La vérité contre-intuitive sur la visibilité de l’IA : la plupart des marques tentent de remporter les élections avant que les électeurs connaissent leur nom.
Tout le monde veut être classé pour des requêtes telles que « meilleur logiciel de gestion de projet » dans ChatGPT. En référencement, nous commencerions par ce mot-clé et progresserions vers lui avec des requêtes longues telles que « meilleur logiciel de gestion de projet pour les petites équipes ».
Ce n’est pas la bonne approche avec AI Search. Avant de commencer à dire au monde ce que nous pouvons être, nous devons nous assurer que notre identité est très claire.
Voici quelques véritables points de départ que nous avons identifiés à partir de notre travail en GEO depuis 2024 :
- Une entreprise Fortune 100 apparaît toujours sous son ancienne marque, des mois après un changement de marque majeur
- Un manque de travail de positionnement intentionnel conduit à ce qu’une grande marque ne soit considérée pour aucun type de clientèle spécifique.
- Une entreprise dont les employés ont en moyenne plus de 10 ans d'ancienneté est qualifiée de « turnover élevé » en raison d'un avis négatif.
Ces inexactitudes et lacunes dans le canon de base de la marque ne peuvent être ignorées. Ils constituent le cadre dans lequel nous commençons à reconstituer le puzzle. Et cela transcende le besoin (sans doute plus important) de garantir l’exactitude de la marque.
- L'héritage de la marque de l'entreprise Fortune 100 peut contenir des vérités contre-intuitives pour son public cible actuel.
- Le manque de positionnement de la grande marque ne laisse aucune catégorie aux LLM pour les sélectionner.
- L’entreprise dont le chiffre d’affaires est prétendument élevé est supprimée à tort de l’ensemble des invites très pertinentes par rapport à son offre principale.
Pour le dire autrement : les LLM attribuent plus de sens à ces « faits » sur les marques que les moteurs de recherche traditionnels. Ces faits alimentent quelque chose qui s'apparente à un processus de réflexion dans le LLM, qui peut conduire à inclure la marque dans des réponses non pertinentes ou à l'exclure dans des réponses pertinentes.
If we're already aiming at a moving target, why not make that target as high likelihood to hit as possible?
Je pense que corriger les inexactitudes de la marque est la meilleure approche, non pas parce que c'est facile, mais parce que tous les autres efforts de visibilité de l'IA s'effondrent sur la base d'informations erronées.
Pourquoi le référencement IA « défensif » n’est pas du tout défensif
Je considère la visibilité de l’IA comme un modèle de maturité, car l’industrie s’accroche à des brins de paille et a besoin de nouvelles heuristiques pour guider sa réflexion. Aborder GEO de la même manière que nous abordons le référencement traditionnel, c'est comme verser de l'eau dans un récipient fissuré.
Commencer par l’exactitude de la marque signifie d’abord corriger ce qui ne va pas dans votre marque. Avant de concourir pour les termes d'une catégorie, vous devez vous assurer que les LLM représentent avec précision les faits de base de votre marque : votre emplacement, votre leadership, vos services et peut-être plus important encore, votre positionnement.
Il n'existe pratiquement aucune marque qui représente parfaitement, au sein des LLM, ce qu'elle fait, qui elle est, qui est en charge, où elle sert, qui elle sert, ce qu'elle sert. Même les entreprises établies sont confrontées à des inexactitudes systémiques qui empoisonnent tous les efforts en aval.
La voie progressive que la plupart des marques devraient suivre :
| Scène | Taper | Exemple de requête | But |
|---|---|---|---|
|
Étape 1 Requêtes de marque pure |
Défensive | « Est [Your Brand] une bonne agence pour GEO ? » | Corrigez la manière dont les LLM répondent directement aux requêtes concernant votre marque |
|
Étape 2 Marque + Attribut |
De transition | « [Your Brand] Services GEO pour les marques d'entreprise » | Optimisez pour les requêtes qui incluent le nom de votre marque ainsi que des offres spécifiques |
|
Étape 3 Longue traîne sans marque |
Offensant | « Meilleures agences GEO pour les marques financières d'entreprise » | Ciblez les termes de la catégorie avec des qualificatifs qui correspondent à votre positionnement |
|
Étape 4 Pur sans marque |
Avancé | « Quelles sont les bonnes agences pour GEO ? » | Rivaliser pour des termes de catégorie large sans qualificatifs |
Ce n'est pas un commutateur binaire ; c'est un continuum nécessitant une optimisation par étapes.
Sautez des étapes et vous optimisez pour une histoire de marque qui n'existe pas dans les modèles.
Construisez d'abord votre marque Canon (ou regardez l'IA raconter la mauvaise histoire)
Avant de suivre la visibilité de l'IA ou de rechercher le classement des catégories, vous devez documenter à quoi ressemble réellement « précis ». La plupart des marques ne peuvent pas répondre à cette question avec précision.
1. Identifiez plus de 50 attributs de marque critiques
- Faits sur l'entreprise : année de fondation, emplacements, taille, structure
- Direction: dirigeants, porte-parole, fondateurs
- Services/produits : ce que tu proposes, ce que tu ne proposes pas
- Positionnement : qui vous servez, secteurs d’activité, taille de l’entreprise
- Différenciateurs : méthodologie, approche, valeurs
- Modifications récentes : changements de marque, acquisitions, pivots
2. Créez plus de 100 invites de test (rapport 2:1)
Pour chaque attribut, rédigez plusieurs invites qui doivent obtenir des informations précises :
- Direct: « Où est [Your Brand] siège social ? »
- Indirect: « Parlez-moi de [Your Brand]emplacements des bureaux de «
- Comparatif: « Comment [Your Brand] comparer aux concurrents dans Author: Alisa Scharf? »
3. Testez quotidiennement et calculez le pourcentage de précision
Exécutez ces invites quotidiennement sur plusieurs LLM, pas une seule fois. Ces modèles sont probabilistes. Ils vont parfois récupérer des informations, ils vont toujours les récupérer, et puis il y aura des choses un peu plus rares.
Suivez ceci : quel pourcentage des attributs de votre marque apparaissent avec précision et cohérence ?
Ce pourcentage de précision devient votre indicateur principal, alors suivez-le avant de suivre la part des classements de voix ou de catégorie.
4. Enquêtez sur chaque inexactitude
Pour chaque échec :
- Vérifier les citations dans les réponses LLM
- Retourner aux SERPs Google pour une enquête manuelle
- Identifiez tous les emplacements Web où l’inexactitude apparaît
- Propagation des citations de cartes (source originale + mentions en aval)
La compétence qui sépare les gagnants : enquête sur les tableaux de bord
Le succès d’AI Search nécessite de revenir aux principes fondamentaux d’investigation que de nombreux référenceurs ont externalisés vers des outils il y a des années.
Une grande partie de notre travail a été optimisée pour les outils où vous passez toute la journée dans un SEMRush ou un Ahrefs. Il faut parfois aller directement à la source. Vous ne pouvez pas tracer votre chemin vers l'exactitude de la marque. Vous devez enquêter.
Votre processus d’enquête sur les inexactitudes :
- Exécuter les invites manuellement, à plusieurs reprises
Testez quotidiennement la même invite sur plusieurs LLM. Développer la reconnaissance des formes : qu'est-ce qui apparaît systématiquement ? Qu'est-ce qui est rare ? Ne vous fiez pas aux résultats ponctuels (modèles probabilistes = sorties variables) - Vérifiez chaque citation
Lorsque les LLM fournissent des sources, étudiez chacune d’elles. Mais rappelez-vous : c’est une corrélation. Ce n'est pas une question de causalité. La présence d'une citation ne garantit pas qu'elle a provoqué la sortie. - Revenir aux SERP de Google
Recherchez votre marque + les informations inexactes. Découvrez où ce récit apparaît sur le Web. Cartographier la propagation : source originale + mentions en aval. - Mener des recherches approfondies combinant des outils manuels et d’IA
Utilisez des outils d’IA pour étendre la recherche de sources d’inexactitude. Mais vérifiez manuellement, car les outils manquent de contexte et de nuances. Suivez chaque endroit où une correction est nécessaire.
C'est travail lent. Peu glamour travail. Mais c’est le travail qui doit être fait si vous voulez avoir la meilleure chance d’influencer les KPI de recherche AI.
Pourquoi les inexactitudes de marque sont tenaces : le problème des données de formation
Vous pouvez corriger chaque mention de votre ancien siège social sur votre site Web et continuer à voir les LLM le citer pendant des mois. Pourquoi?
Les LLM sont formés sur des ensembles de données historiques massifs comme Common Crawl, qui sont des instantanés d'Internet pris à des moments précis. La présence établie de votre marque dans ces archives historiques est à la fois un avantage (vous êtes connu) et un handicap (des informations obsolètes persistent).
Ce que cela signifie pour vous :
- La réparation du contenu Web est nécessaire mais pas suffisante ; vous corrigez le présent et le futur, mais le passé influence toujours les résultats
- Les attentes en matière de calendrier sont importantes : les améliorations de la précision de la marque peuvent prendre des mois à mesure que de nouvelles données de formation sont intégrées
- Les marques établies ont pire encore ; plus de documentation historique signifie plus d'inertie à surmonter
- La cohérence dans le temps est essentielle : plus des informations précises existent en ligne, plus elles pèsent sur les futurs cycles de formation.
C'est pourquoi le travail sur la précision de la marque doit commencer MAINTENANT. Plus tôt vous établirez des informations précises sur le Web, plus tôt elles commenceront à influencer les futurs cycles de formation.
Avec cela, vous corrigez les sorties d'aujourd'hui et vous façonnez les données d'entraînement de demain.
La visibilité de l’IA fonctionne-t-elle désormais pour votre marque ?
Le seuil pour déplacer le travail de précision de la marque vers une concurrence par catégorie (ou commencer du tout) varie en fonction de plusieurs facteurs :
Commencez par la précision de la marque si :
- Vous êtes une marque établie avec plus de 5 ans de présence numérique
- Vous disposez d'un volume de recherche de marque existant (les gens vous recherchent déjà)
- Vous disposez de la documentation pour définir « précis » (vous connaissez l'histoire de votre propre marque)
- Vous êtes dans un espace B2B où les cycles d'achat sont longs (la perception de la marque s'améliore avec le temps)
- Vous avez des preuves d'inexactitudes (exécutez 10 invites de test ; en cas d'échec, vous avez du travail à faire)
Vous n’êtes peut-être pas prêt si :
- Vous êtes en adéquation pré-produit/marché (l'histoire de votre marque est toujours en évolution)
- Votre volume de recherche de marque est nul (un travail de précision pure sur la marque ne favorisera pas la découverte)
- Vous manquez de ressources pour mettre en œuvre les changements (identifier les problèmes sans les résoudre crée de la frustration)
Passez aux conditions de catégorie sans marque lorsque :
- Vous avez atteint une forte précision de la marque sur les principaux attributs
- Vous disposez d'une solide infrastructure de citations (presse, revues, annuaires vous répertoriant avec précision)
- Vous disposez de suffisamment de ressources pour cibler « la cible mouvante »
- Votre positionnement concurrentiel est fort (dans quelle mesure êtes-vous prêt à mener le peloton ?)
- Vous êtes prêt pour un investissement à plus long terme (la visibilité sans marque se développe lentement)
Le vrai point de départ
Ma thèse de base est la suivante : vous devez vraiment commencer par vous assurer que votre contenu Web et vos propres actifs numériques racontent la bonne histoire.
Réparez ce qui ne va pas dans la représentation de votre marque. Construisez le canon. Établissez la précision comme indicateur principal. Enquêtez sur les inexactitudes comme un journaliste et non comme un jockey de tableau de bord.
Ensuite, développez-vous vers la domination des catégories hors marque. Je pense que vous constaterez que cela change le jeu des dames aux échecs. Cela ne veut pas dire que ce sera facile, mais cela signifie que nous pouvons être plus calculés dans notre approche.
Si les fondations de votre marque sont fissurées, tout ce que vous construisez dessus s’effondrera. Nous pouvons vous aider avec cela.
