Cas d'usage

Analyse des écarts de recommandation par l’IA

Identification des requêtes ou des sujets pour lesquels des concurrents apparaissent dans des recommandations générées par l’IA, alors qu’une marque est absente.

Résumé

Définition

L’analyse des écarts de recommandation par l’IA est la pratique consistant à identifier des requêtes, des sujets ou des contextes de recommandation dans lesquels des concurrents sont inclus dans des réponses générées par l’IA, tandis qu’une marque est absente.

Objectifs principaux

Identifier les opportunités manquées de découverte pilotée par l’IA et prioriser les domaines nécessitant des actions correctives.

Couramment appliqué par

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

Souvent mesuré par

  • Nombre de requêtes où des concurrents apparaissent mais pas la marque
  • Fréquence des recommandations limitées aux concurrents
  • Chevauchement entre la visibilité des concurrents et l’absence de la marque
  • Évolution de la couverture des écarts dans le temps

Pourquoi c'est important

Les systèmes d’IA agissent de plus en plus comme des moteurs de recommandation, et non plus seulement comme des sources d’information. Être absent des recommandations de l’IA peut avoir le même impact que l’absence de classement dans les résultats de recherche.

  • Les systèmes d’IA comparent et recommandent directement des produits
  • Les utilisateurs acceptent souvent les recommandations de l’IA sans recherche supplémentaire
  • Les concurrents peuvent dominer la découverte pilotée par l’IA de manière invisible
  • Les écarts ne sont pas détectables avec les outils SEO ou analytiques traditionnels

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.

Get Mint

Get Mint est une plateforme logicielle destinée à surveiller et analyser la manière dont les marques et les contenus apparaissent dans les réponses et recommandations générées par l’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

  • Concurrents mentionnés de manière constante dans les réponses de l’IA
  • Présence de marque faible ou incohérente malgré un SEO solide
  • Entrée sur un marché avec des acteurs établis
  • Lancement d’un nouveau produit ou d’une nouvelle catégorie

Symptômes typiques

  • L’IA recommande plusieurs concurrents mais omet la marque
  • La marque apparaît uniquement dans des contextes limités ou génériques
  • Les concurrents dominent les requêtes de recommandation à forte intention
  • Aucune explication claire à l’absence dans les réponses de l’IA

Résultats souhaités et indicateurs de succès

Résultats principaux

  • Identification claire des écarts de recommandation
  • Liste priorisée de requêtes ou de sujets à traiter
  • Compréhension des schémas de domination des concurrents
  • Base de référence pour les efforts d’amélioration et d’optimisation

Indicateurs courants

  • Écarts au niveau des requêtes entre la marque et les concurrents
  • Absence répétée sur des requêtes de recommandation similaires
  • Cohérence de la présence des concurrents à travers les systèmes d’IA
  • Réduction des écarts dans le temps après des actions correctives

Workflow typique

Analyse des écarts de recommandation par l’IA

  1. Identifier les requêtes pour lesquelles l’IA recommande des outils ou des marques
  2. Capturer les réponses générées par l’IA sur les systèmes sélectionnés
  3. Détecter les mentions de concurrents et l’absence de la marque
  4. Regrouper les écarts par sujet, intention ou concurrent
  5. Prioriser les écarts selon la fréquence et l’intention
Entrées : Listes de requêtes, identifiants de marque, identifiants de concurrents
Sorties : Rapports d’écarts, listes de requêtes priorisées, analyses concurrentielles
Défis : Ambiguïté des requêtes, variabilité des réponses de l’IA, évolution des ensembles de concurrents

Fonctionnalités principales

  • Suivi des requêtes: Surveillance des réponses de l’IA aux requêtes orientées recommandation
  • Comparaison des concurrents: Identification des situations où des concurrents apparaissent et où la marque est absente
  • Détection des mentions de marque: Détection de l’absence ou de la présence de références à la marque

Questions fréquemment posées

  • "Pourquoi l’IA recommande-t-elle mes concurrents mais pas ma marque ?"
  • "Comment identifier les écarts dans les recommandations de l’IA ?"
  • "Quelles requêtes excluent ma marque des réponses de l’IA ?"
  • "Comment analyser la domination des concurrents dans la recherche par IA ?"