L'IA raconte des choses inexactes sur notre marque. Comment gérer la réputation de marque dans la recherche IA ?

Vous avez raison de vous inquiéter. La gestion de la réputation sur l’IA est désormais essentielle.

Pourquoi cela arrive :

Les systèmes d’IA apprennent à partir de :

1. Votre site web (versions actuelles et mises en cache)
2. Contenus tiers vous concernant (avis, comparatifs, articles)
3. Données web historiques (qui peuvent dater de plusieurs années)
4. Contenus générés par les utilisateurs (forums, Reddit, avis)

Ils synthétisent tout cela sans distinguer l’actuel de l’obsolète, ou le correct de l’incorrect.

Le cadre de correction :

Niveau 1 : Vos propres supports

• Mettez à jour le site web avec des informations exactes et bien visibles
• Utilisez le balisage schema pour indiquer explicitement les faits actuels
• Créez des pages FAQ claires traitant les idées reçues fréquentes
• Ajoutez des dates de “dernière mise à jour” en évidence

Niveau 2 : Sources tierces

• Repérez les articles contenant des informations dépassées, demandez des mises à jour
• Générez de nouveaux contenus tiers avec des informations justes
• Mettez à jour Wikipedia avec les faits actuels (en suivant les règles)
• Intervenez sur Reddit/forums pour corriger les désinformations

Niveau 3 : Surveillance

• Tests réguliers de requêtes IA sur plusieurs plateformes
• Mettez en place des alertes pour les changements de mentions de votre marque
• Suivez l’évolution du sentiment et de l’exactitude dans le temps

L’essentiel : Vous ne changez pas directement ce que dit l’IA. Vous changez ce sur quoi elle s’appuie pour apprendre.

Nous avons eu un problème similaire avec des prix obsolètes. Voici ce qui a vraiment fonctionné :

Le problème : L’IA citait des tarifs datant de 3 ans (nous avions fortement augmenté nos prix).

Premières tentatives (peu efficaces) :

• Mise à jour de la page tarifs de notre site
• Ajout de données structurées
• Attente de 3 mois - aucun changement

Ce qui a réellement marché :

1. Création de plusieurs pages mentionnant les tarifs actuels - Page produit, FAQ, pages comparatives, articles de blog
2. Mise à jour de contenus tiers - Contact avec les sites d’avis pour leur demander de mettre à jour
3. Publication d’un communiqué de presse sur les nouveaux tarifs, repris par des médias
4. Mise à jour de la section tarifs sur Wikipedia (en respectant les règles de notoriété)

Délais : Les changements ont commencé à apparaître dans les réponses IA environ 6 semaines après cette approche multi-canal.

À retenir : Une seule mise à jour de page ne suffit pas. Il faut plusieurs sources concordantes pour changer la compréhension de l’IA.

L’approche multi-sources est logique. L’IA croise les sources, donc il faut que l’information soit cohérente partout.

Question complémentaire : Que faire pour la fonctionnalité abandonnée que l’IA continue de mettre en avant ? Cela induit vraiment les prospects en erreur en leur faisant attendre une chose que nous n’offrons plus.

Et le bug vieux de 2 ans présenté comme actuel - c’est dommageable.

Comment gérer spécifiquement les informations NÉGATIVES et obsolètes ?

Les informations négatives et obsolètes sont délicates mais traitables :

Pour la fonctionnalité abandonnée :

1. Créer un contenu explicite “ce qui a changé” sur votre site

   • “Fonctionnalité X : retirée en 2024” avec explications
   • L’IA pourra apprendre qu’elle n’est plus proposée

2. Mettre à jour les contenus comparatifs susceptibles de mentionner l’ancienne fonctionnalité

3. Si la fonctionnalité figure dans des avis - vous ne pouvez pas modifier les avis, mais vous pouvez :

   • Répondre publiquement en signalant le changement
   • Générer du nouveau contenu qui surclasse les anciens avis
   • Solliciter de nouveaux avis auprès de clients actuels

Pour le vieux bug :

1. Publier une annonce de résolution si ce n’est pas déjà fait

   • “Bug X : résolu en [date]”
   • Expliquer la correction et la situation actuelle

2. Si la source est tierce :

   • Contacter l’éditeur, demander une mise à jour
   • S’ils refusent, demander d’ajouter une note indiquant la résolution

3. Générer du contenu positif récent qui contrebalance l’ancien négatif

   • Cas clients récents
   • Témoignages de clients actuels
   • Nouveaux avis

Le principe : Vous ne pouvez pas supprimer l’ancien contenu, mais vous pouvez :

• Créer un contenu de correction explicite
• Générer du contenu plus frais qui prévaut sur l’ancien
• Mettre à jour les sources tierces quand c’est possible

Pour contacter directement les entreprises d’IA :

OpenAI (ChatGPT) :

• Boutons de retour sur les réponses
• Ne corrigera pas rapidement des problèmes spécifiques de marque
• Se concentrer sur les erreurs factuelles avec preuves

Perplexity :

• Plus réactif aux corrections factuelles
• Peut parfois mettre à jour rapidement en cas d’erreur claire
• Soumettre via les canaux d’aide avec justificatifs

Google AI Overview :

• Lié à Google Search ; les retours webmasters classiques s’appliquent
• Corriger le référencement corrige souvent AI Overview

La réalité : Ne comptez pas sur l’intervention de l’entreprise IA. Le plus efficace est de changer leurs sources d’apprentissage : votre présence web et les sources tierces.

Quand escalader :

• Propos manifestement diffamatoires
• Informations juridiques/de sécurité erronées
• Erreurs factuelles graves impactant les clients

Même dans ces cas, corrigez d’abord la source – c’est plus fiable que d’attendre une réaction des entreprises d’IA.

Prévenir est plus facile que corriger. Voici notre approche proactive :

Hygiène de contenu :

1. Tout versionner – Lors de changements de prix, fonctionnalités, politiques, créez des annonces datées claires

2. Dépréciation explicite – Ne vous contentez pas de retirer une fonctionnalité ; annoncez qu’elle est supprimée

3. Audit régulier du contenu – Révisez tout le site chaque trimestre pour l’exactitude

4. Balisage schema – Utilisez dateModified, priceValidUntil et d’autres données structurées

Gestion des tiers :

1. Mise à jour trimestrielle des profils – Sites d’avis, annuaires, comparateurs

2. Communiqués de presse pour les changements majeurs

3. Maintenance Wikipedia – Si vous avez une page, gardez-la à jour

Surveillance :

1. Requêtes IA hebdomadaires sur la marque – Pour détecter les problèmes tôt

2. Suivi des sources citées par l’IA – Ce sont vos priorités de mise à jour

3. Système d’alerte – Am I Cited ou suivi manuel

État d’esprit : Considérez la perception de marque par l’IA comme une gestion continue, pas une action ponctuelle.

Cela me donne un plan d’action clair. Résumé :

Corrections immédiates (cette semaine) :

1. Créer un contenu “Ce qui a changé en 2024-2025” sur notre site
2. Mettre à jour la page tarifs avec les prix actuels explicites
3. Ajouter un avis de dépréciation pour l’ancienne fonctionnalité
4. Faire une annonce de résolution de bug

Court terme (ce mois-ci) :

1. Contacter les 5 principaux sites d’avis contenant des informations obsolètes
2. Demander la mise à jour des articles comparatifs
3. Mettre à jour Wikipedia si besoin
4. Générer de nouveaux témoignages clients

En continu :

1. Mettre en place la surveillance Am I Cited
2. Test hebdomadaire des requêtes IA sur la marque
3. Audit trimestriel de l’exactitude des contenus
4. Versionner et dater tous les changements majeurs à l’avenir

Constat clé : Nous n’avons pas communiqué nos évolutions en externe. En interne, tout le monde savait que la fonctionnalité était abandonnée, mais nous ne l’avons jamais annoncé publiquement. C’est notre responsabilité.

Désormais, chaque évolution majeure fera l’objet d’une annonce publique, créant ainsi une source citée.

Un point de vue juridique à ne pas négliger :

Quand les propos de l’IA posent problème légalement :

• Allégations fausses sur la sécurité/conformité
• Informations de santé/sécurité incorrectes
• Comparaisons diffamatoires
• Usage abusif de marque déposée

Vos options :

1. Documenter la réponse IA (captures d’écran datées)
2. Identifier la source probable de la désinformation
3. Traiter la source en priorité (plus efficace que contacter l’entreprise IA)
4. Pour les cas graves, courrier juridique à l’éditeur de la source

Réalité : Les tribunaux n’ont pas encore tranché sur la responsabilité de l’IA en matière de désinformation. Votre meilleure protection reste la prévention et la correction rapide, pas le contentieux.

Pour les secteurs réglementés : Assurez-vous que vos propres contenus sont conformes, car l’IA peut les citer dans des contextes imprévus.

N’oubliez pas l’aspect service client.

Si l’IA transmet des informations inexactes aux prospects, vos équipes commerciales et support doivent gérer les conséquences.

Ce que nous avons fait :

1. Sensibilisé les équipes en contact client aux problèmes de désinformation IA
2. Créé des modèles de réponses pour les cas où les clients citent l’IA à tort
3. Suivi les cas où les clients mentionnent des recherches IA
4. Utilisé les retours clients pour identifier des problèmes IA non détectés

Exemple de modèle : “Merci pour vos recherches ! Pour vous assurer de disposer des informations les plus récentes – [fait corrigé]. Notre site web à [lien] contient les dernières mises à jour. Les systèmes IA font parfois référence à des informations plus anciennes, nous vous recommandons donc toujours de vérifier notre site officiel pour l’information la plus exacte et à jour.”

Les chiffres : Environ 8 % de nos demandes entrantes font désormais référence à des recherches IA. Ce chiffre augmente. C’est un impact client réel.

En regardant vers l’avenir – ce problème ne fera que croître.

La tendance : Davantage de personnes utiliseront l’IA pour leurs recherches, plus de décisions seront influencées par ses réponses, la perception des marques sera de plus en plus façonnée par la synthèse IA.

Ce que font les marques avant-gardistes :

1. Surveillance dédiée de la réputation IA – Pas seulement de l’écoute sociale, de l’écoute IA
2. Stratégie de contenu proactive – Créer du contenu cité pour les faits clés de la marque
3. Cohérence multi-sources – S’assurer que tous les supports web disent la même chose
4. Audits IA réguliers – Tests systématiques mensuels des requêtes sur la marque

L’avantage concurrentiel : Les marques qui gèrent bien leur réputation IA bénéficient d’une représentation plus juste et positive dans l’IA. Celles qui l’ignorent perdront le contrôle de leur narration.

C’est le nouveau terrain de la réputation de marque. Anticipez dès maintenant.