Voir ce que l’IA dit vraiment à vos clients

Les modèles traditionnels de mesure du marketing deviennent obsolètes

Au cours des 20 dernières années, le marketing s’est fortement appuyé sur la visibilité des données. Clics. Vues. Conversions. Entonnoirs. Nous avons construit des systèmes qui s’épanouissaient dans des environnements ouverts, des plateformes où les comportements des clients pouvaient être observés, suivis et optimisés. Ce n’est plus le cas. Le paysage a changé avec la montée en puissance des agents d’intelligence artificielle et des grands modèles de langage (LLM). Ces systèmes ne se contentent pas de faire remonter des informations à la surface. Ils recommandent. Ils décident. Et ils le font d’une manière qui ne laisse pas de traces dans nos outils habituels.

Plus personne ne voit le parcours complet. Un acheteur demande à un assistant IA de lui indiquer le meilleur outil SaaS B2B. L’IA récupère des informations sur Reddit, des commentaires YouTube enfouis et des PDF intégrés. Elle fournit une réponse. L’utilisateur agit. En tant que vendeur, vous voyez la commande finale, sans clics, sans visites, sans piste d’attribution. Vous optimisez donc quelque chose que vous ne pouvez pas voir. Ce n’est pas seulement inefficace. Ce n’est pas pertinent.

Vous perdez l’histoire qui se cache derrière la vente, et cette histoire est essentielle. Les tableaux de bord marketing affichent encore des mesures telles que le « coût par clic », mais ces chiffres deviennent du théâtre de performance. Ils offrent un sentiment rassurant de contrôle alors que le parcours réel du client se déroule ailleurs. Ignorer cette évolution est un moyen facile de perdre des parts de marché au profit d’acteurs plus adaptatifs.

Le défi principal est que l’inférence est désormais plus importante que l’interaction. Il est plus important que votre marque soit correctement référencée dans la réponse d’une IA que d’apparaître dans une publicité sur laquelle quelqu’un peut cliquer ou non. L’attribution, notre ancienne base pour la stratégie et les dépenses, est cassée. Et prétendre le contraire n’est qu’une perte de temps.

Un nouvel écosystème d’outils de visibilité de l’IA émerge pour combler le fossé analytique

Nous disposons désormais d’une nouvelle catégorie d’outils conçus pour résoudre ce que l’ancien entonnoir ne peut pas faire. Ces plateformes ne se soucient pas des clics. Elles sont conçues pour découvrir les performances de votre marque dans la « boîte noire » des réponses des modèles d’IA. Des outils tels que Semrush’s Enterprise AIO, Brandlight et Quilt interviennent pour vous permettre de cartographier comment et où votre nom apparaît dans le contenu généré par le modèle.

Il ne s’agit pas de tableaux de bord analytiques traditionnels. Ils associent des données synthétiques issues de tests d’IA contrôlés à des données d’observation provenant d’utilisateurs réels. L’objectif est simple : reconnecter la visibilité à la réalité. Les données de laboratoire vous indiquent le potentiel, la façon dont un modèle se classe ou représente votre marque dans diverses invites scénarisées. Les données de terrain confirment ce qui fonctionne réellement avec des utilisateurs réels et anonymes.

Mais voici la nuance essentielle. Les données synthétiques ne peuvent pas prédire les résultats. Elles sont propres. Elles sont contrôlées. Elles sont conçues. Elles apprennent à votre équipe produit où la logique du modèle est défaillante et où votre documentation est insuffisante. C’est ce qu’a déclaré Jamie Indigo. Elle y voit un moyen d’exposer les zones d’ambiguïté dans les réponses de l’IA. Mais il ne s’agit pas d’un outil utilisable par les spécialistes du marketing.

Chris Green, stratège chevronné dans les cercles de référencement de Fortune 500, l’a dit sans ambages : les tests synthétiques ne reflètent pas le comportement des clients et ne vous donnent pas une ligne claire vers les revenus. Vous simulez des messages tels que « le meilleur CRM d’Europe », mais cela ne vous dit rien sur le fait que ces signaux déclenchent réellement une demande. S’appuyer uniquement sur ces résultats synthétiques pour planifier une campagne est un échec stratégique. Elle induit en erreur plus qu’elle n’informe.

C’est là qu’interviennent les données de terrain. Les outils qui combinent bien ces flux sont rares, mais ce sont ceux qui valent la peine qu’on s’y intéresse. Le changement est clair : si vos analyses ne vous aident pas à comprendre comment vous vous comportez dans les systèmes d’IA, vous ne mesurez pas ce qui est important.

Les données synthétiques de « laboratoire » permettent de mieux comprendre le comportement de l’IA dans des conditions contrôlées, mais elles restent limitées.

Les données synthétiques vous donnent le contrôle. Vous envoyez des messages-guides à un modèle, vous notez ses réactions et vous mesurez la position de votre marque. Cela vous permet de tester la clarté, le positionnement et l’alignement des mots clés. C’est utile pour déboguer la façon dont les modèles d’IA interprètent les informations de la marque. Des outils comme l’Enterprise AIO de Semrush rendent ce processus évolutif. Vous pouvez effectuer des tests répétés, mesurer les changements de performance dans le temps, et identifier si des changements récents ont amélioré votre présence IA.

Les équipes utilisent deux méthodes. L’une est la saturation brute du système, qui consiste à inonder le modèle de requêtes pour voir la forme de votre empreinte. L’autre est la simulation d’utilisateurs, qui consiste à injecter dans le modèle des milliers de scénarios de clients fictifs et à observer comment votre marque est traitée. Le résultat ? Une carte des possibilités dans des conditions idéales. Elle vous indique comment une machine pourrait vous mentionner, à quelle fréquence et où vous vous situez par rapport à vos concurrents.

C’est là que la valeur s’arrête. Les conditions de laboratoire ne sont pas le monde réel. Les gens n’interagissent pas dans des tests contrôlés. Ils ne posent pas de questions claires et structurées. Ils apportent un contexte désordonné, des préférences personnelles et un comportement non linéaire. Les assistants d’IA refléteront de plus en plus cette réalité, ce qui signifie que les données obtenues en laboratoire seulement présentent de grandes lacunes dans votre compréhension.

Jamie Indigo, un expert en référencement technique respecté, considère que ces simulations sont utiles pour identifier les domaines dans lesquels les modèles interprètent mal votre marque. C’est une bonne solution pour les équipes techniques. Mais ce n’est pas de la stratégie, c’est de l’assurance qualité. Chris Green, qui a occupé des postes de direction dans le domaine de la stratégie organique pour des entreprises du Fortune 500, met en garde contre l’erreur de considérer la visibilité simulée comme un indicateur du potentiel de revenus. Les décisions stratégiques, les budgets, les lancements, la fixation des prix nécessitent plus que des audits.

Si votre cycle de planification repose uniquement sur des simulations rapides d’IA, vous concevez pour un monde qui n’existe pas. Ces outils révèlent une capacité théorique, pas une traction commerciale. Utilisez-les, mais ne les prenez pas pour des réponses.

Les données d’observation « sur le terrain », en particulier l’analyse des flux de clics, fournissent une base essentielle.

Les données de parcours montrent ce que font les utilisateurs réels. Elles vous indiquent ce qu’ils ont vu, cliqué, ignoré ou quitté. Lorsqu’elles sont utilisées avec des tests synthétiques en laboratoire, elles fournissent la base nécessaire pour valider ou rejeter les idées. Si des invites simulées montrent la proéminence de la marque et que les données de terrain ne montrent aucune activité de conversion, cette déconnexion a de l’importance.

Contrairement aux données de laboratoire, les données d’observation ne sont pas propres. Elles sont fragmentées, bruyantes et chargées de variances comportementales. Mais elles sont réelles. Elles montrent les choix que les gens font dans le contexte qui compte, à travers la recherche, le social, les plateformes d’IA et les flux multi-appareils. C’est la couche la plus pertinente pour savoir si votre stratégie génère un impact ou simplement des impressions.

En ce qui concerne la visibilité de l’IA, certains fournisseurs intègrent bien les deux types de données. Mais l’avantage revient aux plateformes dotées de solides pipelines de flux de clics. Datos, une société de Semrush, est l’un des acteurs les plus forts dans ce domaine. Elle fournit des dizaines de millions d’enregistrements d’utilisateurs anonymisés provenant de 185 pays, couvrant toutes les classes d’appareils qui méritent d’être suivies. Similarweb est également mentionné. Ensemble, ils vous aident à déterminer où l’attention se porte et quels sont les éléments qui incitent à la prise de décision.

Si vous évaluez une plateforme de visibilité, vous devez poser des questions précises sur la source de données qui la sous-tend. Examinez l’échelle du panel, les méthodes de validation et la manière dont les robots sont éliminés du flux. Si un fournisseur n’est pas transparent, c’est un signal d’alarme. Les données de terrain non validées peuvent faire autant de mal que le bruit synthétique.

Vous ne pouvez pas vous permettre d’optimiser à partir de suppositions. Les données de terrain, qu’elles soient imparfaites, différées ou désordonnées, restent votre meilleur indicateur de rentabilité. Elles vous indiquent où vous concentrer, où itérer et où changer d’échelle. Si votre plateforme n’est pas ancrée dans ces données, au mieux, vous assistez à une simulation. Au pire, vous volez à l’aveuglette.

Une stratégie efficace dépend de l’étalonnage des données synthétiques par rapport aux données de terrain réelles.

Les données brutes ne suffisent pas à clarifier les choses. Les résultats des tests synthétiques peuvent montrer comment votre marque peut apparaître dans une réponse générée par l’IA, mais ils ne vous disent pas si les clients réagissent réellement. Une plateforme peut vous classer parmi les meilleures réponses d’un modèle pour une question donnée, mais tant que vous n’aurez pas comparé ces résultats avec le comportement des utilisateurs sur le terrain, vous n’aurez pas d’informations significatives. C’est à l’intersection de la visibilité projetée de la marque et de l’engagement réel des utilisateurs que la stratégie devient actionnable.

Les chefs d’entreprise doivent structurer cette démarche comme une boucle, et non comme un audit ponctuel. Vous définissez le potentiel à l’aide de données de laboratoire, vous repérez les endroits où votre produit ou votre message apparaît (ou n’apparaît pas) et vous vous basez sur ce qui est observable dans le flux de clics. Ensuite, en fonction de ce qui est validé sur le terrain, vous recalibrez les messages-guides, les campagnes ou même le positionnement du produit. Ce n’est pas de la théorie. C’est opérationnel.

Les données synthétiques vous permettent de gagner en rapidité. Vous pouvez tester rapidement des dizaines de variables. Les données de terrain vous donnent de la traction. Elles vous indiquent ce qui a coincé et comment cela a entraîné le mouvement. Utilisez les deux. Ignorez l’une ou l’autre, et vous serez soit à la poursuite de fantômes, soit en train de surindexer d’anciens comportements.

Le point clé pour les dirigeants : le parcours du client n’a pas disparu. Il a évolué. Le « milieu désordonné » pour lequel les spécialistes du marketing ont essayé d’optimiser dans le passé n’est plus simplifié aujourd’hui, il est dispersé dans des ensembles de formation de modèles, des vidéos non répertoriées et des résumés assemblés par des machines. Si vous ne suivez pas à la fois la carte (synthétique) et le mouvement (clickstream), vous êtes toujours en retard.

La transparence et la rigueur dans l’obtention des données sont essentielles lors de la sélection des plateformes d’analyse de l’IA.

L’intégrité des données est la pierre angulaire de cette démarche. Si vous faites confiance aux outils de visibilité pour guider votre stratégie, vous avez besoin non seulement de résultats, mais aussi d’une transparence totale sur la manière dont ces résultats sont générés. Cela inclut la manière dont les données sont collectées, validées, échantillonnées et filtrées.

Commencez par l’échelle. Si une plateforme revendique une visibilité sur l’ensemble des marchés, demandez la couverture du panel d’utilisateurs, par pays, par appareil et par canal. Des entreprises comme Datos le révèlent. Avec des dizaines de millions d’enregistrements d’utilisateurs anonymes dans 185 pays et dans toutes les principales catégories d’appareils, ce niveau d’échelle est important pour la planification mondiale. D’autres noms comme Similarweb sont également actifs dans ce domaine. Ce qui n’est pas négociable, c’est l’échelle vérifiable et l’hygiène des données.

Examinez ensuite les protocoles d’exclusion et de validation des robots. Vous voulez avoir la certitude que ce qui est signalé comme un comportement humain provient effectivement d’un comportement humain. L’absence de réponses claires à ce sujet doit vous mettre la puce à l’oreille. Les données non filtrées gonflent les modèles, font déraper les campagnes et gaspillent les dépenses.

L’opacité des fournisseurs est un handicap. Elle déconnecte les résultats de la réalité sur laquelle vous misez votre stratégie. Si une plateforme donne des réponses vagues sur l’origine des données, considérez-la comme peu fiable. Si elle est prête à vous expliquer son approvisionnement en flux de clics, ses modèles de validation et la manière dont elle exclut le trafic non humain, vous êtes entre de meilleures mains.

Les dirigeants qui supervisent la croissance, la marque ou la demande ont besoin de ce niveau de visibilité des données pour prendre des décisions qui valent la peine d’être défendues. Il ne s’agit pas de perfection. Il s’agit de cohérence et de traçabilité dans la manière dont les conclusions sont tirées. Si votre pile de données ne peut pas fournir cela, votre stratégie est exposée.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’attribution traditionnelle ne fonctionne plus : Les dirigeants doivent réévaluer la façon dont ils mesurent le succès du marketing, car les parcours d’achat pilotés par l’IA contournent les entonnoirs traditionnels et rendent inefficaces les outils d’attribution basés sur les clics.
• Les outils de visibilité de l’IA sont désormais essentiels : Pour rester compétitifs, les dirigeants doivent intégrer des outils qui mesurent la performance de la marque dans les modèles d’IA, en allant au-delà des mesures axées sur l’humain et en saisissant l’influence à l’intérieur de systèmes d’IA fermés.
• Les données de laboratoire ne suffisent pas : Les tests synthétiques permettent de savoir comment les modèles d’IA perçoivent votre marque, mais sans la validation des utilisateurs, ils risquent d’induire en erreur les décisions stratégiques et de surestimer la traction du marché.
• Le comportement réel de l’utilisateur fonde la stratégie : Les données de parcours offrent la couche comportementale essentielle pour valider l’efficacité du marketing et devraient être prioritaires pour évaluer l’impact réel dans les parcours d’achat dynamiques.
• La stratégie nécessite un calibrage continu : Les dirigeants ont besoin d’une approche à deux données, comparant les possibilités synthétiques à l’engagement dans le monde réel, afin d’ajuster les messages et de concentrer les investissements là où la visibilité de l’IA s’aligne sur le retour sur investissement.
• La transparence des données n’est pas négociable : Les dirigeants doivent exiger des plateformes d’analyse de l’IA des protocoles clairs en matière d’approvisionnement, d’échelle et de validation afin d’éviter de fonder des décisions sur des données douteuses ou incomplètes.