Piloter la performance dans l'écosystème de l'IA : vers la mesure et l'optimisation
L'AEO exige de nouvelles métriques, une surveillance constante et une optimisation basée sur les données pour améliorer la visibilité de la marque.
Après avoir repensé sa stratégie de contenu, la question de l'évaluation de l'efficacité des efforts se pose. Dans l'univers de la AI Engine Optimization (AEO) ou recherche par l’IA, les métriques traditionnelles ne suffisent plus. Il est pourtant essentiel de mesurer, analyser et optimiser la performance dans ce nouvel écosystème.
De nouveaux indicateurs jusqu’alors inaccessibles
Le succès se redéfinit alors au travers de nouvelles métriques. Le temps où le classement Google était la référence est révolu. La visibilité de la marque dans les réponses générées par l'IA, notamment la fréquence d'apparition et la présence de la marque, constitue désormais le nouveau baromètre du succès. Une société peut, par exemple, développer un tableau de bord qui suit la fréquence de citation de la marque dans la AEO, le contexte de mention (positive ou comme référence sectorielle), sa position relative à des concurrents en analysant les recommandations (qui est cité en premier, avec quels arguments), et une cartographie des lacunes (où les concurrents dominent), et qui définit ainsi sa pertinence thématique. Ces métriques révèlent des informations impossibles à obtenir avec le SEO traditionnel..
Une surveillance continue pour une vision du terrain optimale
Le monitoring en temps réel est également crucial, car les résultats générés par l'IA sont dynamiques et imprévisibles. Les entreprises leaders doivent donc mettre en place des systèmes de veille continue. Cela permettrait notamment de développer un tel système d'alertes qui surveille les changements dans les réponses IA sur son secteur d’activité, l'émergence de nouveaux concurrents, les évolutions du sentiment autour de la marque et les nouvelles questions émergentes des utilisateurs. Ce monitoring permet d'identifier rapidement quand un concurrent gagne du terrain ou quand une nouvelle tendance émerge, permettant une réaction rapide. Parmi les outils disponibles figure AI Search Grader permettant d’évaluer la notoriété et la réputation de sa marque dans les moteurs IA.
L'optimisation continue est un processus, non un projet ponctuel. Cette approche d'amélioration continue peut alors se matérialiser avec un processus mensuel récurrent. Un exemple ici : la première semaine serait dédiée à l'analyse (revue des performances IA du mois précédent, identification des contenus sous-performants, benchmark concurrentiel). La deuxième semaine serait consacrée à la planification (priorisation des optimisations, définition des tests A/B, allocation des ressources). La troisième semaine serait celle de l'exécution (mise à jour des contenus, création de nouveaux formats, déploiement sur les différents canaux). Enfin, la quatrième semaine serait dédiée à la mesure (évaluation des changements, documentation des apprentissages, préparation du cycle suivant).
Le pouvoir de la data pour mesurer et aller plus loin
Les données structurées constituent le fondement invisible du succès. L'importance de s'appuyer sur des sources crédibles et de maintenir des normes éditoriales élevées passe aussi par l'optimisation technique. Booking.com excelle dans l'utilisation des données structurées : schémas détaillés pour chaque hôtel, notation et avis structurés, disponibilités en temps réel, et informations géolocalisées précises. Ces données permettent aux IA de fournir des réponses précises, par exemple pour des requêtes comme "Quel hôtel 4 étoiles près de la Tour Eiffel a des chambres disponibles ce weekend pour moins de 200€ ?".
Pour préparer l'avenir, les marques doivent rester informées, agiles et proactives afin d'exploiter la recherche IA comme un puissant outil d'engagement, de découverte et de croissance. Les tendances à surveiller incluent l'IA conversationnelle avancée, qui comprendra encore mieux le contexte et les préférences personnelles, l'intégration native des IA directement dans les applications quotidiennes, et la personnalisation extrême des réponses, adaptées au profil complet de l'utilisateur.
Construire une culture de l'expérimentation est également essentiel. Il est ainsi possible d’instaurer une telle approche autour de l'IA, avec des tests hebdomadaires par chaque équipe, des sessions mensuelles de partage des apprentissages, l'abandon rapide des initiatives qui ne fonctionnent pas, et le déploiement global des approches gagnantes. Cette approche agile permet de rester à la pointe dans un environnement en constante évolution.
Le retour sur investissement de l'optimisation IA demande une vision holistique. Au-delà du trafic direct, il convient de considérer l'amélioration de la perception de marque, la qualité accrue des leads, la réduction du coût d'acquisition client et l'augmentation de la valeur client. Les marques qui produisent en continu du contenu de qualité, utilisé comme référence et axé sur l'utilisateur, seront mieux positionnées pour s'assurer une visibilité optimale en AEO.