En résumé
Définir les bons prompts est crucial pour le suivi de la visibilité et la pertinence des résultats.
Les entreprises B2B ciblent Claude pour sa base utilisateur en contexte professionnel différent de ChatGPT.
L'attribution auto-déclarée révèle des origines de leads souvent mal catégorisées par les outils automatiques.
Le signal : ChatGPT, Claude et Gemini sont essentiels pour le suivi de la visibilité IA.
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AI Visibility Measurement devient un enjeu majeur pour les spécialistes du marketing cherchant à optimiser leur présence numérique. Selon un article récent de Search Engine Journal, choisir et suivre les bons prompts est une priorité pour éviter les erreurs de mesure qui influencent le comportement des utilisateurs. Les outils de suivi recommandés, tels que Profound, Peec, et AirOps, peuvent par défaut ne pas choisir les prompts les plus adaptés au public cible d’une entreprise.
Le suivi de la visibilité IA doit s’étendre au-delà de ChatGPT, intégrant des modèles comme Claude et Gemini. Cela est crucial pour les entreprises B2B, car la base utilisateur de Claude est principalement orientée vers le contexte professionnel. Google AI Mode, avec sa position dominante grâce à Chrome, joue également un rôle clé dans la présentation des sorties IA. Suivre la présence de sa marque à travers ces différentes plateformes permet de comprendre si un changement de visibilité est isolé ou généralisé.
Déterminer les meilleurs prompts pour votre entreprise est essentiel. Nombreux sont ceux qui laissent leurs outils IA définir les prompts, mais c’est souvent une erreur. Ces outils ne comprennent pas toujours bien les clients spécifiques et les nuances de leurs recherches. L’article recommande d’utiliser l’input direct de clients via des transcriptions d’appels de vente ou de formulaires d’attribution auto-déclarée pour saisir précisément les questions et préoccupations des utilisateurs.
L’attribution auto-déclarée est aussi une méthode précieuse pour comprendre l’origine des leads. Les outils traditionnels de mesure de clics ne capturent que partiellement l’influence des LLMs comme ChatGPT, rendant difficile l’identification précise des sources de trafic. En demandant directement aux utilisateurs comment ils ont découvert une entreprise, les entreprises peuvent obtenir des données plus précises et mieux optimiser leurs efforts marketing.
Les citations et le trafic de référence IA sont souvent imprévisibles. Les sources LLM comme ChatGPT, Claude, ou Gemini entraînent des visites non tracées par Google Analytics ou HubSpot, qui les classent souvent comme
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