Cas d'usage

Analyse de la présence de marque dans les réponses IA

Comprendre comment les systèmes d’IA décrivent, contextualisent et positionnent une marque dans les réponses générées par l’IA.

Résumé

Définition

L’analyse de la présence de marque dans les réponses IA est la pratique qui consiste à examiner comment les systèmes d’IA décrivent, contextualisent et cadrent une marque lorsqu’elle apparaît dans des réponses et recommandations générées par l’IA.

Objectifs principaux

Comprendre comment une marque est représentée par les systèmes d’IA au-delà de sa simple présence ou absence.

Couramment appliqué par

  • Équipes marketing
  • Équipes de marque
  • Spécialistes SEO et stratégie de contenu
  • Équipes growth
  • Agences en charge du positionnement de marque

Souvent mesuré par

  • Exactitude des descriptions
  • Positionnement par rapport aux concurrents
  • Cohérence du cadrage selon les prompts
  • Alignement avec le message de marque attendu

Pourquoi c'est important

Être mentionné par les systèmes d’IA n’est qu’une partie du problème. La manière dont une marque est décrite, positionnée ou comparée influence directement la perception des utilisateurs et les décisions ultérieures.

  • Les systèmes d’IA résument et cadrent les marques pour les utilisateurs
  • Les descriptions peuvent être incomplètes, obsolètes ou inexactes
  • L’IA peut positionner les marques comme alternatives, leaders ou options de niche
  • La perception de la marque peut diverger du message attendu

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.

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 dans les réponses IA mais l’impact sur la conversion est incertain
  • Préoccupations liées à des descriptions de marque inexactes ou obsolètes
  • Rebranding ou changements de message
  • Les concurrents sont systématiquement cadrés de manière plus favorable

Symptômes typiques

  • La marque est mentionnée mais peu différenciée
  • Les descriptions IA mettent en avant des fonctionnalités ou un positionnement obsolètes
  • Les concurrents sont présentés comme de meilleures alternatives
  • Le message de marque varie fortement selon les prompts

Résultats souhaités et indicateurs de succès

Résultats principaux

  • Compréhension claire de la manière dont la marque est décrite par l’IA
  • Visibilité sur le positionnement par rapport aux concurrents
  • Identification des écarts avec le récit de marque attendu

Indicateurs courants

  • Cohérence des descripteurs de marque selon les prompts
  • Exactitude des affirmations sur les fonctionnalités et la valeur
  • Langage de positionnement relatif utilisé par l’IA
  • Stabilité du cadrage selon les systèmes d’IA

Workflow typique

Analyser la présence de marque dans les réponses IA

  1. Sélectionner des prompts où la marque apparaît
  2. Collecter les réponses générées par l’IA sur plusieurs systèmes
  3. Extraire les descriptions de marque et le langage contextuel
  4. Comparer le cadrage selon les prompts et les concurrents
  5. Identifier les incohérences ou les représentations erronées
Entrées : Listes de prompts, descripteurs de marque, références concurrentielles
Sorties : Synthèses de cadrage de marque, analyses de positionnement, rapports d’incohérence
Défis : Interprétation subjective, sensibilité aux prompts, variabilité des réponses IA

Fonctionnalités principales

  • Surveillance des réponses IA: Collecte et stockage des sorties générées par l’IA pour analyse
  • Détection des mentions de marque: Identification des références à la marque et du langage descriptif associé
  • Analyse comparative du cadrage: Évaluation de la manière dont les marques sont positionnées par rapport aux concurrents

Questions fréquemment posées

  • "Comment l’IA décrit-elle ma marque ?"
  • "Ma marque est-elle positionnée correctement dans les réponses IA ?"
  • "Pourquoi l’IA présente-t-elle mon concurrent comme une meilleure option ?"
  • "Quel est le niveau de cohérence de mon message de marque dans les réponses générées par l’IA ?"