Récapitulatif du webinaire : Comment les spécialistes du marketing financier peuvent gagner dans la découverte pilotée par l'IA

L'IA remodèle la manière dont les consommateurs recherchent et évaluent les produits financiers, et ce changement s'opère beaucoup plus rapidement que ce que la plupart des équipes marketing n'avaient prévu. Pour aider les spécialistes du marketing à s'adapter à ce changement, Fintel Connect a organisé une discussion en direct avec :

• Josh Blyskal, Chef de la stratégie IA chez Profond
• Nicky Senyard, PDG et cofondateur chez Fintel Connect
• Alana Levine, Directeur de la stratégie d'entreprise (CRO) Fintel Connect

Fort d'une analyse de millions de requêtes par la plateforme de Profound, Josh a partagé des analyses basées sur des données expliquant comment les grands modèles linguistiques (LLM) choisissent les marques à mettre en avant. Ils ont également discuté de l'influence croissante des affiliés dans les réponses des LLM et de ce que les marques financières peuvent faire aujourd'hui pour rester visibles dans la recherche pilotée par l'IA.

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Comment les grands modèles linguistiques sélectionnent et classent le contenu financier

Les consommateurs commencent de plus en plus leurs recherches de produits sur des outils d'IA plutôt que sur les moteurs de recherche traditionnels. Comme Josh l'a expliqué, des modèles comme ChatGPT et Gemini ne se contentent pas de résumer le web, ils deviennent un canal principal pour la découverte de produits financiers.

Comment les moteurs de recherche IA collectent les informations

Profound analyse des millions de requêtes chaque jour sur les principaux moteurs de recherche IA, notamment ChatGPT, Google AI Overviews et Gemini, pour montrer aux marques comment elles apparaissent dans les recherches IA et quelles sources influencent cette visibilité. La plateforme fournit aux spécialistes du marketing les données dont ils ont besoin pour agir et elle est déjà utilisée par certaines des plus grandes marques mondiales. Parmi les données clés que Profound partage pour guider les marques, on trouve quelles sources les LLM citent, quels types de contenu génèrent de la visibilité et à quelle fréquence ils explorent un site.

Josh a expliqué comment Profound évalue le comportement des LLM, partageant trois ensembles de données clés que la plateforme analyse :

• Insights du moteur de réponse : les sorties du modèle générées lorsque l'équipe pose une question et évalue la réponse
• Volumes du prompt : les questions que les consommateurs posent
• Analyse de l'agent : à quelle fréquence les LLM visitent et explorent un site web, montrant quelles pages ils accèdent et comment ils naviguent sur le site

Quels signaux déterminent la visibilité d'une marque dans les grands modèles linguistiques

Ensemble, les ensembles de données révèlent des schémas dans la façon dont les modèles présentent les marques. Plusieurs facteurs sont les plus importants :

• Citations : les sources qu'une plateforme d'IA utilise pour construire sa réponse
• URL sémantiques chemins de page clairs et descriptifs
• Balises de titre et méta-descriptions en accord avec la question posée
• Fraîcheur : contenu récent qui reflète les détails actuels du produit

La fraîcheur joue un rôle plus important que ce que beaucoup de gens pensent. Les LLM privilégient de plus en plus les informations à jour, ce qui signifie que les pages de produits financiers statiques depuis longtemps pourraient ne plus suffire à maintenir la visibilité.

Consultez notre dernier rapport, Concurrencer pour la visibilité à l'ère de l'IA pour obtenir des stratégies exploitables que les marques financières peuvent utiliser pour renforcer leur visibilité dans la recherche pilotée par l'IA.

Pourquoi les affiliés sont essentiels pour la visibilité dans la recherche IA

“Littéralement, plus le produit est technique, plus les affiliés comptent. Parce que Nerdwallet est ‘ prêt pour l'IA ’, ils sont souvent cités.”

— Josh Blyskal

Les affiliés jouent un rôle de plus en plus important dans la recherche pilotée par l'IA car leur contenu est structuré, riche en données et facile à interpréter par les modèles. Comme Josh l'a expliqué, plus un produit est complexe, plus un contenu précis et détaillé devient essentiel.

Pourquoi les affiliés sont-ils importants dans la recherche par IA

• Les LLM reposent sur des comparaisons structurées. Les affiliés créent des critiques claires côte à côte qui aident les modèles à expliquer les caractéristiques, les compromis et les exigences.
• Les produits complexes nécessitent plus de détails. À mesure que la complexité des produits augmente, les LLM s'appuient davantage sur les éditeurs dont le contenu est approfondi et précis.
• Les affiliés influencent la visibilité. Ils fournissent souvent le contenu qui alimente les recommandations d'un LLM.

Sur la base des données de la plateforme Profound, environ 30–60% de citations en moyenne dans de nombreuses catégories de produits proviennent d'affiliés, pas les sites des marques. Cela correspond à ce que nous observons dans le secteur financier, où les éditeurs fournissent souvent les comparaisons détaillées sur lesquelles les LLM s'appuient.

Principales conclusions sur l'influence des affiliés

• La cohérence compte. Si les taux, les récompenses ou les conditions du produit diffèrent entre les éditeurs, les modèles peuvent considérer la marque comme peu fiable.
• Les marques peuvent guider le contenu. Le partage de briefs structurés ou d'analyses basées sur des données avec les affiliés peut aider à garantir que le contenu est exact et adapté aux LLM.
• Les affiliés excellent dans le contenu technique. Plus le produit est complexe, plus les LLM s'appuient sur des sources qui décomposent clairement les détails.

Mesurer l'impact : L“” effet de halo »

Des outils comme Profound permettent de mesurer “l'effet de halo”, c'est-à-dire la fréquence à laquelle les pages d'affiliation aident une marque à apparaître dans les réponses de l'IA, même si le consommateur ne visite jamais la page d'affiliation elle-même.

Le signal de citation que les spécialistes du marketing financier ne peuvent ignorer

“Il existe un meilleur déterminant de votre performance réelle dans la recherche IA, qui est la citation. Cette source a vraiment commencé à prendre la forme de ce que seront les clics à l'avenir.”

— Josh Blyskal

Ce que sont les citations de LLM et comment elles fonctionnent

Sur la base de ce que Profound voit sur les moteurs de recherche IA, Josh a souligné que Les citations sont le signal qui occupe désormais une place centrale dans la visibilité. Une citation est la source qu'un LLM utilise pour construire sa réponse. Lorsqu'un modèle analyse le web, il sélectionne des pages spécifiques et les affiche sous forme de petites étiquettes de source sous la réponse, et ces étiquettes montrent les sites auxquels le modèle fait confiance.

Pourquoi les citations sont importantes dans la recherche par IA

La découverte pilotée par l'IA devient un environnement sans clic, ce qui signifie que les consommateurs obtiennent les informations dont ils ont besoin directement dans des outils comme ChatGPT ou Google AI Overviews. Les citations fonctionnent désormais comme la version du clic du modèle, souvent appelée “ clic de bot ”, montrant sur quels sites le LLM s'appuie pour éclairer sa recommandation.

Ils indiquent :

• Sur quels sites le modèle s'est-il basé
• Quelles marques apparaissent le plus souvent dans les réponses
• Quelles sources façonnent la compréhension des consommateurs au début de leur parcours

Pourquoi la fréquence des citations est importante pour les marques financières

Marques financières qui apparaissent de manière constante dans les citations :

• Gagnez une visibilité et une considération précoces
• Sont plus susceptibles d'être inclus dans des réponses de style recommandation
• Intégrer des signaux de confiance au sein du processus d'évaluation du modèle

Les marques qui sont absentes de ces sources fiables risquent de perdre en visibilité bien avant qu'un consommateur n'atteigne leur site web.

Quel contenu obtient de bons résultats dans la recherche LLM  

Bien que les fondamentaux du SEO s'appliquent toujours, le contenu destiné à la découverte par les LLM a ses propres exigences. Josh a expliqué que la création de contenu pour les LLM revient à faire des exercices différents pour le même groupe musculaire. Les éléments essentiels tels que les URL, le contenu sur page, le schéma et les FAQ restent les mêmes, mais les LLM les utilisent et les priorisent différemment.

Formats de contenu que les LLM préfèrent

• Listes et tableaux comparatifs : car ils offrent des vues structurées et complètes d'une catégorie
• FAQ : parce qu'ils correspondent étroitement aux questions en langage naturel
• Contenu axé sur les données détails de produit clairs et spécifiques faciles à extraire par les modèles

L'exactitude est essentielle. Les LLM peuvent retrouver des informations obsolètes ou incohérentes sur un produit, il est donc essentiel d'assurer l'alignement de toutes les sources de contenu, y compris celles des affiliés.

Les stratégies des LLM complètent-elles ou contredisent-elles le référencement naturel ?

Les stratégies LLM complètent la recherche organique, elles ne la remplacent pas. Comme Josh l'a souligné, le SEO reste la base car les moteurs de recherche et les LLM s'appuient sur une structure solide, un contenu clair et des données précises. La différence réside dans l'application des meilleures pratiques SEO avec une plus grande précision pour correspondre aux manières uniques dont les LLM évaluent et citent le contenu.

Comment les LLM s'appuient sur le SEO

• Le référencement est toujours important. Les grands modèles linguistiques s'appuient sur les mêmes éléments fondamentaux : structure, clarté et informations fiables.
• Les LLM utilisent les signaux SEO différemment. Ils interprètent les URL, le contenu des pages, le schéma et les FAQ de manière plus spécifique pour répondre à des questions en langage naturel.
• La qualité du contenu est encore plus importante. Les modèles privilégient des pages complètes, riches en données, faciles à interpréter et à citer.
• L'expérience utilisateur influence la visibilité. Si votre contenu prend en charge une réponse claire et précise, les LLM sont plus susceptibles de l'afficher.

Comment les petites institutions financières peuvent améliorer leur visibilité en matière d'IA

Toutes les organisations ne disposent pas d'une équipe d'ingénierie SEO ou de ressources comme les plus grandes banques. Josh a souligné que les petites institutions financières peuvent encore faire des progrès significatifs en se concentrant sur trois actions :

1. Publiez du contenu structuré régulièrement. Même quelques listicles ou des explications de produits percutants peuvent améliorer la visibilité en quelques semaines.
2. Vérifier l'exactitude des placements d'affiliés. Aligner les données sur toutes les sources où vos produits apparaissent afin que les modèles collectent des informations cohérentes.
3. Commencer les tests. Des invites simples et un suivi manuel peuvent révéler des modèles de visibilité précoces avant d'investir dans des outils avancés.

De nombreux changements peuvent souvent commencer à apparaître au sein une à deux semaines, ce qui en fait une manière flexible d'apprendre et d'itérer.

Quel est l'avenir de l'IA, du commerce et des services financiers

La conversation s'est terminée par un aperçu de ce que les deux à trois prochaines années pourraient apporter. Josh prédit :

• Intégrations commerciales, où les LLM se connectent directement aux API de produits financiers
• Un modèle publicitaire éventuel, similaire à celui de la recherche, mais adapté aux interfaces conversationnelles
• Attentes de plus grande précision, en particulier dans les secteurs réglementés

Son conseil principal pour les professionnels du marketing financier :

Faites de la précision votre priorité absolue. Les consommateurs prennent déjà des décisions basées sur des conseils générés par l'IA, et les LLM ne feront que devenir plus influents. Il est essentiel de garantir que les informations sur les produits sont correctes, à jour et cohérentes sur toutes les sources.

Regardez, Concurrencer pour la visibilité à l'ère de l'IA pour obtenir des conseils sur l'amélioration de votre visibilité dans la recherche IA.

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