Comment une équipe a augmenté de 80 % les prospects d’entreprise grâce à l’AEO
Démarrage de l’IA: Les responsables marketing peinent à lancer des projets d’IA à cause d’un trop grand nombre d’options et d’une incertitude sur les premières étapes.
Améliorations à fort impact: CroMetrics mise sur de petites améliorations à fort impact grâce à l’IA pour résoudre les difficultés de workflow, plutôt que de rechercher des stratégies parfaites.
Optimisation de la recherche IA: CroMetrics optimise son contenu pour les LLM, constatant une augmentation des recommandations d’entreprise en provenance de plateformes pilotées par l’IA comme ChatGPT.
Équilibre humain-IA: L’IA facilite la recherche et le développement initial chez CroMetrics, mais la supervision humaine garantit la qualité et la cohérence de la marque.
Identifier les frictions: Les responsables doivent d’abord s’attaquer aux points de friction du workflow pour gagner en efficacité avant de déployer des capacités IA plus larges.
La plupart des responsables marketing savent qu'ils devraient faire quelque chose avec l’IA. Le problème n’est pas un manque de conscience, mais de ne pas savoir par où commencer.
« Je constate que les dirigeants et les organisations sont presque tellement submergés par l’IA que cela en devient paralysant », déclare Gwen Hammes, co-CEO de Cro Metrics, une agence de marketing digital qui travaille avec des marques telles que Bombas, Starz et Intuit. Son conseil : commencer petit.
Hammes appelle cela la règle du « 1 % de mieux chaque jour », un état d’esprit basé sur des progrès cohérents et incrémentaux plutôt que sur la poursuite d’un plan exhaustif avant d’agir. Au lieu de chercher une stratégie IA parfaite, Cro Metrics mise sur des améliorations modestes et à fort impact, et sur la résolution des points de friction des flux de travail.
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Quand l’IA devient votre canal d’acquisition
L’an dernier, Cro Metrics s’est posé la même question que toute organisation marketing : comment bien faire du search alors que la recherche évolue fondamentalement ?
Le trafic provenant de Google diminuait et les LLM répondaient directement aux questions dans les interfaces de chat. Le comportement « zéro clic » devenait la norme, et l’ancien manuel du SEO fonctionnait moins bien.
Nous avons intégré l’AEO/GEO à notre offre de SEO technique et avons commencé par le tester sur notre propre activité.
Hammes explique que leur intention était d’optimiser le contenu non seulement pour les moteurs de recherche, mais pour les LLM eux-mêmes.
L’équipe a intégré l’Answer Engine Optimization (AEO) et la Generative Engine Optimization (GEO) dans son approche du SEO technique, en effectuant un test sur leur propre entreprise avant de proposer cela aux clients.
Elle décrit son travail chez Cro Metrics, en expliquant : « notre travail s’étend sur des parcours clients complexes, des écosystèmes multi-canaux et des programmes de croissance à l’échelle de l’entreprise, où stratégie, exécution et données doivent fonctionner comme un seul système. »
Le travail s’est concentré sur la création de contenus mieux interprétables par les systèmes d’IA grâce à des données structurées, des résumés clairs, une forte attribution des auteurs. Ce sont autant de signaux qui aident les LLM à comprendre et à citer avec confiance.
De la philosophie au procédé
Les tactiques sont assez simples. En commençant par les données structurées, des TLDR et une attribution détaillée des auteurs, ils ont vu de l’élan. « Beaucoup d’entreprises se disent, d’accord, comment optimiser notre site web à la fois pour les utilisateurs, les robots et les LLM », remarque-t-elle. Ce que son équipe a observé comme résultat est tout simplement remarquable.
Nous avons observé une augmentation de 80 % du trafic référent provenant de l’IA, ainsi qu’une amélioration mesurable de la visibilité dans les recherches et du trafic direct, se traduisant par une augmentation des leads qualifiés et du pipeline.
À titre de contexte, la plupart des organisations considèrent encore l’AEO comme un sujet pour l’avenir, à revoir une fois les bases du SEO verrouillées. Cro Metrics l’a traité comme un avantage compétitif actuel, et les chiffres de trafic reflètent bien ce timing.
Mais ce qui a le plus surpris Hammes, c’est la nature du trafic référent.
Nous voyons des référencements qui proviennent directement d’outils comme ChatGPT et Claude. Et il est intéressant de noter qu’une grande partie de ce trafic concerne de grandes entreprises.
Les acheteurs grands comptes n’expérimentent pas seulement avec les LLM, ils les utilisent pour identifier et évaluer les prestataires. Ainsi, si votre contenu n’est pas optimisé pour la recherche via IA, vous restez invisible pour une part croissante de prospects à forte valeur.
Construire un moteur de décision
Le succès de l’AEO traduit une philosophie plus large chez Cro Metrics : utiliser l’IA là où elle crée de la valeur, mais conserver l’intervention humaine là où le jugement est nécessaire.
L’entreprise a développé ImpactLens, un moteur de priorisation prédictive sur-mesure. « Nous l’utilisons pour évaluer les signaux comportementaux, les données d’expérimentation passées, et les paramètres spécifiques des clients afin de prédire quels tests ont le plus de probabilité de générer une croissance mesurable, » explique Hammes. « Cela nous permet de prioriser avec une précision bien supérieure avant d’engager des ressources. »
Mais il y a une limite : son équipe ne compte pas entièrement sur l’IA. Celle-ci sert à aiguiller sur ce qu’il faut cibler et ce qui pourrait fonctionner, mais la stratégie, la relation client, la créativité et la décision finale relèvent des personnes. Hammes estime ainsi que « la croissance nécessite encore du contexte, du discernement et de la pensée originale. »
C’est ce modèle qui permet de passer de l’expérimentation à une adoption productive de l’IA. L’IA prend en charge la reconnaissance de motifs à grande échelle. Les humains gèrent les aspects qui requièrent du contexte, du relationnel, et la prise de décisions sur des données ambiguës.
Là où l’IA reste en retrait
Hammes souligne qu'en matière de clarté de la marque, les personnes gardent également la responsabilité de l'assurance qualité. Elle précise en indiquant que, pour Cro Metrics, « l'IA n'a pas encore atteint le niveau de fiabilité requis pour une exécution totalement autonome dans la création d'expériences prêtes pour la production ou de créations de haute qualité répondant aux normes des grandes entreprises. » Cependant, il existe des domaines où son équipe l'utilise pour réaliser d'énormes progrès.
L'IA accélère de manière significative la recherche, la synthèse et les phases initiales de développement, mais la supervision humaine reste essentielle pour garantir la qualité et l'intégrité de la marque.
Pour les agences travaillant avec de grands comptes, ou les entreprises ciblant ce public, l'IA peut toujours manquer la barre de qualité requise pour des créations prêtes à la production ou des standards de marque stricts. En d'autres termes, la production nécessite encore un regard humain avant diffusion.
C’est une question de travail et d’impact, mais c’est aussi une histoire de relations. Je dis toujours que tant qu’il y aura des clients humains en face, des entreprises comme la nôtre existeront toujours.
Les services professionnels reposent sur la confiance, la capacité à lire une salle, à comprendre ce dont un client a réellement besoin par rapport à ce qu'il exprime, et à prendre des décisions que les données ne résolvent pas. Ce ne sont pas des écarts que l'IA comble facilement, et la stratégie la plus avisée consiste à les considérer comme de vrais éléments différenciants plutôt que comme des limitations à contourner.
Commencez par la friction
Pour les organisations qui cherchent par où commencer, Hammes conseille aux dirigeants de se concentrer d'abord sur les points de friction. « Plutôt que sur un système marketing précis, les dirigeants devraient identifier les points de friction récurrents au sein des flux de travail où de petites inefficacités s'accumulent et consomment un temps disproportionné, » suggère-t-elle.
Cro Metrics a interrogé ses propres équipes afin d’identifier où l’IA aurait le plus d’impact. Les réponses n’étaient pas très glamour : il s’agissait d’approbations, de contrôles de conformité et de développement de contenu en phase initiale.
L'un de nos premiers objectifs était simple : éliminer les petites irritations qui épuisent les capacités afin que les équipes puissent consacrer plus de temps à la réflexion stratégique, à la créativité et aux missions à fort impact qui stimulent la croissance.
C’est l’inverse de la stratégie IA adoptée par la plupart des organisations. Au lieu de partir des capacités, en se demandant ce que l’IA peut faire, commencez par les points de douleur, en vous demandant où votre temps part en pure perte sans retour sur investissement.
C’est là que de nombreux efforts d’adoption de l’IA dérapent. Les dirigeants se concentrent sur ce qu’un outil peut faire, sans réussir à le relier à un besoin métier concret pour chaque service.
Vous n’avez pas besoin de l’aval de la direction pour tester l’IA afin d’accélérer les contrôles de conformité, ni d’un budget pour utiliser ChatGPT pour une première synthèse. Si le besoin existe déjà, il suffit de trouver l’outil approprié.
Système D plutôt que meilleures pratiques
Le goût de Hammes pour l’expérimentation vient d’une étape antérieure de sa carrière, lorsqu’elle travaillait avec des équipes au Mexique dépourvues de méthodes établies. Elle raconte combien « c'était à la fois très artisanal et une aventure collective où chacun se retroussait les manches pour atteindre l’objectif. » Toute l’équipe était alors concentrée sur l’objectif final et la direction à suivre.
Rien ne m’effraie vraiment, rien ne me submerge. Sans doute grâce à cette expérience mais aussi grâce à plus de 20 ans dans ce secteur : on a tout vu, tout vécu, et on sait qu’à la fin on s’en sort toujours. Il existe une solution à chaque problème, et la persévérance triomphe vraiment.
Un état d’esprit de bâtisseur est particulièrement précieux aujourd’hui. Il n’existe pas encore de meilleures pratiques éprouvées en matière d’IA : seulement des expérimentations, certaines fructueuses, beaucoup non. Les organisations qui attendent le manuel seront distancées par celles qui testent et itèrent sans attendre.
Le mandat du micro-passage à l’action
L'expérience de Hammes chez Cro Metrics offre un modèle pour les organisations qui se sentent bloquées au milieu de la frénésie autour de l'IA.
Commencez d'abord par identifier les points de friction, et non par la stratégie (astuce : vous pouvez sonder votre équipe pour les déceler). Le conseil qu'elle donne aux dirigeants qui se sentent dépassés est de rester simples et de démarrer petit.
Quels sont ces petits micro-gestes ? Vous constaterez qu'ils s'accumulent rapidement. Le pire, c'est de ne rien faire du tout, d'être paralysé et ainsi de perpétuer le problème existant.
Ensuite, testez sur vous-même avant de le déployer auprès de vos clients. Recherchez votre propre marque dans ChatGPT, Perplexity et Claude. Faites-le à plusieurs reprises et lancez plusieurs requêtes différentes pour savoir quand et comment votre marque ressort.
Puis, recherchez directement le nom de votre entreprise. Enchaînez par une recherche sur les problèmes que vous résolvez, la catégorie dans laquelle vous êtes en concurrence, et les questions spécifiques que vos clients ont tendance à poser avant d’acheter. Documentez vos découvertes à l’aide de captures d’écran.
Vous cherchez à déceler un schéma, pas simplement une présence.
Vous verrez si vous apparaissez dans le bon contexte, ou si votre entreprise émerge d’une manière conforme à votre positionnement réel. L’empreinte de recherche organique que vous avez bâtie pendant des années peut n’avoir que très peu d’intersection avec la façon dont les LLM représentent actuellement votre catégorie.
L’écart entre l’endroit où vous apparaissez et celui où vous souhaitez être est votre point de départ AEO. C’est aussi une façon plus rapide de justifier un investissement en contenu que la plupart des modèles d’attribution ne pourront jamais vous proposer.
La philosophie des 1% de progrès fonctionne car elle retire la pression d’avoir une stratégie IA complète pour se lancer. Il n’est pas nécessaire de savoir où vous serez dans un an. Il vous suffit de savoir ce que vous allez essayer aujourd’hui.
« Je crois fermement aux 1% de progrès chaque jour, » déclare Hammes. Faites le premier pas. »
L’augmentation de 80% des prospects entreprise observée par son équipe ne provient pas d’une stratégie IA rigide, et ne s’est pas produite en une nuit. Cela vient du fait de faire un pas, de mesurer le résultat, puis de faire le suivant.
Ce n’est pas seulement un bon conseil pour l’adoption de l’IA. C’est aussi un bon conseil pour tout ce qui en vaut la peine.
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