Nous avons un problème de réputation que nous ne pouvons pas résoudre de façon traditionnelle.
La situation :
Questions :
Les méthodes traditionnelles de gestion de réputation ne fonctionnent pas ici.
C’est le plus grand défi non résolu en gestion de marque actuellement. Voici la réalité :
Pourquoi la gestion traditionnelle de la réputation échoue :
| Approche traditionnelle | Pourquoi elle échoue face à l’IA |
|---|---|
| Faire reculer les résultats négatifs | L’IA synthétise, ne classe pas |
| Supprimer ou déréférencer du contenu | L’IA est entraînée sur des données historiques |
| Répondre aux avis | L’IA puise dans des sources agrégées |
| Gestion de crise RP | Impossible de corriger l’IA |
Ce qui fonctionne réellement :
Les délais réels :
La dure réalité :
Vous ne pouvez pas éditer l’IA. Vous ne pouvez qu’influencer ce dont elle s’inspire.
Oui, mais il y a des nuances :
La réalité multi-modèle :
La plupart des plateformes IA utilisent désormais des approches hybrides :
Quand ChatGPT utilise la recherche web, il peut trouver des informations actuelles. L’essentiel est de s’assurer que :
Approche tactique pour votre situation :
Le problème produit résolu :
Le positionnement “alternative économique” :
Le procès écarté :
L’objectif :
Rendre l’information correcte si répandue et faisant autorité que l’IA ne puisse l’ignorer.
Point de vue RP traditionnel adapté à l’IA :
Ce qui a changé :
Ancien modèle : Contrôler le récit via les relations presse Nouveau modèle : Influencer les sources dont l’IA s’inspire
Notre plan de crise adapté :
Tactiques précises qui ont fonctionné :
Un client avait un problème produit obsolète cité dans ChatGPT :
Semaine 1 : Sources citées par l’IA identifiées (ancien article TechCrunch) Semaine 2 : Article de résolution publié sur notre site + Medium + LinkedIn Semaine 3 : Pitch d’une mise à jour à TechCrunch (ils ont mis à jour l’article original) Semaine 4 : FAQ complète créée avec balisage schema Semaine 6 : ChatGPT Search a commencé à montrer l’information corrigée
Point clé :
La source d’origine compte le plus. Si vous pouvez faire mettre à jour ou corriger la source négative initiale, cela se propage plus vite que de créer du nouveau contenu concurrent.
Point de vue monitoring - on ne peut pas corriger ce qu’on ne voit pas :
Notre dispositif de suivi :
Nous suivons les mentions de marque sur :
Ce que nous surveillons :
| Indicateur | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| Fréquence des mentions | Sommes-nous cités ? |
| Sentiment | Positif, neutre, négatif ? |
| Précision des citations | L’info est-elle correcte ? |
| Attribution des sources | D’où l’IA tire-t-elle l’info ? |
| Mentions de concurrents | Comment sommes-nous positionnés ? |
Les prompts utilisés :
Outils utilisés :
Constat clé :
Les réponses de l’IA varient fortement selon la formulation du prompt. Il faut tester de nombreuses variantes pour comprendre l’ensemble de votre paysage de réputation.
Point de vue Wikipédia - c’est plus important qu’on ne le croit :
Pourquoi Wikipédia est crucial :
Les systèmes IA accordent un poids important au contenu de Wikipédia. C’est dans leurs données d’entraînement, et beaucoup l’utilisent pour la vérification des entités. Si votre page Wikipédia est fausse ou obsolète, l’IA perpétuera ces inexactitudes.
Ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire :
Peut faire :
Ne peut pas faire :
Bonnes pratiques :
L’impact :
Nous avons constaté que les mises à jour Wikipédia apparaissent dans les réponses IA en 2 à 4 semaines pour l’IA utilisant la recherche en direct et 3 à 6 mois pour les mises à jour du modèle de base.
À mettre à jour aussi :
Approche de la stratégie de contenu pour la réputation :
Le changement fondamental :
Avant : Créer du contenu pour les clients À l’ère de l’IA : Créer du contenu pour les clients ET pour que les systèmes IA puissent le citer
Contenu qui influence la réputation IA :
Pour des problèmes spécifiques de réputation :
Créer un contenu qui traite directement le sujet :
La structure compte :
L’IA extrait des affirmations claires et directes. Rédigez des contenus avec des citations exploitables :
Bon : “En 2024, [marque] a résolu le problème de qualité produit en mettant en place un nouveau processus QC, aboutissant à 99,8% de satisfaction client.”
Mauvais : “Nous avons fait de nombreux progrès au fil des ans et continuons de nous concentrer sur la qualité.”
La première version peut être citée par l’IA. La seconde est trop vague.
C’est exactement ce qu’il me fallait. Voici mon plan d’action :
Actions immédiates (Semaine 1-2) :
Mettre en place un suivi systématique
Identifier les sources
Corrections à court terme (Semaine 3-8) :
Mettre à jour les sources faisant autorité
Créer du contenu correctif
Proposer des corrections aux sources d’origine
Stratégie continue :
Renforcer la présence positive de tiers
Surveiller et ajuster
Indicateurs de succès :
Le changement de mentalité :
La réputation IA, c’est de l’influence, pas du contrôle. On ne peut pas éditer ce que dit l’IA, mais on peut la submerger d’informations exactes et faisant autorité.
Merci à tous pour ces stratégies concrètes !
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