De nombreux écrits ont été écrits sur la manière dont l’IA va changer la pratique des relations publiques, depuis des informations plus rapides et plus approfondies jusqu’à un coût de production de contenu nul. Mais nous commençons seulement à entendre les marques expriment leur inquiétude sur ce qui pourrait être le plus grand potentiel d’impact de l’IA sur les relations publiques, à savoir le potentiel de changement du comportement humain. L’IA pourrait transformer fondamentalement la façon dont les gens perçoivent les médias, l’actualité, l’information, le contenu et les marques.
Le passage à l’IA comme arbitre de la réputation de la marque est en cours, avec de nombreuses personnes choisir des applications de « moteur de réponse » comme Perplexity plutôt que la recherche Google. Bientôt, ces moteurs de réponse et assistants personnels IA apparaîtront non seulement dans nos navigateurs Web et sur nos téléphonesmais dans notre maisonsnotre voitures et même sur notre visages.
Alors que l’utilisation des moteurs de réponses continue de croître pour atteindre une masse critique, l’IA pourrait bientôt être le premier endroit vers lequel votre public se tournera pour répondre aux questions sur votre catégorie, votre marque, votre entreprise et vos dirigeants. Vos clients cibles demanderont à l’IA des recommandations sur des produits et services comme les vôtres et ceux de vos concurrents. Ce que les systèmes d’IA disent de votre marque est important.
Le potentiel d’impact sur la réputation ne se limite pas aux marques B2C. Dans une recherche Pew de février étude20 % des Américains employés ont déclaré avoir utilisé ChatGPT pour des tâches professionnelles, soit près de deux fois plus qu’en juillet. Bientôt, les assistants IA au travail pourraient simplifier le parcours décisionnel de l’acheteur B2B, passant d’un désordre compliqué d’un organigramme à « Demander ». Répondre. Acheter.”
Pour protéger et renforcer la réputation de la marque dans un monde d’IA, les responsables de la communication des entreprises et des marques doivent commencer à surveiller et à influencer les moteurs de réponse basés sur l’IA et les grands modèles linguistiques qui les sous-tendent.
Surveillance de la réputation de la marque dans l’IA
Comme le disait la légende du management Peter Drucker : « Si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas le gérer. » Les communicateurs ont besoin d’outils pour surveiller les mots-clés pertinents pour la marque dans les moteurs de réponse au cœur de la pile technologique des relations publiques, ainsi que d’outils pour surveiller les médias gagnés et les médias sociaux.
En adaptant les meilleures pratiques de suivi des revenus gagnés et des médias sociaux, les communicateurs doivent surveiller les moteurs de réponse IA de tous les principaux fournisseurs, non seulement pour le nom de la marque, mais également pour les produits, services, dirigeants et concurrents de l’entreprise, ainsi que pour les mots-clés des catégories pertinentes. La précision et la positivité des réponses de l’IA aux requêtes sur votre marque alimentent la considération pour vos produits et services. L’inclusion de votre marque dans les réponses de l’IA aux questions au niveau des catégories génère également une notoriété et un avantage concurrentiel.
Les résultats de la surveillance du moteur de réponse permettent aux communicateurs de définir des objectifs significatifs pour l’amélioration de la réputation de l’IA et de suivre les progrès par rapport à ces objectifs au fil du temps.
Gérer la réputation de la marque dans l’IA
Tout comme la réputation d’une marque dans les médias sociaux et gagnés, la réputation dans l’IA ne s’achète pas. Les moteurs de réponse et les LLM ne peuvent pas être modifiés. La réputation doit être gagnée grâce à l’influence, ce qui fait de la gestion de la réputation de l’IA la prochaine frontière des relations publiques.
Étant donné que les moteurs de réponse et leurs LLM sous-jacents sont alimentés en grande partie par l’exploration de l’Internet public, les marques devraient gérer leur réputation sur Internet plus intentionnellement que jamais dans le but d’influencer positivement les moteurs de réponse IA.
Les médias gagnés occupent une place importante dans la formation LLM, tout comme dans l’optimisation des moteurs de recherche, et des entreprises telles qu’Apple s’y emploient activement. explorer les accords avec les éditeurs de presse d’obtenir des licences pour des articles afin de former leurs modèles. L’un des plus gros problèmes des LLM est qu’ils représentent une vision statique du monde au moment où ils ont été formés. Cela évolue rapidement, car les moteurs de réponse comme Microsoft Copilot et Perplexity ont incorporé des informations en temps réel dans les réponses, tandis que Grok AI d’Elon Musk exploite les données en temps réel de X.
Les médias détenus tels que les sites Web de marques, les salles de rédaction, les centres d’investisseurs et les blogs alimentent tous les LLM, y compris ceux dotés de fonctionnalités en temps réel comme Microsoft Copilot. Les principes EEAT de Google — l’expérience, l’expertise, l’autorité et la fiabilité — s’appliquent à l’optimisation des médias détenus pour les LLM de la même manière qu’ils le font pour l’optimisation des moteurs de recherche. Un novembre 2023 étude académique sur « l’optimisation générative des moteurs » ou GEO — comme le SEO, parfois aussi appelé « optimisation générative de l’IA » GAIO ou « optimisation LLM » LLMO — propose trois actions pour améliorer de 30 % en moyenne les impressions de marque dans les réponses LLM : ajouter des statistiques pertinentes, intégrer des citations émanant d’experts reconnus et citant des sources fiables. Chaque communicateur devrait jeter un nouveau regard sur sa salle de rédaction, son blog, son centre d’investisseurs et son site Web d’entreprise à travers le prisme de « à quelles questions est-ce que je réponds et qu’un LLM pourrait reprendre et utiliser ? »
Les médias sociaux influencent également de manière significative les LLM, ce qui oblige les marques à inciter les dirigeants individuels, les experts en la matière et les leaders d’opinion à participer aux discussions pertinentes sur les réseaux sociaux récupérées par les LLM pour les données de formation. Reddit est un excellent exemple d’opportunité offerte par les médias sociaux. Nous savons déjà que le raccourci pour trouver du contenu faisant autorité, expert, expérimenté et fiable sur Internet consiste à effectuer une recherche Google et à y ajouter le mot « Reddit ». C’est probablement la raison pour laquelle Google dépense 60 millions de dollars par an pour autorisez le contenu de Reddit à entraîner ses modèles d’IA. Au-delà de l’activation des employés, les marques peuvent façonner les LLM en transformant les parties prenantes en défenseurs, depuis les clients individuels et les fans de la marque jusqu’aux experts tiers et influenceurs de confiance.
L’engagement sur Wikipédia a longtemps été une proposition risquée pour les marques, mais comme Wikipédia est une source privilégiée de données de formation LLM, c’est le bon moment pour les communicateurs de jeter un nouveau regard sur la façon dont leur marque apparaît sur la plateforme. Ils devraient également agir en engageant les éditeurs via les pages de discussion des articles pertinents, en suivant les Guide Wikipédia clair et simple sur les conflits d’intérêts.
Les approches programmatiques basées sur des concepts de ML tels que l’apprentissage en contexte et l’apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains prennent forme en complément et en amélioration des quatre autres stratégies visant à influencer les LLM au nom des marques. Des innovations massives arriveront sur le marché d’ici la fin de cette année et l’année prochaine.
Brian Snyder est président mondial du numérique chez Axicom.
