À mesure que les IA génératives s’installent dans les usages, une question s’impose aux marques : que disent réellement ces outils de leurs produits et de leurs promesses ? Être cité dans les réponses de ChatGPT, Gemini ou des AI Overview de Google devient stratégique. Mais comment mesurer cela de façon fiable et fluide ? Et surtout, comment comprendre la logique spécifique de recommandation de ces nouveaux intermédiaires afin d’inscrire cette visibilité dans une performance durable ?
Dans cet entretien, Nicolas Guillemot, fondateur de Dynvibe, analyse cette évolution et les réponses que les marques peuvent y apporter. Sa conviction est claire : les IA génératives constituent désormais une nouvelle voix d’influence, qu’il faut analyser comme telle. Il revient sur le travail engagé par Dynvibe pour objectiver ces enjeux, notamment à travers le développement d’une plateforme dédiée — AI Brand Visibility — dont la vocation est d’offrir aux équipes marketing et études une lecture claire et structurée de leur présence dans les réponses des IA.
MRNews : Les consommateurs s’appuient à l’évidence de plus en plus sur les IA pour décider des marques et des produits qu’ils achètent. Mais disposez-vous de chiffres qui donnent la mesure de ce phénomène ?
Nicolas Guillemot (Dynvibe) : Oui, très clairement. Aujourd’hui, l’usage des IA génératives est déjà massivement intégré dans les parcours d’achat. Selon différentes études récentes, entre 28 % et 43 % des Français déclarent utiliser des outils comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity pour orienter leurs décisions de marques et de produits. Et chez les 18-24 ans, on monte jusqu’à près de 60 %. Nous ne sommes plus du tout dans un usage marginal ou expérimental.
Ce qui est frappant, c’est la nature des usages. Plus de la moitié des requêtes adressées aux IA portent sur de la comparaison, du conseil ou de la recommandation : quel produit choisir, quelle marque privilégier, quels critères prendre en compte. Les secteurs les plus concernés sont la beauté, la santé, l’alimentaire, le pet care ou encore le tourisme. Et ce mouvement va s’accélérer avec le déploiement des AI Overview de Google, déjà actifs dans plus de cent pays. Là où Google proposait historiquement une liste de liens, il fournit désormais directement une réponse synthétique et prescriptive. Cela change radicalement la manière dont les marques sont découvertes.
Plus de la moitié des requêtes adressées aux IA portent sur de la comparaison, du conseil ou de la recommandation : quel produit choisir, quelle marque privilégier, quels critères prendre en compte.
Les annonceurs avec lesquels nous échangeons ont ainsi quasiment tous l’ambition que leur marque figure dans le top 3 des réponses fournies par les outils d’IA.
Les marques se trouvent face à différentes offres pour pouvoir auditer ou suivre leur performance sur ces plateformes. Il n’est pas si simple pour elles de s’y retrouver… Quelles familles de solutions faut-il distinguer selon vous ?
On peut aujourd’hui distinguer deux grandes familles, auxquelles s’en ajoute une troisième que nous estimons indispensable. La première regroupe les outils de mesure de visibilité IA. Leur objectif est de répondre à une question simple : est-ce que ma marque apparaît dans les réponses des LLM, et à quelle position ? Ces solutions mesurent des volumes de mentions, des classements, des parts de voix. Elles permettent par exemple de savoir si, lorsqu’un consommateur demande « quel est le meilleur véhicule électrique familial », une marque donnée apparaît dans le top 3 des réponses.
La deuxième famille est celle du GEO, pour Generative Engine Optimization. C’est l’équivalent du SEO appliqué aux moteurs génératifs. À partir du constat de visibilité, ces approches cherchent à agir : produire et diffuser des contenus susceptibles d’être absorbés par les LLM afin d’améliorer les chances d’être recommandés. Le GEO répond très bien à cette ambition. On voit d’ailleurs émerger de nouveaux métiers autour de ces sujets, avec des postes de Head of GEO ou de GEO Manager dans certains grands groupes.
Mais ce que nous observons, c’est que ces deux approches restent insuffisantes. Elles répondent au « est-ce que j’apparais » et au « comment faire pour apparaître », mais pas à la question fondamentale : comment les IA parlent-elles des marques, sur quels critères arbitrent-elles, et quel discours construisent-elles auprès des consommateurs ? Disposer de cette compréhension des règles du jeu nous semble aujourd’hui un impératif stratégique pour les marques.
Les approches (existantes jusque-là) ne répondent pas à la question fondamentale : comment les IA parlent-elles des marques, sur quels critères arbitrent-elles, et quel discours construisent-elles auprès des consommateurs ? Disposer de cette compréhension des règles du jeu nous semble aujourd’hui un impératif stratégique pour les marques.
Dynvibe est un des grands spécialistes historiques de la Social Intelligence. Que proposez-vous aux marques pour adresser ces enjeux ? Quels sont vos partis-pris clés ?
Notre parti pris est très clair : considérer les LLM comme une nouvelle voix d’influence à part entière. Après la voix des consommateurs sur les réseaux sociaux, après celle des influenceurs, les IA génératives deviennent une voix centrale dans la formation des opinions et des décisions d’achat. Il ne s’agit donc pas uniquement de mesurer une visibilité, mais de comprendre un discours.
Concrètement, nous parlons de LLM Intelligence. L’idée n’est pas seulement de se demander pourquoi une marque est ou n’est pas dans le top 3, mais de décrypter la logique de recommandation des IA. Les LLM ne classent pas des pages comme Google. Ils raisonnent en termes de cohérence entre une question, un usage, un profil et un produit. Ils arbitrent sur des critères implicites : ingrédients, bénéfices, contexte de vie, attentes sociétales. L’IA ne choisit pas la marque la plus connue. Elle choisit celle dont le discours est le plus cohérent avec la question posée.
Notre parti pris est très clair : considérer les LLM comme une nouvelle voix d’influence à part entière. Après la voix des consommateurs sur les réseaux sociaux, après celle des influenceurs, les IA génératives deviennent une voix centrale dans la formation des opinions et des décisions d’achat. Il ne s’agit donc pas uniquement de mesurer une visibilité, mais de comprendre un discours.
Notre rôle est d’aider les marques à comprendre cette logique. Pourquoi telle crème est recommandée pour une peau sèche mais pas pour une peau mature ? Pourquoi des acteurs de niche émergent dans certaines catégories alors que des leaders historiques disparaissent des réponses ? C’est ce décryptage, hérité de notre ADN social intelligence, que nous appliquons aujourd’hui aux LLM.
Les marques sont face à un double challenge : avoir une vision suffisamment claire pour prendre les bonnes décisions, mais aussi pouvoir suivre dans le temps des évolutions très rapides. Comment pouvez-vous les y aider ?
C’est précisément pour répondre à ce double enjeu que nous avons développé AI Brand Visibility, une plateforme SaaS dédiée. Elle permet de suivre de manière continue ce que disent les LLM sur une marque, mais aussi sur ses produits. Nous posons chaque jour des dizaines de questions identiques à ChatGPT, Gemini et aux autres outils, sur différents marchés, et nous analysons l’intégralité des réponses.
Les marques disposent ainsi d’indicateurs très concrets : part de voix dans les réponses IA, fréquence de citation, évolution dans le temps, positionnement concurrentiel. Nous avons également développé un AI Brand Visibility Score propriétaire, sur 100, qui combine la part de voix, la largeur de couverture sur les questions pertinentes et la régularité de présence dans les réponses.
Pour que la vision soit actionnable, nous donnons aux marques accès au contexte précis des recommandations. Les équipes peuvent lire mot pour mot comment les LLM parlent d’elles, identifier les critères mis en avant, comprendre sur quelles questions elles performent ou décrochent. Elles peuvent aussi voir quelles sources alimentent les réponses : médias, comparatifs, articles spécialisés. C’est d’autant plus important que le pouvoir d’influence de ces sources varie dans des proportions considérables. Cela permet de mesurer l’effet réel des actions menées, parfois en quelques jours seulement.
Comment les nouveaux outils que vous proposez s’articulent-ils avec ceux mis en place pour suivre ce qui se passe sur les réseaux sociaux ?
Il ne faut surtout pas les opposer. Les LLM ne fonctionnent pas dans un vide informationnel. Ils absorbent ce qui se dit sur les réseaux sociaux, dans les médias, sur les forums, dans les comparateurs. Les signaux issus du social listening restent donc fondamentaux pour comprendre l’origine des critères que les IA mobilisent ensuite dans leurs recommandations.
Chez Dynvibe, nous articulons trois niveaux : le social listening pour capter les conversations et les signaux faibles des consommateurs, le search listening pour comprendre leurs intentions, et la LLM Intelligence pour analyser la réponse que l’IA apporte à ces intentions. C’est cette mise en perspective qui permet d’éviter une lecture en silo et de produire des recommandations réellement utiles pour les marques. Elle est clé dans notre philosophie d’intervention.
Cette mise en perspective – entre le social listening, le search listening et la LLM Intelligence – permet d’éviter une lecture en silo et de produire des recommandations réellement utiles pour les marques. Elle est clé dans notre philosophie d’intervention.
Les évolutions sont rapides… Quels sont les probables next steps que les marques doivent anticiper ?
Le premier changement majeur, déjà à l’œuvre, est la généralisation du « zéro clic ». Les consommateurs obtiennent des réponses directement dans les interfaces IA, sans passer par les sites de marques ou les médias. Cela entraîne une baisse du trafic organique et oblige à repenser totalement la visibilité.
Mais l’enjeu de demain n’est plus seulement d’être visible. Il est d’être recommandé de manière crédible et cohérente. Les IA ne promeuvent pas une marque parce qu’elle est la plus connue, mais parce qu’elle est perçue comme la plus pertinente au regard d’une question donnée. L’authenticité du discours, la cohérence entre promesse et usage réel deviennent centrales.
L’enjeu de demain n’est plus seulement d’être visible. Il est d’être recommandé de manière crédible et cohérente. Les IA ne promeuvent pas une marque parce qu’elle est la plus connue, mais parce qu’elle est perçue comme la plus pertinente au regard d’une question donnée.
Enfin, il faut anticiper une influence encore plus forte des LLM dans les décisions d’achat dès 2026. Ils ne remplaceront pas totalement les plateformes e-commerce, mais ils orienteront massivement le choix initial. Les marques qui ne comprennent pas cette mécanique risquent de disparaître du radar des consommateurs.
Voyez-vous des recommandations auprès des décideurs des marques et des équipes études pour bien gérer ce challenge ?
La première recommandation est d’objectiver. Il faut accepter de regarder la réalité telle qu’elle est, même lorsqu’elle est inconfortable. Découvrir que des marques de niche sont mieux recommandées que des leaders historiques peut être déstabilisant, mais c’est aussi une formidable opportunité d’apprentissage.
Il faut accepter de regarder la réalité telle qu’elle est, même lorsqu’elle est inconfortable (…), travailler à partir des vraies questions des consommateurs (…). Et enfin dépasser la logique purement métrique.
La deuxième est de travailler à partir des vraies questions des consommateurs. Pas des questions flatteuses, mais celles qui traduisent leurs intentions réelles. Les LLM évoluent vite, et une action peut avoir un impact visible en quelques semaines. Cela rend l’exercice exigeant, mais aussi très stimulant.
Enfin, il faut dépasser la logique purement métrique. La compréhension qualitative du discours des IA est essentielle pour orienter les stratégies de contenu, d’innovation ou même de croissance externe.
Voyez-vous un dernier point à ajouter ?
Chez Dynvibe, notre mission a toujours été de porter la voix des individus auprès des marques. Aujourd’hui, une nouvelle voix s’impose : celle des LLM. Elle peut être inquiétante, mais elle est surtout passionnante à décrypter. Les outils existent désormais pour lever le voile sur cette boîte noire et redonner aux marques une véritable capacité d’action.
C’est aussi pour cette raison que nous avons fait le choix de lancer un baromètre public, accessible gratuitement, via le site aiBrandViz.com. Notre objectif est de démocratiser ces indicateurs, d’aider les marques à se familiariser avec ces nouveaux enjeux et de faire de la LLM Intelligence un standard du pilotage de la performance de marque.
POUR ACTION
• Echanger avec l’interviewé : @ Nicolas Guillemot
• Découvrir le site aiBrandViz.com.
