79 % des acheteurs utilisent l'IA pour leurs décisions d'achat : comment faire recommander notre marque ?

Vous avez raison : c’est bien un changement fondamental. Voici ce que montrent les données :

Comment les consommateurs utilisent l’IA pour leurs achats :

L’élément clé :

Lorsque l’IA influence >80 % d’une décision, le taux de conversion atteint 85,9 %. Quand l’IA joue un rôle minime (<20 %), le taux de conversion tombe à 32,6 %.

Cela signifie : si votre marque n’est pas considérée par l’IA, vous perdez des clients avant même qu’ils sachent que vous existez.

La bataille pour les clients se joue désormais à l’intérieur des plateformes IA.

Les avis sont CRUCIAUX pour les recommandations IA. Voici pourquoi :

L’IA analyse les avis pour :

• Cas d’usage réels (“Je l’utilise pour…”)
• Bénéfices spécifiques (“A réduit mon temps de traitement de 50 %”)
• Pour qui il est idéal (“Parfait pour petites équipes”)
• Aspects négatifs honnêtes (“La batterie pourrait être meilleure, mais…”)

66 % des acheteurs hésitent avec <5 avis. L’IA reflète ce doute.

Stratégie d’optimisation des avis :

1. Générer du volume

   • Séquences d’e-mails post-achat
   • Demandes d’avis in-app
   • Avis incitatifs (dans le respect des règles)

2. Encourager des retours précis

   • Demander des cas d’usage concrets
   • Solliciter des comparaisons avec d’autres produits
   • Inciter à partager des résultats chiffrés

3. Répondre à tous les avis

   • Montre un engagement actif
   • Ajoute du contexte que l’IA peut exploiter
   • Renforce la confiance

4. Diffuser les avis sur plusieurs plateformes

   • G2, Capterra, TrustPilot
   • Amazon (si concerné)
   • Google Business Profile

Des avis authentiques et détaillés > un grand nombre d’avis génériques.

La question des avis est intéressante : nous avons de bons avis sur G2 mais très peu sur d’autres plateformes.

Question : En dehors des avis, quel contenu aide spécifiquement l’IA à nous recommander ?

Le contenu qui influence les recommandations IA :

1. Pages de comparaison

• “[Votre produit] vs [concurrent]”
• Comparaisons honnêtes et détaillées
• Quand choisir chaque option

2. Pages de cas d’usage

• “Idéal pour [secteur spécifique]”
• “Comment [type d’utilisateur] utilise [produit]”
• Bénéfices et résultats concrets

3. Dossiers approfondis sur les fonctionnalités

• Pages de spécifications détaillées
• Documentation technique
• Guides d’intégration

4. Études de cas chiffrées

• “[Client] a obtenu X avec [produit]”
• Résultats quantifiables
• Détails concrets de mise en œuvre

5. FAQ

• “Ce produit est-il fait pour moi ?”
• “Quel est le prix ?”
• “Comment ce produit se compare-t-il à…”

6. Guides d’achat

• “Comment choisir un [catégorie]”
• Grilles de décision
• Tableaux comparatifs de fonctionnalités

Ce contenu répond directement aux questions posées à l’IA.

À noter : chaque plateforme IA a ses propres logiques de recommandation.

ChatGPT :

• Se base beaucoup sur les données d’entraînement
• Valorise Wikipedia, les sources faisant autorité
• Fréquence de citation en hausse (~28 % des réponses)

Perplexity :

• Recherche web en temps réel
• Cite directement les sources
• Privilégie le contenu récent, détaillé

Google AI Overviews :

• Lié au référencement Google
• Exploite fortement les données structurées
• Valorise les signaux E-E-A-T

Recommandation :

Suivez votre visibilité sur TOUTES les plateformes. Vous pouvez être invisible sur ChatGPT mais visible sur Perplexity.

Utilisez Am I Cited pour surveiller les plateformes et identifier les carences.

Crucial mais souvent négligé : la transition de l’IA à l’achat.

Les études montrent :

• 78,2 % vont sur les canaux traditionnels après recommandation IA
• 24,2 % vont sur Google
• 20,3 % sur Amazon
• 18,6 % sur les sites des marques
• 70 % finalisent l’achat

Conséquences :

1. Votre site doit correspondre à la recommandation IA

   • Si l’IA dit “parfait pour le montage vidéo”, votre page d’accueil doit le dire aussi
   • Le moindre décalage crée de la friction

2. Être trouvable lors de la recherche

   • Après recommandation IA, les utilisateurs googlisent souvent votre marque
   • Optimisez la recherche de marque

3. Présence Amazon nécessaire

   • 20 % vont directement sur Amazon
   • Votre fiche Amazon doit être cohérente avec le message IA

4. Supprimez les frictions à chaque étape

   • Prix clair
   • Achat facile
   • Preuves de confiance

La recommandation IA n’est que la première étape. Il faut boucler la boucle.

Ce que j’en retiens :

Actions immédiates :

1. Auditer notre visibilité IA sur ChatGPT, Perplexity, Google AI
2. Créer des pages de comparaison vs les 3 principaux concurrents
3. Lancer une campagne d’avis sur G2 et TrustPilot
4. Mettre à jour les pages produits avec des cas d’usage précis

Contenus à créer :

1. Pages “[Produit] vs [Concurrent]”
2. Pages d’atterrissage “Idéal pour [secteur]”
3. Études de cas chiffrées
4. FAQ complète répondant aux questions IA courantes

Suivi :

• Mettre en place le suivi Am I Cited
• Tester chaque semaine les requêtes IA clés du parcours d’achat
• Suivre la position et le contexte de la recommandation

C’est désormais un axe central de notre stratégie marketing.

L’Answer Engine Optimization (AEO) devient la nouvelle discipline ici :

SEO traditionnel : se positionner sur des mots-clés
AEO : être cité comme source de référence dans les réponses IA

Tactiques clés AEO pour les requêtes d’achat :

1. Contenu basé sur les questions

   • Reprendre la formulation des utilisateurs à l’IA
   • “Quel est le meilleur [catégorie] pour [usage] ?”

2. Réponse directe en premier

   • Commencer par la recommandation
   • Détail ensuite

3. Format structuré et extractible

   • Tableaux pour les comparaisons
   • Listes à puces pour les fonctionnalités
   • Spécifications claires

4. Signaux d’autorité

   • Expertise de l’auteur
   • Citations et sources
   • Validation tierce

Votre contenu doit être pensé pour être extrait et cité, pas seulement lu.

Comment mesurer l’impact sur les décisions d’achat :

Suivi direct :

• Surveiller les recommandations IA pour les requêtes d’achat
• Suivre la fréquence de citation de la marque dans les réponses IA
• Comparer le positionnement face aux concurrents

Indicateurs indirects :

• Volume de recherche de marque (hausse après recommandation IA)
• Qualité du trafic direct (les visiteurs provenant de l’IA convertissent mieux)
• Réponses au sondage “Comment nous avez-vous connus ?”

Remontées commerciales :

• Noter les mentions IA en appel commercial
• Identifier les recommandations IA de concurrents
• Documenter le comportement de recherche IA des prospects

Lien avec les revenus :

• Corrélation score visibilité IA / pipeline
• Taux de conversion des prospects sensibilisés par l’IA
• Taux de gain face aux concurrents recommandés par l’IA

La visibilité IA est désormais un indicateur avancé de chiffre d’affaires.

Données structurées à privilégier pour les recommandations d’achat :

Schéma Product essentiel :

{
  "@type": "Product",
  "name": "Votre Produit",
  "description": "Spécifique, axée cas d'usage",
  "brand": {...},
  "offers": {
    "price": "X",
    "priceCurrency": "USD"
  },
  "aggregateRating": {...},
  "review": [...],
  "additionalProperty": [
    {"name": "Idéal pour", "value": "..."},
    {"name": "Client cible", "value": "..."}
  ]
}

Schéma SoftwareApplication pour le SaaS :

• Ajouter applicationCategory
• Inclure la liste des fonctionnalités
• Documenter les intégrations

Schéma FAQ sur les pages produits :

• “Qui doit utiliser ce produit ?”
• “Comment se compare-t-il aux alternatives ?”
• “Quels résultats puis-je attendre ?”

Les données structurées rendent vos caractéristiques produits extractibles pour les recommandations IA.