Cas d'usage

Stratégie de contenu orientée IA

Conception et maintenance de contenus spécifiquement destinés à améliorer la manière dont les systèmes d’IA sourcent, résument et recommandent une marque.

Résumé

Définition

La stratégie de contenu orientée IA est la pratique consistant à concevoir, structurer et maintenir des contenus afin que les systèmes d’IA puissent sourcer, interpréter et référencer de manière fiable une marque lors de la génération de réponses et de recommandations.

Objectifs principaux

Augmenter la probabilité que les systèmes d’IA incluent des informations exactes, à jour et contextuellement pertinentes sur une marque dans les réponses générées.

Couramment appliqué par

  • Équipes de contenu
  • Équipes SEO
  • Équipes de stratégie de marque
  • Équipes growth
  • Agences

Souvent mesuré par

  • Inclusion de la marque dans les réponses générées par l’IA
  • Cohérence des messages sourcés par l’IA
  • Couverture des requêtes et sujets clés
  • Réduction des informations erronées ou obsolètes

Pourquoi c'est important

Les systèmes d’IA ne parcourent pas le web comme les utilisateurs. Ils synthétisent des réponses à partir de sources qu’ils considèrent fiables, structurées et pertinentes. Les contenus non conçus pour une consommation par l’IA peuvent être ignorés, mal interprétés ou sous-représentés.

  • Les systèmes d’IA résument et recombinent des informations provenant de plusieurs sources
  • La structure du contenu influence la capacité de l’IA à extraire les faits clés
  • Des contenus obsolètes ou fragmentés augmentent le risque de mauvaise représentation
  • Le SEO traditionnel ne garantit pas l’inclusion par l’IA

Outils pour ce cas d'usage

Atyla

Atyla est une plateforme logicielle conçue pour aider les organisations à surveiller et améliorer la manière dont leur marque apparaît dans les réponses et recommandations générées par l’IA.

Peec AI

Peec AI est une plateforme logicielle destinée au suivi et à l’analyse de la manière dont les marques et les contenus apparaissent dans les résultats de recherche et les réponses générées par l’IA, à travers les principaux modèles d’IA.

Profound

Profound est une plateforme logicielle destinée au suivi et à l’analyse de la manière dont les marques et les contenus apparaissent dans les résultats de recherche et les moteurs de réponse basés sur l’IA.

Quand les équipes en ont besoin

Déclencheurs courants

  • La marque apparaît de manière incohérente dans les réponses de l’IA
  • Les réponses de l’IA font référence à des informations obsolètes
  • Les concurrents sont cités plus fréquemment par l’IA
  • Nouveau positionnement, nouveaux messages ou changements produit

Symptômes typiques

  • Les réponses de l’IA utilisent des descriptions génériques ou incorrectes de la marque
  • Des fonctionnalités produit clés sont omises dans les résumés de l’IA
  • Différents systèmes d’IA décrivent la marque différemment
  • L’IA référence des sources secondaires ou tierces au lieu de contenus propriétaires

Résultats souhaités et indicateurs de succès

Résultats principaux

  • Amélioration de la précision des descriptions de marque générées par l’IA
  • Inclusion plus cohérente sur les requêtes pertinentes
  • Meilleur alignement entre les messages de marque et les résumés de l’IA
  • Réduction de la dépendance aux sources tierces pour les informations de marque

Indicateurs courants

  • Les réponses de l’IA référencent des contenus propriétaires ou canoniques
  • Messages stables sur plusieurs systèmes d’IA
  • Extension de la couverture des requêtes où la marque apparaît
  • Réduction de la variabilité des descriptions générées par l’IA dans le temps

Workflow typique

Aligner le contenu avec le comportement des réponses IA

  1. Identifier les requêtes où l’IA aborde la catégorie ou le problème
  2. Analyser la manière dont les systèmes d’IA sourcent et résument l’information
  3. Auditer les contenus existants selon leur structure, leur clarté et leur couverture
  4. Créer ou mettre à jour des contenus canoniques pour combler les écarts identifiés
  5. Suivre l’évolution des réponses générées par l’IA dans le temps
Entrées : Analyse des requêtes, actifs de contenu existants, messages de marque
Sorties : Contenus mis à jour, pages de référence canoniques, amélioration de l’inclusion par l’IA
Défis : Opacité des sources IA, impact différé, fragmentation des contenus

Fonctionnalités principales

  • Analyse des sources et citations: Compréhension des sources sur lesquelles les systèmes d’IA s’appuient pour générer des réponses
  • Cartographie du contenu au niveau des requêtes: Association des requêtes aux lacunes de contenu et aux besoins de couverture
  • Suivi des réponses générées par l’IA: Observation de l’impact des changements de contenu sur les résultats générés par l’IA

Questions fréquemment posées

  • "Comment optimiser le contenu pour les réponses générées par l’IA ?"
  • "Pourquoi l’IA utilise-t-elle des sites tiers plutôt que nos contenus ?"
  • "Comment contrôler la manière dont notre marque est décrite par l’IA ?"
  • "Sur quels contenus les systèmes d’IA s’appuient-ils pour formuler des recommandations ?"