Aidez-moi à calculer le ROI de la recherche IA - mon PDG veut des chiffres et j'ai du mal à justifier l'investissement

Je partage le cadre de ROI que j’utilise avec la direction :

La formule du ROI de la recherche IA :

ROI = (ROI dur + valeur du ROI mou - investissement total) / investissement total x 100

Composants du ROI dur :

Composants du ROI mou (plus difficiles mais importants) :

Pour vos chiffres :

5% → 22% de taux de citation = amélioration x4,4 Si cela se traduit même par 10% de votre trafic organique venant de l’IA, c’est mesurable.

Le pitch au PDG :

“Nous avons investi 50K$ et amélioré la visibilité IA de 340%. Voici comment cela se relie aux revenus…”

Perspective CFO sur ce qui rend le ROI IA convaincant :

Ce que les dirigeants veulent réellement voir :

1. ROI comparatif - Comment le ROI de la recherche IA se compare-t-il aux autres canaux ?
2. Tendance - Le ROI s’améliore-t-il dans le temps ?
3. Vision ajustée au risque - Que se passe-t-il si nous N’INVESTISSONS PAS ?
4. Délai de retour - Combien de temps avant que l’investissement soit rentabilisé ?

Cadre qui fonctionne en comité de direction :

L’argument convaincant :

“La recherche IA offre un ROI compétitif dès aujourd’hui et nous positionne sur un canal qui croît de plus de 50% par an.”

La mise en perspective du risque :

“Des concurrents investissent dans la recherche IA alors que nous non = risque de part de marché. Le coût pour rattraper plus tard sera 3-5x plus cher qu’investir maintenant.”

Chiffres réels de notre investissement en recherche IA :

Notre situation :

• SaaS B2B, ACV 50K$
• Niveau d’investissement similaire (~45K$/an sur GEO)
• 8 mois de suivi

Ce que nous mesurons :

Métriques dures :

• Démos référées IA : 12/mois (contre ~0 avant)
• Taux de conversion du trafic IA : 4,2% (vs 2,1% global)
• Revenus attribués à l’IA : ~300K$/an

Métriques molles :

• Volume de recherche de marque : +34%
• Part de voix concurrentielle : Nous apparaissons désormais à côté d’eux
• Retours commerciaux : Les prospects mentionnent nous avoir vus via l’IA

Calcul du ROI :

Revenus : 300K$ Investissement : 45K$ ROI : 567%

Comment on attribue :

1. Enquête lors de l’onboarding client : “Comment nous avez-vous trouvé ?”
2. Formulaire de demande démo : “Où avez-vous entendu parler de nous en premier ?”
3. L’équipe commerciale pose la question en découverte

Environ 15% des nouveaux clients évoquent la découverte via l’IA. C’est notre base d’attribution.

Pour les clients, je présente le ROI selon trois horizons temporels :

ROI court terme (0-6 mois) :

• Mesurables : Trafic, métriques de visibilité, part de voix
• Attendus : 50-150% de ROI sur les quick wins
• Présentation : “Investissement de fondation déjà rentable”

ROI moyen terme (6-18 mois) :

• Mesurables : Leads, attribution de revenus, réduction CAC
• Attendus : 200-400% de ROI
• Présentation : “Effet boule de neige à mesure que l’autorité grandit”

ROI long terme (18 mois+) :

• Mesurables : Positionnement marché, barrière concurrentielle, valeur marque
• Attendus : Difficiles à quantifier mais stratégiquement majeurs
• Présentation : “Le coût de NE PAS être visible quand 50%+ de la découverte passera à l’IA”

Structure du deck exécutif :

1. État actuel (où on en est en visibilité IA)
2. Demande d’investissement (coût)
3. Retours attendus par horizon (estimations conservatrices)
4. Risque de l’inaction (menace concurrentielle)
5. Planning recommandé

Les PDG réagissent souvent mieux à “le risque de ne pas le faire” qu’aux seuls chiffres du ROI.

Approche statistique du ROI de la recherche IA :

Défi de l’attribution :

L’influence de l’IA est souvent invisible dans l’attribution classique. Quelqu’un vous voit dans ChatGPT → vous recherche sur Google plus tard → convertit. Cette conversion apparaît en “recherche organique” mais l’IA était le déclencheur.

Comment modéliser cela :

1. Analyse de corrélation

   • Tracer le taux de citation IA dans le temps
   • Tracer le volume de recherche de marque dans le temps
   • Calculer le coefficient de corrélation

2. Test d’incrémentalité

   • Si possible, A/B tester l’optimisation IA sur certains marchés
   • Comparer les résultats entre marchés optimisés et témoins

3. Analyse de séries temporelles

   • Chercher des changements de trafic/conversion après des améliorations de visibilité IA
   • Contrôler saisonnalité et autres facteurs

Nos conclusions :

Dans nos données, 1% d’amélioration du taux de citation IA corrèle avec une hausse d’environ 0,8% de recherche de marque sous 4-6 semaines.

Si la recherche de marque convertit à un taux connu, on peut modéliser l’impact revenu.

Approche plus simple pour les petites entreprises :

On n’a pas d’attribution sophistiquée. Voici ce qu’on fait :

Suivi mensuel :

1. Taux de citation IA (Am I Cited)
2. Trafic site web
3. Demandes de démo
4. Taux de conversion

Revue trimestrielle :

• Toutes les métriques progressent-elles ensemble ?
• Qu’est-ce qui a changé côté visibilité IA ?
• Quel est l’impact revenu approximatif ?

Le calcul grossier :

Si la visibilité IA est passée de 5% à 22%, que le trafic a augmenté de 30%, et les démos de 25%…

Une partie vient probablement de l’IA. Pas tout, mais une partie.

La couche qualitative :

Demander à l’équipe commerciale : “Les prospects parlent-ils de l’IA ?” Demander en call client : “Comment nous avez-vous trouvé ?”

Même des éléments anecdotiques enrichissent l’analyse.

Pour justifier le budget :

“On ne peut pas prouver l’attribution exacte, mais tous les indicateurs avancés ont progressé depuis qu’on investit dans la visibilité IA. Voici la corrélation.”

Parfois, une direction correcte suffit pour continuer d’investir.

Perspective entreprise sur le business case recherche IA :

L’argument stratégique efficace :

“Ce n’est pas juste un canal marketing. C’est un changement fondamental de la façon dont les clients découvrent des solutions.”

Données à l’appui :

• 58% des consommateurs utilisent l’IA pour des recommandations produits
• Le trafic recherche organique devrait baisser de 50% d’ici 2028
• Les premiers sur la visibilité IA prennent des avantages durables

Positionnement concurrentiel :

Montrez quels concurrents investissent DÉJÀ dans la visibilité IA. Où ils apparaissent et pas vous.

“Si [concurrent] possède la visibilité IA sur notre segment et pas nous, on lui laisse la part de marché.”

Positionnement budgétaire :

Présentez comme investissement stratégique, pas expérimentation marketing.

“C’est comme investir dans le SEO en 2010. Ceux qui l’ont fait tôt ont dominé. Les autres courent toujours derrière.”

La demande :

Ne demandez pas la permission d’expérimenter. Demandez un engagement sur une initiative stratégique avec jalons clairs.

Cette discussion m’a tout apporté pour ma présentation au PDG. Voici mon approche :

Cadre ROI (pour mon deck) :

Retours quantifiables :

• Trafic référé IA : suivi via enquête + données de référent
• Corrélation recherche de marque : augmentation de 34% alignée à l’amélioration de visibilité
• Attribution revenus : estimation conservatrice basée sur les enquêtes clients

Valeur stratégique (plus difficile à chiffrer mais réelle) :

• Amélioration du positionnement concurrentiel
• Diversification des canaux (réduction de la dépendance à Google)
• Anticipation de la croissance de la recherche IA

Mise en perspective du risque :

• Analyse de la visibilité IA des concurrents
• Coût de rattrapage plus tard vs investissement immédiat
• Risque de part de marché en cas d’inaction

Chiffres précis à présenter :

Demande de planning :

• T1-T2 : Fondation + quick wins
• T3-T4 : Accélérer ce qui fonctionne
• Année 2 : Étendre l’investissement selon ROI prouvé

Merci à tous pour vos retours incroyables. Je me sens confiante pour cet échange.