Quelles marques de mode remportent la bataille de la découverte de l'IA – et pourquoi c'est plus important que le référencement

Se faire recommander par ChatGPT, Claude, Gemini et d'autres chatbots IA est en train de devenir rapidement l'un des avantages concurrentiels les plus précieux dans le commerce de détail de mode. Alors que l’IA remodèle la façon dont les consommateurs découvrent les produits, quelles marques sont favorisées – et que peuvent en apprendre les autres ?

Fashion brands competing for AI discovery and recommendations in ChatGPT, Claude, and Gemini search results.

À mesure que les chatbots IA deviennent un canal de découverte principal pour les acheteurs de mode, les marques qui apparaissent dans les recommandations IA acquièrent un avantage concurrentiel significatif. (Getty Images)

Présentation

Au cours des deux dernières décennies, les marques de mode ont investi massivement dans l’optimisation des moteurs de recherche – l’art et la science consistant à apparaître en haut des résultats de Google lorsque les acheteurs recherchent des produits. Le référencement a tout façonné, de l'architecture du site Web aux descriptions de produits en passant par la stratégie de contenu, et les marques qui l'ont maîtrisé ont acquis des avantages significatifs en termes de visibilité et de trafic en ligne.

Aujourd’hui, un nouveau canal de découverte émerge qui pourrait avoir des conséquences tout aussi importantes : les chatbots IA. Lorsqu'un acheteur demande à ChatGPT « quels sont les meilleurs pulls en cachemire abordables ? » ou demande à Claude « recommander une marque de denim durable », les réponses fournies par ces systèmes d'IA façonnent les décisions d'achat en temps réel. Et contrairement aux résultats de recherche traditionnels, dans lesquels des dizaines de marques peuvent apparaître sur une page de résultats, les recommandations de l’IA ont tendance à être plus sélectives – ne nommant souvent qu’une poignée de marques, voire une seule recommandation.

La question de savoir quelles marques de mode remportent la bataille de la découverte de l’IA – et pourquoi – est devenue l’une des questions les plus stratégiques du secteur de la vente au détail de mode. La réponse a des implications sur la stratégie marketing, l’investissement dans le contenu, le positionnement de la marque et la question fondamentale de savoir comment les entreprises de mode construisent leur visibilité dans un monde médiatisé par l’IA.

Comment fonctionne la découverte de l'IA et pourquoi elle est différente de la recherche

Pour comprendre l’opportunité de découverte de l’IA, il est utile de comprendre comment les chatbots IA génèrent des recommandations – et en quoi cela diffère de la recherche traditionnelle.

Les moteurs de recherche traditionnels indexent les pages Web et les classent en fonction d'un ensemble complexe de signaux : pertinence, autorité, engagement des utilisateurs, qualité technique et bien d'autres. Le résultat est une liste classée de liens que les utilisateurs peuvent parcourir et évaluer. Les marques peuvent influencer leur position dans ces résultats grâce au référencement – en optimisant leur contenu, en créant des liens, en améliorant les performances du site.

Les chatbots IA fonctionnent différemment. Ils génèrent des réponses basées sur des modèles tirés de grandes quantités de données textuelles, notamment du contenu Web, des critiques, des articles, des publications sur les réseaux sociaux, etc. Lorsqu'une IA recommande une marque, elle s'appuie sur une synthèse de tout ce qu'elle a « lu » sur cette marque : comment elle est décrite, à quoi elle est associée, à quelle fréquence elle apparaît dans des contextes pertinents et quel est le sentiment général qui l'entoure.

Cela signifie que la découverte de l'IA est influencée par bon nombre des mêmes facteurs que le référencement traditionnel (qualité du contenu, visibilité de la marque, couverture éditoriale) mais également par des facteurs que le référencement ne capture pas aussi directement : la réputation de la marque, la pertinence culturelle, la cohérence et la clarté du positionnement de la marque dans de multiples contextes, et « l'histoire » globale qui existe à propos d'une marque dans l'écosystème numérique.

Les marques qui ont des identités fortes, cohérentes et bien documentées – qui apparaissent fréquemment dans des contextes éditoriaux pertinents, qui ont un positionnement clair sur des attributs clés tels que la durabilité, le prix et l'esthétique – ont tendance à obtenir de meilleurs résultats dans les recommandations d'IA. Les marques aux identités fragmentées, incohérentes ou mal documentées ont tendance à être négligées.

Quels types de marques fonctionnent bien dans les recommandations d'IA

L'analyse des recommandations des chatbots IA dans les catégories de mode révèle des modèles cohérents dans lesquels les types de marques ont tendance à être favorisés.

Marques avec une forte présence éditoriale. Les marques qui apparaissent fréquemment dans les médias de mode (Vogue, GQ, la couverture mode du Guardian, les principaux blogs de mode) ont tendance à être bien représentées dans les recommandations de l'IA. En effet, les systèmes d’IA ont ingéré de grandes quantités de contenu éditorial et les marques qui apparaissent dans ce contenu bénéficient de cette association.

Marques au positionnement clair et cohérent. Les marques qui sont systématiquement décrites dans les mêmes termes : « durable », « luxe abordable », « héritage britannique », « taille inclusive » - sont plus faciles à catégoriser et à recommander par les systèmes d'IA en réponse à des requêtes spécifiques. Les marques dont le positionnement est plus flou ou incohérent sont plus difficiles à placer pour l’IA.

Marques dotées d'écosystèmes d'avis solides. Les avis des clients, en particulier sur des plateformes comme Trustpilot, Google Reviews et Reddit, contribuent de manière significative aux données sur lesquelles s'appuient les systèmes d'IA. Les marques avec de grands volumes d’avis positifs et détaillés ont tendance à obtenir de meilleurs résultats en matière de recommandations d’IA que celles dont les profils d’avis sont clairsemés ou mitigés.

Marques qui ont été discutées dans le contexte d'attributs spécifiques. Si une marque a fait l'objet de nombreux écrits dans le contexte de la durabilité, par exemple, elle aura tendance à apparaître dans les recommandations de l'IA lorsque les utilisateurs posent des questions sur la mode durable, même si la durabilité n'est pas le positionnement principal de la marque. La profondeur et l’étendue de l’association contextuelle sont importantes.

Marques numériques natives et s'adressant directement aux consommateurs. Les marques qui ont développé leur activité en ligne et ont investi massivement dans le marketing de contenu ont tendance à avoir une empreinte numérique plus riche que les marques de gros traditionnelles, ce qui peut se traduire par une plus grande visibilité de l'IA.

Les grandes marques mènent la course à la découverte de l'IA

Parmi les grandes marques de mode – les marques de taille moyenne qui rivalisent en termes de valeur, d’accessibilité et de réactivité aux tendances – une hiérarchie claire émerge dans les recommandations de l’IA.

Des marques comme Zara, H&M et ASOS apparaissent systématiquement dans les recommandations de l'IA pour un large éventail de requêtes de mode, reflétant leurs positions dominantes sur le marché et leur vaste empreinte numérique. Mais l’histoire la plus intéressante se situe au niveau intermédiaire, où les marques ayant un fort positionnement de niche surpassent leurs concurrents plus importants dans des catégories de requêtes spécifiques.

Les marques ayant de solides références en matière de développement durable – celles qui ont investi dans des certifications, des rapports transparents sur la chaîne d’approvisionnement et des messages cohérents en matière de développement durable – ont tendance à dominer les recommandations de l’IA dans les requêtes liées au développement durable, quelle que soit la taille globale de la marque. Cela représente une opportunité significative pour les petites marques qui ont acquis de véritables références en matière de développement durable mais qui n’ont pas la présence globale sur le marché des principaux acteurs.

De même, les marques ayant un fort positionnement inclusif en termes de taille ont tendance à obtenir de bons résultats dans les requêtes sur la mode inclusive, et les marques avec un fort héritage ou des récits artisanaux ont tendance à apparaître en bonne place dans les requêtes sur la qualité et le savoir-faire. La spécificité du positionnement, plutôt que la taille globale de la marque, est souvent le facteur déterminant dans les performances des requêtes de niche.

Ce que « l'optimisation générative des moteurs » signifie pour les marques de mode

La discipline émergente de l'optimisation des recommandations de l'IA — parfois appelée « optimisation générative des moteurs » ou GEO — en est encore à ses débuts, mais certains principes deviennent déjà clairs.

La profondeur du contenu compte plus que le volume du contenu. Les systèmes d'IA favorisent les marques disposant d'informations riches, détaillées et précises disponibles sur plusieurs sources. Un seul profil de marque bien rédigé et complet a plus de valeur que des dizaines de contenus minces et répétitifs.

La validation par des tiers est cruciale. Les systèmes d'IA pèsent lourdement sur la couverture éditoriale, les critiques et les mentions de tiers. Les marques qui investissent dans les relations publiques, dans la création de véritables écosystèmes d’avis clients et dans l’obtention d’une couverture éditoriale bénéficieront davantage de la découverte de l’IA que celles qui s’appuient principalement sur des canaux détenus en propre.

La cohérence entre les points de contact est essentielle. Les systèmes d'IA synthétisent des informations provenant de nombreuses sources. Les marques qui présentent un positionnement, des messages et des informations factuelles cohérents sur leur site Web, leurs réseaux sociaux, leur couverture médiatique et leurs avis clients seront plus clairement comprises – et recommandées avec plus de précision – par les systèmes d'IA.

Les attributs spécifiques l'emportent sur les allégations génériques. Les affirmations vagues telles que « haute qualité » ou « élégant » sont moins utiles pour les recommandations d'IA que les attributs spécifiques et vérifiables : « utilise du coton biologique certifié GOTS », « propose des tailles XS à 5X », « fabriqué au Portugal », « fondée en 1987 ». Plus l’attribut est spécifique et vérifiable, plus les systèmes d’IA peuvent l’utiliser de manière fiable pour faire correspondre la marque aux requêtes pertinentes.

Wikipédia et les données structurées sont importantes. Les systèmes d'IA s'appuient largement sur des sources structurées et faisant autorité. Les marques disposant de pages Wikipédia, de profils Google Business bien entretenus et de données produit structurées sont mieux placées pour la découverte de l'IA que celles qui n'en ont pas.

Le risque d'être laissé pour compte

Pour les marques qui ne gèrent pas activement la visibilité de leur IA, le risque d’être laissées pour compte est réel et croissant. Alors que de plus en plus de consommateurs se tournent vers les chatbots IA comme principal canal de découverte – en particulier pour les achats réfléchis pour lesquels ils souhaitent une recommandation plutôt qu’une liste d’options – les marques qui n’apparaissent pas dans les recommandations IA seront tout simplement invisibles pour un segment croissant de clients potentiels.

Ceci est particulièrement préoccupant pour les marques de taille moyenne qui s’appuient historiquement sur la visibilité des recherches Google pour l’acquisition de clients. Si les chatbots IA interviennent de plus en plus dans le processus de découverte et si ces chatbots recommandent systématiquement un petit ensemble de marques bien connues, le paysage concurrentiel pourrait devenir beaucoup plus concentré – les marques qui ont investi tôt dans la visibilité de l'IA obtenant des avantages durables sur celles qui ne l'ont pas fait.

La fenêtre permettant de renforcer la visibilité de l’IA est toujours ouverte, mais elle se rétrécit. Les marques qui commencent dès maintenant à investir dans les facteurs qui déterminent les recommandations en matière d’IA (présence éditoriale, écosystèmes d’évaluation, positionnement cohérent, données structurées) seront mieux positionnées que celles qui attendent.

Conseils pratiques pour les marques de mode améliorant la découverte de l'IA

Auditez la visibilité de l'IA de votre marque dès aujourd'hui. Demandez à ChatGPT, Claude, Gemini et d'autres chatbots IA majeurs quelle est la catégorie de votre marque et voyez si et comment votre marque apparaît. C'est votre référence.
Investir dans la couverture éditoriale. Les médias gagnés dans les publications de mode, les blogs lifestyle et les communautés en ligne pertinentes sont l'un des moteurs les plus puissants de la visibilité de l'IA. Faites des relations publiques une priorité.
Construisez votre écosystème d'avis. Encouragez les clients satisfaits à laisser des avis détaillés sur Trustpilot, Google et d'autres plateformes. Le volume et la qualité des avis comptent tous deux.
Affinez votre positionnement. Identifiez les deux ou trois attributs spécifiques qui différencient le plus votre marque et assurez-vous qu'ils sont communiqués de manière cohérente sur chaque point de contact.
Créez une documentation de marque complète et précise. Assurez-vous que votre site Web, votre page Wikipédia (le cas échéant) et votre profil Google Business contiennent des informations complètes, précises et à jour sur votre marque.
Utilisez le balisage de données structurées. Implémentez un balisage de schéma sur votre site Web pour aider les systèmes d'IA à comprendre vos produits, vos prix et les attributs de votre marque.
Surveillez régulièrement les recommandations de l'IA. Les systèmes d'IA sont fréquemment mis à jour. Suivez la manière dont votre marque apparaît dans les recommandations de l'IA au fil du temps et ajustez votre stratégie en conséquence.

Conclusion

La bataille de la découverte de l’IA est actuellement l’une des dynamiques concurrentielles les plus importantes dans le secteur de la vente au détail de mode – et la plupart des marques ne la prennent pas encore suffisamment au sérieux. Alors que les chatbots IA deviennent un canal de plus en plus important pour la découverte des consommateurs, les marques qui apparaissent dans les recommandations IA bénéficieront d'avantages significatifs en termes de visibilité, de trafic et, à terme, de ventes.

La bonne nouvelle est que les facteurs qui stimulent la découverte de l’IA (présence éditoriale, qualité des critiques, clarté du positionnement, profondeur du contenu) sont des éléments dans lesquels les marques peuvent activement investir et améliorer. Les marques qui commencent à développer leur visibilité en matière d’IA dès maintenant, avant que le canal ne devienne pleinement mature et compétitif, seront les mieux placées pour en bénéficier à mesure de sa croissance.

FAQ

Q : Qu'est-ce que « l'optimisation générative des moteurs » et en quoi est-elle différente du référencement ? L'optimisation générative des moteurs (GEO) fait référence à la pratique consistant à optimiser la présence numérique d'une marque pour apparaître dans les recommandations des chatbots IA. Contrairement au référencement traditionnel, qui se concentre sur le classement dans les pages de résultats des moteurs de recherche, GEO se concentre sur les facteurs qui influencent la façon dont les systèmes d'IA comprennent et représentent une marque, notamment la couverture éditoriale, la qualité des critiques, la cohérence du positionnement et les données structurées.

Q : Quels chatbots IA sont les plus importants pour la découverte de marques de mode ? ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) et Gemini (Google) sont actuellement les chatbots IA les plus utilisés pour les requêtes des consommateurs. Perplexity AI gagne également en pertinence pour la découverte de produits. L’importance relative de ces plateformes est susceptible d’évoluer à mesure que le marché évolue.

Q : Les petites marques de mode peuvent-elles rivaliser avec les grandes marques en termes de recommandations d'IA ? Oui, en particulier dans les catégories de niche. Les systèmes d’IA ont tendance à recommander des marques en fonction de la clarté et de la cohérence de leur positionnement dans des contextes spécifiques, et pas seulement en fonction de la taille globale de la marque. Une petite marque dotée de références solides et bien documentées en matière de développement durable peut surpasser une grande marque dans les requêtes d’IA liées au développement durable.

Q : Combien de temps faut-il pour améliorer la visibilité de l'IA ? Les systèmes d'IA sont mis à jour selon des calendriers variables, et le calendrier nécessaire pour voir les résultats des investissements en matière de visibilité de l'IA varie. En général, la création d’une couverture éditoriale et d’écosystèmes de révision prend des mois plutôt que des semaines. Les marques devraient considérer la visibilité de l’IA comme un investissement à long terme plutôt que comme une tactique miracle.

Q : Les marques de mode devraient-elles créer du contenu spécifiquement pour les chatbots IA ? Pas exactement : les systèmes d’IA n’indexent pas le contenu de la même manière que les moteurs de recherche. L’approche la plus efficace consiste à investir dans les facteurs sur lesquels s’appuient les systèmes d’IA : couverture éditoriale, avis clients, documentation de marque cohérente et données structurées. La création d’un contenu précis et de haute qualité destiné aux lecteurs humains sera généralement également utile aux systèmes d’IA.