Quelles sont les différentes catégories d’intention pour la recherche IA ? Essayer de comprendre le comportement utilisateur

Excellente question. Je partage le cadre que nous utilisons :

Catégories d’intention de recherche IA :

Principales différences avec l’IA :

1. Requêtes plus longues – Moyenne de 25+ mots contre 6 en traditionnel
2. Intentions souvent combinées – « Dis-moi X ET fais Y »
3. Attentes plus élevées – Les utilisateurs veulent des réponses, pas des liens
4. Entonnoir compressé – Prise de conscience → Décision en une session

Ce que cela signifie pour le contenu : Il faut satisfaire l’intention immédiate ET anticiper les suivis.

L’idée de compression de l’entonnoir est essentielle. J’approfondis :

Entonnoir de recherche traditionnel :

• Prise de conscience : « Qu’est-ce qu’un logiciel de gestion de projet ? »
• Considération : « Meilleurs outils de gestion de projet »
• Comparaison : « Monday vs Asana »
• Décision : « Tarifs Asana »
• Action : Aller sur Asana.com

Chaque étape correspond à une recherche séparée. Contenu différent à chaque fois.

Entonnoir de recherche IA :

• Une seule requête : « Quel est le meilleur logiciel de gestion de projet pour une équipe marketing de 20 personnes, avec comparaison des fonctionnalités et prix ? »

L’IA fournit :

• Explication (prise de conscience)
• Recommandations (considération)
• Comparaison (évaluation)
• Tarifs (soutien à la décision)

Tout cela en UNE réponse.

Implication pour le contenu :

Ancienne approche : une page par étape de l’entonnoir Nouvelle approche : une page qui couvre TOUTES les étapes

L’avantage du contenu complet : Le contenu qui couvre tout le parcours (de « qu’est-ce que X » à « où acheter X ») a plus d’opportunités d’être cité.

Voici les types d’intention natifs à l’IA en détail :

1. Intention générative « Crée une image de… » « Rédige une politique pour… » « Rédige un e-mail à propos de… »

Cela n’existe pas en recherche traditionnelle. L’utilisateur veut que l’IA CRÉE, pas juste qu’elle trouve.

Implication pour le contenu : Les modèles, exemples et cadres sont cités comme points de départ.

2. Intention conversationnelle/suivi « Dis-moi-en plus sur le point 2 » « Et pour les petites entreprises ? » « Peux-tu l’expliquer autrement ? »

Requêtes contextuelles qui se réfèrent à la conversation précédente.

Implication pour le contenu : Le contenu complet qui aborde plusieurs angles fonctionne car l’IA peut extraire différentes parties pour les suivis.

3. Intention agentique (émergente) « Réserve-moi une table chez… » « Planifie une réunion avec… » « Commande ceci pour moi »

L’utilisateur veut que l’IA agisse, pas seulement qu’elle informe.

Implication pour le contenu : Rendez votre entreprise « appelable » – APIs, intégrations, données structurées exploitables par l’IA.

4. Interactions sans intention « Merci » « Ok » « Je vois »

Près de 50 % des interactions IA sont conversationnelles sans intention explicite.

Implication pour le contenu : Moins pertinent pour l’optimisation, mais montre que l’IA devient partenaire de dialogue, pas seulement outil de recherche.

Voici comment optimiser le contenu pour chaque intention IA :

Intention informationnelle :

• Commencez par une réponse directe
• Fournissez une profondeur exhaustive
• Ajoutez des références d’experts
• Intégrez des données/statistiques

Intention de comparaison :

• Utilisez des tableaux comparatifs
• Ajoutez les avantages/inconvénients de chaque option
• Restez objectif (l’IA valorise l’objectivité)
• Couvrez prix, fonctionnalités, cas d’usage

Intention résolution de problème :

• Format étape par étape
• Numérotez chaque étape
• Ajoutez des conseils de dépannage
• Anticipez les erreurs courantes

Intention transactionnelle :

• Informations tarifaires claires
• Prochaines étapes/appels à l’action
• Rendez le chemin vers l’action évident
• Ajoutez des éléments de réassurance

Soutien à l’intention générative :

• Proposez des modèles
• Ajoutez des exemples
• Montrez avant/après
• Rendez le contenu adaptable

Structure pour contenu multi-intention :

1. Réponse directe (intention immédiate)
2. Contexte (arrière-plan)
3. Comparaison/options (si pertinent)
4. Prochaines étapes (intention d’action)
5. Considérations liées (préparation aux suivis)

Cette structure couvre l’entonnoir en un seul contenu.

Quelques données sur les modèles de requêtes IA :

Distribution de la longueur des requêtes :

Répartition des intentions dans les requêtes IA :

À retenir : L’intention générative est la 2e catégorie la plus importante – propre à l’IA.

Requêtes à intentions multiples : ~30 % des requêtes IA comportent plusieurs intentions en une seule demande.

Ce que cela implique : Votre contenu doit gérer la complexité. Les pages mono-intention ratent des opportunités.

Voici un cadre pratique pour la planification de contenu :

Étape 1 : Faites correspondre votre sujet aux intentions probables

Exemple : « Logiciel de gestion de projet »

Étape 2 : Créez un contenu complet

Un contenu long qui couvre TOUTES les intentions :

• Section définition (informationnelle)
• Tableau comparatif (commerciale)
• Tutoriel (résolution de problème)
• Section tarifs (transactionnelle)

Étape 3 : Structurez pour l’extraction

Chaque section doit :

• Commencer par un titre clair (sous forme de question)
• Commencer par une réponse directe
• Inclure des détails complémentaires
• Être autonome

Étape 4 : Suivez par intention

Utilisez Am I Cited pour voir quels types de requêtes vous citent. Cela montre quelles intentions vous gagnez.

C’est exactement ce qu’il me fallait. Mon nouveau cadre :

Catégories d’intention que je vais utiliser :

1. Informationnelle – « Qu’est-ce que X ? »
2. Comparaison – « X vs Y » ou « Meilleur X pour… »
3. Résolution de problème – « Comment X » ou « Résoudre X »
4. Transactionnelle – « Acheter/Obtenir/S’inscrire à X »
5. Générative – « Créer/Rédiger/Rédiger X »
6. Suivi – Requêtes dépendantes du contexte

Changements de stratégie de contenu :

Avant :

• Une page par intention précise
• Textes courts axés mots-clés
• Contenus séparés pour chaque étape de l’entonnoir

Après :

• Pages complètes couvrant plusieurs intentions
• Contenus plus longs et structurés
• Chaque section est extractible/autonome
• Tableaux pour les intentions de comparaison
• Étape par étape pour les how-to

Plan de suivi :

• Utiliser Am I Cited pour voir quelles intentions citent notre contenu
• Identifier les lacunes (intentions pour lesquelles nous ne sommes PAS présents)
• Créer du contenu pour combler ces lacunes

Point clé : Les catégories d’intention traditionnelles s’appliquent mais sont souvent combinées dans les requêtes IA. Le contenu complet et bien structuré gagne car il peut satisfaire plusieurs intentions en une seule réponse.

Merci à tous !