Les mentions d’IA ont un impact sur la visibilité des marques et la prise de décision des consommateurs
La façon dont les gens découvrent et évaluent les marques est en train de changer radicalement, sous l’impulsion de grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT et les aperçus de l’IA de Google. Ces systèmes ne se contentent plus de répondre à des questions simples, ils deviennent des gardiens numériques. Lorsque quelqu’un demande quel est le meilleur CRM, la meilleure solution énergétique ou le meilleur fournisseur de services logistiques, la réponse est filtrée par ce que le système d’IA sait et choisit de mentionner.
Dans cet environnement, une mention dans l’IA, c’est-à-dire le nom de votre marque apparaissant dans une réponse générée par l’IA, est plus que de la visibilité, c’est de l’influence. Une mention neutre ou favorable positionne votre entreprise devant des utilisateurs prêts à prendre des décisions. Une mention défavorable fait l’inverse. Si votre marque n’apparaît pas du tout, elle pourrait tout aussi bien ne pas exister pour cet utilisateur.
Ces mentions sont fondamentalement différentes des classements de recherche ou des publicités traditionnelles. Elles ne se contentent pas de placer votre logo devant un utilisateur, elles intègrent votre marque dans le processus de prise de décision. Les utilisateurs font confiance à l’IA parce que le ton est informé et humain, voire conversationnel. Ainsi, lorsque le nom de votre marque apparaît dans ce contexte, il est synonyme d’autorité et de pertinence. Et contrairement aux publicités, il n’y a pas d’invitation à le faire. C’est pourquoi cela fonctionne.
Des données concrètes le confirment. Selon Semrush, les aperçus Google AI sont apparus dans 13,14 % des pages de résultats de recherche en mars 2025. Ce chiffre est en augmentation. ChatGPT comptait près de 600 millions de visiteurs uniques en mai 2025. Et selon une analyse de Semrush portant sur un million de requêtes sans marque, le contenu généré par l’IA inclut des mentions de marque dans 26 % à 39 % des cas, en fonction de la plateforme. C’est une portée que vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer.
Liz Reid, responsable de la recherche chez Google, l’a dit clairement : le mode IA est « l’avenir de la recherche sur Google ». Elle n’exagère pas. Ces systèmes façonnent ce que les gens voient, croient et cliquent. La question n’est donc pas de savoir si votre marque doit se préoccuper des mentions d’IA. Il s’agit de savoir si vous en faites assez pour vous mettre en avant auprès des acheteurs qui font désormais davantage confiance à l’IA qu’aux moteurs de recherche.
Comprendre la différence entre les mentions et les citations de l’IA
Pour être compétitif dans ce nouveau paysage, vous devez comprendre ce pour quoi vous optimisez. Beaucoup d’entreprises confondent les mentions de l’IA avec les citations. Il ne s’agit pas de la même chose, et si vous les traitez comme si c’était le cas, votre stratégie sera vouée à l’échec.
Une mention AI est une référence à votre marque dans une réponse, comme « Semrush est un excellent outil de référencement ». Il peut s’agir d’un lien ou d’une absence de lien. Ce qui compte, c’est que la marque entre dans la conversation. Une citation de l’IA, en revanche, est une note de bas de page, une source qui soutient ce que dit l’IA. Il peut s’agir d’un lien hypertexte ou d’une citation. Les citations sont excellentes, mais les mentions ont une portée plus large. Elles façonnent la perception.
Les deux peuvent apparaître dans la même réponse, mais seules les mentions influencent directement le ton et la visibilité de la narration. Les citations donnent de la crédibilité à ce qui est dit. Les mentions déterminent qui fait parler de lui en premier lieu. Vous voulez les deux, mais vous devez reconnaître ce qui motive chacun d’eux.
Si vous ignorez cette distinction, vous risquez de dépenser de l’énergie à rechercher des citations sur d’obscurs blogs universitaires, alors que vous devriez faire en sorte que votre marque soit mentionnée dans un contenu contextuel de grande qualité que les systèmes d’intelligence artificielle tirent des requêtes des utilisateurs dans le monde réel.
Il est important de comprendre en quoi les LLM diffèrent des algorithmes traditionnels. Ils ne se contentent pas d’indexer le web, ils synthétisent des connaissances basées sur des données d’entraînement, des extractions de données en direct et une compréhension rapide. Cela signifie que la présence de votre marque dans un contenu web pertinent et faisant autorité compte tout autant que les citations elles-mêmes.
Si vous êtes responsable de la croissance, du marketing ou de la stratégie globale, voici ce qu’il faut retenir : donnez la priorité à la visibilité et à l’influence. Les mentions vous permettent de faire partie de la conversation. Les citations vous permettent de valider ce qui est dit. Sachez ce que vous visez et alignez vos efforts de contenu en conséquence.
Augmenter les mentions de l’IA grâce à un contenu riche en contexte est une méthode puissante pour accroître la notoriété d’une marque.
Soyons directs : si vous voulez être mentionné dans les résultats de l’IA, vous devez d’abord être mentionné sur l’internet. Ces grands modèles de langage ne tirent pas les noms de marque du néant. Ils puisent dans les données du web. Plus votre marque apparaît dans des contextes pertinents et faisant autorité, plus vous montrez aux modèles linguistiques que votre entreprise est importante.
Un contenu riche en contexte crée ces signaux. Il ne s’agit pas seulement de fréquence, mais aussi de pertinence et de profondeur. Les articles de blog, les chroniques d’experts, les synthèses de produits, les fils de discussion Reddit de haute qualité et les discussions Quora actives, voilà le type de contenu numérique que les LLM absorbent. Ces mentions deviennent une partie de la mémoire de la marque que des systèmes comme ChatGPT et Perplexity appellent lors des demandes des utilisateurs.
Pour que cela devienne réalité, concentrez-vous sur des contenus qui correspondent étroitement à votre secteur d’activité et aux cas d’utilisation de vos clients. Rédigez des articles pour des invités. Répondez aux interviews des médias. Commentez dans les forums où votre expertise est requise. Partagez les cas gagnants et les mises à jour de produits dont les gens veulent parler. C’est ce qui crée une piste de données que les modèles de langage peuvent suivre.
Cet aspect est plus important qu’une stratégie de référencement traditionnelle. Les modèles d’IA ne tiennent pas compte de la structure du site comme le font les moteurs de recherche. Ils tiennent compte de la profondeur du sujet, du langage cooccurrent et de la pertinence de la conversation. Lorsque les gens parlent de votre marque naturellement, sans y être forcés, cela signale l’authenticité, que les LLM sont conçus pour privilégier.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’un sujet que vous laissez au seul service marketing. Pensez-y comme à une infrastructure de marque. Lorsqu’un modèle comme Google Gemini scrute l’internet à la recherche de signaux indiquant qui est crédible dans votre domaine, chaque mention claire et contextuelle vous donne un avantage dans la concurrence pour attirer l’attention, dans les requêtes des utilisateurs, dans les recherches des acheteurs et au-delà.
Cibler les sites web à forte autorité et fréquemment cités
Tous les sites web n’ont pas la même influence aux yeux de l’IA. Certains domaines sont référencés de manière répétée par les linguistes, en particulier lorsqu’il s’agit de sources fiables dans des secteurs spécifiques. Si votre marque est mentionnée sur ces domaines, vos chances d’être inclus dans une réponse générée par l’IA augmentent.
Ce sont ces mêmes sites web qui apparaissent fréquemment comme citations dans les réponses de ChatGPT, Google AI Overviews ou Perplexity. Les articles sur le secteur, les articles de blog fondés sur des recherches, les synthèses technologiques sont des ressources numériques auxquelles les modèles font souvent référence et qui ont une influence durable sur les personnes qui obtiennent de la visibilité et celles qui n’en obtiennent pas.
La présence de votre marque sur l’une de ces sources d’autorité a des effets multiplicateurs. Cela augmente vos chances d’être cité, mais surtout, cela déclenche des mentions de votre marque dans des contextes naturels, et les systèmes d’intelligence artificielle sont plus à même de les repérer que les backlinks peu profonds ou le bourrage de mots clés.
Examinez les sites d’évaluation, les listes de classement et les centres de contenu spécifiques à votre secteur d’activité qui sont déjà pris en compte dans les outils d’IA. Utilisez des outils comme Semrush Enterprise AIO pour identifier les liens et les domaines les plus référencés. Ensuite, faites-vous une place dans le contenu, que ce soit par le biais de partenariats, de relations publiques ou d’une contribution directe.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’un jeu de contenu, mais d’une stratégie de pertinence. En situant votre marque sur les domaines que l’IA moderne respecte, vous contournez la concurrence des moteurs de recherche traditionnels et insérez votre entreprise directement dans le matériel source qui influence les acheteurs à chaque étape de la découverte. C’est un effet de levier dans un marché numérique bruyant, et c’est mesurable.
Publier un contenu complet et axé sur l’utilisateur
Si vous voulez que votre marque apparaisse dans les réponses générées par l’IA, donnez aux modèles de quoi travailler. Les LLM s’appuient sur la profondeur, la clarté et la spécificité lorsqu’ils font des associations de marques. Lorsque vous publiez un contenu détaillé qui répond à de vraies questions d’acheteurs, définit clairement vos offres et met en avant votre valeur unique, vous augmentez vos chances d’être inclus dans les réponses d’un éventail d’utilisateurs.
Il ne s’agit pas seulement de volume. Il s’agit d’une question de profondeur stratégique. Les LLM traitent les nuances. Un contenu qui comprend des spécifications de produits approfondies, des comparaisons côte à côte, des décompositions de cas d’utilisation et des avantages spécifiques au public entraîne ces systèmes à associer votre marque aux problèmes que les utilisateurs tentent de résoudre.
Si quelqu’un demande à ChatGPT des outils qui se rapportent à une pile technologique spécifique ou qui servent une verticale commerciale étroite, le modèle va sélectionner des sources qui démontrent une pertinence évidente. En d’autres termes, plus votre contenu est spécifique et varié, qu’il s’agisse de catégories de produits, de besoins du public ou de marchés géographiques, plus il est probable que votre marque s’aligne sur ces signaux.
Allez plus loin. Créez des pages d’atterrissage dédiées à chaque cas d’utilisation. Allez au-delà de votre page d’accueil et expliquez comment votre service résout les problèmes des clients en termes concrets. Mettez l’accent sur la valeur attendue par chaque public, qu’il s’agisse de responsables financiers, de directeurs des opérations ou de directeurs techniques. Cela permet à l’IA de « voir » votre pertinence sous plusieurs angles grâce à son système de raisonnement interne.
Pour les cadres supérieurs, cette approche s’aggrave. Chaque réponse claire que vous publiez donne à un LLM une raison supplémentaire de faire appel à votre marque lorsqu’il tente de répondre à une question. Il s’agit d’un atout à long terme qui se traduit par une visibilité accrue et une reconnaissance des utilisateurs sur les plates-formes d’IA.
L’optimisation technique est essentielle
Il est important de créer un contenu de qualité, mais cela ne servira à rien si les systèmes d’intelligence artificielle ne peuvent pas y accéder. L’infrastructure technique joue un rôle essentiel pour permettre aux modèles de langage, et aux moteurs de recherche sur lesquels ils s’appuient parfois, de lire, d’indexer et d’extraire votre contenu.
La plupart des étudiants en droit modernes utilisent encore des outils de recherche externes tels que Google pour compléter leurs connaissances en temps réel. Si votre contenu est bloqué par un fichier robots.txt, caché derrière un login ou dépendant de JavaScript sans rendu de secours, il est probable qu’il ne sera ni vu ni utilisé. Concrètement, cela signifie que votre marque est ignorée, même si vos ressources sont précieuses.
Le rendu côté serveur doit être privilégié. Il garantit que le contenu est visible par les robots d’indexation sans nécessiter d’interaction ou de traitement côté client. Les pages doivent être incluses dans votre sitemap XML, marquées pour l’indexation et éviter les redirections inutiles. Si vous utilisez un contenu à accès limité, assurez-vous qu’il existe une version accessible aux robots d’indexation, un aperçu ou un résumé que les modèles de langage peuvent traiter.
Utilisez des outils tels que Semrush’s Site Audit pour évaluer régulièrement si votre contenu est crawlable et indexable. Ces audits mettent en évidence les obstacles cachés qui pourraient limiter votre visibilité.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’une question technique de bas niveau, mais d’un facteur contribuant directement à votre stratégie de croissance. Si vous produisez des ressources pour façonner la perception et la visibilité dans les systèmes d’IA, votre investissement est gaspillé si l’infrastructure n’en permet pas l’accès. S’assurer que ce que vous publiez peut être trouvé, analysé et réutilisé par des modèles génératifs est aussi nécessaire que de le publier en premier lieu.
Un sentiment positif à l’égard de la marque dans les réponses de l’IA renforce directement la confiance des consommateurs et leur intention d’achat.
Les mentions d’IA ne couvrent pas seulement la visibilité, elles façonnent le ton et la confiance. Lorsqu’une marque est décrite de manière positive dans la réponse d’un grand modèle de langage, ce sentiment a un impact sur la manière dont les utilisateurs perçoivent la crédibilité et la qualité. Le sentiment intégré dans les réponses générées par l’IA provient de ce que les machines apprennent en ligne, des critiques, des commentaires, du leadership éclairé, des expériences des clients et de la couverture médiatique. Si ces données racontent une histoire positive sur votre marque, les LLM ont tendance à la répéter.
La gestion des sentiments est donc une fonction stratégique pour la santé de la marque. Il s’agit notamment de renforcer la clarté des messages, de veiller à ce que vos UVP (propositions de valeur uniques) soient clairement énoncées et de garder le contrôle sur la manière dont votre marque est discutée sur les canaux publics. Les clients satisfaits deviennent un signal. Encourager les commentaires en ligne, fournir des études de cas fondées sur des données et répondre rapidement aux critiques du public ne sont plus facultatifs, ils alimentent les modèles qui façonnent les conversations des consommateurs.
Gardez à l’esprit que les systèmes d’IA ne contextualisent pas les sentiments comme le ferait un gestionnaire de marque humain. Si des articles négatifs ou des commentaires de forum dominent l’empreinte numérique de votre entreprise, cette perception peut se refléter dans la façon dont votre marque est mentionnée aux utilisateurs, même si les faits sont incorrects ou obsolètes. Les modèles privilégient les schémas et non les nuances.
Pour vous en prémunir, mettez en place une boucle d’évaluation et de retour d’information claire. Surveillez les changements non seulement dans le trafic ou les classements de recherche, mais aussi dans les tendances des sentiments de l’IA. Le Semrush AI Toolkit, par exemple, peut suivre la façon dont les LLM décrivent votre marque en temps réel et montrer si le ton s’améliore ou diminue. Vous disposez ainsi des données nécessaires pour agir.
Pour les responsables de la marque, du marketing ou de la communication, cela doit faire partie des rapports réguliers. Le sentiment positif n’est pas une question de sentiments, c’est une question de conversion, de réputation et de positionnement sur le marché. Dans un parcours de découverte centré sur l’IA, le sentiment est synonyme d’influence.
L’utilisation d’outils de suivi spécialisés est essentielle pour surveiller et améliorer les mentions de l’IA.
Il n’est pas simple de savoir comment votre marque apparaît dans les réponses générées par l’IA. Les LLM personnalisent leurs résultats en fonction de l’intention de l’utilisateur, de la structure de la requête et du contexte. Cela rend le suivi manuel presque impossible. La visibilité de l’entreprise nécessite des outils spécifiques qui exécutent des tests précis sur toutes les plateformes, agrègent les résultats et fournissent des données prêtes à la prise de décision.
C’est là que des outils tels que Semrush AI Toolkit deviennent importants. Il analyse les invites pertinentes des utilisateurs à travers les principaux LLM tels que ChatGPT, Gemini et Perplexity, puis suit le nombre de fois où votre marque est mentionnée, et dans quel contexte. Ces résultats sont résumés par des mesures telles que la « part de marché » (votre pourcentage de mentions totales) et sont ventilés par plateforme afin que vous puissiez voir où la visibilité est forte et où elle fait défaut.
Vous obtenez également des informations sur le sentiment, c’est-à-dire la fréquence à laquelle vous êtes décrit de manière positive, neutre ou négative, en fonction des différents messages. Cela permet aux équipes d’influencer à la fois la quantité et le ton au fil du temps. La possibilité d’effectuer des comparaisons avec les concurrents ajoute encore de la valeur. Vous saurez exactement où vous vous situez, non seulement en termes de visibilité, mais aussi en termes de position narrative.
Ce type d’informations structurées est essentiel au niveau de la direction. Il ne suffit plus de mesurer le trafic payant ou la performance du référencement. Si la moitié de vos clients potentiels commencent leur parcours par l’IA, y compris la recherche de produits, l’évaluation des fournisseurs et la présélection, vous avez besoin d’une visibilité sur ce parcours en amont.
Ce type de suivi en temps réel fait plus qu’informer. Il permet de corriger rapidement le tir. Si votre part de voix diminue, vous savez exactement où creuser. Si le sentiment est en baisse, vous disposez d’une boucle de rétroaction pour réagir avant que cela ne devienne un risque pour votre réputation.
Les leaders qui comprennent comment leur marque est représentée dans l’écosystème de l’IA auront un avantage stratégique. Ceux qui ne le font pas se demanderont pourquoi l’attention des acheteurs se porte ailleurs. Les données répondent à cette question. Il vous suffit d’avoir les bons outils.
Réflexions finales
L’IA n’est plus en aval du parcours client, elle est en amont. Elle encadre la conversation, définit les premières impressions sur la marque et conduit souvent à la présélection avant même que quiconque n’accède à votre site web. Si votre entreprise n’est pas mentionnée de manière précise et positive dans les LLM, vous ne perdez pas seulement en visibilité, vous perdez en pertinence sur le marché.
Il ne s’agit pas d’une initiative ponctuelle. Il s’agit d’un changement dans la manière dont les marques gagnent la confiance et l’attention. Vous n’achetez pas votre place avec des publicités. Vous déterminez la manière dont les systèmes interprètent votre valeur, en fonction de ce qui existe sur le web ouvert, du contenu que vous contrôlez et des signaux que les autres créent lorsqu’ils parlent de vous.
En tant que dirigeant, votre responsabilité n’est pas de maîtriser la technologie. Elle consiste à vous assurer que vos équipes comprennent l’évolution du paysage. L’endroit où vous apparaissez dans les réponses de l’IA a de l’importance. La façon dont vous êtes représenté dans ces réponses est encore plus importante. Et sans les données pour le mesurer, vous volez à l’aveuglette.
La visibilité et le sentiment dans l’IA ne sont pas tournés vers l’avenir, ce sont des signaux vivants qui influencent les décisions aujourd’hui. Donnez-leur la priorité. Suivez-les. Influencez-les. Ou bien vous vous sentirez à l’aise d’être mis à l’écart.
