La shortlist est la nouvelle première page.

Comme la plupart d'entre nous à la recherche d'une solution, nous avons commencé cette recherche sur Google pendant les 25 dernières années. On tape quelques mots (on est tous devenus très bons à ça), on finit par cliquer sur un lien bleu, on visite un site et on atterrit dans un tunnel marketing.

Mais depuis fin 2022, quelque chose a changé, et continue de se propager. Beaucoup d'entre nous, dans de nombreux profils et secteurs, sont passés à une façon de trouver des solutions plus favorable à l'acheteur : la recherche IA.

Pour les chefs d'entreprise et les équipes marketing, cela se traduit par une baisse du trafic de recherche organique, et cela arrive à presque tout le monde. La demande pour la plupart des produits n'a pas disparu. Les gens cherchent toujours. Le haut du tunnel a simplement quitté votre site pour aller dans la réponse de l'IA.

Et dans cette réponse, les acheteurs cherchent autrement. Ils décrivent leur situation en détail, expliquent leur cas d'usage et demandent le produit le plus susceptible de convenir. Ce qui revient est une shortlist de quelques noms, pas dix liens bleus. Cette shortlist est la nouvelle première page.

Naturellement, la première question que la plupart d'entre nous se sont posée : comment un modèle LLM décide-t-il ? D'où vient la liste ? La réponse courte : de nous. De tout ce que nous avons publié au fil des années, des avis et de la couverture médiatique que nous avons gagnés, et de tout ce que d'autres ont écrit sur nous. L'IA l'a appris pendant son entraînement, et quand un acheteur pose une question aujourd'hui, elle améliore souvent sa réponse avec ce qu'elle trouve dans une recherche web du moment.

La partie que nous contrôlons le plus, c'est notre propre site, et pour beaucoup d'entre nous, le site raconte la même histoire centrée sur l'humain depuis l'époque d'avant la recherche IA. Il y a maintenant un autre type de visiteur pour lequel nous devons délibérément réduire l'effort d'interprétation : dire clairement ce que nous faisons, pour qui, présenter de vraies données et étayer nos affirmations par des preuves. De là, l'histoire se propage : aux profils et annuaires, aux avis, aux pages comparatives et forums, et enfin à la presse. L'IA s'appuie sur ce qu'elle voit répété dans des sources auxquelles elle fait confiance.

Étonnamment, même pour les grandes marques connues, entrer dans la shortlist n'est pas gagné d'avance. Bien sûr, ça aide, mais ce n'est pas une garantie. Une marque plus grande ou plus ancienne, avec plus d'autorité de domaine et de backlinks, un budget publicitaire plus élevé : rien de tout cela ne garantit une place sur la liste. Chaque shortlist est la réponse à une question précise, et le modèle de recherche IA va choisir les entreprises dont l'histoire (et les preuves) correspondent à cette question. Nous avons vu des marques connues absentes de réponses où apparaissent des concurrents plus petits, simplement parce que le petit concurrent l'a dit clairement, a soigné les détails et que d'autres l'ont répété.

Ce qui nous amène à la question qui nous empêche de dormir. Sommes-nous sur la shortlist de l'acheteur ou non ? Au bon vieux temps (il y a quelques années), à l'époque d'avant la recherche IA, c'était facile à répondre. On suivait quelques mots-clés, on obtenait une position et une estimation correcte du volume de recherche, et on savait où en était sa marque. La recherche IA ne fonctionne pas comme ça. Il n'y a pas de liste unique et figée à consulter.

Les acheteurs posent des centaines de versions de la même question, en conversant avec l'IA dans leurs propres mots, avec leur historique de conversation personnalisé, sur plusieurs modèles, et chaque réponse est sa propre shortlist. Avec un seul prompt, on n'apprend presque rien. Mais quand on en pose quelques centaines, regroupés par thème, un schéma apparaît. Certaines marques reviennent sans cesse. Ce sont les marques qui entrent dans les shortlists, la nouvelle première page.

La position de votre marque est donc une part de mentions, pas un classement classique de moteur de recherche. C'est la fréquence à laquelle votre marque est nommée sur un thème, comparée à la fréquence à laquelle vos concurrents le sont. Et comme le même prompt peut revenir différent dans d'innombrables scénarios, et que chaque modèle d'IA répond à sa façon, cette part doit venir de nombreuses demandes, dans chaque système de recherche IA, dans la durée.

Données d'exemple.

À quelle fréquence faut-il vérifier les résultats de la recherche IA pour comprendre la visibilité de notre marque dans la recherche IA sur les thèmes qui comptent pour nous ? Tous les changements dans les réponses de la recherche IA ne veulent pas dire quelque chose. Une partie, c'est juste l'IA qui fait de l'IA. Une autre est réelle. Un nouvel avis est arrivé, plus de couverture presse, un concurrent a publié une page, le modèle a reçu une mise à jour.

Distinguer les deux dépend du nombre de réponses de recherche IA derrière chaque relevé. On y arrive par la largeur (plus de prompts par thème) ou par la fréquence (lancer les mêmes prompts plus souvent). Dans les deux cas, une part construite sur quelques centaines de réponses reste stable de semaine en semaine, et quand elle bouge, on peut faire confiance au fait qu'elle a bougé.

Chaque approche nous apprend quelque chose de différent. Lancer les mêmes 6 prompts chaque jour montre comment ces 6 questions précises évoluent. Lancer 40 prompts différents sous un même thème une fois par semaine montre comment le thème entier évolue, parce que ces 40 couvrent davantage des nombreuses façons dont différents acheteurs expriment le même besoin. Sur 8 systèmes de recherche IA, cela fait 320 réponses derrière un relevé hebdomadaire du thème.

Dans le suivi de visibilité IA de Hi, Moose, vous pouvez choisir une planification sur mesure (plusieurs fois par jour, une fois par jour, hebdomadaire, en semaine, etc.) adaptée aux besoins de votre entreprise.