Les modèles d’IA deviennent les nouveaux points de vente : 3 actions pour s’adapter

Depuis quelques mois, le marketing digital s’inquiète de la fin du clic. Pendant vingt ans, le SEO a généré du trafic, et ce trafic a amené des conversions. Mais l’IA a bouleversé ce modèle. Aujourd’hui, l’utilisateur ne cherche plus un lien, il veut une solution, et il la trouve directement dans l’interface de l’IA.

Le vrai enjeu n’est plus de savoir comment être bien classé, mais de comprendre que le modèle d’IA est devenu le nouveau point de vente. Ici, l’IA joue le rôle de vendeur, de conseiller et de caisse. Pour une marque, il ne s’agit plus de générer du trafic, mais de devenir le choix évident que l’IA recommandera.

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Du web de la recherche au web de la recommandation

Sur Google, plus de 60 % des recherches ne mènent plus à un clic. Avec la multimodalité, où l’on interroge l’IA en prenant une photo d’une étiquette ou en filmant un objet, le parcours client devient une série de conversations.

Dans ce nouveau contexte, une marque a deux options : rester dépendante de l’attention et espérer être mentionnée, ou devenir une référence sémantique. Pour passer de la visibilité à la sélection, la marque doit être compréhensible pour l’IA, pas seulement facile à trouver.

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Comment devenir une marque que l’IA choisit ?

Pour être choisie par le modèle d’IA, une marque doit activer trois leviers de confiance, qui sont des signaux que l’IA analyse en temps réel.

● Le socle : la donnée structurée (le passeport de la marque)

L’IA ne recommande que ce qu’elle peut certifier. Si vos prix, vos stocks ou vos caractéristiques produits sont flous ou contradictoires d’une plateforme à l’autre, vous disparaissez.

L’action : Une marque doit structurer ses informations produits selon des standards comme Schema.org pour éviter toute ambiguïté. Pour une marque d’électroménager, cela signifie décrire clairement la consommation, les dimensions ou la garantie dans des champs standardisés, et non dans du texte libre. Quand les données sont claires et comparables, l’IA peut recommander correctement sans erreur d’interprétation. 

● La structure : l’extractibilité (le contenu « prêt-à-répondre »)

Les longs textes narratifs ne sont pas efficaces pour les modèles d’IA. L’IA recherche des informations claires et précises qu’elle peut facilement extraire et présenter à l’utilisateur.

L’action : Fragmenter vos contenus. Remplacez vos guides d’achat denses par des tableaux comparatifs, des listes d’avantages/inconvénients et des blocs de réponses directs (FAQ). Si vous vendez du logiciel, votre proposition de valeur doit être découpable en attributs isolés que l’IA pourra citer comme une source primaire.

● L’amplification : la preuve multimodale (l’autorité visuelle et sociale)

L’IA ne se fie pas uniquement à ce que vous dites ; elle vérifie que le reste du web confirme votre présence. Elle compare vos fiches produits avec les signaux provenant des réseaux sociaux et des contenus visuels.

L’action : Orchestrer vos signaux tiers. Une mention sur Reddit, un test vidéo sur YouTube ou un avis vérifié sur une plateforme d’autorité pèsent plus lourd qu’une page « À propos ». En multimodalité, vos assets visuels (images de packaging, vidéos d’usage) doivent être optimisés pour être reconnus comme des preuves de qualité lors d’une recherche par l’image.

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Du trafic à la crédibilité : le vrai virage à opérer

Le changement est rapide : nous passons d’un marketing qui vise à attirer les gens vers nous à un marketing qui consiste à être présent partout où l’IA cherche des informations.

La question que chaque dirigeant doit se poser n’est plus « comment augmenter mon taux de clic ? », mais « comment rendre ma marque indiscutable pour l’IA ? ».

Les marques qui réussiront dans la prochaine décennie seront celles qui auront compris que le point de vente n’est plus uniquement leur site web, mais la réponse générée en quelques millisecondes par un modèle d’IA. Il faut maintenant viser à être la réponse évidente, avant même que l’utilisateur ait terminé sa question.