OpenAI sépare les annonces des réponses dans ChatGPT

OpenAI distingue les deux visibilités dans ChatGPT. Abhilash Edathil, membre de l’équipe monétisation d’OpenAI, a présenté une conversation de préparation de voyage. Une annonce apparaissait à côté de la réponse organique, mais séparément. Selon lui, le placement pouvait utiliser le contexte de la conversation et, si l’utilisateur l’autorise, la personnalisation. Il a aussi précisé que les annonces n’informent pas la réponse. AJ, de Go Fish Digital, décrit la recommandation de marque comme une visibilité gagnée. Il qualifie l’annonce identifiée de visibilité payante. Ces deux positions peuvent donc présenter deux marques différentes sans contradiction. Lire l’analyse complète de Search Engine Journal

La distinction modifie la lecture des résultats marketing. Un test payant peut placer une offre devant une personne pendant une conversation pertinente. Il n’achète toutefois pas une inclusion dans la réponse du modèle. À l’inverse, une mention gagnée ne constitue pas une impression publicitaire. Elle ne prouve pas non plus qu’un acheteur a cliqué. La démonstration consacrée à la planification d’un voyage montre ces deux usages simultanés. Cette séparation concerne directement la construction des objectifs et des rapports. Elle évite d’assimiler une recommandation organique à une campagne média. Elle évite aussi d’attribuer automatiquement une vente à une présence observée dans une réponse conversationnelle.

Go Fish mesure les réponses

Go Fish recommande de traiter la visibilité GEO comme un motif récurrent, plutôt qu’un classement fixe. AJ estime qu’une réponse isolée varie trop pour fonctionner comme une position traditionnelle. Son cadre comprend trois dimensions. La présence vérifie si la marque est citée pour une question d’acheteur. La représentation examine si sa description reste exacte et actuelle. La compétitivité compare sa fréquence d’apparition avec celle de concurrents pertinents. L’équipe conseille de commencer avec environ 20 à 40 questions réellement posées par les clients. Elle recommande de les répéter pendant une ou deux semaines. Le modèle et les réglages doivent rester constants pour repérer les écarts récurrents.

Patrick Algrim insiste aussi sur la qualité d’une recommandation. Le nombre de mentions ne suffit pas à évaluer la visibilité. La précision des informations sur les produits et services détermine ce que le système peut expliquer. Go Fish conseille donc de commencer par le site de l’entreprise. Patrick Algrim estime que les pages internes sont contrôlables. Elles doivent présenter des informations factuellement exactes et cohérentes sur la marque, le produit ou le service. Les pages doivent répondre aux questions des acheteurs. AJ recommande ensuite de vérifier l’accès des robots d’exploration aux pages concernées. Les règles robots ou un réseau de diffusion peuvent bloquer cet accès.

ChatGPT teste des objectifs définis

OpenAI réserve actuellement les annonces ChatGPT aux adultes éligibles des versions Free et Go, selon Abhilash Edathil. Les versions payantes ne sont pas concernées par cette description. La disponibilité dépend encore du marché et du secteur d’activité. Edathil recommande aux annonceurs de vérifier leur éligibilité dans le gestionnaire de publicités d’OpenAI. Il conseille de définir d’abord l’objectif, comme la portée, le trafic ou les conversions. Les annonceurs peuvent ensuite connecter les données de conversion avec le pixel ou l’API disponibles, lorsque cela correspond au besoin. Les créations, les enchères ou les budgets doivent évoluer selon les résultats observés.

Les données restent partielles pour mesurer l’influence des assistants. AJ explique qu’une découverte dans un agent conversationnel peut disparaître du dernier clic. Une personne peut ensuite rechercher la marque séparément ou saisir directement une adresse dans son navigateur. Les recommandations de Go Fish incluent donc l’auto-déclaration des clients, les tendances du trafic lié à la marque et le trafic direct. Les assistants doivent rester séparés dans les rapports. Patrick Algrim conseille également de tester des changements précis sur le site ou dans une campagne. Les équipes peuvent ainsi documenter les évolutions avant d’attribuer une hausse à une seule source. Profil de Heather Campbell | Profil LinkedIn