Thomas Skowronski (Jellyfish) "Jellyfish propose trois tactiques à ses clients pour influencer les résultats des moteurs d'IA"

Thomas Skowronski, VP Jellyfish Technology Solutions, livre au Journal du Net les premiers retours des tests menés avec ses clients pour peser sur les résultats des chatbots IA avec des tactiques en paid media.

JDN. Vous testez depuis quelques semaines un dispositif consistant à caler vos campagnes Google Ads sur les retours des LLM. Pouvez-vous nous en dire plus ?

Thomas Skowronski. Nous travaillons à enrichir nos campagnes en paid media avec les données et les insights que les LLM nous délivrent. C'est un volet en fort développement chez nous. Nous améliorons les assets de nos campagnes en nous inspirant de ce que les LLM eux-mêmes nous apprennent sur leur manière de percevoir les marques de nos clients. Et nous le faisons sur deux axes. Tout d'abord en travaillant les audiences : nous faisons évoluer les personae ciblées par nos campagnes en tenant compte de ce que les IA nous disent sur elles.

Ensuite en modifiant les thèmes de recherche sur Google Ads, aussi bien en broad que sur Performance Max, directement à partir des insights fournis par les IA sur leur propre perception de la marque. Nous avons mis en place un partenariat avec Google autour de cette solution que nous testons avec nos clients. Tout d'abord nous vérifions sur quels attributs les IA perçoivent la marque. Le but pour nous est double : aligner nos campagnes à la perception des LLM mais également élargir le champ des possibles en poussant des attributs qui ne correspondent pas à ceux retenus par les IA.

Notre algorithme détecte l'écart entre ce que nous souhaitons pousser et ce que l'IA retient. Il génère ensuite chez Google Ads un search theme en phase avec les critères absents des résultats d'IA et qui répondent à un volume de recherches existant. Ce thème est comparé aux assets de la marque (textes, visuels, titres) dans Google Ads, puis intégré directement dans les groupes d'assets Performance Max, pour capter des audiences nouvelles sans pour autant cannibaliser les existantes. Les premiers tests que nous avons réalisés avec des annonceurs du secteur des biens de grande consommation donnent des gains intéressants : des conversions augmentées de 149%, des clics en hausse de 120%.

Quelles autres tactiques en paid media vous permettent d'exercer une influence sur les résultats des IA ?

Nous recommandons à nos clients trois tactiques en paid media pour leur permettre de tenter d'exercer une influence sur les résultats des moteurs d'IA. Tout d'abord, l'achat de campagnes au sein des plateformes qui disposent de leur propre IA, à commencer par Meta et Google. Ces acteurs alimentent leurs IA avec leurs propres données propriétaires, dont les campagnes payantes qu'ils diffusent. Ces campagnes doivent être conçues pour à la fois transmettre le message à l'utilisateur mais également impacter l'IA qui s'en nourrit afin renforcer voire de modifier la perception que les LLM ont de la marque.

Il est également important de renforcer les mentions faites à la marque chez les éditeurs de l'open web qui sont référents et qui influencent les IA sur des thématiques spécifiques. Pour cela, des partenariats de brand content sont une option. Mais pour industrialiser la démarche, certaines plateformes lancent sur le marché des offres permettant d'automatiser la mise en relation entre les marques et les médias. Nous commençons à nous en servir : nous identifions les médias les plus référents pour nos marques et nous achetons des articles sponsorisés qui parlent à la fois aux humains et aux LLM.

Enfin il faut également s'intéresser aux plateformes où le format publicitaire textuel est valorisé et qui ont des partenariats forts avec les agents d'IA. C'est le cas de Reddit qui, bien qu'utilisé surtout aux Etats-Unis, se développe en France. Activer de la publicité en format texte au sein de ce type de plateforme influente est une bonne stratégie pour améliorer les mentions à la marque au sein des résultats des agents d'IA dont notamment ceux d'OpenAI et Google. Ces trois axes nous semblent être la base.

Et concernant l'achat média directement chez les moteurs d'IA ?

C'est un troisième axe qui nous parait indispensable, mais en complément des autres techniques pour booster la visibilité de la marque au sein des réponses. La raison à cela est qu'il est difficile de savoir si ces offres servent également à nourrir les modèles d'IA. Ce n'est en tout cas pas mesurable. D'où l'importance d'adopter ces offres pour compléter les autres tactiques, qui elles visent à nourrir les modèles. Les offres publicitaires des LLM sont certes embryonnaires mais elles se développent, à commencer par Perplexity Ads et AI Overviews (disponible pour l'instant seulement aux Etats-Unis). Cela va sans doute beaucoup évoluer au deuxième semestre de l'année.