Pourquoi l'IA recommande une marque et en oublie une autre
Deux marques de la même taille peuvent avoir des résultats très différents dans une réponse d'IA. Comprenez les mécanismes derrière cela et comment MencionAI surveille chacun d'eux.
Demandez à ChatGPT quelle est la meilleure outil d'une catégorie deux fois de suite. La liste des marques peut changer d'une réponse à l'autre, même sans qu'il n'y ait eu de changement dans le monde réel entre les deux questions. Ce n'est pas une défaillance du système, c'est le résultat de la manière dont ces modèles décident ce qu'il faut inclure dans une réponse.
D'où vient la réponse
Chaque réponse d'un modèle d'IA générative combine, dans des proportions qui varient selon le modèle et la question, deux sources de connaissance différentes. La première est l'entraînement : le modèle a appris, au cours de ce processus, des associations statistiques entre marques, catégories et contextes à partir d'un volume énorme de texte. Les marques mentionnées fréquemment, dans des contextes clairs, tendent à être plus fortement associées à leur catégorie.
La deuxième source est la recherche en temps réel, également appelée grounding. Plusieurs modèles recherchent sur le web au moment où ils génèrent la réponse, au lieu de se fier uniquement à ce qu'ils ont appris lors de l'entraînement. Chacun décide cela d'une manière différente : le Gemini analyse le prompt et décide s'il vaut la peine de rechercher sur Google (Google AI for Developers), le ChatGPT peut activer la recherche automatiquement ou par activation manuelle de l'utilisateur (OpenAI Help Center), le Claude décide en fonction du contenu du prompt (Anthropic), et le Perplexity recherche par défaut dans pratiquement chaque réponse (Perplexity Help Center).
Toutes les marques ne sont pas reconnues de la même manière
Avant de citer une marque, le modèle doit reconnaître que ce nom fait référence à une entité spécifique, et non à un mot commun ou à une autre entreprise portant le même nom. Les marques avec des noms génériques rencontrent une difficulté supplémentaire dans cette reconnaissance, même si elles ont une présence significative sur le marché. Les données structurées qui déclarent explicitement ce qu'est une organisation, comme le schéma d'Organisation, aident les mécanismes compatibles à résoudre cette ambiguïté avec plus de précision (Google Search Central).
Pourquoi la même question ne donne pas toujours la même réponse
Les modèles d'IA générative ne sont pas déterministes. Une étude de SparkToro en partenariat avec Gumshoe.ai, avec 2 961 exécutions de prompts dans ChatGPT, Claude et l'IA de Google, a trouvé moins d'une chance sur 100 que deux exécutions du même prompt donnent exactement la même liste de marques (SparkToro).
En pratique, cela signifie qu'une seule réponse ne montre aucun modèle. Ce qui indique quelque chose de réel, c'est d'observer plusieurs exécutions du même prompt au fil du temps, et non une réponse isolée.
Le mécanisme complet, dans un seul guide
Ces trois facteurs, entraînement, recherche en temps réel et reconnaissance d'entité, expliquent pourquoi une marque apparaît dans une réponse et disparaît dans la suivante, et pourquoi deux marques de la même taille peuvent avoir des résultats très différents. MencionAI surveille précisément ces signaux, prompt par prompt, dans plusieurs modèles en même temps, pour montrer où chaque marque apparaît et où elle n'apparaît pas encore. Nous avons également élaboré un guide complet détaillant chacun de ces mécanismes, avec les liens officiels de chaque modèle et ce que l'on peut en faire : Comment les IA choisissent quelles marques recommander ?
Si vous souhaitez voir comment cela fonctionne pour votre marque spécifiquement, il suffit de programmer une démo.
Pedro, CMO de MencionAI
Questions fréquentes
Pourquoi la même question à l'IA donne-t-elle des marques différentes à des jours différents ? Parce que les modèles d'IA générative ne sont pas déterministes. Une étude de SparkToro et Gumshoe.ai a trouvé moins d'une chance sur 100 que deux exécutions du même prompt donnent exactement la même liste de marques, c'est pourquoi une réponse isolée ne montre aucun modèle.
Payer pour une annonce aide-t-il ma marque à apparaître dans une réponse d'IA ? Pas directement. Les mécanismes qui décident cela sont l'entraînement et la recherche en temps réel, aucun des deux n'implique d'enchères publicitaires comme dans un moteur de recherche traditionnel. Ce qui compte, c'est la présence et la clarté du contenu dans les sources utilisées par le modèle.
Ma marque doit-elle être bien positionnée sur Google pour apparaître dans une IA ? Cela aide, mais ne garantit rien à lui seul. Il faut aussi que le modèle reconnaisse le nom de la marque comme une entité spécifique, ce qui est plus difficile lorsque le nom est générique ou similaire à celui d'une autre entreprise.
Où puis-je trouver l'explication complète de ces mécanismes ? Dans le guide Comment les IA choisissent quelles marques recommander ?, qui détaille chaque source de connaissance, le comportement de recherche de chaque modèle et le rôle des données structurées.
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