Il y a une énorme différence entre être mentionné par l'IA et être recommandé par l'IA.
Mentionné : "Parmi les options, on trouve X, Y et Z."
Recommandé : "Je te suggère X parce que c'est particulièrement bien pour..."
L'un est un élément de liste. L'autre est une recommandation.
Ce guide porte sur comment gagner la recommandation.
Ce qui fait que l'IA recommande vs liste simplement
Les outils IA décident qui recommander en se basant sur quatre choses :
Correspondance de pertinence : À quel point cette option correspond-elle spécifiquement à ce que l'utilisateur a demandé ?
Signaux d'autorité : Est-ce une option crédible et digne de confiance ?
Force des preuves : Qu'est-ce qui soutient que c'est une bonne recommandation ?
Spécificité : Y a-t-il une raison claire de recommander ceci pour ce cas d'usage particulier ?
Pour être recommandé, tu as besoin des quatre. Manques-en un, et tu n'es qu'un élément de plus dans une liste.
1. Maîtrise la correspondance de pertinence
L'IA recommande les options qui correspondent spécifiquement aux besoins de l'utilisateur. Le générique ne gagne pas.
Définis ton positionnement avec précision
Pour qui es-tu ? Quel problème résous-tu ?
Vague : "Nous aidons les entreprises à grandir."
Clair : "Nous sommes un CRM pour les consultants freelances qui ont besoin de suivre à la fois les clients et les projets."
Quand quelqu'un demande "quel CRM devrait utiliser un consultant freelance ?", le positionnement clair correspond directement. Le positionnement vague pourrait être n'importe quoi.
Crée du contenu pour des cas d'usage spécifiques
Ne te fie pas seulement aux pages produit génériques. Crée du contenu pour :
- "[Ta catégorie] pour [audience spécifique]"
- "[Ta catégorie] pour [cas d'usage spécifique]"
- "Meilleur [catégorie] pour [besoin spécifique]"
Chaque contenu fait de toi une correspondance forte pour cette requête spécifique.
Adresse le contexte que les utilisateurs apportent
Si les utilisateurs posent des questions sur les contraintes budgétaires, tu as besoin de contenu adressant les prix. S'ils demandent des intégrations, tu as besoin de contenu sur ça.
Correspond aux contextes que les utilisateurs apportent dans leurs questions.
2. Construis l'autorité que l'IA peut reconnaître
L'IA recommande les marques en qui elle a confiance. La confiance vient des signaux.
Validation tierce
- Avis sur des sites de confiance (G2, Capterra, plateformes spécifiques au secteur)
- Couverture presse dans des publications réputées
- Prix et reconnaissance du secteur
- Recommandations d'experts
Cette validation donne à l'IA la confiance de te recommander.
Expertise constante
- Contenu complet dans ton domaine
- Thought leadership (recherche originale, insights uniques)
- Présence active dans les conversations du secteur
Sois l'expert évident dans ton espace.
Preuve sociale
- Études de cas clients
- Témoignages utilisateurs
- Statistiques d'utilisation
Les preuves que de vraies personnes te font confiance aident l'IA à te faire confiance.
3. Fournis des preuves claires
Les recommandations ont besoin de raisons. Donne à l'IA des preuves concrètes à citer.
Sois spécifique
Au lieu de : "Notre CRM est facile à utiliser."
Essaie : "La mise en place prend 15 minutes. Aucune connaissance technique requise. 94% des utilisateurs notent l'onboarding comme 'facile' ou 'très facile'."
Les affirmations spécifiques sont citables. Les affirmations vagues ne le sont pas.
Inclus des comparaisons
"Contrairement à [approche alternative], notre plateforme [avantage spécifique] parce que [raison spécifique]."
Le contenu comparatif donne à l'IA de la matière pour "Je recommande X parce que..."
Fournis des données
- Métriques de performance
- Scores de satisfaction client
- Statistiques d'utilisation
- Benchmarks comparatifs
Les données rendent les recommandations concrètes.
4. Démarque-toi pour quelque chose
Les options génériques sont listées. Les options distinctives sont recommandées.
Trouve ton angle unique
Que fais-tu que les autres ne font pas ? Qu'est-ce qui te rend spécifiquement bon pour certains utilisateurs ?
- "Meilleur pour les équipes de moins de 10 personnes"
- "Seule option avec [fonctionnalité] native"
- "Spécifiquement conçu pour [secteur]"
Possède une niche
Mieux vaut être la recommandation claire pour une audience spécifique qu'une option générique pour tout le monde.
"Meilleur CRM pour consultants" bat "Un CRM parmi d'autres."
Sois mémorable
Un positionnement clair qui marque :
- "L'anti-Salesforce CRM"
- "L'email marketing qui n'a pas besoin de manuel"
- "[X] pour les gens qui détestent [point de douleur typique]"
5. Facilite les choses pour l'IA
Même si tu mérites d'être recommandé, l'IA doit trouver et traiter les informations de soutien.
Structure pour l'extraction
- Descriptions produit claires
- Listes de fonctionnalités spécifiques
- Sections explicites "à qui ça s'adresse"
- Contenu FAQ
Crée du contenu qui correspond aux requêtes de recommandation
- "Pourquoi [ta marque] pour [cas d'usage]"
- "[Ta marque] est idéale pour [type d'utilisateur spécifique]"
- "Raisons de choisir [ta marque]"
Garde l'information à jour
Les informations obsolètes mènent à des recommandations moins confiantes. Mets à jour régulièrement.
Ce qu'il faut éviter
Positionnement vague. "Nous sommes un fournisseur leader de solutions innovantes" ne dit rien d'utile à l'IA.
Contenu générique. Si tu pouvais remplacer le nom de ta marque par celui d'un concurrent et que le contenu fonctionnerait encore, c'est trop générique.
Pure promotion. "Nous sommes les meilleurs !" sans preuves ne mène pas à des recommandations.
Essayer d'être tout. Essayer de servir tout le monde signifie que tu n'es la recommandation spécifique de personne.
Comment mesurer le succès des recommandations
Suis pas seulement les mentions, mais :
Taux de recommandation : Quand tu es mentionné, es-tu positionné comme recommandation ?
Contexte de recommandation : Quelles raisons l'IA donne-t-elle pour te recommander ?
Position de recommandation : Es-tu la recommandation principale ou une pensée après coup ?
Mentionable traque ces nuances sur les plateformes AI.
L'effet composé d'être recommandé
Être recommandé crée un momentum :
- L'IA te recommande
- Les utilisateurs essaient ton produit
- Les utilisateurs créent du contenu (avis, mentions, discussions)
- Ce contenu renforce la confiance de l'IA
- L'IA te recommande avec plus de confiance
- Répète
Les entreprises qui gagnent des recommandations AI maintenant construisent un flywheel que les concurrents auront du mal à égaler.
Tes prochaines étapes
- Audite les mentions actuelles : Es-tu listé ou recommandé ?
- Clarifie le positionnement : Pour qui es-tu spécifiquement ?
- Construis des preuves : Quelles données soutiennent le fait de te recommander ?
- Crée du contenu spécifique : Correspond aux requêtes de recommandation cibles
- Construis l'autorité : Gagne la validation tierce
- Suis et itère : Surveille les taux de recommandation dans le temps
Commence par la clarté sur qui tu es et pourquoi. Tout le reste se construit sur cette fondation.