Pourquoi l’IA générative rend l’opposition entre marque et performance encore plus stérile

La rivalité entre marque et performance a toujours été absurde. Elle l’est encore plus à l’ère de la recherche générative et du GEO (Generative Engine Optimization).

La marque n’est pas le contraire de la performance : elle est l’infrastructure cognitive et émotionnelle qui rend la performance possible. Lorsque les deux activités sont accordées, la marque sème, et la performance cultive et récolte.

Il me semble que l’erreur à ce sujet repose sur une confusion : on appelle “performance” ce qui est mesurable immédiatement, et non tout ce qui crée de la valeur, quel que soit l’horizon de temps.

Comme nous l’ont appris Les Binet et Peter Field¹, deux experts (britanniques) de référence dans ce domaine, il convient de distinguer deux dynamiques complémentaires :

• L’activation commerciale vise les personnes proches de l’achat. Elle produit des effets rapides et mesurables, mais souvent de courte durée.
• La construction de marque (“brand building”), qui œuvre sur la notoriété, la familiarité, la préférence et les associations mentales, a des effets plus lents, mais plus durables et plus structurants pour la croissance des activités concernées.

Selon leurs recherches, les marques les plus efficaces consacrent environ 60% en moyenne de leurs efforts à la construction de marque et environ 40% à l’activation commerciale. Naturellement, la répartition précise dépend du secteur, de la maturité de la marque, du cycle d’achat, et d’autres facteurs plus ou moins structurels.

Les stratégies les plus efficaces combinent les effets à court et long termes plutôt que de les opposer : sans marque, la performance finit par optimiser un stock de demande qui s’épuise. Mesurer exclusivement ce qui va vite n’est donc pas synonyme de production pérenne de valeur.

A cet égard, Nielsen estime, à partir de sa base d’expérience, qu’un gain d’un point sur des métriques de marque (e.g. notoriété, considération) est associé en moyenne à une hausse de 1% des ventes. Même si elle est immatérielle, la marque est donc bien un actif au même titre, par exemple, que le réseau de distribution. Elle influence notamment les volumes et les prix de vente, ainsi que les coûts d’acquisition de clients.

La construction de marque joue un rôle plus important encore à l’ère de l’intelligence artificielle générative : elle nourrit non seulement la préférence humaine, mais aussi l’interprétation algorithmique des moteurs de recherche générative. La marque devient une interface entre deux formes de cognition : la cognition humaine, ancrée dans la mémoire, l’émotion et la confiance, et la cognition algorithmique², nourrie de vulgarisations, de preuves et de récurrences.

De fait, nous n’assistons pas seulement, avec la recherche générative, à une évolution des usages humains, mais aussi à une délégation de certains d’entre eux aux algorithmes. Dès lors, le changement, en matière de shopping, ne concerne plus seulement le lieu où le commerce s’accomplit : dans des boutiques physiques d’abord, puis sur des sites web, puis sur des applications. Il va désormais avoir trait à l’identité même de celui qui réalise l’acte d’achat, l’intelligence artificielle pouvant agir pour le compte d’internautes.

Dans le marketing traditionnel, le tunnel représente un parcours séquentiel : un individu découvre une marque, commence à la considérer, s’y intéresse, compare les options, forme une intention d’achat, achète, puis peut lui devenir fidèle, voire la recommander à autrui.

Avec la recherche générative, l’utilisateur ne parcourt plus nécessairement ces étapes une par une. Il peut exprimer, dans un seul prompt, un besoin d’identification de marques, de compréhension des critères de choix, de comparaison des offres et d’aide à la décision. Ce qui, auparavant, était réparti entre plusieurs étapes du tunnel marketing peut désormais être traité dans une seule réponse d’un outil de recherche générative. Le tunnel est donc compressé.

Dès lors, ses étapes doivent être traduites dans des familles de contenus que l’intelligence artificielle peut consulter et restituer dans une ou plusieurs réponses. Dans ce cadre, l’enjeu, pour les marques, n’est plus seulement de produire des contenus pour chaque étape d’un parcours client censément linéaire. Il est de construire un écosystème de contenus cohérent et capable de répondre simultanément à tous les besoins d’information : compréhension, comparaison, choix, achat et utilisation.

Dans ce nouveau modèle, chaque famille de contenus joue un rôle spécifique :

• Les contenus d’identification permettent à l’intelligence artificielle de comprendre ce qui distingue une marque, ce qu’elle propose et dans quelle catégorie elle opère.
• Les contenus de crédibilité apportent des preuves : avis clients, références, cas d’usage, classements, comparatifs ou mentions tierces (e.g. journalistiques).
• Les contenus d’explication répondent aux questions concrètes des utilisateurs.
• Les contenus d’aide au choix facilitent la comparaison entre plusieurs options.
• Les contenus transactionnels rendent l’achat possible.
• Les contenus d’accompagnement prolongent la relation après l’achat.
• Les contenus de recommandation rendent une marque plus facile à citer, légitimer et relayer par des tiers.

Alors que le tunnel marketing reposait sur une persuasion étape par étape des prospects, le nouveau modèle impose que toutes les familles de contenus soient disponibles en même temps, car l’intelligence artificielle peut en avoir besoin dans une seule réponse au prompt d’un internaute.

Incidemment, la communication se rapproche ainsi de la génération de revenus, non parce qu’elle devient une fonction commerciale, mais parce que ses contenus peuvent désormais influencer directement les réponses qui orientent des décisions d’achat.

Depuis des années, les entreprises opposent construction de marque et marketing de performance. Cette opposition a toujours été stérile. En effet, si la performance mesure l’acte décisif (l’achat), la marque est souvent à l’origine de l’intention qui le fait naître : elle est l’actif immatériel qui permet à la performance de ne pas être une enchère permanente.

L’intelligence artificielle générative ne se contente pas d’ajouter un nouveau canal au marketing et à la communication. Elle change la façon dont les marques sont découvertes, comparées et achetées.

Dans ce contexte, opposer marque et performance est non seulement absurde, mais dangereux.

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¹ Dans leur ouvrage de référence “The Long and the Short of It“.

² Je suis bien conscient que cette formulation anthropomorphise l’intelligence artificielle.