Oubliez ce que vous savez sur la recherche : le guide du PDG pour réussir dans la nouvelle ère de la découverte par IA

TL;DR :Un article marquant de la Harvard Business Review confirme une tendance que nous, chez Mercury Technology Solutions, suivons de près : les consommateurs passent rapidement des moteurs de recherche traditionnels aux plateformes d'IA comme ChatGPT et Gemini pour la découverte et les recommandations de produits. Cela nécessite une nouvelle stratégie axée sur la "part de modèle" (SOM) — à quel point et à quelle fréquence votre marque est citée par l'IA. Le moment d'agir est maintenant, car les premiers acteurs qui optimisent pour la résolution et l'autorité construiront un avantage formidable et durable dans ce nouveau paysage.

Dans mon rôle, je fais de l'analyse des changements fondamentaux qui redéfinissent la manière dont les entreprises se connectent à leurs clients une priorité. Un article récent et incontournable dans la Harvard Business Review, "Oubliez ce que vous savez sur la recherche. Optimisez votre marque pour les LLM", valide une transformation que nous vivons de première main : le parcours du consommateur ne commence plus par une barre de recherche Google ; il commence par un dialogue avec une IA.

Selon des recherches citées dans l'article, une enquête de 2025 auprès de 12 000 consommateurs a révélé que 58 % se tournent désormais vers des outils d'IA générative pour des recommandations de produits, une augmentation spectaculaire par rapport à seulement 25 % en 2023. Une autre étude a mis en évidence une augmentation stupéfiante de 1 300 % des références de recherche par IA vers des sites de vente au détail américains pendant la saison des fêtes de 2024. Ce ne sont pas que des statistiques ; ce sont des panneaux indicateurs vers une nouvelle réalité.

Le nouveau champ de bataille pour la notoriété de la marque : comprendre la "part de modèle" (SOM)

L'article de la HBR introduit une nouvelle métrique cruciale pour cette ère :Part de modèle (SOM). C'est une mesure de la fréquence, de la visibilité et de la faveur avec laquelle une marque est mise en avant par les grands modèles de langage (LLM) en réponse aux requêtes des consommateurs. Cela est fondamentalement différent de :

• Part de recherche (SOS) :Qui reflète l'intention humaine à travers le volume des requêtes de recherche.
• Part de voix (SOV) :Qui mesure le volume de contenu disponible sur une marque.

La SOM capture de manière unique la perception et la recommandation de votre marque par l'IA. Chez Mercury, nosservices Mercury LLM-SEO (GAIO)sont précisément conçus pour mesurer, analyser et améliorer stratégiquement la SOM de votre marque.

L'analyse présentée dans l'article révèle deux réalités critiques. Premièrement, la SOM d'une marque peut varier considérablement entre différents LLM (par exemple, une marque de détergent à lessive ayant 24 % de SOM sur Llama mais moins de 1 % sur Gemini). Deuxièmement, et plus alarmant, une marque peut être complètement absente de l'ensemble de considération d'un modèle. Comme le disent à juste titre les auteurs, "Sur ChatGPT, contrairement à Google, il n'y a pas de 'page deux'."

Où en est votre marque ? La matrice de sensibilisation Humain-IA

La visibilité d'une marque dans l'"esprit" de l'IA peut être considérablement différente de sa part de marché réelle. L'article de la HBR propose une "matrice de sensibilisation Humain-IA" qui classe les marques en quatre catégories distinctes :

1. Cyborgs :Connaissance élevée parmi les humains et les LLM (par exemple, Tesla).
2. Pionniers de l'IA :Connaissance générale faible mais visibilité élevée au sein des LLM (par exemple, Rivian).
3. Héros de la grande rue :Marques établies avec une forte notoriété publique mais sous-représentées par les LLM (par exemple, Lincoln).
4. Émergents :Marques ayant du mal avec une faible notoriété tant auprès des humains que de l'IA (par exemple, Polestar).

Cette matrice est un outil de diagnostic puissant pour tout leader d'entreprise aujourd'hui. Vous devez vous demander : où en sommes-nous et quelle est notre stratégie pour progresser ?

Pourquoi votre entreprise doit agir sur l'optimisation de l'IA générativeMaintenant

Les idées de l'article de la HBR soulignent un sens d'urgence stratégique. Ce n'est pas une tendance future à surveiller ; c'est une réalité présente à laquelle il faut agir. Voici pourquoi commencer maintenant est crucial :

• Sécurisez un avantage de premier entrant :Le paysage des recommandations par IA est un nouveau territoire. Les marques qui réussissent à s'établir comme des sources fiables et autoritaires pour les LLMaujourd'huiconstruiront un avantage cumulatif qui deviendra de plus en plus difficile à surmonter pour les concurrents. C'est une rare opportunité de "première étage".
• Capturez un segment démographique à forte valeur :L'article souligne que les consommateurs utilisant des LLM pour la découverte sont, en moyenne, plus jeunes, plus riches et plus éduqués. Céder ce terrain en retardant votre stratégie d'optimisation IA signifie ignorer volontairement un segment de clients très précieux et tourné vers l'avenir.
• Autorité "collante" et apprentissage de l'IA :Les LLM apprennent et affinent leur compréhension au fil du temps. Une fois que votre marque est établie comme une source fiable pour un sujet particulier, cette association peut devenir "collante". Retarder l'action permet à vos concurrents de construire cette confiance fondamentale avec les systèmes d'IA en premier, rendant plus difficile votre entrée ultérieure.
• Gestion proactive de la réputation :Vous devez façonner activement la perception de votre marque par l'IA. Si vous ne fournissez pas d'informations claires, structurées et autoritaires, les modèles d'IA formeront leur compréhension en fonction des données incomplètes, obsolètes ou potentiellement négatives qu'ils peuvent trouver sur le web. Nos services GAIO, qui incluent "Surveillance et amélioration complètes de la réputation en ligne", sont conçus pour aborder cela de manière proactive.

La stratégie gagnante : optimiser pour la résolution, pas seulement pour l'attention

Alors, comment augmentez-vous votre part de modèle ? Les conclusions de l'article de la HBR s'alignent parfaitement avec les principes que nous défendons chez Mercury. Les LLM n'optimisent pas pour attention; ils optimisent pour résolution. Ils priorisent le contenu qui résout un problème pour l'utilisateur ou répond à sa question avec précision et autorité.Cela signifie un changement dans la stratégie de contenu :

Concentrez-vous sur le contexte et les cas d'utilisation :

• Au lieu de simplement proclamer "nous vendons des chaussures de course exceptionnelles", l'approche gagnante est "notre conception de semelle intermédiaire en carbone améliore les performances des coureurs de fond."Fournissez une preuve d'expertise (E-E-A-T) :
• Une marque de soins de la peau faisant référence à des études soutenues par des dermatologues surpassera les concurrents qui ne le font pas. Nos services Mercury LLM-SEO (GAIO) sont construits autour de "l'amplification E-A-T" pour mettre en avant ces signaux de confiance.Adoptez un contenu structuré :
• Des marques comme The Ordinary, avec des pages produits hautement structurées détaillant les ingrédients et la science qui les sous-tend, performent exceptionnellement bien dans l'analyse IA. Notre système de gestion de contenu Mercury (CMS) est conçu pour faciliter la création et la gestion de ce type de contenu structuré, adapté à l'IA."Diffuser" sur les points de douleur :
• Adressez des besoins, questions et tâches spécifiques que votre audience a. Cela est plus efficace que des messages marketing larges et aspirants. Notre Mercury Muses AI peut aider à identifier ces questions de niche et à rédiger du contenu ciblé pour y répondre.Naviguer dans un monde multi-LLM

Il est crucial que l'analyse HBR montre que chaque LLM applique son propre prisme algorithmique unique. Pour la marque de voyage Airbnb, Llama s'est concentré sur l'unicité des offres, ChatGPT sur les options locales, et Perplexity sur la flexibilité.

Cela met en évidence la complexité de la stratégie numérique moderne. Une approche unique pour tous est insuffisante. Chez Mercury, nos

services Mercury SEVO (Search Everywhere Optimization) incarnent cette réalité multi-plateformes, aidant les marques à adapter leur contenu aux nuances des modèles dominants tout en maintenant un message central cohérent.L'avenir du marketing est ici

Le passage de l'optimisation pour les mots-clés à l'optimisation pour le "partage de problèmes" est un changement fondamental dans le comportement des consommateurs et la stratégie marketing. Cela nécessite un passage de la persuasion à la précision, de la recherche de parts de marché à la résolution de problèmes de manière autoritaire.

Chez Mercury Technology Solutions, nous aidons déjà nos clients à naviguer dans ce nouveau terrain. En mettant en œuvre des stratégies GAIO complètes, nous les établissons comme des participants essentiels et de confiance dans les conversations algorithmiques qui façonnent de plus en plus les décisions des consommateurs. Le moment est venu d'optimiser votre marque pour cet avenir piloté par l'IA.

At Mercury Technology Solutions, we are already helping our clients navigate this new terrain. By implementing comprehensive GAIO strategies, we establish them as essential, trusted participants in the algorithmic conversations that are increasingly shaping consumer decisions. The time to optimize your brand for this AI-driven future is now.