L’intelligence artificielle change le fonctionnement du Web. Les moteurs de recherche, les assistants vocaux et les plateformes génératives modifient la façon dont les gens trouvent des informations et prennent des décisions.
Internet n’est plus conçu uniquement pour les visiteurs humains. Les marques opèrent désormais dans un environnement dans lequel les personnes et les systèmes intelligents interagissent avec leur contenu, remodelant ainsi la façon dont les sites Web sont conçus, trouvés et mesurés.
Double public
Le Web moderne s’adresse désormais à deux publics.
Les sites Web sont conçus non seulement pour que les gens lisent et naviguent, mais également pour les systèmes d’IA qui interprètent et agissent sur les informations au nom des utilisateurs. Ce changement est aussi important que le passage à une conception axée sur le mobile.
Les pratiques de recherche traditionnelles axées sur la visibilité des mots clés, la lisibilité humaine et les taux de clics deviennent moins efficaces. Les résumés générés par l’IA dans les résultats de recherche, ainsi que des outils tels que ChatGPT, Perplexity et Gemini, présentent des informations directement aux utilisateurs sans qu’ils visitent un site. Les données sur le trafic et l’engagement des sites Web deviennent des mesures de réussite moins fiables.
Les marques ont besoin d’un contenu qui remplit deux fonctions. Il doit apporter de la valeur et de la clarté aux visiteurs humains tout en étant structuré de manière à pouvoir être compris et utilisé par les systèmes d’IA. Cela nécessite une nouvelle réflexion sur la conception, la structure du contenu et la transparence des données.
Redéfinir la visibilité
La visibilité ne consiste plus seulement à se classer en bonne place sur une page de résultats de recherche. Cela dépend désormais de la fréquence à laquelle les informations d’une marque sont citées ou utilisées par les systèmes d’IA.
Les marques disposant de données bien organisées, de détails clairs sur les produits et d’un contenu que les machines peuvent interpréter sont plus susceptibles d’apparaître dans des environnements pilotés par l’IA. Les sites Web doivent utiliser des cadres modulaires et structurés qui séparent le contenu de la conception, permettant aux agents d’IA de traiter facilement les informations.
Le référencement moderne s’étend désormais au-delà de l’optimisation technique et des backlinks. Cela comprend la préparation des données pour les modèles linguistiques et les assistants vocaux, les flux de produits et le contenu des FAQ afin de rendre les informations sur la marque accessibles à la fois aux personnes et aux machines.
Les stratégies de contenu doivent également évoluer. Les pages doivent être rédigées pour répondre directement aux questions des utilisateurs, et pas seulement cibler des mots-clés. Les systèmes d’IA privilégient la clarté, l’autorité et la structure logique. Les marques qui fournissent des informations simples et utiles sont plus susceptibles d’apparaître dans les résumés et les réponses de l’IA.
Personnalisation à grande échelle
L’IA élargit la manière dont les marques personnalisent le contenu et les recommandations. L’apprentissage automatique et les données de première partie permettent de créer des expériences personnalisées à une échelle qui n’était pas possible auparavant.
Le défi consiste à maintenir une identité de marque cohérente tout en utilisant la personnalisation automatisée. Sans cadre solide, le message de la marque peut devenir incohérent ou perdre du ton.
Pour éviter cela, les organisations doivent mettre en place des structures claires, des conseils sur le ton de la voix et une gouvernance des données définie. Les systèmes de contenu modulaires permettent de créer des messages personnalisés sans perdre en cohérence. Chaque variation doit faire partie de la même expérience de marque.
Une stratégie de données solide est essentielle. Les plateformes de données clients et les outils d’analyse aident les marques à comprendre le contexte et le comportement, permettant ainsi une communication plus pertinente et plus rapide. La surveillance humaine reste importante pour garantir que les valeurs et le ton de la marque sont respectés dans les résultats automatisés.
Mesurer le succès à l’ère de l’IA
À mesure que l’IA réduit les clics et les sessions, les mesures marketing traditionnelles sont moins significatives. Les dirigeants de niveau C se concentrent davantage sur les résultats que sur l’activité. La question clé est de savoir dans quelle mesure le contenu ou le produit d’une marque est choisi ou recommandé par des systèmes intelligents.
Les marques peuvent mesurer leurs performances dans trois domaines :
1. Visibilité et sélection des agents
Cela reflète la fréquence à laquelle les systèmes d’IA référencent ou priorisent le contenu d’une marque. Le suivi des mentions et de l’inclusion de la marque sur les plateformes d’IA devient une nouvelle mesure de visibilité importante.
2. Références de trafic basées sur l’IA
Bien que les clics soient moins nombreux, les visiteurs qui arrivent via les recommandations de l’IA se convertissent souvent plus rapidement. Mesurer le comportement de ces utilisateurs peut révéler l’intention et la qualité du contenu.
3. Sentiment de marque et qualité de l’expérience
Dans les environnements personnalisés, le succès n’est pas seulement une question de visibilité mais aussi de ressenti des utilisateurs. Mesurer la satisfaction, la précision et le ton dans les interactions avec l’IA est essentiel.
Pour y parvenir efficacement, les marques ont besoin d’analyses mises à jour. Des outils permettant d’évaluer la visibilité dans les systèmes génératifs et de suivre les références basées sur l’IA commencent à émerger. Il sera essentiel de les intégrer dans des cadres de mesure plus larges.
Se préparer au Web agent ouvert
La prochaine phase du développement Web est le Web agentique ouvert, dans lequel les systèmes d’IA peuvent parcourir, interpréter et agir sur les sites au nom des utilisateurs. Ces agents peuvent effectuer des réservations, effectuer des achats et récupérer des informations sans intervention directe de l’utilisateur.
De nouveaux standards du Web soutiennent cette transition. Des protocoles tels que Nreb contribuent à rendre le contenu plus facile d’accès pour les systèmes d’IA. Cela vise à créer une interaction plus fluide entre les utilisateurs, les marques et les systèmes intelligents.
Les entreprises devraient commencer dès maintenant à adapter leur infrastructure numérique. Les systèmes de gestion de contenu, les API et les modèles de données doivent servir à la fois les utilisateurs humains et les agents d’IA. Rendre l’information accessible de manière structurée et sécurisée déterminera l’efficacité avec laquelle les marques participeront à cet environnement.
Ce changement entraîne également de nouvelles décisions. Certaines marques peuvent autoriser les systèmes d’IA à utiliser leur contenu pour améliorer la visibilité, tandis que d’autres préféreront en limiter l’accès. Chaque approche affecte la visibilité et la visibilité de la marque.
Les dirigeants devraient considérer cela comme une transition majeure. Ceux qui agiront tôt pour construire des fondations structurées et lisibles par machine auront un avantage. Ceux qui tardent risquent de perdre leur visibilité à mesure que les systèmes d’IA deviennent des passerelles clés vers l’information.
Ce que le niveau C doit savoir
Les dirigeants doivent se concentrer sur trois domaines principaux à mesure que le Web agent ouvert se développe :
1. Construire une infrastructure numérique flexible
Investissez dans des systèmes structurés et modulaires qui peuvent évoluer avec les normes d’IA. Les API, les modèles de données et les schémas doivent être cohérents et accessibles.
2. Mettre à jour les mesures de performances
Éloignez-vous du trafic et des CTR. Concentrez-vous sur la sélection des agents, l’exécution des tâches et les résultats en matière de performances qui reflètent à la fois les interactions humaines et machines.
3. Alignez les équipes autour des données et du contenu
L’intégration de l’IA couvre les fonctions de marketing, de technologie et de produit. Des cadres partagés sont nécessaires pour garantir la cohérence du ton, des données et de la stratégie.
Ce que les équipes de marque doivent faire
Les équipes marketing doivent transformer ces stratégies en actions pratiques.
Ils doivent créer du contenu qui répond clairement aux questions, maintenir des structures de données propres et concevoir des expériences que les humains et les machines peuvent interpréter. Tester des formats structurés tels que des FAQ conversationnelles, des centres de connaissances et du contenu riche en métadonnées contribuera à une visibilité à l’épreuve du temps.
Les pratiques de mesure doivent également évoluer. Les équipes devraient commencer à tester des outils qui surveillent la fréquence à laquelle les plateformes d’IA référencent leur contenu et la manière dont les données structurées contribuent à la découvrabilité.
Un nouveau Web pour les humains et les machines
Le Web évolue vers une interaction plus étroite entre les personnes et les systèmes intelligents. Le succès dépendra de la manière dont les marques conçoivent des expériences à la fois compréhensibles et dignes de confiance pour les deux parties.
Pour les chefs d’entreprise, l’objectif est de construire des systèmes numériques qui fonctionnent de manière claire et efficace. Pour les marques, cela signifie créer du contenu et des structures qui fonctionnent avec l’IA plutôt que contre elle.
Le Web agent ouvert récompensera les marques qui associent visibilité, personnalisation et mesure en une seule stratégie. Ceux qui agiront tôt contribueront à façonner le développement de cette nouvelle phase d’Internet.
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Image en vedette : Anton Vierietin/Shutterstock
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