Comment prendre des décisions fondées sur les données dans un monde où celles-ci font défaut

À l'intérieur de dmarcianLeadership éclairé

Dans le cadre de notre série consacrée aux points de vue des « dmarciens », Samantha Thompson aborde le défi croissant que représente la navigation dans un paysage Internet en constante évolution.

L'analyse de données n'a jamais été un parcours rigide et parfaitement prévisible, sans baisses d'attribution ni lacunes. L'analyse marketing est un puzzle en temps réel et dynamique, où les pièces évoluent et où de nouvelles tendances apparaissent. Et c'est justement ce qui nous plaît tant, n'est-ce pas ? 

Derrière chaque tableau de bord, chaque graphique et chaque courbe de tendance se cache un être humain, et un petit aperçu de ses intentions. Lorsqu’une personne consulte une page, hésite au moment de valider sa commande, recherche une solution ou navigue sur votre site web, elle exprime un besoin concret. Être spécialiste du marketing, c’est être capable de comprendre ces besoins, souvent sans communication directe. Nous croisons des actions telles que les clics et les formulaires remplis avec des comportements comme les points d’entrée et le temps passé sur la page afin d’évaluer l’efficacité de nos campagnes. En cernant les centres d’intérêt de nos audiences, nous cherchons à améliorer leur parcours et leur expérience tout au long de celui-ci. 

Que faire lorsque bon nombre de ces informations, ces éléments sur lesquels nous nous sommes appuyés pour construire nos récits de données, sont obscurs, manquants, voire tout simplement inexistants ? 

Au fil des années, avec les parcours multi-appareils, le « dark social » et les campagnes multi-touch, nous nous sommes éloignés de l’attribution parfaite plus vite que nous ne pouvons nous en rapprocher. Certaines marques s’accrochent à des méthodes « éprouvées » pour définir le succès, mais selon moi, la nouvelle stratégie réside dans la capacité d’adaptation et la vision d’ensemble.

L'essor de la recherche « zéro clic » et aperçu de l'IA 

Aujourd’hui, le paysage de la recherche évolue et s’est déjà transformé en une expérience conversationnelle interactive. Grâce aux modèles de langage à grande échelle (LLM) et aux recherches en mode IA, les internautes ne parcourent plus les différentes pages de votre site web après avoir cliqué sur un lien figurant en tête des résultats. Ils peuvent désormais poser de véritables questions et recueillir des avis concordants provenant de plusieurs sources.

Le « Dark Funnel » prend de l'ampleur

Les prospects explorent nos catégories, évaluent nos solutions et se forgent des opinions bien arrêtées grâce à des résumés générés par l'IA, à des communautés privées et à des discussions entre pairs, alors que les outils d'analyse traditionnels n'enregistrent aucune visite sur le site web. 

Cela marque un véritable tournant pour les stratégies marketing qui s'appuient fortement sur les flux de travail d'automatisation du marketing, les indicateurs de vanité, les guides stratégiques très en vogue promettant de multiplier par dix le nombre de clics, ainsi que les campagnes de gamification payantes proposées par des tiers. 

En résumé : les indicateurs clés de performance (KPI) que nous mesurions auparavant ne constituent plus à eux seuls un indicateur fiable de la réussite.

Dans un monde où les données sont disparates et où l'attribution présente de nombreuses lacunes, les spécialistes du marketing ne devraient pas se fier à une seule source, mais en combiner plusieurs.

Le côté positif : un nouveau casse-tête et une plus grande proximité avec les clients

Même si nous avons perdu une grande partie de nos parcours d’attribution clairs et que le référencement naturel évolue considérablement sous l’influence des algorithmes, une opportunité se présente, qui nous ramène à certains des principes fondamentaux dont nous nous étions tant éloignés. L’être humain derrière le clavier. Une véritable étude client. Une attribution de première main, consistant à poser des questions simples pour comparer avec d’autres canaux.

Peut-être que la perte d’une partie de l’attribution nous obligera à nous rapprocher de nos clients et prospects, car nous devons comprendre le comportement de recherche par rapport aux mots-clés, découvrir les véritables questions des consommateurs et optimiser la manière dont nous nous adressons à divers types d’apprenants. Nous devons combiner l’attribution dont nous disposons avec les récits qui nous sont rapportés et recouper nos ensembles de données pour identifier de nouveaux schémas de comportement humain. N’est-ce pas ainsi que notre cerveau traite naturellement les données ?

Alors, que mesurons -nous ? Tout. 

Alors que l'attribution devient plus difficile en raison des changements en matière de confidentialité et de la fragmentation des parcours utilisateurs, la triangulation dans l'analyse marketing — qui consiste à combiner divers signaux indépendants plutôt que de se fier à un seul indicateur pris isolément — est indispensable pour s'assurer que nous allons à la rencontre des utilisateurs là où ils se trouvent, que nous leur apportons de la valeur et que nous optimisons l'AEO (Answer Engine Optimization) et le GEO (Generative Engine Optimization).

En combinant les données quantitatives issues du pipeline, la qualité des conversions, les retours directs des clients, l'engagement envers la marque et l'attribution autodéclarée, les équipes peuvent recouper les informations relatives aux performances et se forger une vision beaucoup plus claire et fiable des véritables facteurs qui génèrent les résultats.

Le marketing centré sur l'humain, une stratégie gagnante

On voit chaque jour apparaître de nouvelles stratégies visant à dominer les moteurs de recherche AEO, GEO et IA. Mais alors que tout le monde tente de percer le mystère, la réponse se trouve en réalité dans les principes fondamentaux. Au fond, une recherche IA performante repose largement sur le référencement naturel traditionnel — à savoir le cadre E-E-A-T de Google (Expérience, Expertise, Autoritéet Fiabilité) — avec quelques ajustements supplémentaires pour faciliter l’analyse par les machines et améliorer la lisibilité.

Alors que les recommandations changent quotidiennement, une constante demeure :

pour être référencé par les machines, il faut se montrer plus humain. 

C'est ironique, n'est-ce pas ? Les agents IA mettent le plus souvent en avant des points de vue originaux et un leadership éclairé qui ne sonne pas comme un discours robotique. Les points de vue humains authentiques sont plus importants que jamais.

En fin de compte, je considère le manque de données et les évolutions du paysage de la recherche comme des opportunités de nous rapprocher des personnes que nous essayons d'aider, et d'être plus humains et authentiques que jamais. 

De toute façon, la vie n'est pas parfaitement claire, et ça ne me dérange pas.

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