Un nouveau rapport de LightSite AI et theCUBE Research avertit que les marques qui évoluent lentement risquent de perdre en visibilité dans les recherches par LLM, tandis que des concurrents plus petits gagnent du terrain grâce à un contenu authentique et une utilisation plus efficace des données structurées.
Israël – LightSite AI et theCUBE Research ont annoncé un nouveau rapport intitulé "Construire l'équité de marque dans les moteurs d'IA : Comment être recommandé par les LLM". La publication explique comment les grands modèles de langage influencent la découverte des marques et pourquoi les marques mondiales qui évoluent plus lentement perdent déjà du terrain face à des concurrents plus petits et plus agiles dans les expériences de recherche pilotées par l'IA.
Les acheteurs commencent de plus en plus avec des assistants IA et de nouvelles expériences d'achat IA plutôt qu'avec des résultats de recherche traditionnels, et les marques qui apparaissent en premier dans ces réponses ne sont pas toujours les plus grandes ou les plus établies, c'est souvent exactement l'inverse. De nombreuses entreprises bien connues s'appuient encore sur une stratégie de recherche construite autour du trafic organique et de l'engagement basé sur les clics, tandis que les marques plus petites investissent dans un contenu ciblé, conversationnel et authentique et une structure de données plus propre que les systèmes d'IA peuvent comprendre et en laquelle ils peuvent avoir confiance facilement.
"Dans la recherche IA, le terrain de jeu est plus plat que beaucoup ne le pensent", a déclaré Stas Levitan, fondateur de LightSite AI. "Une marque plus petite et ciblée avec un point de vue clair, un contenu expert solide et un langage honnête peut être plus facile à faire confiance et à citer pour un système d'IA qu'une grande marque avec des messages vagues, une variété déroutante de produits et une architecture de site dépassée. C'est une opportunité qui ne se présente qu'une fois par décennie pour les nouveaux venus, et un risque réel pour quiconque suppose qu'il n'a pas besoin de s'adapter à la nouvelle réalité de la recherche IA."
Les grandes marques sont confrontées à deux lacunes liées. La première est une lacune de contenu, où les entreprises de taille moyenne et les grandes entreprises publient du matériel qui est poli mais générique, écrit davantage pour des diapositives que pour de vraies conversations. La seconde est une lacune technologique, où les informations sur les produits, les histoires des clients et les données de l'entreprise ne sont pas exposées dans des formats structurés et lisibles par machine tels que le balisage de schéma et les graphes de connaissances des produits. Comme les systèmes d'IA s'appuient davantage sur la clarté des entités, la transparence et des récits cohérents, ces lacunes facilitent la tâche des acteurs plus petits et plus ciblés pour devenir la réponse par défaut aux requêtes de niche à forte intention – quelque chose qui était presque impossible dans la recherche Google ordinaire.
La recherche met en évidence un modèle croissant. Les nouveaux fournisseurs qui parlent clairement de cas d'utilisation spécifiques, montrent des résultats mesurables et maintiennent des voix d'experts cohérentes sont repérés plus rapidement par les systèmes d'IA. Ils ont tendance à utiliser leurs propres noms dans les citations, apparaissent dans les transcriptions, les podcasts et les discussions d'analystes, et gardent leurs affirmations proches des résultats réels des clients. En revanche, les marques établies diffusent souvent leur histoire à travers de nombreuses campagnes déconnectées ou s'appuient sur des déclarations de positionnement génériques, ce qui peut entraîner un signal plus faible dans la découverte par IA.
Pour aider les marques à répondre de manière structurée, le rapport présente un cadre d'optimisation des moteurs d'IA à quatre couches et l'indice d'avantage AEO. Plutôt que de rester à un niveau théorique, la méthodologie se concentre sur un petit nombre d'étapes pratiques. Elle évalue la préparation à l'AEO grâce à une évaluation de 19 attributs alignés sur la façon dont l'IA apprend, récupère et classe les marques. Sur la base de cette évaluation, elle définit des stratégies ciblées et des plans d'action sur 90 jours pour renforcer les signaux faibles et amplifier l'autorité dans les domaines qui comptent le plus.
L'approche comprend également une piste de contenu claire. Elle décrit comment les organisations peuvent alimenter les moteurs d'IA avec du nouveau matériel authentique qui reflète un récit de marque cohérent, en utilisant des bibliothèques de prompts et des graphes de connaissances de produits. En parallèle, elle décrit comment concevoir des parcours d'acheteurs guidés par l'IA afin qu'une fois qu'une marque gagne en visibilité dans les réponses de l'IA, cette découverte puisse mener à l'engagement, l'évaluation et la demande plutôt qu'à une simple mention isolée.
LightSite AI soutient ce travail avec une plateforme qui construit des couches de données lisibles par machine et suit les performances des marques dans la recherche IA – une technologie unique en instance de brevet. La plateforme aide les organisations à rendre leurs sites plus faciles à comprendre et à citer pour les systèmes d'IA, et permet aux équipes de surveiller la fréquence à laquelle les entités de marque, les produits et les experts apparaissent dans les réponses générées par l'IA. Plus d'informations sont disponibles sur LightSite AI.
Les équipes marketing peuvent également explorer les outils de préparation à l'IA de LightSite AI, y compris les utilitaires d'optimisation de moteur génératif sur la page d'outils à LightSite AI – Testez votre préparation à la recherche IA, qui aident les organisations à vérifier la capacité de crawl de l'IA, la couverture des données structurées et d'autres fondements techniques requis pour la découverte moderne. Plus de détails sur la recherche et la méthodologie peuvent être trouvés via theCUBE Research.
Le rapport de recherche "Construire l'équité de marque dans les moteurs d'IA : Comment être recommandé par les LLM" et des informations supplémentaires sur l'indice d'avantage AEO sont disponibles auprès de theCUBE Research et LightSite AI.
À propos de LightSite AI
LightSite AI aide les entreprises et les plateformes numériques à améliorer la façon dont elles sont reconnues et représentées dans la recherche pilotée par l'IA. La plateforme construit des couches de données structurées et fournit des analyses qui mesurent la visibilité, la précision et l'autorité à travers les principaux systèmes d'IA, permettant aux organisations de comprendre et d'améliorer la façon dont elles apparaissent dans les réponses générées par l'IA.
À propos de theCUBE Research
theCUBE Research est une société indépendante de recherche et de conseil axée sur l'impact commercial de l'intelligence artificielle, du cloud et des technologies de données. L'entreprise combine des analyses d'experts, la couverture d'événements et des recherches originales pour aider les leaders technologiques à comprendre les changements du marché, évaluer les solutions émergentes et concevoir des stratégies pilotées par les données pour la croissance.
Informations de contact
Entreprise : LightSite AI
Nom du contact : Stas Levitan
Email de contact : stas@lightsite.ai
Site web : https://www.lightsite.ai/
Pays : Israël
