L'attribution à l'ère de l'IA générative

L'IA générative et les LLM comme ChatGPT, Gemini et Claude redéfinissent la découverte de l'information. De l'optimisation à la mesure, qu'est-ce que cela implique pour les annonceurs ?

ChatGPT, Gemini, Claude et d’autres grands modèles de langage (LLM) deviennent petit à petit la source privilégiée des utilisateurs en quête de réponses. Dans ces nouveaux environnements, le trafic est généré par les réponses des IA, et non plus par les résultats des moteurs de recherche, d’où l’importance pour les annonceurs de considérer ces nouveaux territoires.

Les LLM ne transforment pas seulement la manière dont les utilisateurs découvrent des applications et du contenu : ils influencent aussi leur comportement. Les interactions avec des interfaces conversationnelles s’accompagnent d’une intention d’achat plus élevée et de parcours de conversion plus efficaces. Le format conversationnel, perçu comme une recommandation discrète plutôt que comme un argument commercial, contribue à renforcer ces effets.

Cette évolution soulève de nouveaux défis : comment influencer, mesurer et optimiser les parcours de découverte dans ces environnements pilotés par les LLM ?

Les secteurs aux premiers rangs de l’IA

Les interactions avec les LLM semblent s’accompagner d’une intention plus forte et de comportements plus propices à la conversion. Le format conversationnel, souvent perçu comme une recommandation contextualisée plutôt qu’un discours publicitaire, peut expliquer en partie cette évolution.

D’après les tendances du marché, certains secteurs subissent un impact plus marqué :

Services juridiques et financiers : Les utilisateurs posent des questions complexes et sensibles, pour lesquelles les LLM sont particulièrement adaptés.
Commerce en ligne : Les LLM redirigent le trafic vers les sites de retail et de e-commerce en s’appuyant sur les informations des pages produits. OpenAI a d’ailleurs récemment annoncé un processus de paiement intégré, ce qui pourrait réduire le trafic vers les sites externes et permettre de finaliser les transactions directement dans le chat.
Santé et assurance : Les chats IA deviennent la première source d’information pour les symptômes, les traitements et les couvertures.
PME et SaaS : La découverte d’applications, les comparatifs de produits et les tutoriels d’utilisation apparaissent fréquemment dans les réponses des IA.
Technologie grand public : Les utilisateurs s’appuient sur l’IA conversationnelle pour obtenir des avis et des recommandations de produits.

L’IA conversationnelle devient progressivement un point d’entrée dans les parcours utilisateurs, mais ce trafic reste en grande partie non attribué, car il échappe aux cadres traditionnels de la mesure.

Les défis de l’optimisation des LLM

Contrairement au SEO traditionnel, la visibilité dans les LLM est plus difficile à décrypter et encore plus complexe à mesurer.

Trois défis majeurs s’imposent aux annonceurs :

Absence de visibilité sur les classements : il est impossible de vérifier le « positionnement » d’une réponse dans ChatGPT. Vous ne savez pas à quelle fréquence votre contenu est cité.
Linking imprévisible : certains modèles incluent des liens, d’autres non. D’autres encore reformulent votre contenu sans l’attribuer clairement.
Attribution défaillante : vos clics issus de l’IA apparaissent souvent comme du trafic organique dans les outils d’analyse, masquant leur véritable origine.

Interaction avec un LLM -> Trafic non attribué aux canaux traditionnels -> Conversions

Dans un tel contexte, comment mesurer l’impact de l’IA ?

Pour surmonter ces défis, les marques doivent adapter leurs stratégies de contenu et de mesure :

En écrivant pour l’IA :

Privilégiez des réponses concises et claires.
Utilisez des questions, des résumés et des listes synthétiques.
Répétez les mots-clés plusieurs fois.
Considérez que votre contenu pourrait être cité hors contexte.
Les éléments qui fonctionnent bien incluent les tableaux de tarifs, les détails d’intégration, les propositions d’essai, les guides produits, les pages de comparaison, etc.

2. En traçant activement avec des UTM : Utilisez des paramètres UTM sur les url susceptibles d’être reprises par les LLM, comme les forums, les documentations, les contenus partenaires et les bases de connaissances publiques (centres d’aide, FAQ, documentations accessibles librement).

3. En comblant le manque de visibilité avec un flux d’attribution web-to-app : Transformez les clics invisibles en insights mesurables. Si vous pouvez attribuer les utilisateurs de votre application ou site web à une interaction avec un LLM, vous pourrez comprendre et optimiser leur parcours en fonction des actions de bas de l’entonnoir.

4. En utilisant des deep links partout où c’est possible : Les LLM collectent des données depuis les réseaux sociaux et le web. Lorsque vous placez des liens dans ces espaces, assurez-vous qu’ils redirigent directement vers votre application pour offrir une expérience contextualisée et fluide, ce qui améliore l’engagement et les conversions.

Comme par exemple : votre site web, les liens partagés au sein de groupes et de communautés sociales (WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, groupes Facebook), les vidéos YouTube, les campagnes d’influenceurs, les programmes de parrainage, les liens d’affiliation, les pages de bio, etc.

5. En vous servant du schéma de balisage de votre site : Les données structurées aident les LLM à comprendre et à citer correctement votre contenu. Par exemple, ajouter un schéma FAQPage ou Product en format JSON-LD peut améliorer la découvrabilité dans les réponses générées par l’IA.

Les grands modèles de langage (LLM) deviennent rapidement la nouvelle porte d’entrée vers les contenus, les applications et les produits, ouvrant de nouvelles opportunités majeures. Avec la bonne configuration, vous pouvez cesser de deviner, commencer à mesurer et optimiser une partie essentielle de votre activité.