Si l’IA ne connaît pas votre marque, les acheteurs non plus
Soixante-dix pour cent des responsables marketing savent que leurs programmes doivent évoluer car l’IA a reconfiguré le comportement des acheteurs. Pourtant, la plupart ne changent rien.
C’est la principale conclusion du Rapport 2026 sur l’engagement client d’Iterable, centré sur ce qu’ils appellent le « consommateur Apex », des clients suffisamment sophistiqués pour détourner les systèmes conçus par les marketeurs pour les influencer. Abandon de panier pour déclencher des codes promo. Essais gratuits lancés avec l’annulation déjà planifiée. Passage d’un service à l’autre pour profiter d’une promotion disponible.
Si vous dirigez une entreprise B2B SaaS, cela ne vous semble peut-être pas concerné. Après tout, vous ne luttez pas contre des codes de réduction.
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Vous faites face à quelque chose de plus sournois, et d’une certaine manière, de plus impactant. Votre acheteur se forge une opinion sur votre société avant même de parler à votre équipe commerciale, avant de remplir un formulaire, et souvent même avant de visiter votre site web tout court.
Un outil d’IA a mené la recherche à votre place, donc la seule question qui compte est de savoir si ce qu’il a trouvé vous met en valeur.
Où votre acheteur fait ses recherches
Jason Ing, CMO chez Typeface, consacre ses journées à construire des outils marketing pour les équipes d’entreprise confrontées à cette mutation. Il met en avant un concept qui circule actuellement dans les cercles de l’IA, qu’il appelle le « graphe de contexte ».
L’idée est qu’un système d’IA a besoin d’une mémoire persistante sur qui vous êtes et ce que vous faites ; sinon, il commence à inventer des réponses sans les informations essentielles et pertinentes. Ing explique ce qui se produit alors :
Une grande partie de leurs réponses d’IA s’éloignent de ce qu’ils voulaient parce qu’il n’y a pas de mémoire ou que l’IA n’a pas ce contexte.
Cela ne concerne pas uniquement le contenu. Quand un prospect demande à ChatGPT ou Gemini de résumer ce que fait votre société, de vous comparer à un concurrent ou de recommander un fournisseur dans votre secteur, le modèle tire parti de tout contexte existant sur votre marque à travers Internet. Un contexte pauvre ou générique ne lui offre rien de pertinent à récupérer, et vous restez invisible.
L’équipe d’Ing a intégré ce qu’il appelle un « agent de marque » dans leur produit pour répondre à cette problématique. « Tout commence par un apprentissage sur votre marque, » indique-t-il.
Les entreprises qui ont déjà défini clairement leur identité, dans un langage assez spécifique pour être retrouvé et répété par un modèle, sont citées dans ces discussions. Les sociétés avec un positionnement générique ne le sont pas.
Une agence a testé cela sur elle-même
Gwen Hammes, co-CEO de ChroMetrics, n’a pas attendu qu’un autre écrive la méthode. Son agence a d’abord mené l’expérience sur elle-même.
Au cours de l’année passée, alors que la recherche Google évoluait et que l’AEO et le GEO (optimisation des moteurs de réponse et optimisation des moteurs génératifs) devenaient incontournables, ChroMetrics a restructuré son propre site.
Ils ont amélioré la structuration des données, rédigé des résumés plus clairs, et donné plus de visibilité aux informations sur les auteurs de leur contenu. Tous ces éléments inspirent confiance aux moteurs de recherche, aux LLM et aux visiteurs humains.
Le résultat : une hausse de 80 pour cent des recommandations issues des grands modèles de langage.
Ce qui a surpris Hammes, ce n’était pas le volume de visiteurs. C’était le profil de ceux qui arrivaient.
Nous voyons, nous avons évidemment la source de la recommandation, que ce soit ChatGPT ou Claude, et le fait de voir ces sources arriver bien plus fréquemment. Et c’est assez amusant, ce sont de grands clients et des entreprises.
Ces acheteurs avaient déjà fait leurs devoirs. Ils avaient demandé à un modèle quelles étaient les agences du secteur de ChroMetrics, reçu une réponse mentionnant ChroMetrics, et étaient venus prêts à échanger.
À comparer avec le trafic typique des sites web où, comme le dit Hammes, « souvent, ils consultaient notre liste de clients ou nos études de cas » avant de décider s’ils engageaient une discussion. Les recommandations des LLM font totalement l’impasse sur cette étape d’évaluation. Ils arrivent déjà qualifiés.
Si vous êtes un CMO en train de lire ceci, voici la version du consommateur Apex qui vous concerne : votre acheteur a déjà comparé les différentes solutions. La seule question, c’est si votre marque figurait sur la liste.
Ce que les données B2C soulignent pour le B2B
L’étude sur le consommateur Apex constate quelque chose que les marketeurs B2C vivent déjà dans leurs statistiques : les clients ne partent pas parce que les marques ne les ont pas atteints.
Ils partent parce que le marketing est devenu trop prévisible pour ne pas être déchiffré. Trois sur cinq délaissent une plateforme à cause d’un contenu hors sujet. Et plus de la moitié restent fidèles à une marque de confiance pendant plus de dix ans. L’écart entre ces deux scénarios tient au fait que la marque ne leur a pas donné quelque chose de suffisamment spécifique pour qu’ils y restent attachés.
Les acheteurs B2B font le même calcul, simplement plus tôt dans l'entonnoir. Ils utilisent des outils d'IA pour pré-évaluer les fournisseurs avant même que les ventes ne soient présentes, ce qui signifie que la qualité du signal de votre marque, la clarté et la spécificité avec lesquelles vous avez défini ce que vous représentez, déterminent désormais si vous êtes inclus dans la conversation tout court.
Le rapport met également en avant une statistique qui devrait interroger différemment les responsables marketing par rapport aux praticiens. 22 % des marketeurs craignent que l’IA n’aplatisse déjà la différenciation entre les marques. Lorsque tout le monde utilise les mêmes outils pour générer le même contenu à grande échelle, ce sont les marques qui ont bâti quelque chose de spécifique qui continueront à se démarquer.
Savoir n'est pas la partie la plus difficile
Priya Gill, CMO chez Iterable, est à l’origine de la recherche derrière le cadre Apex Consumer. C'est également elle qui a quantifié l'écart entre le fait de savoir et celui d’agir.
Selon le comptage de son équipe, soixante-dix pour cent des responsables marketing comprennent que leurs programmes doivent évoluer. La plupart n’ont pas agi, parce qu’ils ont décidé que le risque de changer de cap était supérieur au risque de ne rien faire.
Je trouve ce calcul à l’envers, et Gill aussi. Son équipe fonctionne avec 80 pour cent de confiance, plutôt que d’attendre d’avoir l’image complète.
L’indécision à ce rythme a un coût en soi. Au cours des premiers mois où elle a procédé de la sorte, son équipe a libéré des centaines de milliers de dollars simplement en auditant les outils redondants déjà présents dans leur pile technologique, ce qui a permis à la fois de dégager du budget et de gagner la crédibilité nécessaire pour avancer.
J’entends une version de ce décalage dans presque toutes les conversations que j’ai actuellement avec des responsables marketing. Vous pouvez décrire le problème de façon précise. Ce qui manque, c’est la décision d’avancer tant que la situation reste incomplète, parce que lorsque tout est enfin clair, la fenêtre d’opportunité qui comptait le plus s’est généralement refermée.
Ce que l’IA amplifie
Liza Adams, conseillère en transformation marketing IA, m’a donné la vision la plus claire que j’aie entendue pour comprendre pourquoi certaines marques ressortent nettement dans les recherches IA et d’autres non.
« L’IA n’amplifie que ce qui existe », m’a-t-elle dit. « Si nous sommes une entreprise exceptionnelle, ou une personne exceptionnelle, elle va amplifier cela. Et si c’est le contraire, elle amplifie aussi cela. »
Son conseil aux marketeurs anxieux de percer l’algorithme : arrêtez d’essayer de percer l’algorithme. « Oubliez l’algorithme. Arrêtez de courir après l’algorithme. Soyez une marque exceptionnelle. »
Ce conseil paraît presque trop simple à côté de l’explication du graphe de contexte d’Ing ou de la règle des 80 % de Hammes. Mais il ne l’est pas. Le graphe de contexte est l’infrastructure. Ce qui est amplifié à travers cette infrastructure, c’est ce que votre marque a effectivement construit. Donc des éléments tels qu’un positionnement spécifique, un point de vue validé, et du contenu qui permet à un modèle de retrouver et répéter votre message avec confiance.
Des messages génériques produits à grande échelle ne donnent rien de concret à exploiter pour un modèle, quelle que soit la sophistication de votre installation technique.
Commencez là où vous en êtes
Vous n’avez pas besoin d’un budget de transformation d'entreprise ni d'une feuille de route à six mois pour débuter ce travail. ChroMetrics a mené son expérience en utilisant les ressources existantes. Le concept de brand agent décrit par Ing repose fondamentalement sur la clarté du positionnement, un travail attendu de longue date dans la plupart des organisations marketing, indépendamment de ce que l’IA en fait.
Voici par où je commencerais à votre place. Demandez à ChatGPT, Claude et Gemini ce qu’ils savent de votre entreprise et comment vous vous positionnez face à vos trois principaux concurrents.
Lisez attentivement ce qui en ressort. Ensuite, regardez votre propre contenu publié et demandez-vous s’il offre à un modèle des éléments spécifiques à extraire, ou s’il ressemble à ce que publient tous les autres de votre catégorie.
Identifiez un écart que vous pouvez combler ce trimestre. Demandez à votre équipe si elle partage cette conclusion et encouragez-la à faire le même exercice. Ce sera votre point de départ.
Vous faites partie des 70 % qui savent déjà qu’il faut changer quelque chose. La recherche est là, les études de cas existent, et le mécanisme derrière tout cela est de mieux en mieux compris. Il ne reste plus qu’à décider d’avancer avant d’avoir la vision complète, tant qu’être en avance revêt encore un sens.
Commencez ici, ce trimestre
Ouvrez ChatGPT, Claude et Gemini. Demandez à chacun ce que fait votre entreprise, qui sont vos concurrents et pourquoi un acheteur de votre catégorie devrait vous choisir. Lisez ce qui ressort sans détourner le regard. Ce retour est un indicateur raisonnable de ce que voient vos acheteurs avant même de parler à votre équipe.
Si les réponses sont faibles, génériques, ou indiscernables du positionnement de vos concurrents, c’est là que se trouve l’écart. Corrigez le contenu publié qui alimente ces modèles : affûtez votre point de vue, ajoutez des données structurées, assurez-vous que les personnes derrière votre réflexion sont visibles en tant qu’auteurs. ChroMetrics a réalisé cette expérience sur elle-même et a constaté une augmentation de 80 % des références issues des LLM en un an, avec des clients grands comptes déjà qualifiés à l’arrivée.
Vous savez déjà qu’il faut évoluer. Les données B2C montrent ce qui arrive lorsque les marques attendent trop avant d’agir sur ce qu’elles savent. La version B2B de cette remise en question a déjà commencé, elle se produit simplement plus en amont de vos métriques, dans les conversations menées par vos acheteurs avec l’IA avant même qu’ils ne vous approchent.
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