Comment mesurer la notoriété d’une marque grâce aux services d’optimisation pour la recherche par IA ?

Pour évaluer si un service d’optimisation pour la recherche par IA améliore la notoriété de la marque, il ne suffit pas de compter le nombre de fois où la marque apparaît dans les réponses. Les entreprises doivent également déterminer si la marque a davantage de chances d’être mentionnée lorsque les clients potentiels posent des questions pertinentes, si les réponses présentent avec exactitude l’activité et les atouts de la marque, et si les utilisateurs visitent ensuite le site officiel, recherchent la marque ou prennent contact. Les deux premiers points peuvent être évalués par l’observation d’un échantillon structuré de réponses ; les comportements ultérieurs doivent être analysés à partir des données du site web et d’enquêtes auprès des clients.

Pour les entreprises B2B qui ciblent les marchés internationaux, cette évaluation dépend tout particulièrement des situations concrètes. Un même fabricant peut être recommandé comme fournisseur dans les réponses à des questions en anglais, mais ne pas apparaître dans celles formulées dans la langue locale du marché visé. Avant d’acheter un service, il est plus pertinent de définir les pays, les profils d’acheteurs et les questions d’achat que l’on souhaite cibler que de comparer des fournisseurs sur la base d’un « score de visibilité de l’IA » généraliste.

Distinguer d’abord le fait d’être vu, compris et mémorisé

La mention d’une marque dans une réponse générée par l’IA indique avant tout sa visibilité ; elle ne signifie pas directement que les utilisateurs connaissent ou font confiance à cette marque. La notoriété comporte au moins trois dimensions : la marque est-elle mentionnée dans la réponse, son activité et son champ d’application sont-ils clairement expliqués lorsqu’elle l’est, et les utilisateurs peuvent-ils reconnaître, mémoriser ou rechercher activement la marque après avoir consulté la réponse ?

Par exemple, un acheteur demande quels fournisseurs proposent un type d’équipement industriel. La réponse cite le nom d’une entreprise, mais la présente comme un distributeur alors qu’elle réalise en réalité de la fabrication sur mesure. Cette mention peut être comptabilisée comme un gain de visibilité, sans pour autant contribuer à une perception juste de la marque. Dans un autre cas, la réponse cite le site de l’entreprise sans afficher le nom de la marque ; le site bénéficie d’une exposition comme source, mais la marque elle-même peut rester peu reconnaissable.

Les rapports des prestataires doivent donc présenter séparément, au minimum, les mentions de la marque, les citations du site officiel ou d’autres sources, et l’exactitude de la description de la marque, au lieu de regrouper ces éléments dans un score global impossible à vérifier. Il convient également de vérifier séparément si la réponse exprime correctement les éléments de positionnement qui comptent le plus pour l’entreprise, par exemple « propose une assistance technique multilingue » ou « réalise des fabrications sur mesure à partir de plans ».

Établir une base de référence à partir d’un ensemble fixe de questions comparables

Les réponses générées par l’IA peuvent varier selon la plateforme, la langue, la région, la formulation de la question et la période. Pour déterminer si une optimisation a produit une amélioration, les entreprises peuvent établir avec leur prestataire un ensemble fixe de questions et conserver les résultats initiaux comme base de référence. Ces questions doivent refléter un véritable parcours d’achat, et ne pas se limiter à des recherches sur le nom de l’entreprise.

Pour un fournisseur d’équipements qui souhaite générer des demandes de renseignements à l’international, les questions peuvent couvrir différentes étapes : découverte des catégories de produits, sélection des fournisseurs et comparaison des solutions d’application. Il faut également inclure des formulations courantes dans différentes langues et différents pays. Les questions contenant le nom de la marque permettent d’évaluer la notoriété existante, mais ne peuvent remplacer les questions sans marque : si les utilisateurs ne connaissent pas encore le nom de l’entreprise, la possibilité de découvrir la marque à travers des questions sur une catégorie de produits correspond davantage à une situation de création de notoriété.

Lors des tests, il convient d’enregistrer le texte original de la question, la plateforme utilisée, la date du test, les paramètres de langue et de région, ainsi que le contenu de la réponse et les liens cités. Tester plusieurs fois une même question et conserver les résultats permet de limiter les erreurs d’interprétation dues aux variations ponctuelles des réponses ; les conditions de chaque série de tests doivent également être aussi cohérentes que possible. En cas de changement important de version, de fonctionnalités ou d’ensemble de questions de la plateforme, il faut le signaler dans le rapport afin d’éviter de présenter directement comme une progression des résultats obtenus dans des conditions différentes.

Le taux de mention de la marque peut être calculé ainsi : « nombre de réponses valides dans lesquelles la marque apparaît ÷ nombre total de réponses valides ». Cet indicateur facilite le suivi des évolutions, mais il faut également communiquer le nombre total de réponses, le périmètre des questions et la méthode de calcul. Le prestataire peut aussi présenter le taux de citation du site officiel, le taux d’exactitude de la description de l’activité ciblée et la présence de la marque dans les comparaisons avec des concurrents. Le nombre d’occurrences ne doit pas être interprété isolément : le fait qu’une réponse répète plusieurs fois le nom d’une marque n’est pas nécessairement plus utile qu’une recommandation concise et exacte dans une autre réponse.

Lorsque l’échantillon est réduit, quelques réponses peuvent facilement faire varier les pourcentages. Il convient alors d’examiner les données brutes et de ne pas considérer directement une variation de quelques points de pourcentage comme la preuve de l’efficacité du service. L’ensemble de questions ne doit pas non plus se limiter à celles qui favorisent la marque ; les nouvelles questions peuvent refléter l’évolution de l’activité, mais doivent être comptabilisées séparément des questions fixes initiales.

Évaluer la notoriété en tenant compte des réponses externes et des comportements sur le site

Les données sur les réponses de l’IA montrent comment la marque apparaît dans les situations testées, mais ne permettent pas de prouver directement combien de personnes l’ont vue, mémorisée ou appréciée. Pour mesurer l’évolution de la notoriété, l’entreprise peut mener des enquêtes avant et après auprès de clients potentiels ciblés, selon une méthodologie cohérente : par exemple, demander aux répondants s’ils peuvent citer spontanément des marques pertinentes, s’ils reconnaissent le nom de la marque lorsqu’ils le voient et s’ils comprennent correctement son activité. Les répondants, les marchés et les périodes doivent être comparables ; il ne faut pas tirer de conclusions exagérées à partir d’un échantillon trop réduit.

Les données du site web fournissent une autre piste d’observation : examiner le trafic référé identifiable provenant de plateformes d’IA, les pages de destination, l’évolution des recherches contenant le nom de la marque, ainsi que les actions réalisées au cours des visites concernées, telles que la consultation de pages produits ou l’envoi de formulaires. Le cycle d’achat en B2B peut être long. Certains utilisateurs ayant consulté une réponse de l’IA reviennent par d’autres canaux, et certaines sources de trafic ne peuvent pas être identifiées avec précision. Le trafic référé par les plateformes ne peut donc pas être considéré comme reflétant l’intégralité de leur influence ; de même, une hausse des demandes de renseignements ne suffit pas à attribuer la croissance à l’optimisation pour la recherche par IA.

L’entreprise doit également consigner les autres activités marketing, telles que la publicité, les réseaux sociaux, les salons professionnels et la refonte du site web. Toutes peuvent influer sur les recherches de la marque et le volume de demandes de renseignements. Si le budget le permet, il est possible de comparer les évolutions de différents marchés ou secteurs d’activité sur des périodes similaires. Il faut toutefois tenir compte des différences de situation initiale et des autres activités, et éviter de confondre corrélation et causalité.

Lors du choix d’un prestataire, vérifier que les données peuvent être contrôlées

Certains prestataires présentent de nombreuses captures d’écran ou un classement global de visibilité sans expliquer comment les questions ont été sélectionnées, combien de tests ont été effectués ni fournir les réponses dans lesquelles la marque n’apparaît pas. Ces éléments peuvent illustrer une situation, mais ils sont insuffisants pour étayer une décision d’achat. Avant de signer, l’entreprise doit demander au prestataire de préciser les points suivants :

• Périmètre couvert : quelles plateformes d’IA, quels marchés cibles, quelles langues et quelles situations d’achat sont testés ? Le périmètre des plateformes correspond-il aux habitudes des clients de l’entreprise ?
• Méthode de calcul : quelles sont les règles utilisées pour déterminer les mentions, les citations et l’exactitude ? Est-il possible de consulter la liste des questions, les réponses originales et les résultats sans mention de la marque ?
• Livrables : outre les rapports de suivi, le prestataire fournit-il des recommandations pour améliorer le contenu du site officiel, les informations sur les produits et les ressources pouvant être citées ? Qui se charge de leur mise en œuvre ?
• Modalités de nouveaux tests : à quelle fréquence les tests sont-ils répétés ? Comment les changements de plateforme sont-ils pris en compte ? Comment les questions fixes sont-elles distinguées des nouvelles questions ? Les rapports présentent-ils la base de référence et les résultats successifs ?
• Accès et données : qui gère les outils d’analyse du site, les plateformes de recherche et les données d’enquête ? L’entreprise peut-elle continuer à utiliser les données recueillies une fois la collaboration terminée ?

Pour les offres qui prétendent garantir qu’une plateforme recommandera la marque de façon continue, lui assurera un classement fixe ou feront directement progresser sa notoriété, l’entreprise doit demander une explication du périmètre statistique et des conditions de contrôle. Les réponses de l’IA sont générées par les plateformes. Un prestataire peut améliorer la facilité avec laquelle les informations sur l’entreprise sont découvertes et leur crédibilité, ainsi qu’assurer un suivi continu, mais il ne peut généralement pas contrôler le contenu de chaque réponse.

Une approche d’achat plus prudente consiste à sélectionner les marchés prioritaires et un ensemble de questions d’achat à forte valeur, à convenir de la base de référence, des livrables et de la méthode des nouveaux tests, puis à décider d’élargir ou non l’investissement en fonction de l’exactitude des descriptions de la marque, de la couverture des situations ciblées et des comportements ultérieurs identifiables. Même si le taux de mention augmente, si les réponses continuent de décrire incorrectement les capacités des produits, il faut d’abord rectifier les informations plutôt que de chercher à accroître l’exposition.