Comment rechercher les requêtes que les gens posent à l'IA ? La recherche de mots-clés traditionnelle ne semble pas s'appliquer

Tu as raison : la recherche de mots-clés traditionnelle ne s’applique pas directement. Voici le nouveau cadre de recherche :

1. Commencer par le langage client

Oublie les outils de mots-clés au début. Va sur :

• Les tickets de support
• Les transcriptions d’appels commerciaux
• Les enregistrements d’entretiens clients
• Les appels d’onboarding

Écoute comment les clients décrivent leurs problèmes en langage naturel. Ce sont ces prompts qu’ils utiliseront avec l’IA.

2. Sources de collecte de questions

3. Tests directs sur l’IA

Crée une liste de 50 prompts que tu PENSES que les utilisateurs posent. Teste-les sur ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini. Documente : Qui apparaît ? Qu’est cité ? Qu’est-ce qui manque ?

4. Outils de monitoring

Am I Cited et d’autres outils suivent ta visibilité sur les plateformes IA. Ils montrent quelles requêtes déclenchent ta marque et où il y a des trous.

C’est de la recherche de requêtes, pas de mots-clés. Changement de paradigme.

Reddit est le meilleur outil gratuit pour la recherche de requêtes IA.

Pourquoi Reddit fonctionne :

• Les gens posent les questions comme ils les poseraient à l’IA
• Contexte détaillé fourni
• Problèmes réels, pas de langage marketing
• Les IA citent beaucoup Reddit

Comment exploiter Reddit pour les requêtes :

1. Trouver les subreddits de ta catégorie
2. Chercher les fils de recommandations
3. Observer les schémas de formulation des questions
4. Noter le contexte fourni

Exemples de termes de recherche :

• “qu’utilisez-vous pour [catégorie]”
• “recommander [catégorie]”
• “alternative à [concurrent]”
• “meilleur [catégorie] pour [cas d’usage]”
• “comment [tâche que tu résous]”

Ce qu’il faut extraire :

• La formulation exacte de la question
• Le contexte fourni
• Les questions de suivi
• Quelles réponses sont plébiscitées

Nous avons trouvé plus de 80 schémas de requêtes uniques sur Reddit en une après-midi. Ils sont devenus nos cibles pour l’optimisation IA.

Côté vente : votre équipe commerciale est une mine d’or pour la recherche de requêtes.

Ce que les prospects nous demandent :

• “Comment cela se compare-t-il à [concurrent] ?”
• “Quel est le délai d’installation habituel ?”
• “Est-ce que ça s’intègre avec [outil spécifique] ?”
• “Quelles tailles d’entreprise utilisent ceci ?”
• “Quel est le tarif pour [scénario spécifique] ?”

Ce sont exactement ces prompts qu’ils poseront à l’IA.

Nous avons commencé à enregistrer systématiquement :

1. Après chaque appel de vente, le commercial note les 3 questions principales
2. Revue hebdomadaire des schémas
3. Compilation mensuelle des questions principales
4. Transmission à l’équipe contenu pour optimisation

Découverte : 70 % des requêtes pertinentes pour l’IA n’apparaissent jamais dans les outils de mots-clés. Ce sont des questions spécifiques, contextuelles, liées à des cas d’usage qui n’apparaissent que dans les vraies conversations.

Votre équipe commerciale parle aux prospects tous les jours. Elle connaît les questions. Demandez-leur.

Processus systématique de test de prompts :

Étape 1 : Construire une liste initiale de prompts À partir de toutes les sources (langage client, Reddit, ventes, etc.), compiler 50 à 100 prompts.

Étape 2 : Catégoriser les prompts

• Sensibilisation : “Qu’est-ce que [catégorie] ?”
• Considération : “Meilleur [catégorie] pour [cas d’usage]”
• Décision : “[Produit] vs [Concurent]”
• Technique : “Comment [tâche spécifique avec le produit]”

Étape 3 : Tester sur les plateformes Pour chaque prompt, tester sur :

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google AI Overview

Étape 4 : Documenter les résultats

Étape 5 : Identifier les schémas

• Où sommes-nous performants ?
• Où y a-t-il des lacunes ?
• Quel contenu comblerait ces lacunes ?

Étape 6 : Prioriser Se concentrer sur les prompts à forte intention où vous n’apparaissez pas encore mais devriez.

Cela vous donne une liste de requêtes actionnables, pas seulement des mots-clés avec volume.

Outils spécifiquement pour la recherche de requêtes IA :

Suivi de visibilité :

• Am I Cited - Suivi des mentions de marque sur les IA
• SE Ranking AI Toolkit - Suivi de visibilité IA
• Profound - Suivi de la part de voix IA

Recherche de questions :

• AnswerThePublic - Visualisation de questions
• AlsoAsked - Relations entre questions
• Semrush filtre “Questions” - Mots-clés en forme de questions

Analyse de conversations :

• Gong/Chorus - Analyse d’appels commerciaux
• Intercom/Zendesk - Analyse de tickets de support
• Brand24 - Suivi des mentions sociales

Le manque : Aucun outil ne fournit de “volume de recherche IA” comme Ahrefs fournit le volume de recherche. Ces données n’existent tout simplement pas publiquement.

Notre solution :

1. Utiliser les outils traditionnels pour la découverte de questions
2. Utiliser les outils de visibilité IA pour le suivi de présence
3. Tester manuellement pour l’analyse des lacunes
4. Combiner le tout en une liste priorisée de prompts

C’est plus de travail que la recherche de mots-clés traditionnelle, mais nécessaire pour l’optimisation IA.

Notre façon de catégoriser et prioriser les prompts :

Catégorie 1 : requêtes de marque

• “[Votre marque] avis”
• “Est-ce que [Votre marque] est bien ?”
• “Tarifs [Votre marque]” Priorité : À optimiser absolument. Vous devez maîtriser votre marque dans l’IA.

Catégorie 2 : requêtes de comparaison

• “[Votre marque] vs [Concurent]”
• “Alternatives à [Concurent]”
• “Meilleurs outils [catégorie]” Priorité : Forte valeur, forte intention.

Catégorie 3 : requêtes de problème

• “Comment [résoudre le problème que vous adressez] ?”
• “Meilleure façon de [tâche]”
• “Quels outils pour [challenge] ?” Priorité : Stade de sensibilisation, portée plus large.

Catégorie 4 : requêtes sectorielles

• “Qu’est-ce que [concept dans votre domaine] ?”
• “Meilleures pratiques [secteur]”
• “Tendances [secteur] 2026” Priorité : Opportunité de leadership d’opinion.

Notre objectif : apparaître dans 80 % des requêtes de marque, 50 % des comparaisons, 30 % des problèmes, 20 % des requêtes sectorielles.

Chaque catégorie nécessite un type de contenu différent.

La recherche de requêtes est itérative, pas ponctuelle.

Rythme de recherche mensuel :

Semaine 1 : Nouvelle découverte

• Analyse des nouveaux tickets de support
• Nouvelles questions d’appels commerciaux
• Veille Reddit/forums
• Ajout de nouveaux prompts au suivi

Semaine 2 : Revue de performance

• Quels prompts nous mentionnent désormais ?
• Lesquels toujours pas ?
• De nouveaux concurrents apparaissent-ils ?
• Quel contenu est cité ?

Semaine 3 : Priorisation des lacunes

• Prompts manquants à plus forte valeur
• Quel contenu comblerait les lacunes ?
• Quels contenus existants optimiser ?

Semaine 4 : Plan d’action

• Attribution des contenus pour le mois à venir
• Priorités d’optimisation
• Nouveaux ajouts au suivi

La recherche IA évolue sans cesse. La recherche de requêtes n’est pas un projet, c’est un processus.

Ingénierie inverse de la visibilité IA des concurrents :

1. Identifier les points forts du concurrent Tester les prompts sur les plateformes :

• Où les concurrents apparaissent-ils et pas vous ?
• Quel contenu est cité chez eux ?
• Quelle formulation déclenche leur mention ?

2. Analyser le contenu cité Quand un concurrent apparaît :

• Quelle page est citée ?
• Qu’est-ce qui la rend “citable” ?
• Comment est-elle structurée ?

3. Trouver leurs lacunes Où n’apparaissent-ils PAS ?

• Pouvez-vous combler ce vide ?
• Quel contenu capterait ce prompt ?

Exemple de découverte : Un concurrent apparaît pour “meilleur [catégorie] pour les entreprises” mais pas pour “meilleur [catégorie] pour les startups”.

Nous avons créé du contenu ciblé startups. Nous dominons désormais les prompts liés aux startups, tandis qu’ils dominent l’entreprise.

Comprendre la couverture de requêtes concurrentes révèle des opportunités.

Cela change complètement ma façon de voir la recherche. Nouvelle méthode :

Sources de données (en remplacement des outils de mots-clés) :

1. Conversations de support client
2. Transcriptions d’appels commerciaux
3. Discussions Reddit/forums
4. AnswerThePublic/AlsoAsked
5. Tests directs sur les plateformes IA

Processus de recherche :

1. Extraire les questions en langage naturel des sources
2. Catégoriser par intention (marque, comparaison, problème, secteur)
3. Tester sur les plateformes IA
4. Documenter visibilité et lacunes
5. Prioriser selon la valeur business
6. Créer du contenu pour combler les lacunes
7. Suivre et itérer chaque mois

Outils :

• Am I Cited pour le suivi de visibilité
• Outils traditionnels pour la découverte de questions
• Outils CRM/support pour le langage client

Changement de mentalité clé : Non pas “quels mots-clés ont du volume” mais “quelles questions les gens posent-ils et comment pouvons-nous être la réponse”.

Merci à tous - c’est la nouvelle méthode qu’il me fallait.