La recherche par IA est devenue un nouveau facteur de réputation

LinkedIn domine les secteurs de la technologie, des services professionnels, de la FinTech et du marketing

La recette du contenu citable par l'IA est reproductible

Les formats de contenu axés sur l'intention d'achat dominent les classements de citations

Les sources tierces et celles générées par les utilisateurs ont un avantage

Un contenu actualisé et original crée davantage d'opportunités

Votre guide pragmatique pour améliorer votre visibilité sur LinkedIn

L'objectif de visibilité de marque grâce à l'IA : devenir la réponse

Méthodologie : ce que nous avons analysé

FAQ : le contenu LinkedIn pour la visibilité IA

L'IA transforme la manière dont les décisions sont prises et notre nouvelle étude menée en collaboration avec LinkedIn montre précisément comment les marques apparaissent (ou non) dans les réponses qui comptent. Dans ce post, nous vous présentons les principales conclusions ; vous pouvez télécharger le rapport complet, « Comment le contenu LinkedIn s'impose dans la recherche IA », pour approfondir cette étude. 

La recherche IA est devenue un nouveau facteur de réputation

L'IA est en train de redéfinir la recherche. Au lieu de faire défiler des liens, les utilisateurs obtiennent désormais des réponses instantanées et synthétisées, générées par des modèles IA qui déterminent quelles sources sont fiables et quelles informations doivent être mises en avant.

Pour les spécialistes du marketing, cela change la donne. La visibilité ne se résume plus à un simple classement dans les résultats de recherche : il s’agit désormais d’apparaître dans les réponses elles-mêmes. 

LinkedIn est l’une des principales sources de citations dans la recherche IA

YouTube est la source la plus citée dans notre analyse avec 1,52 %, suivi de LinkedIn avec 0,53 % des citations. Parmi les autres plateformes citées, on trouve : Reddit (0,44 %), Capterra (0,38 %) et Medium (0,21 %).

La part de citation correspond à la proportion de fois où une marque, un site web ou une source est citée dans les réponses générées par l'IA par rapport à ses concurrents au sein d'un thème ou d'un ensemble de requêtes donné. Étant donné que cette étude a utilisé des millions de prompts et que l'IA cite un très large éventail de sites web, même les plus fréquemment cités peuvent sembler afficher une faible part de citation, bien qu'ils soient cités bien plus que les autres.

Si les discussions relatives à votre catégorie ont lieu sur LinkedIn mais que vos experts n'y publient pas, les outils IA peuvent s'inspirer à la place de vos concurrents, de vos clients, d'analystes ou de créateurs indépendants.

Notre étude montre que LinkedIn obtient de très bons résultats lorsque les questions sont de nature professionnelle ou technique, ou axées sur la prise de décision. 

LinkedIn se classe parmi les 5 premiers en termes de citations pour les recherches B2B dans des secteurs clés, notamment la technologie et le SaaS, le conseil et les services professionnels, les services financiers et la FinTech, le marketing et la publicité, ainsi que les ressources humaines et les talents.

LinkedIn compte plus de 1,3 milliard de membres, parmi lesquels des cadres, des analystes, des recruteurs, des consultants, des technologues et des spécialistes de domaine qui expliquent le fonctionnement de leurs secteurs, ce qui en fait un terrain fertile pour les plateformes IA à la recherche de sources expertes.

Dans 14 catégories d'activités, LinkedIn figure parmi les cinq premiers domaines en termes de citations IA. 

<table class="table-primary">

  <thead>

    <tr>

      <th>Catégorie</th>

      <th>Classement</th>

      <th>Catégorie</th>

      <th>Classement</th>

    </tr>

  </thead>

  <tbody>

    <tr>

      <td>IA et science des données</td>

      <td>N° 1</td>

      <td>RH et talents</td>

      <td>N° 3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Marketing et publicité</td>

      <td>N° 1</td>

      <td>Droit et conformité</td>

      <td>N° 3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Leadership et stratégie</td>

      <td>N° 2</td>

      <td>Technologie et SaaS</td>

      <td>N° 3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Ventes et chiffre d'affaires</td>

      <td>N° 2</td>

      <td>E-commerce et vente au détail</td>

      <td>N° 3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Chaîne d'approvisionnement et logistique</td>

      <td>N° 2</td>

      <td>Immobilie</td>

      <td>N° 4</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Conseil et services professionnels</td>

      <td>N° 2</td>

      <td>Santé et sciences de la vie</td>

      <td>N° 4</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Services financiers et Fintech</td>

      <td>N° 2</td>

      <td>Énergie et développement durable</td>

      <td>N° 5</td>

    </tr>

  </tbody>

</table>

Les stratégies de visibilité basées sur l'IA devraient partir des questions que se posent les acheteurs, et non des canaux préférés des spécialistes du marketing. Pour les requêtes professionnelles, LinkedIn est souvent cité dans la réponse.

Parmi les modèles analysés, 75 % des citations sur LinkedIn provenaient de contenus publiés par des membres individuels, tandis que 25 % provenaient de pages d'entreprise. 

Cela semble logique, car les métadonnées des profils LinkedIn incluent des informations telles que le titre, l'entreprise et le secteur d'activité. Lorsque des personnes crédibles écrivent sur leur propre domaine (avec des exemples, des données et des détails précis), le contenu donne aux modèles IA l'assurance que la source repose sur une expertise réelle.

Bien que le contenu des membres individuels soit souvent cité, l'équilibre est important. Des pages d'entreprise bien gérées et un solide vivier d'employés qui publient régulièrement du contenu de qualité contribueront à renforcer la visibilité de votre marque auprès de l'IA.

Les équipes de communication d'entreprise jouent un rôle de premier plan dans la stratégie de visibilité IA de la marque. Les experts en la matière, les cadres, les professionnels et les équipes en contact avec la clientèle doivent être encouragés à publier en leur propre nom ; les équipes de communication peuvent les guider grâce à des messages coordonnés et des bonnes pratiques. 

La visibilité IA n'est pas un simple concours de popularité ; vous n'avez pas besoin d'une audience massive ni de contenus qui deviennent régulièrement viraux. Les modèles récompensent davantage la pertinence, l'expertise dans le domaine et les contenus crédibles et faciles à lire plutôt qu'une large portée.

Mettez en place un vivier, et non un programme reposant sur un seul influenceur. Les programmes les plus efficaces aideront de nombreux employés crédibles à s’approprier des thèmes spécifiques et à publier régulièrement.

Les articles LinkedIn les plus cités partagent une structure étonnamment pragmatique. Ils utilisent des puces (100 %), des titres clairs (92 %), des entités nommées (75 %), des données quantitatives (67 %), des cadres de comparaison (50 %) et des conseils décisionnels (33 %) autant d’éléments qui correspondent exactement au type de structure que les IA peuvent analyser, résumer et citer.

L'article idéal n'est pas une vague dissertation sur le leadership éclairé, mais s'apparente davantage à un guide d'achat pragmatique : une question claire, une réponse directe, des critères, des options classées ou des exemples, une section « comment choisir » et une FAQ.

Considérez les articles LinkedIn comme des réponses à des questions. Placez la réponse en haut de l’article. Utilisez des sections. Citez les outils, les entreprises, les catégories et les critères. Ajoutez des chiffres. Exprimez clairement les compromis.

Les formats les plus performants reflètent la manière dont les utilisateurs sollicitent l’aide des outils IA. 

Les listes « Top X » figuraient dans 54 % des contenus les plus cités

Les comparaisons côte à côte dans 50 %

Les guides « comment choisir » dans 33 %

Les explications pédagogiques et les articles de leadership éclairé, accompagnés de données, apparaissent également, mais les opinions pures sont moins susceptibles d'être citées seules.

Cela ne signifie pas que toutes les marques doivent se limiter à publier des listes. Cela signifie que les IA ont besoin de contenus qui facilitent directement la prise de décision, par exemple : quelle est la meilleure option, comment évaluer un fournisseur, quels sont les critères importants, quels risques faut-il prendre en compte et comment une approche se compare-t-elle à une autre.

Transformez votre expertise en aide à la décision. Plus votre contenu est proche d’une question potentielle d’un client, plus il est facile à utiliser par l’IA.

Les sources tierces et générées par les utilisateurs ont un avantage

Si l'on examine le paysage des citations dans son ensemble, les plateformes de contenu généré par les utilisateurs (UGC), telles que LinkedIn, Reddit et YouTube, représentaient 47,5 % de toutes les citations IA, tandis que les sites d'évaluation par les pairs en représentaient 15,0 % et les sites web d'entreprises 18,7 %.

Les sites web d'entreprises restent importants, mais les outils IA vont souvent au-delà de ceux-ci pour trouver une validation indépendante, des détails professionnels et des exemples concrets. LinkedIn se situe à la croisée de ces signaux : identités professionnelles, expertise dans le domaine et contexte détaillé pouvant être publié.

Votre site web n'est qu'un facteur parmi d'autres dans l'équation des citations. Associez-le à des preuves tierces crédibles, à l'expertise de LinkedIn et à des programmes d'influenceurs.

Les posts et articles en texte brut représentaient 83 % du contenu cité dans le rapport. 

Les contenus multimédias, comme les vidéos, peuvent favoriser l'engagement, mais la visibilité dans les citations dépend fortement de la clarté du texte et du post associé. Les IA ont besoin de mots, de structure, d'entités et de chiffres qu'elles peuvent extraire et citer. Quels formats de contenu LinkedIn reçoivent le plus de citations par l'IA ? 

Les posts textuels arrivent en tête avec 72 % 

Cela souligne que l'expertise écrite, sous forme de longs formats, est la plus performante dans les systèmes de citation basés sur l'IA.

Ne laissez pas la charge de production empêcher vos experts de publier. Un post textuel percutant ou un article LinkedIn structuré peut être plus visible pour l'IA qu'un contenu très élaboré mais peu riche en informations exploitables.

Le rapport a révélé que 72 % du contenu cité par l'IA était original et non republié. Il a également montré que 48 % du contenu cité avait été publié au cours des trois derniers mois, ce qui justifie pleinement l'importance de la régularité et de l'actualité.

La réutilisation a toujours sa place, mais la simple republication ne suffit pas. Les meilleurs programmes de visibilité IA créeront du contenu original, à un rythme prévisible, qui répond aux questions. La clé est d’actualiser en permanence le contenu à mesure que les catégories, les outils et les questions évoluent.

Définissez une fréquence de publication par responsable de thème. Un point de départ pragmatique consiste à prévoir deux à trois posts par semaine et par expert, en s'appuyant sur des modèles éditoriaux et des données.

Votre guide pratique pour une meilleure visibilité sur LinkedIn

Commencez par analyser l'espace de réponse pour comprendre ce que vos acheteurs demandent à l'IA. Identifiez 25 à 50 prompts à forte intention liés à votre secteur d’activité, notamment des questions telles que « le meilleur », « comparer », « comment choisir », « qu'est-ce que », « prix », « risques » et « mise en œuvre ». Idéalement, vous devriez suivre un éventail plus large de prompts ; Meltwater GenAI Lens peut vous aider à passer au niveau supérieur. 

Ensuite, répartissez la responsabilité des thèmes au sein de votre organisation en associant chaque groupe de prompts à un expert interne crédible. Privilégiez les personnes ayant une expérience pratique et concrète plutôt que de vous reposer uniquement sur l’ancienneté ou le titre du poste.

Élaborez votre contenu autour de points concrets afin que les IA puissent facilement reconnaître et utiliser vos insights. Chaque brief doit clairement définir la question cible, fournir une réponse directe et inclure des entités nommées, des critères d’évaluation, des exemples, des données et une structure d’article recommandée.

Publiez du contenu sous forme longue et courte pour maximiser la visibilité. Utilisez les articles LinkedIn pour créer des ressources durables et structurées qui répondent aux questions clés, et complétez-les par des posts dans le fil d'actualité qui résument l'argument principal, ajoutent une perspective d'actualité et incitent les lecteurs à consulter l'article complet.

N'oubliez pas que LinkedIn est un puissant vecteur de citation, mais qu'il ne constitue qu'une pièce du puzzle. Vous devez élaborer une stratégie de médias acquis qui garantira que l'IA trouve vos messages partout, renforçant ainsi la crédibilité et la confiance envers votre marque. Le contenu LinkedIn doit constituer un élément central de toute campagne de communication plus large. 

Enfin, mesurez les performances chaque mois pour affiner votre stratégie. Suivez les indicateurs, tels que le nombre de citations, le classement de domaine, les différences entre les modèles IA et les prompts qui font remonter votre contenu, puis misez davantage sur les formats, les contributeurs et les thèmes qui obtiennent systématiquement les meilleurs résultats.

Pour rester informé en continu sur la manière d'améliorer la visibilité des LLM grâce à LinkedIn, ajoutez ce post à vos favoris.

GenAI Lens de Meltwater peut rationaliser l'ensemble de ce processus, en vous fournissant des indicateurs, des insights et des recommandations pour améliorer vos citations. Découvrez-le en action !

L'IA transforme la découverte des marques, passant d'un jeu de résultats de recherche à un jeu de confiance dans les réponses. Les marques qui s'imposeront optimiseront à la fois leur page d'entreprise et les voix d'experts. Elles rendront leur expertise facile à découvrir, à prendre en compte et à citer par les IA.

Le rôle de LinkedIn dans ce rapport témoigne de cette évolution. La plateforme s'impose, car de vrais membres s'y rendent pour présenter leur travail et mener des discussions professionnelles dans un forum public. Pour les spécialistes du marketing, l'opportunité consiste à structurer cette expertise en un programme de visibilité IA reproductible.

La prochaine fois qu'un acheteur demandera à l'IA ce qu'il doit faire, quel fournisseur envisager ou comment évaluer une catégorie, votre objectif est simple : ne vous contentez pas d'être mentionné. Devenez la réponse.


À l'aide de Meltwater GenAI Lens, nous avons analysé 9,5 millions de citations IA sur six grandes plateformes IA : 

L'étude a testé des milliers de prompts dans différentes catégories B2B, notamment l'IA, la science des données, le marketing, le leadership, les ressources humaines, les ventes, la chaîne d'approvisionnement, les services professionnels, les services financiers et bien d’autres, puis a suivi les domaines et les URL qui apparaissaient dans les réponses générées.

Dans cet article, le terme « citation » désigne un domaine de site web ou une URL référencée par un modèle IA dans une réponse générée. Le classement de domaine fait référence à la position d'un domaine parmi toutes les sources citées pour un prompt ou un modèle donné. La part de citation correspond au pourcentage du total des citations qui font référence à LinkedIn.

GenAI Lens est la plateforme de surveillance de la visibilité IA de Meltwater qui suit la manière dont les Large Language Models (LLM) décrivent votre marque, vos produits et vos concurrents. Elle aide les équipes de RP et de marketing à analyser le sentiment, les sources et les tendances des réponses générées par l’IA, afin qu’elles puissent gérer leur réputation, repérer les risques et façonner le récit de leur marque dans les recherches menées à l'aide de l'IA. 


FAQ : Contenu LinkedIn pour une meilleure visibilité sur les IA

Pourquoi le contenu LinkedIn apparaît-il si souvent dans les réponses générées par l'IA ?

Les IA privilégient les contenus qui démontrent une expertise claire, une expérience concrète et des informations structurées. LinkedIn excelle dans ce domaine car il combine des signaux d'identité professionnelle (titres, entreprises, secteurs d'activité) avec des contenus détaillés rédigés par des professionnels, ce qui le rend très « fiable » pour être cité par l'IA.

Dois-je avoir un grand nombre d'abonnés sur LinkedIn pour être cité par l'IA ?

Non. Les recherches montrent que 51 % des créateurs cités ont moins de 10 000 abonnés, ce qui signifie que la visibilité dans les recherches IA dépend davantage de la pertinence et de la clarté que de la popularité.

Comment le contenu LinkedIn s'impose dans la recherche IA : 9,5 millions de citations IA analysées

Après avoir analysé l’image des écoles de commerce françaises, dans la presse et sur les médias sociaux, nous nous sommes penchés sur le secteur bancaire pour cette rentrée 2019. Quels sont les vecteurs de visibilité des banques sur les médias sociaux ? Quelles sont les stratégies efficaces pour susciter des mentions positives ? Quelles tendances consommateurs sont identifiables lorsque les clients parlent de leur expérience bancaire ?

Pour répondre à ces questions, nous avons analysé plus de 34 000 articles de presse en ligne et 480 000 posts sociaux français, mentionnant les banques traditionnelles, banques en ligne et banques mobiles.

Nous vous présentons aujourd’hui 8 informations essentielles à retenir de notre étude : « La visibilité des banques sur les médias sociaux en France ».

1. Les banques traditionnelles dominent les conversations

Les banques traditionnelles ont obtenu le nombre moyen de mentions sociales le plus élevé, ainsi que la portée potentielle moyenne la plus haute.

En effet, on dénombre 45 530 mentions par banque traditionnelle sur le premier semestre 2019. Viennent ensuite les banques mobiles avec une moyenne de 23 520 mentions, et les banques en ligne avec 19 480 mentions.

Cette hiérarchie se ressent aussi dans la portée potentielle moyenne – soit le nombre de lecteurs potentiellement atteints sur Twitter. Les banques mobiles parviennent à se hisser en seconde place en partie grâce à leur stratégie d’influence et de sponsoring, en s’associant à des comptes très suivis.

Les banques traditionnelles sont également les plus présentes dans la presse en ligne, avec une moyenne de 5182 mentions presse par banque.

Le Crédit Agricole est la banque traditionnelle la plus mentionnée, aussi bien dans la presse en ligne que sur les médias sociaux. Parmi les banques en ligne et mobiles, ING est la plus mentionnée dans la presse et Boursorama sur les médias sociaux.

2. Twitter : le réseau social phare des banques

Si nous nous intéressons à la répartition de ces mentions, nous remarquons que Twitter, avec 77,6% des mentions, est définitivement le réseau où la majorité des discussions a lieu. Les banques y ont généré plus de 314 000 mentions, pour une portée potentielle totale de 614 millions de personnes.

Nous retrouvons ensuite Facebook. Les événements sponsorisés par les banques ou leurs agences locales y génèrent une grande partie des mentions. Certaines pages influentes mentionnent aussi les banques en ligne et mobiles pour encourager le partage de codes de parrainages. Certaines banques se sont également associées à des pages Facebook très suivies pour créer du contenu sponsorisé, à l’instar d’Orange Bank et du média Konbini.

https://www.facebook.com/konbinifr/videos/370422027077671/

 Les forums sont l’espace privilégié par les internautes en quête d’avis et de retours d’expérience sur certaines banques, ou avant de prendre certaines décisions comme de l’achat immobilier ou des placements. Parmi les sujets les plus fréquents, nous retrouvons des questions sur l’intérêt de passer d’une banque traditionnelle à une banque en ligne ou mobile.

Sur YouTube les contenus sont très variés. Nous y trouvons les vidéos des différents événements organisés par les banques, des rediffusions de leurs spots publicitaires, des avis de consommateurs, des vidéos d’influenceurs sponsorisées par les banques.

3. L’audience des banques sur les médias sociaux

Que ce soit pour les banques traditionnelles, en ligne ou mobiles, elles attirent une audience en majorité masculine, âgée entre 18 et 24 ans. On remarque toutefois une différence pour les banques mobiles, dont l’audience âgée entre 13 et 17 ans significativement plus élevée que pour les autres types de banque.

C’est une audience principalement influencée par la réputation de la marque, et plus susceptible de réagir à des publicités ciblées.

4. Des facteurs de visibilité différents selon les types de banque

Les banques traditionnelles sont majoritairement mentionnées pour leur impact dans la vie politique, économique et écologique, plutôt que pour leurs services ou leurs actualités. A l’inverse, les banques en ligne et mobiles font parler d’elles pour leur service et les innovations qu’elle développent.

Toutefois, certains facteurs récurrents se retrouvent pour les trois types de banque, comme les plaintes et recommandations de consommateurs, les programmes de sponsoring ou encore lees différentes innovations développées.

5. Le parrainage, un levier de visibilité positive

Les programmes de parrainage profitent grandement aux banques en ligne et mobiles, en termes de visibilité et d’acquisition de nouveaux clients.

En effet, de nombreux internautes partagent leur code de parrainage et recommandent leur banque plus ou moins subtilement à leurs abonnés, en leur proposant de les parrainer. Ces programmes permettent donc à ces banques de susciter de nombreux mentions positives, mettant en lumière leurs services.

Ce sont les banques mobiles qui profitent le plus de cette visibilité. En moyenne, les banques mobiles ont reçues 1 468 mentions grâce à leur programme de parrainage. Pour les banques en ligne, cela représente une moyenne de 573 mentions du programme de parrainage par banque. Les banques traditionnelles s’appuient beaucoup moins sur ce levier, qui représente moins de 300 mentions.

6. Le sponsoring, levier de communication efficace

Pour les trois types de banque, le sponsoring est un des premiers facteurs de mentions sociales influencé par la communication des banques.

Il est intéressant de remarquer que les banques traditionnelles et en ligne se concentrent essentiellement sur les sports traditionnels, comme le rugby, la voile ou le cyclisme. Par exemple, la Société Générale profite d’une grande visibilité grâce à ses engagement dans le rugby.

D’un autre côté, les banques mobiles ont une stratégie très orientée e-sport, leur permettant d’atteindre une audience plus jeune. La néobanque N26 a par exemple collaboré avec la Team LDLC, équipe d’e-sport, pour créer la campagne #N26RoadToKorea.

Les banques mobiles font aussi régulièrement des collaborations avec divers influenceurs, comme ci-dessous la banque N26 et le youtubeur derrière la chaîne Le Règlement.

LES 45 SAMPLES DU RAP FRANCAIS (Fortnite, Dalida, Harry Potter)

7. Les plaintes consommateurs à l’origine des mentions négatives

De nombreux clients utilisent Twitter pour adresser les problèmes et frustrations rencontrés avec leur banque.

Les facteurs de plaintes diffèrent selon les types de banque. Ainsi, le principal facteur de plainte pour les banques traditionnelles est lié à des frais bancaires trop élevés ou incompris. Pour les banques en ligne et mobiles, les internautes mentionnent surtout la difficulté de joindre leur service client.

Cette analyse permet également de se rendre compte des attentes principales des clients. Par exemple, le manque de solution de paiement mobile est le troisième facteur de plainte le plus récurrent pour les clients des banques traditionnelles, et huitième pour les banques en ligne.

8. L’importance de surveiller les mentions négatives

Parmi les messages négatifs mentionnant toutes les banques étudiées, le plus relayé est justement celui d’une cliente. Elle y reproche à sa banque des frais jugés injustes, pour retirer le prénom de son père décédé du compte joint de ses parents, sans prévenir en avance.

En moins de 24 heures, ce tweet a été repartagé plus de 3 780 fois, pour une portée potentielle de plus de 2 400 000 personnes. Au total, cette publication a été partagée sur 12 niveaux différents et par des personnes résidant également aux Etats-Unis, en Angleterre et au Japon.

La banque mentionnée a répondu 11 heures après la publication du message, alors que ce dernier avait déjà dépassé les 500 partages. Le compte à l’origine de la publication a une influence relativement faible, avec une communauté de moins de 1000 personnes.

Toutefois, la visibilité de cette publication a été amplifiée par le partage de personnes influentes, dont un journaliste d’émission télé, un compte de région ou encore la responsable communication d’un parti politique. Ainsi, en moins d’une journée, la plainte d’un consommateur typique peut très bien devenir le début d’une crise pour une marque.

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Analyse : La visibilité des banques sur les médias sociaux en France

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L'IA transforme la manière dont les décisions sont prises et notre nouvelle étude menée en collaboration avec LinkedIn montre précisément comment les marques apparaissent (ou non) dans les réponses qui comptent. Dans ce post, nous vous présentons les principales conclusions ; vous pouvez télécharger le rapport complet, « Comment le contenu LinkedIn s'impose dans la recherche IA », pour approfondir cette étude.

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