Au-delà de la couverture médiatique : repenser la visibilité des marques à l’ère des LLMs
Chez Auxipress, nous avons analysé comment les IA génératives redéfinissent la visibilité des marques et pourquoi la veille et l’analyse médiatique traditionnelle classique ne suffit plus. Auxipress démontre également comment vous apporter les solutions pour maîtriser cette nouvelle couverture.
En effet, nous vous accompagnons depuis des années dans la compréhension de la visibilité médiatique. Aujourd’hui, nous étendons cette expertise à l’analyse stratégique des environnements IA. Parce que la question n’est plus seulement de savoir quelle est votre part de voix mais si votre marque fait réellement partie des réponses générées par les LLMs.
LLMs & visibilité des marques : êtes-vous présent dans les réponses qui comptent ?
Pendant des années, l’analyse médiatique s’est concentrée sur la presse, le web et les réseaux sociaux. Ces canaux restent essentiels. Mais aujourd’hui, une nouvelle couche d’influence émerge : les réponses générées par les LLMs. Le problème est simple : les recommandations issues des IA influencent déjà les décisions des consommateurs, alors que la majorité des marques n’ont aucune visibilité sur leur présence ou leur absence dans ces réponses.
Nous entrons dans une nouvelle ère. Les utilisateurs recherchent toujours via des moteurs de recherche comme Google, Bing ou Yahoo, mais interrogent désormais aussi directement des IA conversationnelles telles que Chat GPT, Perplexity, Gemini ou Claude, par exemple. Ils ne parcourent plus une liste de liens : ils obtiennent une réponse synthétique, structurée et hiérarchisée. Les LLMs deviennent ainsi un canal d’influence à part entière et un nouveau terrain stratégique pour la réputation.
Dans ce white paper, nous analysons la complémentarité entre le monitoring médiatique traditionnel et l’analyse des réponses générées par les LLMs. Nous mettons en lumière la présence réelle des marques dans ces réponses, les narratifs dominants qui leur sont associés ainsi que les logiques de sélection, de mémorisation et de hiérarchisation propres aux IA.
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