Comment Jellyfish veut aider les marques à être mieux perçues par ChatGPT & co

Comment les modèles de langage (LLM) perçoivent-ils votre marque, produits ou services ? Vous n’êtes sans doute pas très nombreux à vous poser la question, plus préoccupés que vous êtes par le ranking SEO de vos assets digitaux sur Google et ces nouveaux environnements de recherche que sont devenus Instagram ou TikTok…

Il va falloir pourtant vous y mettre. Un récent sondage réalisé par Adobe vient de révéler que 20% des consommateurs US avaient eu recours à un service type ChatGPT pour trouver des bonnes affaires, à l’occasion du Black Friday. On ne sait pas ce qu’il en a été en France mais il y a peu de suspens sur le long terme : les agents conversationnels sont amenés à prendre de plus en plus de place (et donc d’influence) dans le processus de décision des acheteurs. 

C’est aussi le pari que fait l’agence Jellyfish, qui dévoile aujourd’hui “Share of Model” son outil d’analyse de la perception des marques par les principaux LLM du marché (GTP 4, GPTo, Gemini, Llama et Claude). L’objectif étant, en fonction des résultats, d’agir sur la stratégie de mots-clés et les contenus textes et visuels des concernés… pour mieux remonter dans les réponses qu’apportent les LLM à leurs utilisateurs. C’est-à-dire être plus souvent cités et, surtout, être cités sur des caractéristiques qui sont clés pour votre marque..

L’outil est live depuis quelques semaines. Le fruit d’un an de développement et d’une collaboration étroite avec quelques gros annonceurs beta-testeurs, dont Danone, révèle la DG de Jellyfish France, Marie Raimbert-Galtier. Le lancement d’une analyse est tout ce qu’il y a de plus simple, puisqu’il suffit de renseigner votre marque, la catégorie de produit qui vous intéresse, votre ou vos “persona”, vos concurrents et le marché sur lequel vous désirez réaliser le benchmark.

La plateforme se connecte en API aux LLM évoqués plus haut et va les solliciter quasi en continu. “On leur pose plusieurs questions, des milliers de fois. Quel produit ils me recommandent dans telle catégorie ? Quelles sont les forces et faiblesses du client et de ses concurrents ? Comment ils notent le client et ses concurrents sur les principaux attributs du premier.” 

Le projet “type” commence par un pilote de quelques milliers d’euros. “On laisse le modèle tourner au moins deux semaines pour éviter les risques d’hallucinations et les biais, les réponses pouvant varier selon les horaires”, précise Marie Raimbert-Galtier. Le client obtient, à l’issu du pilote, un rapport d’analyses qui peut être opéré sur plusieurs marchés et pour plusieurs “personas”. “On leur fournit leur pourcentage de présence dans les réponses et leur position moyenne et on fait de même pour les concurrents”, ajoute Marie Raimbert-Galtier. Et derrière ?

C’est là que ça se complique. Marie Raimbert-Galtier le reconnaît volontiers : “on reste dans le modèle de l’exploratoire.” Comprendre qu’une fois les résultats obtenus, il n’est pas évident de savoir comment influer dessus. 

Les réponses données par Llama sont-elles plus particulièrement influencées par des environnements comme Instagram ou Facebook ? Et celles de Claude par la data Amazon ? Dit autrement, une marque mal perçue par Llama doit-elle travailler en priorité sa présence sur Instagram et celle mal perçue par Claude gagnerait-elle à retravailler ses fiches produits Amazon ? 

“Une marque qui n’est pas perçue comme performante par Llama sur le sujet ‘rapport qualité-prix’ aura tout intérêt à porter une attention particulière à ce sujet sur son wording Instagram et même sur ses visuels, en évitant par exemple présenter son produit dans des environnements luxueux, puisque les LLM sont multimodaux.” Et même à investir plus en média sur Meta ? “C’est une hypothèse qu’on veut vérifier.”

Un bon levier d’optimisation serait d’identifier les trends de questions les plus posées et de s’assurer qu’on y apporte les réponses adaptées, comme celà se fait en SEO depuis une bonne vingtaine d’années. Mais comment s’assurer qu’on tape juste, alors même que l’on ne connaît pas les requêtes formulées par la plupart des utilisateurs ? Et qu’on a qu’une certitude : on interroge pas ChatGPT ou Gemini comme on interrogeait le moteur de recherche de Google. 

C’est sans doute ici que se jouera le succès d’une plateforme comme “Share of Model”. Se connecter en API aux principaux LLM et en sortir un benchmark concurrentiel est à la portée de tout le monde. La vraie difficulté consiste à 1) identifier les cas d’usages les plus populaires, c'est-à-dire les questions les plus posées 2) savoir comment améliorer sa perception sur ces cas d’usages. 

Ce travail de retro-engineering, que les champions du SEO ont mis des années à vraiment maîtriser sur Google, s’avèrera d’autant plus à répliquer que les LLM sont 1) bien plus complexes 2) bien plus changeants. “En témoigne “le fait que GPT4 et GPTo ne donnent que très rarement les mêmes résultats”, comme nous l’a rappelé Marie Raimbert-Galtier.

Marie Raimbert-Galtier nous l’accorde volontiers, sans doute que la plupart de ses concurrents lanceront un outil similaire d’ici quelques mois. En attendant, elle profite de ce qui est aussi un bon “coup marketing” pour booster la visibilité de l’agence auprès de clients et prospects. 

Elle donne l’exemple d’un fabricant automobile, dont l’un des derniers modèles était plébiscité par Google et des sites de tests… mais apparaissait en 24e position dans les recommandations des LLM. “J’ai contacté l’un des dirigeants de la marque et nous échangeons, depuis, sur une potentielle collaboration SEO + share of model.”

Ses équipes profitent également de l’intégration de “Share of Model” avec un autre outil d’IA générative maison, Pencil, pour tester les performances de certaines créations publicitaires. “Ce n’est pas un gadget de plus, c’est une vraie innovation”, conclut Marie Raimbert-Galtier. Une innovation que la dirigeante compte bien mettre dans les mains de ses clients d’ici la fin de l’année, en mode SaaS, à un tarif très accessible. Le but étant de s’enrichir des expériences clients…