Jellyfish atteint 2 000 salariés et mise sur l’IA

Jellyfish grandit fortement. Marie Galtier travaille chez Jellyfish depuis onze ans. Elle a rejoint l’entreprise alors qu’elle comptait 40 collaborateurs. Après près de neuf ans comme directrice mondiale des ressources humaines, elle a accompagné des acquisitions de l’Australie au Mexique. Jellyfish a ensuite atteint 2 000 collaborateurs dans 22 pays. Depuis un peu plus de deux ans, elle dirige Jellyfish France. L’agence se présente comme un partenaire marketing « digital first », réunissant plusieurs expertises du numérique. Elle utilise une approche augmentée par l’intelligence artificielle. L’entreprise a commencé à investir dans ces technologies dès 2018. Elle a aussi développé Share of Model dès 2023, avant son lancement à la rentrée 2024. Lire l’entretien complet.

Les modèles recommandent autrement. Pour Marie Galtier, ChatGPT, Gemini, Perplexity et Rufus, chez Amazon, peuvent jouer le rôle d’un vendeur. Une consommatrice peut leur demander quel sérum choisir pour une peau sensible, avec un budget inférieur à 50 euros. Les réponses peuvent proposer plusieurs marques et seulement deux liens. Ces liens ne renvoient pas toujours au site de la marque ou à un achat direct. Jellyfish a donc cherché où les modèles forment leurs recommandations. L’étude porte sur plus de 27 millions de réponses d’IA. Elle couvre sept modèles, dix secteurs et une quinzaine de marchés. Les sites des marques comptent, mais les médias, forums, comparateurs, avis et créateurs pèsent aussi.

Jellyfish mesure les recommandations d’IA

YouTube ressort nettement. La plateforme apparaît dans plus d’une réponse sur quatre. Lorsque l’intention d’achat est forte, cette proportion atteint près d’une réponse sur deux. Les modèles n’analysent pas les vidéos comme les personnes. Ils exploitent leurs titres, descriptions, sous-titres, métadonnées et structures. Dans la beauté, les créateurs détaillent les ingrédients actifs, leur concentration, les études cliniques et la compatibilité avec une peau sensible. Ils répondent aussi aux risques d’irritation ou à l’usage pendant une grossesse. Les vidéos durent souvent douze à quinze minutes. Leur niveau de détail aide les modèles à recouper plusieurs sources. Dans certains secteurs de grande consommation, neuf créateurs cités sur dix sont indépendants.

L’expertise dépasse l’audience. Les modèles privilégient la qualité et la précision du contenu plutôt que le nombre d’abonnés ou de vues. Des nano-influenceurs et des micro-influenceurs apparaissent ainsi dans les réponses, même lorsque les marques les connaissent peu. Une vidéo publiée il y a trois semaines peut aussi être considérée comme une vidéo datant de quatre ans. Jellyfish estime qu’un créateur indépendant, répondant concrètement aux questions, peut être plus utile qu’un partenaire reprenant un discours institutionnel. Les achats attribués directement à ChatGPT ou à des outils similaires représentent 2 à 4 %. Marie Galtier juge toutefois cette mesure incomplète, car ces outils peuvent intervenir avant la conversion finale.

Creator Intelligence classe les créateurs

La mesure change d’échelle. Jellyfish suit une progression de deux millions à quatre millions, puis à plus de huit millions de consommateurs exposés à ces outils et les utilisant dans leurs intentions d’achat. Les AI Overviews de Google ajoutent une autre exposition, car une réponse générée par Gemini peut apparaître avant les liens sponsorisés. Pour les marques de beauté et de luxe, le contrôle du discours devient plus complexe. Les contenus publiés hors de leur écosystème influencent les réponses des modèles. Avec Creator Intelligence, Jellyfish écoute les réponses produites sur une marque, ses concurrents et ses produits. L’analyse descend jusqu’à chaque référence, marché et cible, puis observe le marchand recommandé.

Les briefs deviennent documentés. Creator Intelligence identifie les créateurs et les vidéos cités par les modèles. Chaque créateur reçoit un score d’influence fondé sur son poids dans ces réponses, et non sur la taille de sa communauté. La plateforme indique aussi son statut de nano-, micro- ou macro-influenceur, son éventuelle collaboration avec la marque et son ouverture à un partenariat. Jellyfish automatise la préparation des briefs à partir de l’analyse des vidéos. Des tests A/B servent à repérer les éléments favorisant leur citation. Les briefs doivent notamment préciser les ingrédients actifs, l’expertise associée et les études cliniques disponibles. Les attentes varient selon les marchés, avec 28 jours en France contre parfois huit jours aux États-Unis.