L’émergence de la recherche et de la découverte générées par l’IA incite les commerçants à évaluer la visibilité de leurs produits sur ces plateformes. Beaucoup d’optimiseurs de recherche tentent d’appliquer des métriques conventionnelles comme le trafic issu de l’IA générative et le classement dans les réponses d’IA, mais ces approches sont inadéquates. Trafic : Mettre l’accent sur le trafic néglige la fonction principale des réponses d’IA, qui est de répondre à un besoin sur site plutôt que de générer des clics. Les réponses générées par l’IA manquent généralement de liens vers des sites web de marques. Par exemple, les Aperçus d’IA de Google relient parfois le nom d’un produit à des résultats de recherche organiques. Ainsi, la visibilité ne se traduit pas nécessairement par du trafic. Les produits d’un commerçant peuvent apparaître dans une réponse d’IA sans recevoir un seul clic. Classements : Les réponses d’IA incluent souvent des listes, ce qui pousse de nombreux vendeurs à essayer de surveiller leur position pour se placer en haut ou en proche de la première place. Cependant, le suivi de tels classements est impossible. Les réponses d’IA étant intrinsèquement imprévisibles, une étude de Sparktoro a révélé que les plateformes d’IA recommandent différentes marques, dans des ordres variés, à chaque question posée par la même personne. Meilleures métriques pour l’IA Voici des métriques améliorées pour évaluer la visibilité via l’IA. Positionnement des produits ou de la marque dans les données d’entraînement des LLM Les données d’entraînement sont cruciales pour la visibilité en IA puisque les grands modèles de langage s’appuient principalement sur leurs connaissances acquises. Même lorsque vous interrogez Google ou d’autres sources, les LLM utilisent souvent leurs données d’entraînement pour façonner leurs requêtes. Il est donc essentiel de surveiller ce que les LLM retiennent concernant votre marque et vos concurrents, en particulier les inexactitudes ou informations obsolètes. Priorisez la fourniture de données manquantes ou corrigées sur votre site web et sur tous vos canaux propriété. L prompting manuel sur ChatGPT, Claude, Gemini ou plateformes similaires peut aider à identifier ces lacunes. Des prompts utiles incluent : - « Que savez-vous sur [MON PRODUIT] ?» - « Comparez [MON PRODUIT] à [PRODUIT DU CONCURRENT]. » Les outils de suivi de visibilité IA comme Profound ou Peec AI peuvent automatiser ces prompts pour suivre le positionnement des produits dans le temps. À garder en tête : Les outils de suivi IA soumettent des prompts via les API des LLM.

Cependant, les résultats peuvent varier pour les humains en raison de la personnalisation et de la variété entre les modèles d’IA. Les résultats générés par API restent préférables pour évaluer les données d’entraînement, puisque les LLM renvoient souvent des informations issues de leur apprentissage (plutôt que de recherches en direct) afin de préserver leurs ressources. Les scores de visibilité dans ces outils dépendent entièrement des prompts utilisés. Classez séparément les prompts de marque dans des dossiers distincts, car ils atteignent généralement un score de 100 %. Priorisez aussi les prompts non liés à la marque, qui reflètent votre proposition de valeur ; les prompts non pertinents obtiennent généralement un score nul. Sources les plus citées Les plateformes de LLM effectuent de plus en plus de recherches en direct pour générer leurs réponses, en consultant des sources comme Google, Bing ou même des communautés comme Reddit. La recherche organique influence donc la visibilité en IA. Les citations provenant de ces recherches en direct, telles que des articles ou des vidéos, impactent les réponses d’IA. Cependant, ces citations varient largement car les LLM explorent de nombreuses requêtes (souvent sans rapport). Il est donc irréaliste de vouloir apparaître dans toutes les sources citées. Néanmoins, certains prompts produisent systématiquement les mêmes sources influentes, qui peuvent inclure votre marque ou votre produit. Les outils de suivi de visibilité IA peuvent rassembler les URL les plus citées liées à votre marque, produit ou secteur. Mentions de la marque et volume de recherche de marque Utilisez Google Search Console ou des outils analytiques similaires pour suivre : - Les requêtes contenant le nom de votre marque ou ses variantes. - Le nombre de clics issus de ces requêtes. - Les impressions liées à ces requêtes. Plus les réponses d’IA incluent le nom de la marque, plus il est probable que les utilisateurs la recherchent. Dans Search Console, appliquez un filtre dans la section « Performance » pour analyser les données provenant des requêtes de marque.