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Moyen terme (3-6 mois)
Voici donc ce qui s'est passé il y a six mois et qui a changé ma façon de penser au référencement pour toujours. Je travaillais avec un client B2B SaaS, et nous venions de terminer cette vaste refonte de contenu - vous savez, les choses habituelles. Des articles de blog, des études de cas, tout le tralala.
Tout avait l'air fantastique dans nos outils SEO traditionnels. Ahrefs était content, SEMrush montrait des flèches vertes, et nos classements Google grimpaient. Mais ensuite, quelque chose d'étrange a commencé à se produire. Nos prospects mentionnaient des détails spécifiques tirés de notre contenu lors des appels de vente, mais ils ne provenaient pas de nos canaux organiques suivis.
C'est alors que j'ai réalisé que nous avions un angle mort de la taille d'un cratère. Les gens trouvaient notre contenu via ChatGPT, Claude et d'autres outils d'IA, mais nous n'avions aucune visibilité sur ce trafic. C'était comme avoir un magasin où la moitié de vos clients entraient par une porte secrète que vous ne saviez même pas qu'elle existait.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience à ce sujet :
Pourquoi le suivi SEO traditionnel ignore complètement le trafic généré par l'IA
Les méthodes manuelles que j'ai développées pour suivre les mentions dans ChatGPT et Claude
Comment optimiser votre contenu pour les moteurs de recommandation d'IA
Les métriques surprenantes qui comptent réellement à l'ère de la recherche par IA
Outils et flux de travail qui vous donnent de la visibilité sur ce "trafic sombre"
La réalité ? Nous sommes au milieu du plus grand changement dans la façon dont les gens trouvent du contenu depuis le lancement de Google. Et la plupart des entreprises avancent à l'aveugle. Laissez-moi vous montrer ce que j'ai appris en ayant dû comprendre cela de la manière difficile.
Réalité de l'industrie
Ce que le suivi traditionnel du SEO manque complètement
En ce moment, la plupart des entreprises vivent encore dans un monde axé sur Google lorsqu'il s'agit de suivre la performance de leur contenu. Je comprends - c'est ce que nous avons tous fait pendant les deux dernières décennies. Ouvrez Google Analytics, vérifiez vos classements de mots-clés dans Ahrefs, voyez quelles pages obtiennent du trafic organique, et considérez ça comme une journée terminée.
L'approche standard de l'industrie se résume à cela : suivre les positions des mots-clés, surveiller les taux de clics organiques, mesurer le temps passé sur la page et analyser les taux de conversion du trafic de recherche. La plupart des professionnels du SEO s'obsèdent pour les extraits en vedette, les classements du pack local, et sur la question de savoir si leur contenu apparaît sur la première page pour leurs mots-clés cibles.
Voici le problème avec cette approche entière : elle est basée sur l'hypothèse que les gens découvrent encore principalement du contenu à travers des moteurs de recherche traditionnels. Mais ce n'est plus ce qui se passe, surtout dans le domaine B2B.
Selon tous les blogs de marketing que vous lirez, vous devriez vous concentrer sur l'optimisation pour l'intention de recherche, construire des clusters de sujets, et créer un contenu qui se classe bien sur Google. Tous ces conseils supposent que Google est toujours le principal moyen par lequel les gens découvrent et consomment du contenu commercial. Mais que se passe-t-il lorsque vos clients idéaux demandent à ChatGPT "Quelle est la meilleure solution de gestion des stocks pour Shopify ?" au lieu de le googler ?
La sagesse conventionnelle s'effondre complètement parce que les outils SEO traditionnels ne peuvent pas suivre les recommandations générées par l'IA. Google Analytics ne vous montrera jamais que quelqu'un a découvert votre produit lors d'une conversation avec ChatGPT. Ahrefs ne peut pas vous dire que Claude a recommandé votre article de blog à quelqu'un qui recherche dans votre secteur.
Cela crée un énorme angle mort. Vous pourriez penser que votre stratégie de contenu ne fonctionne pas parce que vos métriques traditionnelles sont plates, alors qu'en réalité, les outils d'IA génèrent un trafic qualifié significatif que vous ne pouvez tout simplement pas voir. C'est comme juger du succès d'un magasin en ne comptant que les personnes qui entrent par la porte d'entrée, tout en ignorant ceux qui entrent par l'entrée latérale.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
OK, donc voici exactement ce qui s'est passé. Je travaillais avec ce client B2B SaaS - ils avaient une opération de contenu assez solide. Nous avions passé des mois à optimiser leur blog, leurs études de cas et leurs pages produits. Les indicateurs traditionnels semblaient corrects, mais quelque chose paraissait étrange durant leurs appels de vente.
Les prospects en savaient beaucoup trop sur leurs cas d'utilisation spécifiques et leurs fonctionnalités. Ils posaient des questions qui suggéraient qu'ils avaient lu nos articles de blog les plus détaillés, mais lorsque j'ai vérifié Google Analytics, les sources de référence ne correspondaient pas. Nous voyions des prospects qualifiés qui semblaient extrêmement informés, mais notre attribution de contenu ne montrait pratiquement rien.
J'ai commencé à creuser plus profondément durant le processus de vente. Au lieu de simplement suivre d'où venaient les prospects, j'ai commencé à poser des questions directement aux prospects lors des appels de découverte : "Comment avez-vous d'abord entendu parler de nous ?" et "Quelles recherches avez-vous effectuées avant de nous contacter ?"
C'est à ce moment-là que le schéma a émergé. Environ 40% de nos prospects les plus qualifiés ont mentionné quelque chose comme : "J'ai demandé à ChatGPT des solutions de gestion des stocks" ou "Je recherchais ce problème et j'ai trouvé votre approche grâce à Claude." Certains ont même dit qu'ils avaient spécifiquement demandé à des outils d'IA de comparer différentes plateformes, et notre contenu ressortait constamment dans les réponses.
C'était un trafic que les analyses traditionnelles ne pouvaient pas voir. Ce n'étaient pas des personnes cliquant depuis des recherches Google. Ils ne nous trouvaient pas par le biais des réseaux sociaux ou des recommandations. Ils avaient des conversations avec des outils d'IA, obtenant des recommandations pour notre contenu, puis tapant notre URL directement dans leur navigateur ou recherchant notre nom de marque.
Du point de vue des analyses, cela apparaissait comme "trafic direct" ou "recherche de marque," ce qui masquait complètement la véritable source. Nous avions tout un canal d'acquisition qui était invisible pour nos méthodes de suivi normales. C'était comme découvrir que la moitié de nos clients entraient dans notre magasin par une entrée cachée que nous ne savions pas existante.
La partie folle ? Lorsque j'ai commencé à tester cela manuellement en posant des questions à ChatGPT et Claude liées à l'industrie de notre client, notre contenu apparaissait effectivement dans les réponses. Mais nous n'avions aucun moyen systématique de suivre cela, aucun indicateur à optimiser, et aucune compréhension du contenu qui performait le mieux dans les recommandations de l'IA.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
D'accord, donc une fois que j'ai réalisé que nous avions ce vaste angle mort, j'ai dû découvrir comment suivre les performances des outils d'IA. Il n'y a pas de Google Analytics pour les mentions de ChatGPT, alors j'ai dû faire preuve de créativité et construire mon propre système.
Étape 1 : Audit de contenu IA manuel
J'ai commencé par créer un processus d'audit hebdomadaire. Chaque lundi, je passais 2 heures à tester systématiquement différentes requêtes dans ChatGPT, Claude et Perplexity. Je posais des questions que nos prospects poseraient normalement : "Quelle est la meilleure solution pour [problème spécifique]?" "Comment les entreprises gèrent-elles [cas d'utilisation]?" "Comparez les différentes approches pour [défi de l'industrie]."
La clé était de penser comme nos clients cibles, pas comme des marketeurs. Je posais des questions complémentaires, demandais des recommandations spécifiques et demandais même des comparaisons des avantages et inconvénients. Ensuite, je documentais chaque mention de notre marque, contenu ou concepts dans une feuille de calcul avec la requête utilisée, quel outil d'IA, et à quelle fréquence nous apparaissions.
Étape 2 : Optimisation de contenu pour recommandations IA
En fonction de ce que j'ai appris des audits manuels, j'ai commencé à optimiser notre contenu spécifiquement pour les outils d'IA. Cela signifiait restructurer les articles pour qu'ils soient plus axés sur les questions et réponses, ajouter des cadres clairs de problème-solution et inclure des cas d'utilisation spécifiques avec des exemples concrets.
J'ai découvert que les outils d'IA adorent le contenu structuré comme : "Pour [situation spécifique], la meilleure approche est [solution] car [raisonnement clair]." Ils ont également tendance à recommander du contenu qui inclut de véritables métriques, des exemples spécifiques et des processus étape par étape plutôt que des conseils génériques.
Étape 3 : Suivi du trafic "Direct Sombre"
Étant donné que le trafic provenant de l'IA apparaît souvent comme des visites directes ou des recherches de marque, j'ai créé un système pour identifier ce canal caché. J'ai mis en place un suivi UTM pour toutes nos URL de contenu et j'ai commencé à inclure ces liens suivis dans nos signatures d'e-mail, nos profils sociaux et partout où nous pouvions contrôler le point d'entrée.
La différence entre le trafic direct suivi par UTM et le trafic direct non suivi nous a donné un proxy pour les visites influencées par l'IA. J'ai également mis en place des événements personnalisés dans Google Analytics pour suivre lorsque les gens visualisaient plusieurs pièces de contenu en une seule session - un comportement plus courant avec le trafic provenant de l'IA.
Étape 4 : Intégration du processus de vente
J'ai travaillé avec l'équipe de vente pour ajouter des questions de découverte spécifiques à leur processus de qualification. Au lieu de simplement demander "Comment avez-vous entendu parler de nous?", ils ont commencé à demander : "Quel processus de recherche vous a amené à nous contacter?" et "Quelle information spécifique vous a convaincu que nous pourrions être un bon partenaire?"
Ces données qualitatives sont devenues cruciales pour comprendre non seulement que les outils d'IA généraient du trafic, mais quel contenu et message spécifique résonnaient le plus avec les prospects qui nous découvraient grâce aux recommandations de l'IA.
Étape 5 : Suivi de la présence de l'IA chez les concurrents
J'ai étendu le processus d'audit manuel pour inclure l'intelligence concurrentielle. En demandant aux outils d'IA au sujet de nos concurrents et des alternatives de l'industrie, je pouvais voir où nous avions des lacunes dans la couverture et identifier des opportunités pour améliorer notre visibilité en matière d'IA dans des domaines spécifiques.
Cela m'a également aidé à comprendre le paysage plus large de la manière dont les outils d'IA recommandaient des solutions dans notre industrie, ce qui a informé notre stratégie de contenu et notre positionnement.
Audit manuel
Testez plus de 20 requêtes sectorielles chaque semaine sur ChatGPT, Claude et Perplexity pour suivre la fréquence et la notoriété des mentions.
Structure du contenu
Optimisez les articles avec des cadres clairs de problème-solution et des exemples spécifiques que les outils d'IA préfèrent recommander.
Suivi du trafic sombre
Utilisez des paramètres UTM et une analyse comportementale pour identifier les visites influencées par l'IA qui apparaissent comme du trafic direct.
Intégration des ventes
Ajoutez des questions de découverte au processus de qualification pour capturer qualitativement l'attribution des prospects provenant de l'IA.
Après trois mois de mise en œuvre de ce système, les résultats ont été assez révélateurs. Nous avons découvert qu'environ 35 % de nos prospects qualifiés étaient influencés par les recommandations d'outils d'IA, mais ce trafic était complètement invisible dans nos analyses traditionnelles.
Le processus d'audit manuel a révélé que notre contenu était mentionné dans les réponses d'IA environ 60 % du temps lorsque les prospects posaient des questions liées à nos cas d'utilisation principaux. Plus important encore, nous étions souvent la première ou la deuxième recommandation dans les réponses plus longues d'IA, ce qui corrélait avec une génération de leads de meilleure qualité.
D'un point de vue impact commercial, les leads provenant de la découverte par IA avaient un taux de clôture 40 % plus élevé comparé au trafic de recherche traditionnel. Cela avait du sens - ces prospects avaient essentiellement reçu une session de recherche personnalisée avant de contacter, donc ils étaient plus informés et mieux qualifiés.
L'équipe de vente a rapporté que les prospects provenant de l'IA posaient des questions plus sophistiquées lors des appels de découverte et avaient une compréhension plus claire de nos différenciateurs. Ils étaient moins sensibles aux prix et plus concentrés sur la mise en œuvre et les résultats, ce qui rendait le processus de vente plus efficace.
De manière inattendue, nous avons également constaté que le contenu optimisé pour les recommandations d'IA performait mieux dans la recherche traditionnelle au fil du temps. La structure claire et les exemples spécifiques que les outils d'IA préféraient semblaient également améliorer notre classement Google et les apparitions de snippets mis en avant.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La découverte de l'IA devient le nouveau "social sombre" du marketing B2B. Tout comme le trafic des réseaux sociaux qui n'est pas correctement attribué, le trafic influencé par l'IA est un point aveugle croissant que la plupart des entreprises n'ont pas encore reconnu. Vous ne pouvez pas optimiser ce que vous ne pouvez pas mesurer.
Les métriques SEO traditionnelles deviennent des indicateurs de performance de contenu moins fiables. Nous avons eu des articles qui se classaient mal dans Google mais qui étaient fréquemment recommandés par des outils d'IA à des prospects qualifiés. À l'inverse, certains contenus bien classés n'apparaissaient jamais dans les réponses de l'IA.
Les outils d'IA préfèrent un contenu autoritaire et spécifique plutôt que des conseils génériques. Le contenu qui a le mieux fonctionné dans les recommandations de l'IA incluait de réelles métriques, des cas d'utilisation spécifiques et des cadres clairs de problème-solution. Les articles sur les "meilleures pratiques" génériques étaient rarement mentionnés.
Le suivi manuel est actuellement la seule méthode fiable. Il n'existe pas encore d'outils automatisés capables de suivre votre présence dans les recommandations de l'IA sur différentes plateformes. Vous devez investir du temps dans un audit manuel systématique si vous voulez avoir de la visibilité sur ce canal.
L'intégration du processus de vente est cruciale pour la mesure. Sans changer la façon dont vous qualifiez les prospects et posez des questions d'exploration, vous ne comprendrez jamais l'impact réel du trafic influencé par l'IA sur vos résultats commerciaux.
La vitesse de contenu compte plus que le volume de contenu. Les outils d'IA semblent favoriser un contenu plus récent lors de la formulation de recommandations. Mettre à jour et rafraîchir régulièrement le contenu existant a amélioré notre fréquence de mention plus que la création de nouveaux articles.
Cette tendance s'accélère, elle ne ralentit pas. À mesure que les outils d'IA deviennent plus intégrés dans les flux de travail de recherche des personnes, le comportement de recherche traditionnel évolue. Les entreprises qui comprennent l'optimisation de l'IA tôt disposeront d'un avantage significatif.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS spécifiquement :
Concentrez-vous sur un contenu spécifique à l'utilisation qui répond à la question "Comment résoudre [problème spécifique] avec [votre type de solution]?"
Incluez des exemples d'intégration et de la documentation API que les outils d'IA peuvent consulter
Structurez le contenu comparatif qui positionne votre solution par rapport aux alternatives
Suivez l'augmentation des recherches de marque comme un indicateur de la découverte influencée par l'IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique :
Optimisez les descriptions de produits avec des cas d'utilisation spécifiques et des avantages que les outils d'IA peuvent extraire
Créez des guides d'achat que les outils d'IA peuvent consulter lorsque les clients demandent des recommandations
Incluez des avis clients et des indicateurs spécifiques qui établissent l'autorité
Surveillez les pics de trafic direct après avoir créé du contenu adapté à l'IA