La part de recherche est-elle le nouvel indicateur clé de performance à privilégier ?

L'arrivée de l'IA dans le domaine de la recherche a bouleversé et transformé bien des choses, notamment en matière de suivi. La recherche basée sur l'IA ne suit pas les mêmes indicateurs que le référencement naturel traditionnel, ce qui amène beaucoup de gens à se demandersur quoi ilsdevraient concentrer leur suivi.

Ces derniers temps, on parle beaucoup de la part de marché dans le domaine de la recherche.

Alors, la part de recherche est-elle le nouvel indicateur clé de performance à suivre ?

Nous avons rencontré Sarah Berry, experte en référencement naturel (SEO) basé sur l'IA, pour recueillir son avis.

• La part de recherche est-elle le nouvel indicateur clé de performance à privilégier ?
• La part de marché dans le domaine de la recherche constitue-t-elle un indicateur avancé fiable des performances de la recherche basée sur l'IA ?
• Comment les spécialistes du marketing devraient-ils repenser la part de marché dans le domaine de la recherche alors que la découverte des marques s'effectue de plus en plus via les modèles de langage généraux (LLM) plutôt que par le biais des moteurs de recherche traditionnels ?

La part de recherche est-elle le nouvel indicateur clé de performance à privilégier ?

Sarah : C'est un indicateur clé de performance à prendre en compte.

Tout comme les méthodes de recherche évoluent avec Google, ChatGPT, Meta, etc., il en va de même pour la manière dont nous mesurons nos performances en matière de référencement. La part de recherche est un indicateur clé de performance qui nous aide à comprendre notre visibilité dans les résultats de recherche et notre compétitivité sur le marché, mais elle ne reflète pas toute la réalité. Par exemple, quel est le sentiment associé à votre marque en ce qui concerne votre part de recherche ?

Vous pourriez détenir la plus grande part de marché en matière de référencement par rapport à vos concurrents, mais être confronté à une image de marque très négative. Cela entraîne un manque de vision tant chez les équipes chargées du référencement que chez les dirigeants. Et le résultat final est le même : cela ne profite ni à l'entreprise ni à ses objectifs de devenir leader du marché.

C'est pourquoi il est préférable d'utiliser la part de recherche en complément d'autres indicateurs clés de performance, tels que :

• Perception de la marque
• Attributs de marque (à l'instar des mots-clés à longue traîne, il est plus avantageux de se spécialiser dans les attributs spécifiques de votre marché cible plutôt que d'essayer de tout faire)
• Évaluation de la couverture en temps réel (participez-vous aux discussions qui ont un impact sur vos résultats financiers, ou plutôt à celles qui ne servent qu'à se vanter ?)

Le problème pour de nombreuses entreprises, cependant, est de savoir comment suivre cela avec précision et efficacité.

La part de marché dans le domaine de la recherche constitue-t-elle un indicateur avancé fiable des performances de la recherche basée sur l'IA ?

Sarah : Dans une certaine mesure.

La part de recherche se concentre sur votre part par rapport à celle de vos concurrents. Cela en limite la portée. Qu'en est-il des marques que vous ne suivez pas, comme les sites d'information qui conseillent les utilisateurs sur l'entretien de leur pelouse ou les associations professionnelles qui répertorient des partenaires recommandés pour les entreprises à la recherche d'un cabinet comptable ?

Comme tous les indicateurs clés de performance (KPI), la part de recherche constitue un élément parmi d'autres du tableau d'ensemble en ce qui concerne les performances d'une marque (dans ce cas précis, dans le domaine de la recherche assistée par IA).

C'est pourquoi des plateformes comme OmniSEO® (qui propose un suivi des performances de référencement basé sur l'IA et des optimisations guidées) surveillent non seulement les concurrents qu'une entreprise souhaite suivre, mais signalent également l'arrivée de nouveaux acteurs sur le marché.

Ces informations permettent aux dirigeants d'entreprise et aux équipes chargées de la recherche IA d'avoir une vision plus complète et plus précise des performances de leur système de recherche IA.

Au-delà de la définition de la part de marché de la recherche, les entreprises doivent également tenir compte de certains facteurs qui influencent les performances de la recherche basée sur l'IA, tels que :

• Données d'entraînement :les grands modèles de langage (LLM) ont une date butoir pour leurs données d'entraînement ; par exemple, ils peuvent avoir été entraînés jusqu'au 1er janvier 2025. Tout ce qui se passe après cette date (comme les résultats des Jeux olympiques d'hiver de 2026) leur est inconnu, à moins qu'ils n'utilisent leurs capacités de recherche sur le Web. Ainsi, les entreprises peuvent constater un décalage une fois que les données d'entraînement d'un LLM ont été mises à jour, ce qui peut faire de la part de marché dans les recherches un indicateur retardé.
• À la une :Prenons l'exemple des Jeux olympiques d'hiver de 2026 et examinons les participants à une épreuve. Le concurrent qui terminera premier bénéficiera probablement d'une part de recherche plus importante en raison de son classement, mais aussi de l'ampleur de la couverture médiatique accordée aux Jeux olympiques d'hiver. Toutefois, cette part pourrait diminuer d'ici les prochains Jeux olympiques d'hiver. Ce facteur permet de replacer dans son contexte l'utilisation de la part de recherche comme indicateur clé de performance (KPI) en général.
• Liste des concurrents :l'analyse de la part de marché dans les résultats de recherche est particulièrement pertinente lorsqu'elle permet de comparer votre marque à des concurrents qui optimisent leur présence dans les résultats de recherche (qu'il s'agisse de méthodes traditionnelles ou basées sur l'IA, car le référencement naturel (SEO) est essentiel à la performance de la recherche IA). Sinon, vous ne mesurez pas réellement vos performances : vous ne faites que vous féliciter chaque mois.

Comment les spécialistes du marketing devraient-ils repenser la part de marché de la recherche alors que la découverte des marques se fait de plus en plus via les modèles de langage génératifs (LLM) plutôt que par le biais de la recherche traditionnelle ?

Le fait est que les spécialistes du marketing doivent repenser la manière dont ils mesurent leur part de marché dans les résultats de recherche, car Google Sheets ne suffit plus désormais que la recherche s'étend à près de dix expériences de recherche différentes. On comprend pourquoi les spécialistes du marketing se tournent vers Google Sheets et la saisie manuelle des données. Les outils de visibilité de recherche basés sur l'IA sont coûteux, avec des tarifs souvent supérieurs à 100 $ par mois, et présentent de sérieuses limites en matière de suivi des requêtes et des plateformes.

Avec ce genre de restrictions, il est impossible d'exploiter efficacement la part de recherche (ou d'autres indicateurs, comme le sentiment à l'égard de la marque).

C'est peut-être un peu de l'autopromotion, mais OmniSEO® a justement été conçu dans ce but. Il a été développé par des spécialistes du référencement qui comprenaient les contraintes auxquelles sont confrontés les spécialistes du marketing (ainsi que les solutions de contournement auxquelles ils ont recours) pour mesurer, analyser et améliorer les performances de recherche basées sur l'IA.

C'est pourquoi OmniSEO® propose des outils de suivi, de surveillance et des recommandations pour aider les équipes à cerner leur position sur le marché et à la renforcer, sans qu'il soit nécessaire de prévoir une ligne budgétaire spécifique à cet effet dans leur budget marketing.

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