Pourquoi l'IA est la meilleure nouvelle qui pouvait arriver au brand-building ?

Il y a encore peu, on pouvait raisonnablement penser que l'intelligence artificielle allait rebattre toutes les cartes du marketing. En somme, que la visibilité se gagnerait grâce aux algorithmes et aux contenus optimisés pour les machines. Mais, l'histoire s'avère plus ironique que prévu. L'IA est aujourd’hui en train de donner raison, chiffres à l'appui, à tout ce que les défenseurs de la construction de marque répètent depuis des décennies.

En effet, depuis deux ans, les COMEX se posent inlassablement les mêmes questions : « Comment rendre une marque visible dans l'intelligence artificielle ? », « Comment apparaître dans les réponses de ChatGPT ? », « Comment devenir recommandé par une machine qui transforme en profondeur notre façon de chercher et de choisir ? ».

Face à cette révolution, l’univers du marketing s’est alors adapté. Les acronymes ont d’abord fleuri, puis on a réécrit les pages produits, imaginé des contenus « compatibles IA », rêvé de fermes éditoriales capables de nourrir les corpus d’entraînement. Comme souvent devant un nouveau canal, le réflexe a principalement été tactique, avec, ici, la seule idée de produire plus et plus vite.

Sauf que cette logique vient d’être sérieusement mise à mal. Une étude menée pendant huit mois et publiée dans le WARC Guide en mars 2026 a analysé trente marques dans six catégories. Concrètement, ses auteurs apportent une réponse documentée à la question : « Qu'est-ce qui détermine vraiment la place qu'une marque occupe dans les réponses des grands modèles de langage ? ». La réponse tient en deux mots : le brand equity. Plus précisément, 63% de cette visibilité provient du capital de marque, quand le volume de citations - pourtant devenu le nouveau graal du Generative Engine Optimization (GEO) - ne pèse que 11%. Une force pour les grandes marques historiques, mais une opportunité également pour les nouveaux acteurs.

Pour comprendre pourquoi, il faut regarder ce qu'est réellement un LLM, au-delà des fantasmes technologiques qui l'entourent. Ce n'est pas un moteur de recherche classique mais une immense compression statistique de tout ce qui a été écrit, publié, commenté sur le web aussi bien récemment que par le passé. Quand un utilisateur interroge un LLM sur une marque ou un secteur, la machine ne lit pas une fiche produit optimisée pour l'occasion. Elle restitue ce qu'une marque a laissé derrière elle au fil du temps : des campagnes publicitaires, des slogans, des articles, des conversations, des souvenirs, des mèmes, etc. Et sa réponse pourrait être perçue comme le reflet d'une mémoire collective.

A titre d’exemple, demandez à un modèle de langage de citer une marque de soda ou de running, et Coca-Cola et Nike s’imposeront naturellement. La raison ? Les marques ont été portées par des décennies de campagnes et de présence culturelle gravées dans l’imaginaire collectif, et ce, bien avant l’IA. Mais ce mécanisme ne joue pas qu’en faveur des géants et des marques traditionnelles. Hoka en est la preuve. En moins de dix ans, la marque est passée de l’anonymat à une présence dans le top 5 des réponses des LLMs sur les marques de running. La marque s’est construite une identité forte qui a fini par s’infiltrer durablement dans les conversations des coureurs et des communautés sportives. C’est exactement ce que les modèles apprennent à restituer. Ainsi, la visibilité d'une marque challenger est accessible dans les LLMs, à condition, aussi, d’arriver à créer une marque distinctive.

En réalité, l'IA ne renverse pas les lois du marketing. Elle les rend au contraire plus visibles et évidentes. Déjà à son époque, la règle des 60/40 de Les Binet et Peter Field (cf. The Long and the Short of it: Balancing Short and Long-Term Marketing Strategies) posait un principe fondamental pour assurer la croissance d’une marque. Aujourd’hui, elle confirme que cette croissance s’inscrit dans le temps par l’accumulation patiente d’émotions, de souvenirs, et de raisons de considérer la marque. Car le brand building ne consiste pas seulement à faire connaître une marque, mais à la rendre suffisamment familière, crédible et désirable pour qu’elle entre dans l’ensemble des options que l’on envisage vraiment. Ces signes - slogans, campagnes, pubs marquantes, etc. - ne nourrissent plus seulement la préférence des consommateurs, mais deviennent de réels actifs sémantiques, une trace durable dans la mémoire collective que les IA apprennent à restituer.

Le vrai défi n'est donc pas seulement technologique, il est aussi stratégique. Face à un nouveau canal qui commence déjà à influencer les comportements de recherche, il est bien sûr légitime d'adapter ses contenus, de mieux structurer ses informations, d'être mieux cité ou encore d’être mieux compris par les modèles. Ces efforts ne sont pas inutiles. Cependant, et comme l’évoque l'étude du WARC Guide, ils ne peuvent décemment pas devenir l'essentiel de la réponse.

C'est tout le paradoxe actuel. À l'heure où l'on croit devoir parler aux machines, il redevient urgent de parler aux gens.

Pendant dix ans, une partie de l'industrie a sacrifié le haut de funnel pour grappiller quelques points de ROAS, confondant efficacité et immédiateté, performance de court terme et construction de valeur durable. Les grands modèles de langage démontrent aujourd'hui que ce qui n'a pas été installé hier dans les esprits ne sera pas recommandé demain par les algorithmes. In fine, l’IA est potentiellement la meilleure nouvelle qui pouvait arriver au brand building en rappelant les fondamentaux nécessaires pour installer une marque dans la durée.

(Les tribunes publiées sont sous la responsabilité de leurs auteurs et n'engagent pas CB News).