Une analyse récente menée par le spécialiste de la gestion des données locales Yext, portant sur un corpus de 17,2 millions de citations, met en lumière un constat majeur pour les entreprises et les professionnels du référencement : chaque modèle d'intelligence artificielle privilégie des types de sources distincts. Selon BDM, ces résultats remettent en cause l'idée selon laquelle une stratégie d'optimisation uniforme serait efficace pour tous les systèmes d'IA.

Ce qu'il faut retenir

  • Les modèles d'IA analysés privilégient des sources différentes, rendant une stratégie d'optimisation unique inefficace
  • L'étude de Yext s'appuie sur un échantillon de 17,2 millions de citations, un volume inédit pour ce type d'analyse
  • Les professionnels du SEO doivent adapter leurs contenus en fonction des préférences de chaque modèle d'IA
  • Cette diversité de sources optimales complique la tâche des entreprises cherchant à maximiser leur visibilité automatisée

Des préférences variables selon les modèles d'IA

Les résultats de l'étude Yext, publiée récemment, montrent que les modèles d'IA comme ceux utilisés par Google, Bing ou encore les assistants vocaux ne s'appuient pas sur les mêmes sources pour générer leurs réponses. Certains privilégient les sites officiels ou les bases de données structurées, tandis que d'autres s'orientent davantage vers les réseaux sociaux, les avis clients ou encore les articles de presse. Autant dire que les entreprises doivent désormais segmenter leur approche si elles veulent être visibles dans ces différents environnements.

Cette variabilité s'explique en partie par les algorithmes sous-jacents, qui sont entraînés sur des jeux de données distincts. Par exemple, un assistant vocal comme Siri ou Alexa aura tendance à favoriser les sources audio ou les transcriptions, alors qu'un moteur de recherche comme Google mettra en avant les contenus textuels bien structurés. D'après BDM, les entreprises qui ne diversifient pas leurs sources risquent de voir leur visibilité chuter dans certains canaux automatisés.

Pourquoi une stratégie unique ne fonctionne plus

Traditionnellement, les stratégies de référencement visaient à optimiser un site web pour les moteurs de recherche, en se concentrant sur des critères comme le SEO (Search Engine Optimization) ou le SMO (Social Media Optimization). Pourtant, avec l'essor des IA génératives et des assistants conversationnels, ces approches deviennent insuffisantes. Comme le rapporte BDM, une entreprise qui se contente d'optimiser son site pour Google pourrait perdre en visibilité auprès d'autres modèles, comme ceux utilisés par les chatbots ou les outils de recherche vocale.

Les données recueillies par Yext révèlent que certains types de contenus, comme les fiches produits détaillées ou les FAQ bien rédigées, sont mieux référencés par les IA que d'autres, comme les blogs ou les contenus multimédias non accompagnés de texte. Bref, les professionnels doivent désormais penser leur contenu en fonction des attentes spécifiques de chaque modèle, une tâche complexe qui nécessite une veille technologique constante.

Des implications majeures pour le marketing digital

Cette étude intervient à un moment où les entreprises investissent massivement dans leur présence digitale, notamment pour capter l'attention des consommateurs via les canaux automatisés. Les conséquences pour les stratégies marketing sont multiples. D'une part, les équipes SEO devront collaborer étroitement avec les spécialistes des données pour identifier quelles sources sont les plus pertinentes pour chaque modèle d'IA. D'autre part, les entreprises devront peut-être revoir leur budget alloué à la création de contenu, en privilégiant des formats adaptés aux nouvelles exigences des algorithmes.

Selon BDM, les secteurs les plus impactés seront ceux qui dépendent fortement des données locales, comme la restauration, le retail ou les services. Ces industries devront s'assurer que leurs informations (horaires, adresses, avis) sont non seulement précises, mais aussi structurées de manière à être facilement interprétables par les IA. Une tâche qui pourrait nécessiter des investissements supplémentaires en outils de gestion de données ou en formation des équipes.

Et maintenant ?

À court terme, les entreprises devraient commencer par auditer leur présence actuelle dans les différents modèles d'IA pour identifier les lacunes. Les outils d'analyse de Yext ou d'autres éditeurs spécialisés pourraient aider à cartographier ces opportunités. D'ici la fin 2026, on pourrait assister à l'émergence de nouvelles certifications ou bonnes pratiques en matière d'optimisation pour les IA, portées par des organismes comme l'ISO ou des associations professionnelles. Reste à voir si les acteurs majeurs du secteur, comme Google ou Microsoft, intégreront ces enseignements dans leurs propres recommandations.

Une chose est sûre : dans un paysage où les algorithmes évoluent rapidement, l'adaptabilité sera la clé pour les entreprises souhaitant maintenir leur visibilité. La diversité des sources optimales pour les IA n'est plus une option, mais une nécessité stratégique.

D'après les données de l'étude, les sources les plus valorisées incluent les sites officiels des entreprises, les bases de données structurées comme les annuaires, et les contenus accompagnés de métadonnées précises. En revanche, les réseaux sociaux et les contenus non indexés ou mal structurés sont moins bien référencés par les IA.