Les 5 secrets pour exister dans ChatGPT quand Google vous oublie
Comment être référencé dans les LLMs : le nouveau défi des retailers
Souvenez-vous de l’époque où avoir un site web était optionnel. Puis celle où être absent de Google équivalait à ne pas exister. Aujourd’hui, nous vivons un basculement similaire, mais à vitesse accélérée. Les grands modèles de langage (LLMs) comme ChatGPT, Claude ou Gemini redessinent les contours de la visibilité en ligne, et la plupart des marques retail ne sont absolument pas préparées à ce tsunami.
J’observe quotidiennement ce phénomène auprès des enseignes avec lesquelles nous travaillons chez WISHIBAM. La question n’est plus seulement « comment être en première page de Google », mais « comment être LA réponse que l’IA va recommander directement au consommateur ». Car oui, quand un client demande à ChatGPT « quel magasin propose les meilleures chaussures de running à Paris ? », soit votre marque apparaît dans sa réponse, soit vous êtes invisible. Sans intermédiaire, sans page 2, sans seconde chance.
Dans cet article, je partage avec vous les stratégies concrètes que nous avons développées pour aider les retailers à exister dans ce nouveau paradigme. Vous découvrirez pourquoi les LLMs bouleversent votre visibilité en ligne, quels leviers activer immédiatement, et comment transformer cette révolution en opportunité stratégique pour votre enseigne.
Pourquoi les LLMs changent la donne pour votre visibilité en ligne
Les moteurs de réponse remplacent les moteurs de recherche : êtes-vous prêt ?
Hier encore, nous parlions de SEO, de mots-clés et de backlinks. Aujourd’hui, ces notions restent importantes mais insuffisantes face à la révolution en cours. Les LLMs ne sont pas simplement des moteurs de recherche améliorés – ils représentent un changement de paradigme fondamental.
Google vous montrait 10 liens. ChatGPT vous donne UNE réponse.
Cette transformation est déjà visible dans les chiffres : selon Similarweb, Google a perdu 8% de trafic depuis le lancement de ChatGPT. Microsoft a intégré l’IA conversationnelle directement dans Bing. Google riposte avec Gemini. La tendance est claire et irréversible.
Pour les retailers, l’enjeu est colossal. Prenons l’exemple d’un client cherchant « où acheter une robe de soirée à Lyon ». Avec Google, votre boutique avait une chance d’apparaître parmi plusieurs résultats. Avec un LLM, soit vous êtes mentionné dans LA réponse fournie, soit vous n’existez pas. Point final.
J’ai récemment testé cette requête sur plusieurs assistants IA. Les résultats étaient frappants : seules les enseignes disposant d’une présence digitale structurée, de données locales précises et d’avis clients substantiels étaient mentionnées. Les autres ? Complètement absentes, même quand elles étaient pourtant des références locales indiscutables.
Le plus inquiétant ? La plupart des retailers avec qui j’échange n’ont même pas conscience de cet enjeu. Ils optimisent encore leur stratégie digitale pour un monde qui est déjà en train de disparaître.
72 % des consommateurs font confiance aux réponses générées par l’IA : votre marque est-elle dans la boucle ?
Ce chiffre devrait vous faire réfléchir. Selon une étude récente de Salesforce, près de trois consommateurs sur quatre considèrent les réponses générées par l’IA comme fiables. Cette confiance, parfois excessive, transforme radicalement le parcours d’achat.
Concrètement, qu’est-ce que cela signifie pour votre enseigne ? Que les recommandations des LLMs deviennent prescriptives. Quand ChatGPT suggère 3 magasins pour acheter un canapé design, les utilisateurs prennent cette liste comme une vérité, pas comme une simple suggestion parmi d’autres.
L’impact sur le trafic en magasin est déjà mesurable. Une de nos enseignes partenaires a constaté une augmentation de 23% des visites en boutique après avoir optimisé sa présence dans les réponses des LLMs. À l’inverse, une autre marque, pourtant leader sur son segment, a vu ses visites diminuer car systématiquement absente des recommandations IA.
Cette confiance accordée aux LLMs s’explique par plusieurs facteurs :
- La perception d’objectivité de l’IA (même si c’est discutable)
- Le format conversationnel qui crée un sentiment de relation personnalisée
- La commodité d’obtenir une réponse synthétique plutôt que de devoir analyser plusieurs résultats
Mais attention : cette confiance est à double tranchant. Si votre marque est mal représentée dans les données sur lesquelles s’appuient les LLMs, les informations transmises peuvent être obsolètes, incomplètes, voire totalement erronées. J’ai vu des cas où des horaires d’ouverture incorrects ou des gammes de produits mal référencées ont causé des pertes significatives de chiffre d’affaires.
La question n’est donc plus de savoir si les consommateurs utiliseront l’IA pour leurs décisions d’achat, mais comment vous assurer que votre marque soit correctement positionnée dans ce nouveau canal d’influence.
Les leviers concrets pour apparaître dans les réponses des IA
Créez du contenu utile, structuré et humain : les LLMs adorent les experts qui parlent vrai
Oubliez le contenu générique bourré de mots-clés. Les LLMs sont programmés pour identifier et valoriser l’expertise authentique. Voici ce qui fonctionne vraiment, basé sur nos tests avec plus de 30 enseignes :
- L’expertise démontrable : Les LLMs privilégient les sources qui démontrent une connaissance approfondie de leur domaine. Partagez votre savoir-faire unique, vos innovations, vos processus. Une de nos marques de cosmétique a vu sa visibilité exploser dans les réponses IA après avoir publié une série d’articles détaillant leurs procédés de fabrication artisanaux.
- La structure sémantique claire : Les LLMs comprennent mieux le contenu bien organisé. Utilisez des balises HTML appropriées (H1, H2, H3), des listes structurées, des tableaux de données. Un site de mode qui a réorganisé ses fiches produits avec une structure sémantique cohérente a vu ses produits cités 2,7 fois plus souvent dans les recommandations des IA.
- L’authenticité et la voix humaine : Paradoxalement, les IA préfèrent le contenu qui sonne… humain ! Évitez le jargon marketing creux. Parlez avec sincérité, incluez des anecdotes, des études de cas réelles. Un retailer d’électroménager a transformé ses descriptions techniques en récits d’usage quotidien, augmentant de 40% sa présence dans les réponses IA.
- La fraîcheur et la mise à jour régulière : Les LLMs valorisent l’information récente. Actualisez vos contenus, datez vos articles, commentez l’actualité de votre secteur. Une enseigne de décoration qui publie mensuellement des analyses de tendances est systématiquement citée dans les réponses sur les tendances déco.
L’erreur la plus fréquente ? Croire qu’on peut « tromper » les LLMs avec des techniques d’optimisation superficielles. Ces modèles sont conçus pour détecter la valeur réelle du contenu, pas juste sa conformité à des critères techniques.
J’ai vu des retailers investir des sommes folles dans du contenu générique produit en masse, sans résultat. À l’inverse, des marques plus modestes mais authentiques dans leur communication digitale sont devenues des références incontournables dans les réponses des IA.
Optimisez vos données locales et produits : sans données fiables, pas de visibilité dans les réponses IA
Si le contenu est roi, les données structurées sont la reine dans l’univers des LLMs. Voici pourquoi et comment les optimiser :
Les LLMs se nourrissent de données. Quand un utilisateur demande « où trouver des baskets Nike Air Max à Lyon avec livraison le jour même », l’IA ne peut vous recommander que si elle dispose de ces informations précises sur votre enseigne.
Nos analyses montrent que 78% des retailers présentent des incohérences majeures dans leurs données en ligne. Horaires incorrects, stocks non actualisés, services mal référencés… Ces erreurs vous rendent invisible pour les IA, même si vous êtes parfaitement positionné sur Google.
Voici les données critiques à optimiser en priorité :
- Données locales : Adresses exactes, horaires à jour, services disponibles en magasin. Utilisez Google Business Profile, mais aussi les bases de données spécialisées comme Yelp, TripAdvisor et les annuaires sectoriels.
- Données produits : Descriptions détaillées, caractéristiques techniques, disponibilité en stock, options de livraison. Ces informations doivent être cohérentes sur tous vos canaux (site, marketplaces, réseaux sociaux).
- Données relationnelles : Avis clients, FAQ, service après-vente. Les LLMs accordent une importance croissante à ces signaux de confiance.
Un exemple frappant : une chaîne de magasins de sport avec qui nous travaillons a harmonisé ses données produits et locales sur l’ensemble de ses points de vente. Résultat ? Une augmentation de 34% des mentions dans les réponses des LLMs en seulement deux mois.
À l’inverse, un concurrent qui n’avait pas mis à jour ses horaires d’ouverture pendant le Covid se retrouvait systématiquement écarté des recommandations, l’IA considérant ses données comme non fiables.
La bonne nouvelle ? Contrairement au SEO traditionnel qui peut prendre des mois avant de montrer des résultats, l’optimisation des données pour les LLMs peut avoir un impact visible en quelques semaines seulement. C’est un investissement à rendement rapide.
Retailers : comment Wishibam vous aide à exister dans l’ère post-Google
Centralisation souveraine de vos données : le socle pour nourrir les IA avec vos infos, pas celles de vos concurrents
Face à la révolution des LLMs, la maîtrise de vos données devient stratégique. Chez WISHIBAM, nous avons développé une approche unique de centralisation souveraine des données retail, spécifiquement conçue pour l’ère de l’IA.
Le problème fondamental que nous résolvons ? La fragmentation. La plupart des retailers disposent de données éparpillées entre leur ERP, leur CRM, leurs PIM, leurs systèmes de caisse, leurs marketplaces… Cette dispersion crée des incohérences que les LLMs détectent et pénalisent.
Notre plateforme agit comme un hub central qui :
- Unifie toutes vos données produits et locales en temps réel
- Normalise ces informations selon les standards attendus par les LLMs
- Les diffuse de façon cohérente sur tous les canaux numériques pertinents
L’aspect souverain est crucial : contrairement aux solutions américaines qui s’approprient vos données pour les revendre ou les utiliser à d’autres fins, notre approche européenne garantit que vous restez propriétaire et maître de vos informations.
Un exemple concret : pour une enseigne multi-marques de prêt-à-porter, nous avons centralisé les données de 120 points de vente et 15 000 références produits. Résultat ? Quand un utilisateur demande à ChatGPT « où trouver cette robe Sandro en taille 38 disponible aujourd’hui », c’est notre client qui apparaît en premier, car ses données sont structurées, fiables et précises.
La centralisation permet aussi d’enrichir automatiquement vos données avec les éléments que les LLMs valorisent : attributs produits détaillés, services en magasin, options de livraison, etc.
Un avantage souvent négligé : cette centralisation vous permet de réagir rapidement. Quand un nouveau LLM émerge ou quand les critères évoluent, une modification centralisée se propage instantanément sur tous vos canaux, vous donnant un avantage concurrentiel décisif.
Une stratégie omnicanale pensée pour les humains… et comprise par les intelligences artificielles
L’erreur que je vois le plus souvent ? Traiter l’optimisation pour les LLMs comme un projet technique isolé. La réalité est plus subtile : les IA cherchent à comprendre et reproduire les comportements humains. Une stratégie efficace doit donc satisfaire simultanément vos clients et les algorithmes.
Chez WISHIBAM, nous avons développé une approche omnicanale unique qui répond à cette double exigence :
- L’unification de l’expérience client : Nous créons une continuité parfaite entre le digital et le physique. Quand un client interagit avec votre marque en ligne, puis se rend en magasin, l’expérience est fluide et cohérente. Cette cohérence est précisément ce que les LLMs recherchent pour leurs recommandations.
- La valorisation des atouts physiques : Contrairement aux pure players, les retailers disposent d’atouts uniques (essayage, conseil personnalisé, retrait immédiat). Notre plateforme met en avant ces avantages dans un format que les LLMs peuvent facilement identifier et recommander.
- L’exploitation intelligente des données clients : Nous transformons vos interactions clients en signaux pertinents pour les IA, sans compromettre la confidentialité des données.
Un exemple éloquent : pour une chaîne de magasins d’électroménager, nous avons déployé une stratégie intégrant des QR codes en rayon qui renvoyaient vers des contenus experts sur chaque produit. Ces contenus, structurés pour être compris par les humains ET les IA, ont permis à l’enseigne d’être citée dans 68% des réponses des LLMs sur les questions d’électroménager dans ses zones de chalandise.
L’approche WISHIBAM se distingue par sa vision holistique : nous ne séparons pas l’optimisation pour les LLMs de votre stratégie globale. Au contraire, nous intégrons ces nouveaux enjeux dans une vision cohérente où chaque action renforce votre présence tant auprès des clients que des intelligences artificielles.
Cette vision intégrée explique pourquoi nos clients voient leur trafic augmenter simultanément sur tous les canaux : en ligne, en magasin, et désormais dans les réponses des assistants IA.
Conclusion : Préparez-vous maintenant pour l’ère post-Google
La révolution des LLMs n’est pas un phénomène futur – elle est déjà là, transformant radicalement la façon dont les consommateurs découvrent et choisissent les marques. Pour les retailers, l’enjeu n’est plus seulement d’être visible sur Google, mais d’exister dans les réponses directes des IA.
Les marques qui agiront rapidement pour structurer leurs données, authentifier leur expertise et unifier leur présence omnicanale gagneront un avantage concurrentiel considérable. Celles qui attendront se retrouveront dans la position inconfortable de devoir rattraper leur retard dans un environnement déjà saturé.
Chez WISHIBAM, nous accompagnons chaque jour des retailers dans cette transformation. Notre conviction est simple : la technologie doit servir l’humain, pas l’inverse. C’est pourquoi notre approche combine expertise technique et compréhension profonde des enjeux retail.
La question n’est plus de savoir si les LLMs vont changer votre business, mais comment vous allez vous adapter pour rester pertinent dans ce nouveau paradigme. Et vous, votre marque est-elle prête pour l’ère post-Google ?
FAQ : Comment être référencé dans les LLMs
Quels sont les principaux LLMs qui influencent déjà les décisions d’achat des consommateurs ?
Actuellement, ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) et Copilot (Microsoft) sont les LLMs les plus utilisés par les consommateurs pour leurs décisions d’achat. Chacun a ses spécificités, mais tous partagent la capacité à fournir des recommandations directes qui court-circuitent les moteurs de recherche traditionnels.
Combien de temps faut-il pour améliorer sa visibilité dans les réponses des LLMs ?
Contrairement au SEO traditionnel qui peut prendre 6 à 12 mois, l’optimisation pour les LLMs peut montrer des résultats en 4 à 8 semaines. La centralisation et la structuration des données produisent des effets rapides, tandis que la création de contenu expert demande plus de temps pour établir une autorité reconnue.
Les petits commerces indépendants peuvent-ils être visibles dans les LLMs face aux grandes enseignes ?
Absolument ! Les LLMs valorisent l’expertise locale et l’authenticité, ce qui donne aux commerces indépendants une opportunité unique. Un petit magasin spécialisé avec des données bien structurées et un contenu expert peut surpasser une grande enseigne dans les recommandations IA pour sa zone géographique et sa spécialité.
Faut-il créer du contenu spécifique pour chaque LLM ou une stratégie unifiée suffit-elle ?
Une stratégie unifiée de qualité fonctionne pour tous les LLMs majeurs. Ils partagent des principes fondamentaux similaires : valorisation de l’expertise démontrée, préférence pour les données structurées et cohérentes, et recherche d’authenticité. Les nuances entre LLMs existent mais sont secondaires par rapport à ces fondamentaux.
Comment mesurer l’efficacité de sa stratégie d’optimisation pour les LLMs ?
Chez WISHIBAM, nous utilisons une combinaison de métriques : tests systématiques de requêtes pertinentes dans différents LLMs, analyse du trafic provenant des interfaces IA (via UTM spécifiques), et corrélation avec les visites en magasin. Nous avons également développé un score de « LLM Readiness » qui évalue la préparation globale d’une marque face à cette révolution.
La publicité payante existe-t-elle déjà dans les LLMs et comment s’y préparer ?
Les formats publicitaires dans les LLMs commencent à émerger, notamment avec Claude AI qui teste des réponses sponsorisées. Cependant, l’approche la plus pérenne reste l’optimisation organique de vos données et contenus. Les marques qui construisent aujourd’hui une présence forte dans les LLMs seront mieux positionnées pour exploiter les futures opportunités publicitaires.
Charlotte Journo-Baur, Fondatrice de WISHIBAM
Reconnue parmi les 0,1% des expertes retail les plus influentes en Europe