie à une note de 4,3, il serait préférable de consacrer une partie de cet effort à recueillir de nouveaux avis sur les plateformes pertinentes.

3. Augmentez le volume de vos photos en GBP

Le nombre de photos est le premier prédicteur de la fréquence de mention des restaurants, le signal le plus fort dans le secteur dentaire et le troisième facteur de mention de l’IA le plus important pour les banques.

Essayez de télécharger plus de 100 photos de qualité (et, idéalement, spécifiques à un emplacement) sur vos emplacements. Pour les restaurants et les hôtels ciblant un positionnement IA de premier plan, visez plus de 2 000 photos.

Un conseil : téléchargez par incréments réguliers plutôt que d’un seul coup. Cela signale une entreprise active et vivante.

Soyez un modèle local pour tous les modèles d’IA

La recherche locale par IA n’en est plus à son ère bêta, et les équipes d’optimisation devraient prioriser sont devenues compréhensibles. Acronyme, même.

La façon dont les marques multisites augmentent leur visibilité en matière d’IA consiste à respecter les modèles du BARS : donner la priorité à l’exactitude et à la cohérence des données à long terme à grande échelle, renforcer l’autorité qui mérite des mentions dans les médias et les éditoriaux, consolider la preuve sociale par le biais d’avis et présenter l’expérience de les visiter à travers des photos.

Faire tout cela sur des centaines de sites demande beaucoup de travail, c’est exactement pourquoi nous avons créé UB-I.

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Images In-Post : Images d’Uberall. Utilisé avec autorisation.