L'IA façonne la perception des marques

Les avis clients et l'IA générative sont désormais au cœur de la manière dont les marques sont perçues. Les consommateurs s'appuient de plus en plus sur l'IA pour obtenir des recommandations de produits et de services : 58 % des consommateurs utilisent l'IA générative pour ce type de conseils, selon Capgemini (janvier 2025). Des outils d'IA comme Google AI Overviews touchent plus de 2 milliards de personnes par mois, et 51 % des acheteurs de logiciels B2B commencent leurs recherches avec des chatbots, selon G2.

L'IA puise dans les données d'entraînement et les recherches en temps réel

Les grands modèles de langage (LLM) ne se forgent pas d'opinions sur les marques. Ils synthétisent plutôt des informations provenant de deux sources : leurs données d'entraînement, qui incluent la presse, Wikipédia, les forums et les avis, et les résultats de recherche en temps réel, issus de requêtes comme « [marque] avis » ou « [marque] problème reddit ». Ces résultats en temps réel influencent les réponses de l'IA et reposent sur les pratiques classiques du référencement (SEO).

Les adjectifs associés à une marque et les comparaisons influencent l'IA

Les adjectifs associés à une marque, ainsi que les marques auxquelles elle est comparée, ont un impact considérable sur la manière dont l'IA la présente. Ahrefs a constaté que la mention d'une marque sur le web est fortement corrélée à sa visibilité dans les AI Overviews (0,664), davantage que les backlinks (0,527) ou le volume de recherches de la marque (0,392). Les avis clients sont une source riche d'adjectifs et sont cités plus fréquemment dans les réponses de l'IA.

Des avis efficaces exigent du volume, de la fraîcheur et des réponses

Pour être efficaces, les avis doivent présenter du volume, de la fraîcheur, de la précision et des réponses. Un avis négatif isolé constitue du bruit, mais les plaintes récurrentes forment un schéma que l'IA met en avant. Les avis doivent être factuels, précis, et accompagnés de réponses de l'entreprise afin de fournir du contexte. Selon la règle de la FTC en vigueur aux États-Unis depuis octobre 2024, les faux avis sont passibles de sanctions civiles.

La gestion de crise doit s'adapter à l'IA

Une crise peut persister dans les réponses de l'IA pendant 12 à 18 mois, car la mémoire de l'IA conserve les informations. Résoudre une crise suppose de la détecter, d'y réagir, de corriger le problème et de restaurer la confiance. La détection passe par la surveillance des réponses de l'IA et des pics d'avis à une étoile. La réaction comprend la publication de déclarations factuelles et des réponses cohérentes.

Quatre leviers pour reprendre le contrôle

Quatre leviers permettent de reprendre le contrôle : observer les réponses de l'IA, corriger les plaintes fréquentes, maintenir un flux régulier d'avis et harmoniser les informations de la marque sur l'ensemble des plateformes. Le référencement et la gestion de la réputation sont désormais intimement liés, car tous deux veillent à ce que les bonnes pages soient trouvées et à ce qu'elles disent les bonnes choses. Les premières étapes consistent à tester les questions des acheteurs dans l'IA, corriger les informations erronées, répondre aux anciens avis et élaborer un plan de crise adapté à l'IA.