Jusqu’il y a peu, tous les marketeurs ne disposaient pas du budget nécessaire pour réaliser un audit de contenu approfondi. Les content marketers devaient parfois se contenter d’un seul workshop par an ou s’appuyer sur un audit ou une analyse obsolètes. Avec l’IA, vous pouvez en grande partie suppprimer ce goulot d’étranglement et élaborer des briefings plus solides qui débouchent sur des contenus plus pertinents.
L’IA n’accroît pas l’output, mais la recherche
Pour mener une étude de contenu rigoureuse, vous devez analyser systématiquement les contenus existants ou souhaités afin de déterminer ce qui fonctionne, ce qui peut être amélioré et où se situent les opportunités pour votre public cible. Avec un modèle d’IA, les API nécessaires, les bons outils et l’expertise adéquate, vous pouvez automatiser ce travail. Chaque projet et chaque situation nécessitent un système sur mesure qui vous permet de garder le contrôle sur la propriété des données, les connaissances spécifiques et la confidentialité. Concevoir un tel système d’IA personnalisé est un métier à part entière. Mais si vous pouvez compter sur cette expertise, des contenus plus pertinents sont à votre portée – à condition de tenir compte de quelques réserves.
Voyons tout d’abord quelques exemples de la manière dont vous pouvez utiliser l’IA pour créer des contenus plus pertinents.
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Étude des publics cibles
Si vous entraînez votre agent IA de manière à ce qu’il suive les bonnes étapes pour mener une étude et que vous lui fournissez ensuite le contexte adéquat, vous pouvez lui confier une grande partie de l’étude de vos publics cibles. Si votre entreprise propose un produit ou un service qui fait l’objet de nombreux avis, ceux-ci constituent une matière de recherche précieuse. Autrefois, rechercher parmi 5.000 avis des éléments pertinents pour vos contenus relevait de l’impossible. Aujourd’hui, vous pouvez importer tous ces avis en une seule fois dans une base de données et laisser l’agent déterminer, sur la base de vos critères, quels commentaires sont intéressants. Un agent IA peut également rassembler en un clin d’œil d’autres informations pertinentes, par exemple la fréquence à laquelle certains commentaires reviennent et les catégories de contenu auxquelles ils appartiennent. Vous obtenez ainsi rapidement des insights concrets sur vos publics cibles. Vous pouvez aussi paramétrer le système pour que ce processus se déroule de manière automatisée, afin de toujours disposer d’un input actualisé.
Vous pouvez aller encore plus loin dans l’analyse et l’affinement de vos publics cibles. Combinez les insights collectés par votre agent IA avec le marketing automation et vous pourrez hypersegmenter vos publics cibles sur la base de de leur comportement, de leurs centres d’intérêt et de leurs besoins. Vous pourrez ainsi personnaliser toujours davantage vos contenus.
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Veille concurrentielle
Les modèles d’IA peuvent également être utilisés pour recueillir à plus grande échelle des insights sur vos concurrents. Vous pouvez par exemple connecter l’API Meta Ad Library à votre système d’IA afin qu’il collecte et analyse automatiquement les informations relatives aux publicités de vos concurrents. Vous pouvez ainsi voir ce qu’ils mettent en avant, à quel moment et à l’aide de quelles créations.
Vous pouvez demander au système d’IA de traiter ces informations sous la forme de synthèses, dont vous pourrez extraire des thématiques utiles ou qui vous permettront d’identifier des angles morts. Dans le cadre d’un workflow automatisé, vous pouvez envoyer des notifications dès qu’un concurrent publie quelque chose de nouveau. Vous pouvez ainsi suivre la concurrence à la trace et détecter plus rapidement de nouvelles opportunités de contenu.
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Suivi des sources de données publiques
Les sources de données publiques, telles que les publications des pouvoirs publics, des autorités de contrôle, etc., constituent une source intéressante pour la création de contenu, jusque-là inexploitée. Prenons la législation comme exemple concret. Une nouvelle règle ou obligation est rendue publique plusieurs mois à l’avance et suscite presque toujours une vague de questions. En assurant ce suivi, vous pouvez anticiper les questions à venir. Vous pouvez concevoir un système d’IA de telle façon qu’il suit ces publications de près, envoie des notifications lorsqu’un nouveau contenu paraît et résume immédiatement les informations ou les classe par thème.
Pensez cependant aussi, par exemple, à ce que vous pouvez faire avec les données météorologiques. Si vous proposez un produit sensible aux conditions météo, vous pouvez connecter en temps réel une campagne à des données météorologiques via un système d’IA. Vous pouvez ainsi anticiper les questions de votre public cible et proposer des réponses de manière proactive. Les possibilités sont légion…
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Comportement de recherche et analyse GEO
Un content marketer peut faire beaucoup de choses, mais analyser 10.000 mots-clés en quelques secondes est humainement impossible. Un système d’IA correctement entraîné peut, lui, le faire. D’une part, nous voulons créer, sur la base de l’analyse du comportement de recherche, des contenus qui aident réellement nos publics cibles. D’autre part, nous voulons aujourd’hui également veiller à ce que ces contenus soient visibles et pertinents dans les chatbots d’IA, tels que Google Gemini, ChatGPT ou Claude (GEO). La question est alors la suivante : quels thèmes de fond et quelles questions intéressent notre public cible, et comment pouvons-nous nous en inspirer avec nos contenus ?
À l’aide de prompts intelligents autour de questions, de besoins et de frustrations spécifiques du public cible, vous pouvez demander à différents chatbots d’IA de répondre à ces questions. Vous utilisez plusieurs chatbots simultanément, car ils n’adoptent pas nécessairement le même comportement et ne donnent pas forcément les mêmes réponses. Vous répétez ensuite ces requêtes à intervalles réguliers, par exemple toutes les trois heures. Ce choix est délibéré, car si vous n’introduisez un prompt qu’une seule fois, la réponse peut être fortement influencée par le moment où vous posez la question. En soumettant à plusieurs reprises les mêmes prompts à différents chatbots, vous rassemblez un jeu de données plus large et tentez d’éliminer autant que possible cette part d’aléatoire.
Vous analysez ensuite les thèmes de fond qui reviennent systématiquement dans le contexte qui vous intéresse. Quels sujets sont abordés de manière récurrente ? Quelles informations les modèles d’IA utilisent-ils pour élaborer leurs réponses ? Et surtout : sur quelles thématiques pouvons-nous agir pour nos clients ou nos publics cibles ? L’IA ne nous aide donc pas seulement à optimiser les contenus pour le GEO, mais aussi à découvrir quels contenus nos publics cibles ont réellement besoin de trouver.
Des insights IA aux briefings humains
Le fil rouge de cette histoire : l’IA permet aujourd’hui d’extraire à très grande échelle des insights concrets de toutes sortes de sources, des avis et données de recherche à la communication des concurrents et aux données des pouvoirs publics. Il s’agit parfois d’insights très actuels, auxquels vous pouvez réagir dans les jours qui suivent avec un article, une publication ou une tribune. Il arrive aussi qu’un même insight revienne pendant plusieurs semaines. Il ne s’agit alors plus d’un incident, mais d’une thématique qui mérite de figurer dans votre plan de contenu, voire qui peut vous inciter à revoir votre positionnement.
Une collection d’insights ne constitue cependant pas encore une stratégie. La véritable valeur réside dans l’interprétation. Pourquoi le public cible pose-t-il certaines questions ? Sur quels sujets les concurrents ne communiquent-ils pas encore ? Et surtout : comment pouvez-vous y répondre de manière crédible pour votre client ? C’est précisément là que la stratégie et la créativité restent des atouts typiquement humains. L’IA peut nous montrer beaucoup plus rapidement ce qui se passe. Mais la question intéressante demeure : qu’allons-nous en faire ? Bref, l’interprétation et l’évaluation des insights générés par l’IA restent idéalement du ressort du content marketer, qui s’en sert pour élaborer un briefing.
Un point à ne pas oublier : ce briefing de contenu basé sur des insights générés par l’IA a également un impact non négligeable sur la manière de travailler de votre équipe. L’output fourni par l’IA est différent, plus large, structuré différemment ou issu d’autres sources. Les marketeurs doivent donc savoir comment gérer ces informations et comment les transformer efficacement en contenu. Tous les membres de l’équipe – de la stratégie à l’exécution – devront s’adapter.
Toutes les sources ne se prêtent pas à l’analyse automatisée
L’IA facilite la collecte d’informations provenant de toutes sortes de sources. Mais cela ne signifie pas pour autant que toutes les sources soient librement accessibles à des fins d’analyse automatisée. La question que vous devez vous poser en tant que marketeur n’est donc pas seulement de savoir si les informations sont fiables, mais aussi si vous êtes tout simplement autorisé à les utiliser.
LinkedIn en est un bon exemple. Les conditions générales de la plateforme n’autorisent pas le scraping des pages de concurrents. Vous devez donc réfléchir à la manière de développer une intelligence concurrentielle dans le respect des règles. Toutes les sources ne vous autorisent pas à collecter ou analyser automatiquement l’information.
Conclusion : l’IA accélère, l’humain détermine la pertinence
Créer des contenus plus pertinents à l’aide d’insights générés par l’IA ? C’est possible, à condition :
- d’interpréter correctement les insights générés par l’IA ;
- de veiller à la crédibilité et à l’identité de marque de votre client ;
- de vérifier la fiabilité des sources et de l’output, ainsi que les droits d’utilisation ;
- d’adapter votre méthode de travail et celle de votre équipe ;
- de laisser la stratégie et la créativité à l’humain.
En résumé, l’IA peut aider les content marketers à écouter, à établir des liens et à détecter plus rapidement et à plus grande échelle des opportunités qui étaient auparavant hors de portée. Le véritable bénéfice ne réside donc clairement pas dans la production d’un maximum de contenus, mais dans la capacité à mieux déterminer quels contenus sont pertinents, pour qui et à quel moment.