Audit de visibilité de l’IA - Repenser la visibilité digitale

La boîte à outils AI Marketing d’effective
Structure du modèle d’analyse :
Le modèle d’analyse de la boîte à outils AI Visibility suit une structure claire en trois étapes, centrée sur la pertinence, la visibilité et le potentiel de marché:

Dans un premier temps, des questions test sont élaborées, spécifiquement adaptées aux marchés, unités commerciales et langues ciblées. Environ 50 questions sont utilisées par langue, portant sur les produits, les services et les contextes de marché. L’objectif est de vérifier la visibilité dans des cas d’usage réalistes.

Lors de l’évaluation, on analyse si la marque est explicitement mentionnée dans les réponses générées par l’IA. Si ce n’est pas le cas, on vérifie si des concurrents sont cités, ou si des plateformes tierces potentiellement pertinentes (par exemple des portails industriels ou des médias spécialisés) apparaissent ce qui pourrait révéler de nouveaux canaux de commercialisation.

Sur cette base, un score de visibilité est calculé. Il reflète la présence de la marque pour chaque fournisseur (par ex. ChatGPT, Perplexity, Gemini). Ce score est agrégé par marché et par langue, ce qui permet une évaluation comparative et évolutive du positionnement de la marque dans les environnements de recherche pilotés par l’IA.

Éléments différenciateurs de l’approche

L’analyse AI Visibility d’effective se distingue clairement des solutions standards existantes :

  • Définition des concurrents par marché : pas de liste globale, mais une différenciation précise par région et secteur d’activité.
  • Questions ciblées : comparables aux mots-clés longsdans les anciennes stratégies SEO.
  • Modèle de notation : La visibilité est mesurée à l'aide d'un cadre de notation objectif et transparent, ce qui permet des comparaisons entre plates-formes..
  • Valeur ajoutée marketing : identification de portails spécialisés ou de sites professionnels comme nouveaux points de contact (ex. : directindustry, HelloPro, Usine Nouvelle).

Modèle de notation

Lorsque la marque est mentionnée dans les réponses générées par l’IA, sa visibilité est évaluée selon un modèle de notation :

 Échelle de 1 à 10 :

  • 1 = aucune mention
  • 5 = mention équivalente à celle des concurrents
  • 10 = mention centrale et positive avec recommandation

Critères d’évaluation :

  • Position dans la réponse
  • Ton employé
  • Visibilité relative aux concurrents
  • Niveau de recommandation

Enjeux stratégiques pour les entreprises

La nouvelle réalité exige un changement de perspective :

  • Diversification des canaux : il ne s’agit plus seulement de Google. Il faut surveiller sa visibilité sur plusieurs plateformes d’intelligence artificielle.
  • Analyse par marché et par plateforme :
    • Où suis-je visible ?
    • Où la concurrence est-elle plus présente ?
    • Quelles plateformes tierces offrent du potentiel ?
  • Identifier les lacunes : aborder de manière ciblée les déficits de visibilité dans les marchés clés ou les segments produits.

L’analyse de visibilité IA est plus qu’un simple outil d’analyse : C’est un instrument stratégique de pilotage du marketing B2B à l’ère de l’intelligence artificielle. Ceux qui comprennent et pilotent activement leur visibilité dans les recherches assistées par IA s’assurent des avantages concurrentiels durables.

Une stratégie réfléchie constitue le fondement d’un succès à long terme.

  • La communication nécessite un contenu de qualité, pertinent et orienté vers les cibles – particulièrement essentiel pour un bon positionnement dans les résultats génératifs (SGE).
  • Le leadership d’opinion (Thought Leadership) émerge lorsque les contenus approfondissent les thèmes clés et évoluent en permanence.
  • Le monitoring garantit transparence et courbes d’apprentissage
    Des audits de visibilité réguliers, fondés sur des questions constantes et enrichis de nouvelles problématiques selon l’évolution du marché, rendent visibles les succès et les lacunes. Ils permettent de comprendre les positions concurrentielles, de détecter les potentiels de commercialisation et de mesurer puis d’optimiser l’efficacité des stratégies marketing de manière ciblée.