Recommandations IA : pourquoi elles varient tant et comment les marketers doivent s’adapter 🎯
Les recommandations IA bousculent déjà les habitudes des internautes et des marques : quand on demande à un assistant conversationnel de citer les “meilleures” marques ou produits d’une catégorie, la réponse change quasi systématiquement. Tantôt la liste est plus courte, tantôt elle s’allonge, et l’ordre évolue d’un essai à l’autre. Pour les professionnels du marketing et du SEO, ce caractère mouvant a des conséquences majeures : comment mesurer sa présence ? Quelle stratégie adopter pour être visible dans ces recommandations IA ? Et surtout, quels indicateurs regarder sans se faire piéger par de faux signaux ?
Dans cet article, nous analysons le fonctionnement probabiliste des IA génératives, les enseignements clés d’une étude récente sur la variabilité des réponses, et nous proposons un cadre simple pour piloter votre visibilité dans les recommandations IA. À la clé : un changement de paradigme, où l’on passe de la “position” (héritée du SEO traditionnel) à la “visibilité” et à la “part de voix IA” comme nouveaux indicateurs phares. 🚀
Ce que révèle la nouvelle réalité des recommandations IA 🤖
Une récente recherche menée par des spécialistes du marché a montré que, pour des prompts identiques répétés des centaines de fois sur des outils comme ChatGPT, Claude ou les assistants IA de moteurs de recherche, les listes produites divergent très largement. Les mêmes marques reviennent parfois, mais rarement dans le même ordre, et la longueur de la liste varie fortement. Autrement dit, si vous vous attendez à une stabilité digne des “10 liens bleus” de Google, vous serez déçu.
Cette variabilité n’est pas une anomalie : elle fait partie de la manière dont les grands modèles de langage génèrent des réponses. Ils ne “recherchent” pas une vérité unique ; ils échantillonnent, pondèrent des probabilités et produisent des variantes plausibles. Cette diversité est même un atout pour l’utilisateur, qui peut reformuler ou relancer la requête pour obtenir d’autres pistes en quelques secondes. Pour un marketeur, en revanche, elle complexifie la mesure et le pilotage.
Un moteur probabiliste, pas un moteur de classement
Les recommandations IA reposent sur des modèles statistiques : à chaque token généré, le système choisit parmi plusieurs options probables. Paramètres comme la “température” et le “top-p” régissent la diversité des choix : plus ils sont élevés, plus la variation augmente. Résultat : deux requêtes identiques peuvent produire des listes légitimes mais différentes, y compris dans l’ordre proposé.
Conclusion directe pour le marketing : “suivre sa position moyenne” dans les recommandations IA n’a pas beaucoup de sens. Même avec un prompt figé, la place d’une marque est instable. Chercher à interpréter des micro-variations de rang reviendrait à confondre le bruit et le signal. 📉
La taille du marché influence la stabilité
Dans des catégories très larges (romans, grandes agences créatives, gadgets high-tech), les recommandations IA peuvent s’éparpiller sur une multitude d’options légitimes : la surface de choix est vaste, la probabilité de dispersion augmente. À l’inverse, dans des marchés restreints (services régionaux, niches B2B, spécialités médicales locales), le nombre d’acteurs pertinents est limité et les systèmes reviennent plus souvent aux mêmes noms. La stabilité apparente y est donc plus élevée.
Pour un acteur local, c’est une opportunité : il est plus “facile” d’être régulièrement recommandé, à condition de soigner sa présence entité (citations, avis, annuaires, signaux de confiance) et sa réputation. Pour un acteur global dans une catégorie saturée, l’enjeu sera d’augmenter la probabilité d’apparition récurrente, pas de “tenir un rang”.
L’intention de l’utilisateur, fil conducteur malgré le chaos des prompts
Les prompts humains sont désordonnés, vagues, parfois contradictoires… et c’est normal. Pourtant, les IA parviennent assez bien à inférer l’intention sous-jacente et à regrouper des marques pertinentes en fonction de cette intention. Demandez des “écouteurs pour le télétravail”, puis “un casque confortable pour des réunions longues” : malgré des formulations différentes, les recommandations IA auront tendance à faire émerger un chevauchement de marques cohérentes (Bose, Sony, Apple, Sennheiser, etc.), assorties d’arguments spécifiques au contexte (confort, micro, réduction de bruit).
C’est une bonne nouvelle pour les marques : en travaillant l’alignement sur des intentions précises, vous augmentez vos chances d’apparaître régulièrement dans ces recommandations IA, même quand les utilisateurs emploient des formulations inattendues.
Arrêtez de traquer la “position”, commencez à mesurer la “visibilité” 📊
Le principal enseignement pour les équipes SEO/SEA/Brand : la notion de “rang” hérité des SERP classiques ne tient pas dans le monde des recommandations IA. L’instabilité est telle qu’un “mouvement” de position n’est pas interprétable. En revanche, un indicateur ressort comme robuste : la visibilité, mesurée par la fréquence d’apparition d’une marque dans des recommandations multiples, à prompts et runs variés.
Définir un indicateur utile : pourcentage de visibilité
Le pourcentage de visibilité correspond à la proportion de réponses où votre marque est citée parmi les recommandations IA pour une intention donnée. Exemple : si, sur 200 générations de réponses autour de “meilleur casque pour réunions en open space”, votre marque apparaît 120 fois, votre visibilité est de 60 %. Ce chiffre a du sens car il traduit une réalité probabiliste : vous avez 6 chances sur 10 d’être recommandé quand cette intention est exprimée.
On peut aussi calculer une “part de voix IA” en comparant votre taux de visibilité à celui des concurrents principaux sur la même intention. Cela permet de prioriser les intentions à fort potentiel et de voir où vos signaux de crédibilité sont insuffisants.
Pourquoi la “position” n’a pas de valeur décisionnelle
Même si, de temps à autre, une marque apparaît en premier, deux problèmes se posent : l’ordre varie et le format de réponse n’implique pas que le premier cité soit cliqué en priorité (beaucoup d’assistants résument sans lien, ou structurent par cas d’usage plutôt que par rang). De plus, les assistants reformulent, ajoutent des critères, et peuvent illustrer leurs choix avec des justifications qui relativisent l’ordre. Miser sur la “position moyenne” dans ce contexte revient à mesurer une ombre.
De SEO à GEO : optimiser sa marque pour les recommandations IA 🔍
Au-delà du SEO classique (optimisation pour les moteurs de recherche), émerge le GEO, Generative Engine Optimization : l’art de rendre sa marque intelligible, légitime et recommandable par des moteurs génératifs. Les deux disciplines se recoupent, mais le GEO insiste davantage sur la cohérence d’entité, la preuve sociale diffuse et la multiplicité des sources fiables que les modèles “lisent” et synthétisent.
Ce que GEO ajoute au SEO
Le GEO met l’accent sur : la consolidation de l’entité (Knowledge Graph, Wikidata, profils éditeur), la cohérence inter-plateformes (site, presse, annuaires, marketplaces, app stores), la qualité des citations et des mentions (earned media), la clarté des signaux d’usage (avis, notes, comparatifs indépendants) et la pédagogie de l’offre (guides, FAQ, critères de choix). Ces éléments nourrissent les recommandations IA en rendant votre marque “évidente” lorsque l’IA cherche des candidats plausibles à citer.
Cadre de mesure : comment auditer vos recommandations IA de façon fiable 🧪
Mesurer correctement vos recommandations IA demande une approche d’échantillonnage, pas un screenshot unique. Voici un protocole simple à mettre en place pour obtenir des métriques exploitables.
1) Définir les intentions cibles et les personas
Commencez par lister 10 à 30 intentions par segment (ex. : “meilleure agence SEO à Lyon pour PME B2B”, “logiciel de facturation pour indépendants en France”, “meilleur casque pour visioconférences longue durée”). Classez-les par valeur business et par stade du parcours (découverte, considération, décision). Cette étape structure votre champ de mesure des recommandations IA.
2) Générer des variantes de prompts réalistes
Pour chaque intention, créez 15 à 30 variations de prompts imitant un langage naturel : formulations longues, questions naïves, ajouts de contraintes (budget, secteur, usage), vocabulaire non expert. L’objectif est de refléter la diversité du monde réel : les recommandations IA doivent être testées contre des prompts hétérogènes afin de capturer leur stabilité “moyenne”.
3) Multiplier les runs et échantillonner dans le temps
Pour chaque variation, produisez plusieurs runs (ex. : 5 à 10) étalés sur plusieurs jours. Les modèles évoluent, les contextes changent, et l’instantané est trompeur. Un volume total de 300 à 1 000 générations par intention majeure est un bon ordre de grandeur pour commencer à stabiliser votre mesure de visibilité.
4) Normaliser les réponses et extraire les entités
Convertissez les réponses en listes d’entités (marques, produits, enseignes, lieux) ; un même acteur peut être nommé de façon variée. Harmonisez (“Apple AirPods Pro” = “AirPods Pro”). Pour chaque réponse, notez simplement présence/absence de votre marque, et ignorez l’ordre pour l’indicateur principal. Vous pouvez garder l’ordre en note secondaire, mais n’en tirez pas de conclusion stratégique.
5) Calculer la visibilité et la part de voix IA
Pour chaque intention : visibilité de votre marque = nombre de réponses où vous apparaissez / nombre total de réponses. Calculez la même chose pour vos 5 à 10 concurrents clés. La part de voix IA = votre visibilité / somme des visibilités des concurrents + la vôtre. Suivez l’évolution mensuelle et corrélez-la aux actions menées (RP, contenu, partenariats, avis) pour mesurer l’impact.
6) Documenter les explications données par l’IA
Les assistants justifient souvent leurs recommandations : “bon pour les appels”, “excellent SAV”, “prisé par les gamers”, “classé top par un comparatif indépendant”. Ces attributs révèlent les signaux qui comptent. Alignez vos efforts sur ces attributs (contenu, preuve sociale, cas d’usage, datasheets) pour renforcer la probabilité d’être recommandé pour les bonnes raisons.
12 actions concrètes pour augmenter votre visibilité dans les recommandations IA 🛠️
1) Consolidez votre entité. Assurez-vous que votre marque, vos produits et vos dirigeants sont clairement définis dans les graphes publics (Wikidata), dans les profils éditeur (schema.org/Organization), et via des bios cohérentes inter-plateformes. 🧩
2) Mettez à niveau votre balisage sémantique. Utilisez les schémas pertinents (Product, Organization, LocalBusiness, FAQPage, HowTo). Plus votre site est compréhensible par les machines, plus vous facilitez les recommandations IA. 🔧
3) Renforcez les avis et la preuve sociale. Encouragez des avis de qualité sur des plateformes crédibles, récoltez des témoignages détaillés, et surveillez la cohérence des notes dans le temps. Les IA s’appuient fortement sur ces signaux. ⭐
4) Obtenez des mentions éditoriales indépendantes. Dossiers comparatifs, interviews, analyses d’experts, études de cas tierces : ce sont des “preuves” que les modèles savent exploiter. 🎙️
5) Créez des guides d’achat centrés sur l’intention. Rédigez des contenus qui explicitent les critères de choix, les scénarios d’usage et les compromis (prix, performance, confort, intégrations). Les recommandations IA aiment citer des contenus pédagogiques. 📚
6) Alignez-vous sur des niches précises. Dans les catégories très concurrentielles, ciblez des intentions spécifiques (ex. : “meilleure solution X pour cabinets d’avocats”). Vous augmentez la probabilité d’être cité quand l’utilisateur précise son contexte. 🎯
7) Soignez le local. Pour des intentions géolocalisées, vérifiez la cohérence NAP (nom, adresse, téléphone), les heures, les photos, les pages locales, et les citations dans les annuaires de référence. 📍
8) Déployez des études originales. Données propriétaires, baromètres, observatoires sectoriels : ces contenus sont repris par les médias et deviennent des sources citées par les IA. 🧪
9) Multipliez les formats. Articles, vidéos, podcasts, webinaires, infographies : la diversité augmente vos points de contact et vos chances d’être “compris” puis recommandé par l’IA. 🎥
10) Entretenez un SAV et une documentation exemplaires. Les assistants valorisent la fiabilité, la clarté d’installation, la sécurité, la conformité. Montrez-le. 🔐
11) Partenariats et écosystèmes. Être listé comme partenaire officiel, intégration certifiée, ou app recommandée par une plateforme tierce crédible est un raccourci puissant vers les recommandations IA. 🤝
12) Surveillez vos attributs de réputation. Détectez et corrigez rapidement les signaux négatifs récurrents (retards, qualité, support). Les IA synthétisent le consensus : inversez la tendance à la source. 🛡️
Exemples concrets : comment les recommandations IA “pensent” par intention 🧠
Cas 1 – Écouteurs pour télétravail : un utilisateur demande “Quels écouteurs pour des réunions toute la journée ?”. Les recommandations IA vont souvent privilégier le confort, la clarté du micro et la réduction de bruit. Si votre marque publie des tests microphone, met en avant des certifications UC, dispose d’avis confirmant la clarté en open space, et est citée par des comparatifs pros, vous augmentez votre probabilité d’apparition, même si le prompt change (“casque pour Zoom”, “confort toute la journée”, etc.). 🎧
Cas 2 – Clinique locale pour chirurgie ambulatoire : pour “meilleure clinique de chirurgie ambulatoire à [ville]”, l’assistant s’appuiera sur les registres locaux, la réputation, les résultats de qualité si publics, et la cohérence des informations pratiques. La catégorie étant restreinte, les mêmes établissements reviennent plus souvent. La clé : données locales fiables, avis patients, pages de service dédiées, et mentions dans les sites institutionnels. 🏥
Cas 3 – Agence SEO B2B en région : sur “agence SEO B2B à Lyon pour SaaS”, l’IA combinera expertise sectorielle, cas d’usage, publications de fond et preuves de résultats. Des études de cas détaillées, des conférences, et des mentions par des clients reconnus augmentent fortement la propension à être recommandé. 🏢
Questions encore ouvertes et bonnes pratiques de test 🔎
Plusieurs zones grises subsistent pour les recommandations IA : combien de runs sont nécessaires pour obtenir un pourcentage de visibilité fiable ? Les résultats via API reflètent-ils fidèlement l’expérience utilisateur ? Combien de variations de prompts faut-il pour couvrir la réalité du marché ? En attendant que l’écosystème se standardise, suivez ces bonnes pratiques.
Échantillonnez suffisamment… mais intelligemment
Visez un socle d’au moins quelques centaines de générations par intention majeure, réparties dans le temps, avec des variations de prompts réalistes. Surveillez le moment où votre visibilité se stabilise statistiquement : si ajouter 100 runs ne modifie plus la métrique de façon significative, vous approchez un échantillon suffisant pour cette intention.
Comparez interface et API sans les confondre
Les environnements peuvent différer (modèle, paramètres, contexte). Documentez la source de chaque génération et évitez de mélanger des flux hétérogènes dans une même métrique. Si vous activez des tests via API, notez les paramètres utilisés et visez la reproductibilité.
Modélisez par segments d’intentions
Regroupez vos prompts par intentions proches et calculez la visibilité au niveau du cluster. Cela permet de lisser le bruit tout en capturant la logique “par cas d’usage” adoptée par les assistants. Une marque peut être très visible pour “gaming” mais faible pour “visioconférence” dans la même catégorie produit ; piloter par cluster d’intentions révèle ces contrastes actionnables.
Roadmap de pilotage : passer du coup d’œil au dispositif durable 📈
Étape 1 – Diagnostic. Choisissez 5 à 10 intentions à fort impact et mesurez votre visibilité actuelle. Identifiez vos attributs positifs et négatifs dans les justifications IA.
Étape 2 – Priorisation. Sélectionnez 3 intentions où l’écart à la concurrence est exploitable (ex. : vous êtes déjà à 40–60 % de visibilité). Le gain marginal y sera plus rapide.
Étape 3 – Actions ciblées. Déployez des preuves sociales, guides d’achat, balisage sémantique, et campagnes RP. Alignez votre contenu sur les critères mis en avant par les recommandations IA.
Étape 4 – Mesure continue. Reprenez les générations après 4–6 semaines et suivez l’évolution de la visibilité et de la part de voix IA. Ajustez. Répétez par cycles trimestriels.
Étape 5 – Extension. Élargissez le périmètre d’intentions et industrialisez la collecte (automatisation, normalisation d’entités, dataviz). Intégrez ces métriques dans votre tableau de bord marketing 360.
Erreurs à éviter dans l’ère des recommandations IA ⚠️
Ne pas confondre trending et crédible. Une vague sociale ne suffit pas à gagner durablement en recommandations IA ; ce qui compte, ce sont les preuves accumulées et consolidées dans des sources fiables. Évitez les coups “viraux” non étayés.
Ne pas surinterpréter l’ordre de citation. Première position aujourd’hui, troisième demain : ça ne dit presque rien sur votre préférence réelle par l’IA. Regardez la fréquence de présence, pas le podium.
Ne pas négliger les signaux “humbles”. Une page FAQ bien écrite, une doc claire, des mentions sur des sites sobres mais crédibles, des avis détaillés : ces briques discrètes pèsent lourd dans les recommandations IA.
Ne pas ignorer le local. Même les marques globales se gagnent des recommandations IA par micro-marchés (langues, pays, villes). La cohérence locale est un multiplicateur de confiance.
Mesurer la valeur business des recommandations IA 💼
Les recommandations IA ne comportent pas toujours des liens cliquables, mais elles influencent fortement la considération. Pour capter la valeur, suivez des indicateurs proxys : hausse du trafic de marque (requêtes contenant votre nom), augmentation des clics depuis les assistants qui incluent des sources, croissance des conversions sur les pages liées aux intentions optimisées, et taux de succès commercial sur les segments touchés. Croisez ces données avec vos cycles d’actions GEO pour établir des corrélations plausibles.
Quand c’est possible, instrumentez des pages d’atterrissage par intention (ex. : /solutions/visioconference, /use-cases/gaming-pro) et mesurez la part du trafic de marque, la durée de session et le taux de conversion. Même sans attribution parfaite, vous verrez si votre travail sur les recommandations IA se matérialise commercialement.
Conclusion : adopter la logique probabiliste et viser la durabilité 🌱
Les recommandations IA ne sont ni des SERP, ni des classements, ni des podiums. Ce sont des synthèses probabilistes guidées par l’intention. Essayer de s’y imposer par un “rang” figé est une impasse ; en revanche, viser une présence récurrente fondée sur des preuves solides, des contenus utiles, une entité claire et une réputation maîtrisée est la stratégie gagnante.
Pour réussir, changez d’angle : mesurez la visibilité, pas la position ; optimisez par intentions, pas par mots-clés isolés ; investissez dans les signaux de confiance diffus, pas seulement dans une page “money”. Les marques qui comprendront vite cette mécanique deviendront les références spontanées des assistants — et donc des utilisateurs — quand viendra l’heure de recommander. 🔁
La route est encore en construction : le secteur affine ses méthodes, les outils évoluent, les modèles se renouvellent vite. Mais une chose est sûre : plus tôt vous structurerez votre approche GEO et votre mesure des recommandations IA, plus vous prendrez d’avance. À vous de jouer. 💪
