Depuis le début du millénaire, les spécialistes du marketing ont maîtrisé la science de l’optimisation des moteurs de recherche.
Nous avons appris les «règles» du classement, l’art du backlink et le rythme de l’algorithme. Mais, le sol s’est déplacé vers l’optimisation générative du moteur (GEO).
L’ère des 10 liaisons bleues cède la place à l’âge de la réponse synthétisée unique, livrée par des modèles de grande langue (LLM) qui agissent comme partenaires conversationnels.
Le nouveau défi ne concerne pas le classement; Il s’agit de raisonnement. Comment pouvons-nous nous assurer que notre marque n’est pas seulement mentionnée, mais comprise avec précision et favorablement représentée par le fantôme dans la machine?
Cette question a déclenché une nouvelle course aux armements, engendrant un écosystème diversifié d’outils construits sur différentes philosophies. Même les mots pour décrire ces outils font partie de la bataille: «Geo», «GSE», «Aio», «Aiseo», juste plus «SEO». La liste des abréviations continue de croître.
Mais, derrière les outils, différentes philosophies et approches émergent. Comprendre ces philosophies est la première étape vers le passage d’une posture de surveillance réactive à une stratégie proactive d’influence.
École de pensée 1: L’évolution de l’écoute – surveillance de la visibilité basée sur un
L’approche la plus intuitive pour de nombreux professionnels du référencement est une évolution de ce que nous savons déjà: le suivi.
Cette catégorie d’outils «écoute essentiellement» sur les LLM en les testant systématiquement avec un volume élevé d’invites pour voir ce qu’ils disent.
Cette école a trois branches principales:
Les codeurs d’ambiance
Il n’est pas difficile, de nos jours, de créer un programme qui exécute simplement une invite pour vous et stocke la réponse. Il y a une myriade de guerriers de clavier du week-end avec des offrandes.
Pour certains, c’est peut-être tout ce dont vous avez besoin, mais la préoccupation serait que ces outils n’ont pas d’offre défendable. Si tout le monde peut le faire, comment empêchez-vous tout le monde de construire le sien?
Le VC Findé mentionner les trackers
Des outils comme Pee.ai, TryProfound et bien d’autres se concentrent sur la mesure de la «part de voix» d’une marque dans les conversations sur l’IA.
Ils suivent la fréquence à laquelle une marque est citée en réponse à des requêtes spécifiques, offrant souvent un score de visibilité en pourcentage contre les concurrents.
TryProfound ajoute une autre couche en analysant des centaines de millions d’interactions utilisateur-AI, en essayant de cartographier les questions que les gens posent, et pas seulement les réponses qu’ils reçoivent.
Cette approche fournit des données précieuses sur la notoriété de la marque et la présence dans les cas d’utilisation du monde réel.
Le pivot des opérateurs opérationnels
Les principaux acteurs du référencement – Semrush, Ahrefs, Seoclarité, chef d’orchestre – augmentent rapidement leurs plateformes existantes. Ils intégrent le suivi de l’IA dans leurs tableaux de bord familiers et centrés sur les mots clés.
Avec des fonctionnalités telles que Radar de marque d’Ahrefs ou la boîte à outils AI de Semrush, ils permettent aux spécialistes du marketing de suivre la visibilité ou les mentions de leur marque pour leurs mots clés cibles, mais maintenant dans des environnements tels que les aperçus de l’IA de Google, le chat de chatte ou la perplexité.
Il s’agit d’une extension logique et puissante de leurs offres actuelles, permettant aux équipes de gérer le référencement et ce que beaucoup appellent l’optimisation générative du moteur (GEO) à partir d’un seul centre.
La valeur fondamentale ici est observationnelle. Cela répond à la question: «Sommes-nous en train de parler?» Cependant, il est moins efficace de répondre à « Pourquoi? » ou «Comment changer la conversation?».
J’ai aussi fait des mathématiques Sur le nombre de requêtes, une base de données pourrait avoir besoin d’avoir suffisamment de volume rapide pour être statistiquement utile et (à l’aide de Claude) a proposé une exigence de base de données de réponses rapides de 1 à 5 milliards.
Ceci, s’il est réalisable, aura certainement des implications de coûts qui se reflètent déjà dans les offres.
École de pensée 2: façonner l’âme numérique – Analyse des connaissances fondamentales
Une approche plus radicale postule que le suivi des sorties, c’est comme essayer de prédire la météo en regardant par la fenêtre. Pour vraiment avoir un effet, vous devez comprendre les systèmes atmosphériques sous-jacents.
Cette philosophie ne se préoccupe pas de la production d’une seule invite, mais avec la «connaissance» interne de la LLM sur une marque et sa relation avec le monde entier.
Geo Tools Dans cette catégorie, notamment Waikay.io et, de plus en plus, conducteur, fonctionnent à ce niveau plus profond. Ils travaillent pour cartographier la compréhension par LLM des entités et des concepts.
En tant qu’expert de la méthodologie de Waikay, je peux détailler le processus, qui fournit le «pont clair» de l’analyse à l’action:
1. Cela commence par un sujet, pas un mot-clé
L’analyse commence par un large concept d’entreprise, tel que le «stockage cloud pour l’entreprise» ou les «voyages de luxe durables».
2. Cartographie du graphique de connaissances
Waikay utilise son propre graphique de connaissances propriétaires et ses algorithmes de reconnaissance d’entités nommés (NER) pour comprendre d’abord l’univers des entités liées à ce sujet.
Quelles sont les caractéristiques clés, les marques concurrentes, les personnes influentes et les concepts de base qui définissent cet espace?
3. Audit le cerveau du LLM
En utilisant des appels d’API contrôlés, il interroge ensuite le LLM pour découvrir non seulement ce qu’il dit, mais ce qu’il sait.
Le LLM associe-t-il votre marque aux fonctionnalités les plus importantes de ce sujet? Comprend-il votre position par rapport aux concurrents? Est-ce que cela abrite des inexactitudes factuelles ou confonde-t-elle votre marque avec une autre?
4. générer un plan d’action
La sortie n’est pas un tableau de bord des mentions; C’est une feuille de route stratégique.
Par exemple, l’analyse pourrait révéler: «Le LLM comprend que la marque de notre concurrent est pour« les clients d’entreprise », mais considère notre marque comme« pour les petites entreprises », ce qui est incorrect.»
Le «pont clair» est la stratégie qui en résulte: développer et promouvoir le contenu (communiqués de presse, documentation technique, études de cas) qui forgent explicitement et avec autorité l’association de l’entité entre votre marque et les «clients d’entreprise».
Cette approche vise à mettre à niveau en permanence les connaissances de base de la LLM, faisant de la représentation positive et précise de la marque un résultat naturel à travers un nombre presque infini d’invites futures, plutôt que celles qui sont suivies.
La fracture intellectuelle: nuances et critiques nécessaires
Un point de vue non biaisé nécessite de reconnaître les compromis. Aucune des deux approches n’est une solution miracle.
La méthode basée sur l’invite, pour toutes ses données, est intrinsèquement réactive. Cela peut avoir envie de jouer à un jeu de «whack-a-mole», où vous poursuivez constamment les sorties d’un système dont la logique interne reste un mystère.
L’échelle des invites possibles signifie que vous ne pouvez jamais vraiment avoir une image complète.
À l’inverse, l’approche fondamentale n’est pas sans ses propres critiques valides:
- Le problème de la boîte noire: Lorsque les données propriétaires ne sont pas publiques, la précision et la méthodologie ne sont pas facilement ouvertes à un examen minutieux. Les clients doivent croire que la définition de l’outil de l’espace d’entité d’un sujet est correcte et complète.
- L’énigme de la «salle propre»: Cette approche utilise principalement des API pour son analyse. Cela a l’avantage significatif de supprimer les biais de personnalisation qu’un utilisateur connecté expérimente, fournissant un aperçu des connaissances de la «base» de la LLM. Cependant, cela peut également être une faiblesse. Il peut se concentrer sur le contexte spécifique d’un public cible, dont l’historique conversationnel et les données utilisateur peuvent conduire à différentes sorties d’IA hautement personnalisées.
Conclusion: le voyage de la surveillance à la maîtrise
L’émergence de ces outils d’optimisation générative du moteur signale une maturation critique dans notre industrie.
Nous allons au-delà de la simple question de «L’IA nous mentionne-t-elle?» À la question beaucoup plus sophistiquée et stratégique de «L’IA nous comprend-elle?»
Choisir un outil est moins important que la compréhension de la philosophie que vous achetez.
Une stratégie de surveillance réactive peut être suffisante pour certains, mais une stratégie proactive pour façonner les connaissances de base de la LLM est l’endroit où l’avantage concurrentiel durable sera forgé.
Le but ultime n’est pas seulement de suivre la réflexion de votre marque dans la sortie de l’IA, mais de devenir une partie indispensable de l’âme numérique de l’IA.
Plus de ressources:
Image en vedette: RawPixel.com/ShutterStock
Commentaires