Requêtes IA de marque vs non-marque - lesquelles prioriser ? Résultats différents pour chaque type

Cet écart est très courant. Laissez-moi expliquer pourquoi il existe et comment l’aborder.

Pourquoi cet écart :

Pour les requêtes de marque :

L’IA doit savoir QUI vous êtes. Vos avantages :

• Votre site web est la source principale
• Votre page Wikipédia (si elle existe)
• Votre couverture presse

Pour les requêtes non-marque :

L’IA doit recommander dans une catégorie. Vous êtes en concurrence avec :

• Toutes les alternatives de la catégorie
• Les contenus comparatifs tiers
• Les publications et avis de la catégorie

À prioriser :

Cela dépend de votre modèle de croissance :

Votre ratio 85%/25% indique une marque forte mais une présence de catégorie faible. Concentrez-vous sur le non-marque.

La visibilité non-marque requiert un contenu différent.

Types de contenus qui génèrent la visibilité non-marque :

1. Aperçus de catégorie : « Guide complet de [catégorie] »
2. Contenus comparatifs : « [Solution A] vs [Solution B] »
3. Listes best-of : « Meilleurs outils [catégorie] pour [usage] »
4. Problème-solution : « Comment résoudre [problème] »
5. Analyse sectorielle : « Tendances et insights [catégorie] »

Pourquoi ça marche :

Ce sont les formats qui :

• Correspondent aux requêtes non-marque
• Démontrent votre expertise de catégorie
• Sont cités/liés par d’autres
• Sont référencés par l’IA pour les recommandations

Ce qui ne fonctionne pas :

Les pages produits seules. « Achetez notre CRM » ne répond pas à « Meilleur logiciel CRM ».

Vous avez besoin de contenu qui :

• Répond à la question de catégorie
• Inclut votre solution dans la réponse
• Montre que vous comprenez tout le secteur

Notre approche :

Nous créons du contenu de catégorie où nous sommes la recommandation évidente, pas du contenu de vente directe.

Point de vue analyse concurrentielle.

Ce que vos concurrents font probablement mieux :

Pour les requêtes non-marque, ils ont souvent :

• Plus de contenu de niveau catégorie
• Plus de mentions tierces dans les comparatifs
• Couverture par des analystes du secteur
• Autorité thématique plus complète

Comment analyser :

1. Lancez les requêtes non-marque
2. Notez qui apparaît en premier
3. Repérez les sources de contenu utilisées par l’IA
4. Analysez ce qu’ils ont que vous n’avez pas

Lacunes courantes :

L’intelligence concurrentielle :

Am I Cited montre la performance des concurrents sur les mêmes requêtes. Indispensable pour savoir quoi construire.

Perspectives B2B SaaS où c’est crucial.

Notre réalité funnel :

• Requêtes de marque : phase finale, ils nous connaissent déjà
• Requêtes non-marque : début de funnel, découverte des options

Si on ne gagne que la marque :

On apparaît seulement quand ils nous connaissent déjà. On rate la phase de découverte.

Notre stratégie non-marque :

1. Hub de contenu catégorie : ressource complète sur notre catégorie
2. Contenus comparatifs : comparaisons équitables avec concurrents
3. Guides par cas d’usage : « Comment [objectif] » avec notre solution
4. Recherche sectorielle : données originales de notre secteur
5. Contributions d’experts : citations dans les publications du secteur

Résultats après 8 mois :

Impact sur la croissance :

Les demandes de démo « trouvé via l’IA » ont augmenté de 300 %.

Le non-marque, c’est là où la croissance se trouve.

Point de vue startup – nous, c’est tout non-marque.

Notre situation :

Notoriété de marque quasi nulle. Personne ne cherche notre nom.

100% de notre stratégie IA : requêtes non-marque.

Ce qui fonctionne pour les startups :

1. Se nicher à fond : gagner des requêtes spécifiques, pas la catégorie large
2. Contenus comparatifs : se positionner face aux alternatives connues
3. Contenus orientés problème : répondre au problème, inclure notre solution
4. Bâtir l’expertise : fondateur comme voix experte

Exemple :

Au lieu de viser « meilleur logiciel de gestion de projet » (impossible), on cible :

• « meilleur gestion de projet pour agences remote »
• « gestion de projet pour équipes créatives < 50 »
• « comment gérer des projets sans tableurs »

Résultats :

• Catégorie large : 5% de visibilité
• Requêtes niche : 62% de visibilité
• Trafic qualifié via IA

La leçon :

Non-marque ne veut pas dire « catégorie large ». Ça veut dire « catégorie sans votre nom ». Trouvez les requêtes non-marque spécifiques que vous pouvez vraiment gagner.

Point de vue entreprise – nous avons le problème inverse.

Notre situation :

Forte reconnaissance de marque. Bonne présence de catégorie. Mais l’IA ne faisait pas le lien.

L’écart :

Quand on demande « Qu’est-ce que [notre marque] ? » – excellente réponse.
Quand on demande « Meilleur [catégorie] pour entreprise ? » – On est mentionnés mais pas en premier.

Ce que nous avons découvert :

Notre contenu marque et notre contenu catégorie n’étaient pas reliés. L’IA nous voyait comme une marque, pas comme leader catégorie.

Correction :

1. Contenu passerelle : « Guide [marque] de [catégorie] » – relie la marque à la catégorie
2. Contenu de positionnement : « Pourquoi [marque] est le choix entreprise pour [catégorie] »
3. Couverture par analystes : Être positionné comme leader, pas juste acteur
4. Contenus compétitifs : « [Marque] vs [concurrent] » sur les requêtes catégorie

L’enseignement :

Vous avez besoin de contenu explicite connectant votre marque À la catégorie. N’assumez pas que l’IA fera ce lien d’elle-même.

Point de vue data sur marque vs non-marque.

Ce que nous suivons :

Pour plus de 50 clients, nous surveillons :

• Taux de mention marque
• Taux de mention non-marque
• Position pour chaque
• Corrélation entre les deux

Constats :

L’enseignement :

Haut marque + faible non-marque (votre cas) est le plus fréquent. Votre contenu marque fonctionne, le contenu catégorie doit progresser.

Analyse de corrélation :

La performance marque et non-marque n’est que modérément corrélée (0,35). Ce sont des signaux relativement indépendants.

Implication pratique :

Vous pouvez améliorer le non-marque sans vous soucier du marque. Et il faut une stratégie non-marque spécifique – le succès marque ne se diffuse pas automatiquement.

Grande clarté grâce à cette discussion. Mes conclusions :

Points clés :

1. Marque = réputation, non-marque = découverte
2. Ils nécessitent des stratégies et contenus différents
3. Mon split 85%/25% est courant – marque forte, catégorie faible
4. Le non-marque est la source de croissance pour la majorité

Ma stratégie :

Priorité 1 : Visibilité non-marque (focus croissance)

• Créer du contenu de niveau catégorie
• Construire des contenus comparatifs
• Obtenir des mentions tierces dans la catégorie
• Démarrer par les requêtes non-marque de niche

Priorité 2 : Maintenir la visibilité marque (ne pas négliger)

• Garder le contenu « À propos » à jour
• Surveiller les enjeux de réputation
• Poursuivre la notoriété via les RP

Plan de contenu :

Suivi :

Utilisez Am I Cited pour suivre séparément les deux types de requêtes. Tableaux de bord distincts pour chaque.

Merci à tous – direction claire maintenant.