L'entonnoir marketing traditionnel semble complètement obsolète avec la recherche IA - comment tout le monde adapte-t-il sa stratégie de parcours client ?

Tu n’es pas seul. C’est LA discussion qui anime toutes les réunions de direction marketing en ce moment.

Le changement fondamental :

L’entonnoir traditionnel supposait des points de contact séquentiels où tu pouvais influencer l’acheteur à chaque étape. La recherche IA compresse tout cela dans ce que j’appelle la “résolution simultanée de l’intention”.

Quand un acheteur pose une question complexe à Perplexity, il exprime :

• Des besoins de sensibilisation (“Quelles solutions existent ?”)
• Des besoins de considération (“Comment se comparent-elles ?”)
• Des besoins de décision (“Laquelle correspond à ma situation ?”)

…tout à la fois. L’IA synthétise tout et délivre une recommandation. Ton entonnoir est désormais une interaction unique hors de ton contrôle.

Les données sont frappantes :

• 90% des acheteurs B2B utilisent désormais l’IA générative lors de leur parcours d’achat
• 83% du parcours d’achat se fait avant de parler à un commercial
• Les modèles d’attribution traditionnels passent à côté de la majorité de ce parcours

Le nouveau modèle mental :

Arrête de penser “étapes de l’entonnoir” et commence à penser “admissibilité à la recommandation IA”.

Ton objectif n’est plus de faire progresser les acheteurs dans des étapes, mais d’être la marque que l’IA recommande quand les acheteurs compressent tout en une seule requête.

Nous avons restructuré toute notre stratégie go-to-market autour de cette réalité il y a 6 mois.

Ce que nous appelons “l’entonnoir à l’ère de l’IA” :

Au lieu de TOFU/MOFU/BOFU, nous réfléchissons désormais en :

1. Couche de visibilité IA

• Sommes-nous mentionnés quand les acheteurs interrogent l’IA sur notre catégorie ?
• Quelle est notre part de voix IA par rapport aux concurrents ?
• Comment sommes-nous positionnés dans les recommandations IA ?

2. Couche de renforcement de la marque

• Quand l’IA nous mentionne, l’acheteur se souvient-il de nous ?
• Notre marque est-elle suffisamment forte pour survivre à la synthèse IA ?
• Apparaissons-nous sur plusieurs points de contact IA ?

3. Couche de conversion

• Quand les acheteurs arrivent (pré-éduqués par l’IA), les convertissons-nous ?
• Notre site est-il optimisé pour les visiteurs informés par l’IA ?
• Les commerciaux savent-ils gérer des prospects éduqués par l’IA ?

Les indicateurs que nous suivons :

• Fréquence de citation par l’IA (hebdo via Am I Cited)
• Part de voix IA par catégorie
• Tendances de recherche de marque
• Corrélation IA > recherche de marque
• Taux de conversion des prospects “pré-éduqués”

On ne peut plus suivre le milieu du parcours, donc on se concentre sur la visibilité à l’entrée (recommandations IA) et sur l’optimisation de la sortie (conversions).

Spécialiste de l’attribution ici. Laisse-moi valider tes inquiétudes avec des données.

Le problème de la “matière noire de l’attribution” est réel :

Nous avons analysé nos 500 dernières affaires conclues :

• 34% affichaient “direct” en premier point de contact
• Parmi ceux-ci, 78% ont mentionné la recherche IA quand on leur a demandé comment ils nous avaient découverts
• L’attribution traditionnelle n’a attribué AUCUN crédit à l’IA

Le problème mathématique :

Si un prospect demande à ChatGPT dans notre catégorie, obtient une recommandation, puis tape directement notre URL dans son navigateur - c’est du “trafic direct” dans GA4. Mais c’est en réalité de la demande générée par l’IA.

Comment nous nous adaptons :

1. Enquêtes post-achat - Demander simplement “Comment nous avez-vous connus ?” révèle le rôle de l’IA

2. Corrélation recherche de marque - Quand notre visibilité IA augmente, la recherche de marque suit après 2-3 semaines

3. Marketing Mix Modeling (MMM) - Modèles statistiques qui déduisent l’impact sans tracer les parcours individuels

4. Suivi des citations IA - Utilisation de Am I Cited pour mesurer ce que nous ne pouvons pas suivre via l’analytics traditionnel

La vérité inconfortable :

Les indicateurs d’entonnoir traditionnels (MQL, SQL, attribution multi-touch) mesurent de plus en plus l’activité, pas l’impact. La vraie influence se joue dans des conversations invisibles pour nous.

Voici comment nous avons restructuré notre stratégie de contenu pour l’entonnoir IA :

Ancienne approche (contenu par étape de l’entonnoir) :

• Sensibilisation : articles “Qu’est-ce que [catégorie] ?”
• Considération : guides comparatifs, listes de fonctionnalités
• Décision : pages produits, cas clients

Nouvelle approche (contenu citable par l’IA) :

Contenu à intention complète

• Pages uniques répondant à la question complète de l’acheteur
• Expliquent ce que c’est, comparent les solutions, précisent à qui s’adresse quoi
• Structurées pour l’extraction IA (titres clairs, réponses directes, données à l’appui)

Contenu d’autorité

• Recherches originales citables par l’IA
• Points de vue d’experts à citer
• Cas d’usages sectoriels

Contenu de validation

• Preuves clients sur sites tiers
• Optimisation de la présence sur les sites d’avis
• Mises en avant dans la presse spécialisée

Le changement clé :

On a cessé de penser “à quelle étape de l’entonnoir sert ce contenu ?” pour se demander “à quelle question complète ce contenu répond-il ?”

Car l’IA se moque des étapes de ton entonnoir. Elle veut répondre complètement à la question de l’utilisateur.

Retour côté commercial sur cette transformation :

Ce qui a changé dans les conversations prospects :

Les acheteurs arrivaient avec des questions. Maintenant, ils arrivent avec des opinions forgées par l’IA.

Ils ont déjà :

• Découvert la catégorie
• Comparé les fournisseurs
• Fait des préférences
• Identifié des objections

Parfois, leurs recherches IA sont exactes. Parfois non. Mais ils sont sûrs d’eux dans tous les cas.

Comment nous adaptons-nous :

1. “Que vous a dit l’IA ?” en découverte - On demande désormais tôt dans l’échange quelles recherches IA ils ont menées et ce qu’ils en ont retenu. Cela révèle les idées reçues à corriger.

2. Gestion des objections informées par l’IA - Les objections fréquemment issues de l’IA sont documentées et traitées en amont.

3. Cycles de vente plus courts - Les acheteurs arrivent plus avancés, donc on optimise pour des cycles plus rapides avec des prospects “éduqués IA”.

4. Win/loss analysis intègre l’IA - On suit désormais si l’IA nous (ou un concurrent) a mentionnés lors des affaires perdues.

Le point positif :

Quand l’IA nous recommande positivement, les prospects arrivent en leads chauds avec une confiance implicite. Ces affaires se concluent plus vite et à des valeurs plus élevées.

Le défi reste de s’assurer que l’IA nous recommande justement et favorablement.

Point de vue startup - c’est en réalité une BONNE nouvelle pour les petites entreprises.

Avantages de l’entonnoir traditionnel :

• Grandes marques avec d’énormes bibliothèques de contenus
• Autorité SEO construite sur des années
• Notoriété à chaque point de contact

Avantages de l’entonnoir IA :

• La pertinence compte plus que la taille
• La meilleure réponse l’emporte, pas le plus gros budget
• Les nouveaux venus peuvent être recommandés au même titre que les leaders

Ce que nous faisons :

1. Hyper-spécialisation - L’IA recommande les spécialistes pour des questions précises

2. Mieux répondre, pas mieux classer - On ne vise pas les classements traditionnels, mais à fournir la meilleure réponse à des questions précises

3. Priorité à la validation tierce - Être mentionné dans des avis, comparatifs et discussions que l’IA considère fiables

4. Surveillance obsessionnelle des recommandations IA - On utilise Am I Cited pour suivre chaque mention et ajuster notre stratégie chaque semaine

Nos résultats :

Nous sommes mentionnés aux côtés de concurrents 10 fois plus gros car l’IA se moque de la taille de l’entreprise - elle cherche la pertinence par rapport à la requête.

Le terrain de jeu n’a jamais été aussi équitable.

J’accompagne les entreprises dans cette transition. Voici le cadre que j’utilise :

La stratégie de “l’entonnoir compressé” :

Couche 1 : Être trouvable

• Optimiser pour la découverte IA (contenu structuré, réponses complètes)
• Présence sur les plateformes citées par l’IA (Wikipedia, Reddit, G2, presse spécialisée)
• Cohérence et exactitude de l’information partout

Couche 2 : Être recommandable

• Se positionner clairement sur des cas d’usage spécifiques
• Accumuler la validation tierce
• Répondre directement aux requêtes de comparaison
• Maintenir une forte présence sur les sites d’avis

Couche 3 : Être convertible

• Optimiser le site pour les visiteurs “éduqués IA”
• Permettre une évaluation rapide en self-service
• Former les commerciaux à des échanges plus courts et plus avancés

Couche 4 : Être mesurable

• Suivre la visibilité IA comme indicateur principal
• Utiliser le MMM pour l’attribution d’influence
• Corréler les mentions IA avec les métriques en aval

La réalité de la mise en œuvre :

La plupart des entreprises ne peuvent pas se transformer du jour au lendemain. Commencez par la mesure - suivez la visibilité IA. Puis remontez les couches.

Si vous ne voyez pas votre visibilité IA, vous ne pouvez pas l’améliorer.

Contrepoint ici - je ne pense pas que l’entonnoir soit mort, juste transformé.

Les acheteurs passent toujours par des étapes :

• Ils prennent conscience d’un problème
• Ils considèrent des solutions
• Ils prennent une décision

Ce qui change, c’est OÙ ces étapes se déroulent et À QUELLE VITESSE elles s’enchaînent.

Le nouvel entonnoir n’est pas “plus d’entonnoir” - c’est “entonnoir accéléré dans des environnements IA” :

• La sensibilisation a lieu dans les conversations IA
• La considération dans les comparaisons IA
• La décision dans les recommandations IA

Implication pratique :

Il faut toujours du contenu pour chaque étape - mais il doit exister LÀ OÙ l’IA peut le trouver et être structuré POUR l’IA.

La psychologie de l’entonnoir est la même. Sa mise en œuvre est radicalement différente.

Cette discussion a fondamentalement changé ma façon de voir notre stratégie.

Les grands changements de perspective que je retiens :

1. Des étapes de l’entonnoir à l’admissibilité à la recommandation IA - L’objectif est d’être la marque recommandée par l’IA, pas de faire avancer les gens dans des étapes que nous contrôlons

2. Du contenu par étape à des réponses complètes - Un contenu unique répondant à la question complète de l’acheteur est plus efficace que des contenus par étape

3. Du suivi d’attribution à la mesure de l’influence - Accepter que l’attribution traditionnelle est cassée, utiliser des proxys comme la visibilité IA et la corrélation avec la recherche de marque

4. Des métriques de trafic à la part de voix IA - Être mentionné compte même sans clics

5. De l’optimisation SEO à la construction de réputation - L’autorité sur l’ensemble du web compte plus que le classement d’une page isolée

Ce que je vais changer :

1. Mettre en place le suivi de la visibilité IA avec Am I Cited
2. Auditer tous les contenus pour leur exhaustivité IA vs. logique d’étape d’entonnoir
3. Intégrer le suivi des citations IA à notre tableau de bord aux côtés des métriques traditionnelles
4. Ajouter “comment l’IA nous a-t-elle décrits ?” à l’analyse win/loss
5. Proposer un investissement MMM à la direction pour mieux mesurer l’influence

L’acceptation difficile :

L’entonnoir que j’ai optimisé pendant des années était un modèle mental d’une autre époque. Il est temps de bâtir de nouveaux modèles pour l’ère de l’IA.