La puissance de la publicité numérique repose toujours sur la compréhension des recherches de l’audience ainsi que des sites qu’elle visite en ligne.

Mais que se passe-t-il si votre public ne consulte plus les résultats de recherche ? Et s’il cherchait plutôt des recommandations via ChatGPT ?

D’après Jellyfish, une agence spécialisée dans la publicité sur les plateformes numériques, ce n’est pas qu’une simple hypothèse. Des recherches menées par l’agence, qui fait partie du Brandtech Group, en collaboration avec YouGov, révèlent que deux tiers des jeunes de 18 à 24 ans utilisent désormais des modèles d’IA pour obtenir des recommandations, et la moitié d’entre eux s’attendent à ce que ces outils d’IA prennent les meilleures décisions.

Pour répondre à ce défi lié à l’IA, Jellyfish propose une solution innovante : une plateforme baptisée Share-of-Model, lancée en accès anticipé le mois dernier.

Ce produit est conçu pour fonctionner de manière similaire à une enquête classique de recherche de marché, à la différence près que les répondants sont des modèles de langage de grande taille (LLMs) tels que Claude d’Anthropic, ChatGPT d’OpenAI, Llama de Meta et Gemini de Google.

« Dans certains cas, ces modèles sont sans doute les membres les plus importants de votre audience », a déclaré Jack Smyth, directeur des solutions pour l’IA chez Jellyfish. « Leur définition d’une catégorie influencerait les activités du monde réel. »

J’ai entendu ce que vous avez dit

Chaque jour, le produit Share-of-Model envoie des requêtes à ces LLM sur différentes catégories, marques, produits et audiences, telles que « Quelle marque de X recommanderiez-vous ? » et « Que pensez-vous de la marque Y ? »

Les réponses sont collectées pour alimenter le modèle d’IA de Jellyfish, permettant une analyse des tendances, tout en étant regroupées en différentes catégories selon le volume de mots-clés, le sentiment ou la source du modèle.

À titre d’exemple, Smyth a présenté un graphique susceptible d’intéresser une entreprise de télécommunications préoccupée par la perception de sa marque, illustrant les marques de la catégorie les plus positivement associées à la couverture réseau, au service client et à la valeur.

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Le nouveau collecteur de requêtes d’IA de Jellyfish peut également suivre comment chaque LLM répond à des questions sur une marque. Par exemple, Claude 3.5 pourrait être plus enclin à mentionner des critiques positives, tandis que GPT 4o se concentre sur les efforts en matière de durabilité.

La société française de produits alimentaires et de boissons Danone (commercialisant plusieurs de ses produits sous le nom de « Dannon » aux États-Unis) a été le premier client officiel de Jellyfish. Catherine Lautier, vice-présidente et responsable mondiale des médias et de la communication de la marque chez Danone, a exprimé son enthousiasme pour le potentiel de cette plateforme après avoir découvert la technologie lors du festival de Cannes en juin dernier.

« Cela nous aide à comprendre la concurrence sur le plan de l’écosystème numérique des marques, mais aussi comment nous pouvons bâtir des marques significatives et distinctes sur certains attributs au sein d’une catégorie », a déclaré Lautier.

Changer les algorithmes plutôt que les esprits

Mais que peut donc faire une marque pour influencer les réponses d’un LLM ?

La méthode concluante semble être celle qui fonctionne pour le référencement naturel : créer un contenu plus clair et éducatif pour la marque, et s’assurer qu’il est facilement accessible.

En fait, Jellyfish a déjà commencé à tester des modèles d’IA multimodaux capables d’analyser des images, des vidéos et des fichiers audio de podcasts pour fournir des retours aux marques.

« Nous comprenons comment les LLM parcourent nos sites Web pour collecter des informations », a indiqué Lautier. Elle a ajouté que Danone se concentre particulièrement sur la façon dont les modèles d’IA génératifs parlent de ses marques de yaourts et de nutriments pour bébés.

Cependant, la plateforme Share-of-Model ne peut pas empêcher les LLM de « halluciner », terme désignant de manière familière lorsque la réponse générée est totalement erronée ou fictive.

« Le rôle de Share-of-Model n’est pas nécessairement de fournir les informations les plus précises, mais d’aider un marketeur à comprendre ce que le modèle pourrait dire aux consommateurs », a précisé Smyth. « Parfois, cette différence constitue une indication en soi. »

On pourrait y voir une analogie avec le marketing de bouche à oreille. Une marque ne peut pas empêcher qu’un individu se remémore de manière incorrecte les avantages d’un produit lors d’une conversation. Elle ne peut que continuer à informer ses clients et espérer qu’ils réussissent à bien communiquer le message.

Oops ! Tous des Bots

Ironiquement, l’une des plus grandes critiques à l’égard du référencement naturel est que les entreprises finissent par donner la priorité à la façon dont un robot d’indexation répond à un site, plutôt qu’à un humain. On pourrait craindre la même chose avec les LLMs, c’est-à-dire que les marques se concentrent encore plus sur la commercialisation vers des bots et des algorithmes.

Toutefois, Smyth trouve que l’idée de créer du contenu pour des agents d’IA (en particulier des agents multimodaux) est plus « libératrice pour un marketeur », car « cela dépasse les contraintes de ce que l’on peut faire avec du texte ».

« Pensez à ses implications pour l’emballage, pour les logos, pour l’ensemble de notre secteur », a déclaré Smyth.

Tout cela peut sembler plutôt dystopique pour ceux qui ne se servent pas encore de l’IA pour faire leurs courses. Mais Smyth a clairement souligné que l’objectif est de « bâtir une marque différenciée et significative pour deux types d’intelligences », ce qui, heureusement, inclut encore les personnes.

En attendant, bien que l’adoption de l’IA soit en hausse, elle n’est pas encore tellement répandue que les marques se précipitent pour s’adapter. Une enquête YouGov récente indique que deux Américains sur cinq perçoivent l’IA générative de manière plus négative qu’il y a un an, et une autre étude révèle que 46 % d’entre eux n’envisageraient jamais de demander de l’aide à un chatbot pour prendre une décision.

Ainsi, il est peut-être temps de ne pas convertir tous vos faits nutritionnels en binaire tout de suite. Beaucoup d’entre nous aiment encore consulter les étiquettes.

Points à retenir

  • Deux tiers des jeunes de 18 à 24 ans utilisent désormais des modèles d’IA pour obtenir des recommandations.
  • La plateforme Share-of-Model de Jellyfish analyse les réponses des LLM aux questions sur les marques et peut en déduire des tendances.
  • Il est important de créer du contenu accessible et éducatif pour influencer les réponses des modèles d’IA.

En somme, l’évolution de la manière dont les consommateurs interagissent avec les marques à travers des intelligences artificielles soulève des questions importantes sur la stratégie marketing. Les entreprises doivent repenser leur approche pour rester pertinentes dans un paysage en pleine transformation, tout en maintenant une connexion authentique avec leurs clients. Comment les marques peuvent-elles exploiter cette dynamique tout en préservant les valeurs fondamentales de leur communication ? Une réflexion s’impose.




By Maria Rodriguez

Maria est Journaliste Trilingue indépendante depuis 2015, elle intervient sur LesNews Le Web est à nous dans les univers : International, Economie, Politique, Culture et d'autres faits de Société

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