L’IMPORTANCE DE L’ANTICIPATION DANS LE MONDE DU MARKETING DIGITAL

Être intelligent en affaires signifie savoir ce qui se prépare dans l’ombre. Cela signifie anticiper et se préparer aux changements inévitables qui influenceront la manière dont les affaires sont menées. C’est ce qui permet à une entreprise d’être résiliente et de prospérer dans un environnement en constante évolution. Le marketing digital ne fait pas exception.

Dans son livre « The Personal MBA », l’auteur Josh Kaufman aborde la valeur de la simulation contrefactuelle. Cela signifie imaginer les possibilités futures et se préparer en conséquence.

Imaginons que vous ayez une grande entreprise prospère dans un créneau spécifique. Peut-être avez-vous une société qui vend un shake protéiné au lactosérum. L’erreur que commettent certaines grandes entreprises est de supposer qu’elles sont trop grandes pour échouer et de se contenter de suivre le mouvement.

Mais que se passerait-il si une autre entreprise venait et lançait un meilleur shake protéiné pour une fraction du prix ? Et si une nouvelle source de protéines était découverte ? Et si une étude révélait que le lactosérum était mauvais pour nous ? Tout cela pourrait arriver et bouleverser complètement même les entreprises les plus établies.

Cependant, une entreprise intelligente aura déjà envisagé ces éventualités et s’y sera préparée. C’est cela, la simulation contrefactuelle : c’est réfléchir à ce qui se prépare et se préparer en conséquence.

En tant que marketeurs numériques, cela signifie réfléchir aux choses qui pourraient avoir un impact sur le visage du marketing. Et l’une des choses qui pourrait avoir le plus grand impact de tous ? L’intelligence artificielle.

L’IA et l’apprentissage automatique ont le potentiel de changer complètement la donne en marketing sur internet, rendant de nombreuses stratégies obsolètes. Se préparer à ces changements est la seule façon de garantir que vos sites Web conservent leur position dans les SERP, que vos campagnes publicitaires restent rentables et que vos services restent pertinents.

Beaucoup de ces choses ne relèvent pas seulement de la spéculation : elles se produisent déjà. L’IA fait déjà des vagues énormes, même si vous ne le réalisez peut-être pas encore. Cela affecte la façon dont le référencement naturel fonctionne, les outils et logiciels que nous utilisons et la manière dont les publicités sont affichées.

L’IA peut penser plus rapidement et plus intelligemment que n’importe quel être humain, et cela est particulièrement vrai en matière de marketing sur internet, qui est une activité basée sur les données. Un marketeur IA peut créer une quantité infinie de contenu en une seconde, effectuant le travail de centaines d’humains. Tout ce contenu sera parfaitement adapté au public cible. L’IA dirigera Google. Elle gérera des modèles commerciaux entiers. Elle gérera AdWords. Et elle gérera de nouveaux outils que nous n’avons même pas encore imaginés. La singularité du marketing numérique est imminente. Ce livre vous aidera à vous préparer et expliquera un certain nombre de concepts :

• IA vs apprentissage automatique
• Comment mener une stratégie de référencement naturel maintenant que Google est une entreprise « d’abord l’IA »
• Les chatbots
• La publicité programmatique
• Le big data
• RankBrain
• Les assistants numériques
• La science des données
• SQL
• L’indexation sémantique latente
• L’avenir du marketing sur internet

Dans ce livre, vous obtiendrez une boule de cristal pour contempler l’avenir du marketing sur internet et vous assurer d’être prêt pour tous ces changements lorsqu’ils surviendront. À la fin, vous serez mieux préparé et mieux positionné que 99,9 % des autres marketeurs.

QU’EST-CE QUE L’IA ET L’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ?

Avant d’aller plus loin, jetons d’abord un coup d’œil à ce que sont précisément l’IA et l’apprentissage automatique. Ce sont deux termes connexes mais distincts, qui sont souvent confondus. Les deux auront un impact sur le marketing, mais de manière différente et unique.

L’IA, c’est l’intelligence artificielle. Cela signifie des logiciels et du matériel conçus pour agir et paraître intelligents. Ces logiciels sont capables de faire des choix significatifs et de mener des activités que nous considérerions normalement comme relevant du domaine humain.

L’IA se décline en deux grandes catégories. L’une est l’IA faible, également connue sous le nom d’IA étroite. L’IA faible est essentiellement une forme d’IA conçue pour effectuer une tâche spécifique. Un exemple en est la voiture autonome. Cette forme d’IA est capable de connaître la position d’innombrables voitures sur la route et de répondre en dirigeant, accélérant, freinant, etc. Si vous regardiez une voiture autonome de l’extérieur, vous pourriez penser qu’un être humain la conduisait. De cette manière, elle accomplit une tâche qui serait normalement considérée comme relevant de l’humain.

MAIS en même temps, vous ne pouvez pas parler à une voiture autonome et vous ne pouvez pas lui demander comment elle se sent. Une voiture autonome ne passerait certainement pas le test de Turing !

Note : Le test de Turing est un test conçu pour mesurer l’efficacité d’une IA. Si vous parlez à une IA sur une application de discussion et que vous ne savez pas qu’elle n’est pas humaine, elle est considérée comme ayant « réussi le test de Turing ». Un autre exemple d’IA faible est utilisé lors de la création des méchants dans les jeux vidéo. Ils utilisent la programmation pour se comporter de manière similaire à un être humain et pour offrir un défi au joueur.

Cependant, le code n’est utile que dans le contexte du jeu vidéo et il n’est donc pas sur le point de se transformer en Skynet de sitôt ! L’IA faible peut ne pas sembler aussi excitante, mais elle est utilisée pour un éventail très large de choses extrêmement excitantes, de l’aide au traitement des maladies à l’amélioration de l’économie.

À l’inverse, le type d’IA que l’on voit souvent dans la science-fiction est ce que nous appelons « l’IA générale ». Il s’agit d’une IA qui n’a pas qu’un seul objectif, mais qui est conçue pour faire tout ce qu’un être humain pourrait faire. Ainsi, vous pourriez jouer à un jeu de mots avec cette IA, lui demander comment elle se sent, ou lui demander de rechercher quelque chose d’utile.

Un exemple d’IA générale est DeepMind, propriété de Google. DeepMind est une entreprise qui a développé un « réseau neuronal » utilisant des « algorithmes d’apprentissage général » pour acquérir une grande variété de compétences différentes.

De nombreuses IA, telles que Watson d’IBM, sont en réalité préprogrammées. Cela signifie qu’elles fonctionnent en utilisant une sorte de diagramme de flux et répondront aux questions avec la même réponse à chaque fois. En revanche, DeepMind serait apparemment capable de penser et de répondre via un « réseau neuronal convolutionnel ». Certains comportements sont renforcés et encouragés, et ils commencent à devenir plus prédominants. Il ne s’agit pas d’une simulation parfaite de la façon dont fonctionne le cerveau humain (la psychologie comportementale cognitive nous enseigne l’importance d’avoir des dialogues internes et des modèles de pensée), mais c’est la chose la plus proche que nous ayons actuellement d’une « véritable » intelligence générale.

L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique, quant à lui, fonctionne différemment. L’apprentissage automatique utilise d’énormes ensembles de données pour acquérir des capacités surprenantes, voire effrayantes parfois.

L’apprentissage automatique permet essentiellement à un logiciel d’être « entraîné ». Un exemple évident de cela serait la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur décrit la capacité de certaines machines à comprendre les informations visuelles. Un exemple en est Google Lens, qui peut vous dire ce que vous visez avec l’appareil photo de votre téléphone, que ce soit un type de fleur ou un produit que vous pouvez acheter en magasin. La vision par ordinateur est nécessaire pour permettre aux voitures autonomes de naviguer avec succès dans leur environnement, et elle est utilisée par des applications comme Snapchat qui utilisent des filtres pour changer les visages des gens.

Comment cela fonctionne-t-il ? En regardant des milliers et des milliers de photos de chaque type d’objet. Bien que l’algorithme d’apprentissage automatique ne comprenne jamais ce qu’il voit, il peut rechercher des schémas dans les données qui seront utiles pour identifier ces objets à l’avenir. Par exemple, il pourrait remarquer que les visages sont généralement de forme ovale, avec une tache sombre de cheveux en haut. Il sait alors que s’il voit une forme ovale avec une tache sombre en haut, il est peut-être en train de regarder un visage.

L’apprentissage automatique a un ÉNORME potentiel dans presque tous les domaines. À l’avenir, il pourra être utilisé pour diagnostiquer les maladies de manière plus précise qu’un médecin, pour donner des conseils sur les décisions financières, pour identifier les transferts bancaires frauduleux, et bien plus encore. Tout cela a d’énormes implications potentielles pour le marketing sur internet, et c’est ce que nous explorerons dans les chapitres suivants.

GOOGLE EN TANT QU’ENTREPRISE AXÉE SUR L’IA – UN TOURNANT MAJEUR

Il y a quelque temps déjà, Google a annoncé qu’elle était devenue une entreprise axée sur l’intelligence artificielle (IA). Bien que cela puisse sembler être un jargon marketing sans signification, la vérité est que cette détermination a en réalité d’ÉNORMES répercussions potentielles pour les spécialistes du marketing, les entreprises et le référencement (SEO).

Tout d’abord, qu’entend Google par là ?

Rencontre avec le Nouveau Google Plus Intelligent

Vous pourriez penser à Google comme une entreprise axée sur la recherche. Le premier produit que Google a fourni était un moteur de recherche, et c’est toujours ce que la plupart d’entre nous associent à la société.

Traditionnellement, le moteur de recherche de Google ne fonctionnait pas vraiment comme une IA. À l’origine, la recherche consistait à essayer de faire correspondre les termes de recherche au contenu d’un article. C’est pourquoi les conseils donnés aux experts en référencement (SEO) étaient d’insérer de nombreuses phrases clés dans leurs articles, afin que les robots de Google puissent lire ce contenu et identifier rapidement qu’il serait une bonne correspondance avec ce que la personne recherchait.

Comme nous le savons tous, cela n’a pas fonctionné parfaitement pour Google. Beaucoup de « marketeurs » peu scrupuleux ont abusé du système en insérant des centaines de termes de recherche dans chaque article, ce qui signifiait que le contenu que Google montrait à l’utilisateur était incohérent et illisible.

C’est pourquoi, au fil du temps, Google a commencé à fonctionner de plus en plus comme une IA. Maintenant, Google ne cherche plus à trouver des correspondances exactes de mots clés. Au lieu de cela, Google essaie de répondre aux questions que vous lui posez. Il le fait en essayant de comprendre ce que l’utilisateur cherche ainsi que le contexte, puis en fournissant des réponses pertinentes à travers sa recherche.

RankBrain

Google peut le faire grâce à l’apprentissage automatique. Plus précisément, il utilise une forme de traitement du langage naturel que Google appelle RankBrain.

RankBrain est au moins partiellement responsable d’aider Google à gérer les phrases et les mots qu’il n’a pas encore vus. Si RankBrain identifie un mot qu’il ne connaît pas, il peut « deviner » ce qu’il pourrait signifier en fonction du contexte et de son utilisation ailleurs. Cela aide Google à traiter les recherches inhabituelles qu’il n’a pas encore vues, sans simplement faire correspondre les termes de recherche au contenu des articles.

Les requêtes de recherche sont transformées en « vecteurs de mots », appelés « représentation distribuée ». Ce sont des mots et des phrases qui sont proches les uns des autres en termes de sens et de contexte. RankBrain va ensuite essayer de faire correspondre la requête à des mots qu’il comprend, ou à des groupes de mots similaires. À partir de là, il déduit ce que le chercheur signifie réellement et ce qu’il recherche, et fournit des résultats sur cette base. RankBrain comprend également les relations entre les mots et la façon dont ils interagissent les uns avec les autres.

À un moment donné, les mots de liaison tels que « le » ou « et » étaient ignorés par Google. Maintenant, Google comprend l’importance de ces phrases et de la manière dont elles influent sur l’intention de l’utilisateur.

Comme tous les meilleurs algorithmes d’apprentissage automatique, RankBrain tente de s’améliorer avec le temps et de s’adapter aux utilisateurs. Il peut voir quels résultats sont les plus cliqués et ainsi savoir quand il se comporte bien et quand il se trompe. Ainsi, il est capable d’améliorer rapidement les résultats de recherche pour un mot clé donné grâce à des tests algorithmiques, ce qui aide à éliminer les contenus de faible qualité qui tentent de manipuler le système.

RankBrain fonctionne à l’aide d’une unité de traitement tensorielle (TPU), qui est un composant matériel spécifique à l’IA stocké dans les centres de données de Google. Il s’agit d’une puce spécifique qui est mieux capable de gérer les défis spécifiques des tâches d’apprentissage automatique.

Les Projets Futurs de Google

Au cours des dernières années, Google semble s’être diversifié. Elle fabrique maintenant des smartphones, des voitures autonomes et des applications comme Google Lens.

Mais au cœur de toutes ces initiatives se trouve une forme d’IA ou d’apprentissage automatique. Google Lens utilise l’apprentissage automatique pour identifier les objets dans une scène et permettre aux utilisateurs de « chercher » le monde réel autour d’eux de cette façon. Les voitures autonomes dépendent largement de diverses formes d’IA.

Et les téléphones Pixel de Google ? Leur principal objectif est probablement de mettre l’Assistant Google dans les poches de tout le monde.

Et voici le véritable indice sur ce que Google prépare. Google Assistant est une IA et un assistant virtuel que les utilisateurs peuvent utiliser pour obtenir des prévisions météorologiques, réserver des taxis, écouter de la musique, et bien plus encore. Google Assistant utilise une combinaison d’apprentissage automatique (pour détecter le langage humain par exemple) et d’IA afin de fournir des résultats utiles et de parler de manière naturelle.

Google Assistant est étroitement intégré à la recherche Google. Vous pouvez poser une question à Google Assistant comme « qui a joué dans Iron Man ? » et il vous donnera une réponse naturelle. Il le fait d’abord en utilisant l’apprentissage automatique pour transformer votre discours en une chaîne de caractères, puis en utilisant la recherche Google pour rechercher des réponses utiles (ce qui implique l’apprentissage automatique sous la forme de RankBrain), puis en utilisant l’IA étroite pour extraire les réponses les plus utiles des meilleures pages Web, et enfin en utilisant une autre forme d’IA étroite pour fournir la réponse de manière naturelle (conçue pour ressembler à une IA générale). Une grande partie de cela est effectuée non pas sur l’appareil auquel vous vous adressez, mais sur les TPUs de Google situés dans le cloud.

Qu’est-ce que Tout Cela Signifie pour les Spécialistes du Marketing ?

Alors, qu’est-ce que tout cela signifie pour les spécialistes du marketing ? C’est simple : cela signifie que Google veut être capable de comprendre votre contenu et d’extraire les informations les plus utiles. Elle ne veut plus que vous utilisiez des mots-clés rigides, et elle veut que vous vous prépariez à une forme de recherche plus axée sur la voix.

Google mise gros sur l’IA et l’apprentissage automatique. Elle croit qu’à l’avenir, les assistants d’IA seront ÉNORMES, et elle veut que Google Assistant soit en tête. Elle imagine un avenir où nous passerons moins de temps à fixer nos appareils et où nous obtiendrons les informations dont nous avons besoin en demandant à nos téléphones ou à nos Google Homes. Nous parlerons naturellement à ces appareils, et ils nous fourniront des réponses utiles.

PRÉPARATION POUR LA RECHERCHE SÉMANTIQUE

Que Google Assistant devienne ou non l’outil omniprésent que Google souhaite qu’il soit, le fait demeure que Google veut rendre la recherche de plus en plus naturelle et humaine. Dans de nombreux cas, c’est déjà le cas. Cela signifie que les spécialistes du marketing et les propriétaires de sites Web doivent apporter des modifications à leur approche. Il ne suffit plus de trouver un mot-clé et de le répéter à l’infini, vous devez désormais travailler comme si vous parliez à une IA. Et cela signifie quelques choses.

LSI : Indexation Sémantique Latente

L’indexation sémantique latente est l’une des choses les plus importantes à considérer si vous souhaitez améliorer votre référencement (SEO) et arriver en tête sur Google. C’est encore plus crucial si vous espérez être prêt pour le futur axé sur l’IA de Google. Non seulement c’est un concept puissant en soi, mais c’est aussi un microcosme important des changements plus larges que nous observons dans le domaine du référencement aujourd’hui. L’optimisation des moteurs de recherche est une partie importante du marketing numérique, et si vous voulez attirer le maximum de visiteurs sur votre site Web ou votre blog, il est essentiel que les moteurs de recherche soient de votre côté.

Dans le passé, le référencement s’appuyait principalement sur la création d’une tonne de contenu autour d’un certain sujet et l’utilisation répétée d’un certain nombre de mots-clés ou de phrases clés dans ce contenu pour aider Google à identifier le sujet et aider les visiteurs appropriés à trouver vos pages. Malheureusement, certaines personnes ont commencé à abuser de ce système en faisant du « bourrage de mots-clés » en utilisant les mêmes mots-clés encore et encore jusqu’à en devenir distrayant. Google a dû devenir plus intelligent et c’est ce qu’il a fait.

Aujourd’hui, utiliser trop souvent le même mot-clé peut vous causer des ennuis. Alors que fait Google à la place ? Il examine le contexte et le sujet plus large de l’article. En d’autres termes, il recherche des synonymes et des termes connexes, ce qui lui donne la capacité de mieux comprendre le contenu de votre page. Par exemple, si vous aviez écrit un article sur les « arbres de décision », dans le passé, Google aurait pu théoriquement se tromper et afficher votre site en résultat lorsqu’une personne recherchait « arbres ». Il aurait peut-être pensé que vous parliez de décisions concernant les arbres ! Maintenant, il peut rechercher des termes connexes comme « diagramme de flux » et ainsi aider à faire correspondre plus précisément l’article au lecteur. L’indexation sémantique latente vient en fait des mathématiques et utilise une technique appelée décomposition en valeurs singulières. Cela signifie qu’elle va scanner des données non structurées et rechercher les relations entre les mots et les concepts.

Comment Gérer l’Indexation Sémantique Latente

Alors, comment vous assurez-vous que votre site est optimisé pour l’indexation sémantique latente ? Réponse courte : vous ne le faites pas. Même s’il est évidemment tentant pour les entreprises de référencement de commencer à offrir leurs services optimisés pour l’indexation sémantique latente, la vérité est que vous auriez dû le faire tout le temps, sans même y penser. C’est ce que les meilleurs spécialistes du marketing web comme Andrej Ilisin ont toujours recommandé, et c’est aussi ce que conseille Matt Cutts. En bref, écrire naturellement signifie que vous incluez des synonymes et des sujets connexes. Sinon, votre écriture risque de sonner assez répétitive. La morale est la même qu’auparavant : arrêtez de vous poser des questions inutiles et écrivez simplement pour le lecteur ! Nous reviendrons encore et encore sur ce point en ce qui concerne la préparation pour un Google plus intelligent.

Cependant, il existe également quelques autres conseils à garder à l’esprit si vous voulez vous assurer que Google comprend ce dont vous parlez. Premièrement, assurez-vous d’utiliser plus d’une phrase de recherche. Il est judicieux, pour de nombreuses raisons, d’utiliser une combinaison de différents termes de recherche, plutôt que de cibler un seul. Étant donné que Google affiche souvent des résultats qui n’utilisent pas exactement la phrase clé que la personne a recherchée, il est logique d’essayer d’inclure quelques itérations populaires du même terme. De même, vous devez vous assurer d’utiliser un vocabulaire riche et varié autour du sujet. Cela aide à mieux démontrer le contexte et le sujet de votre article. Au lieu de remplir un article de synonymes aléatoires, pensez plutôt aux mots qui sont souvent associés au sujet avec lequel vous travaillez (comme notre exemple précédent des diagrammes de flux). Cela s’appelle la co-occurrence, et c’est le genre de chose que les algorithmes d’apprentissage automatique adorent !

Données Structurées

L’autre grand concept que les experts en référencement doivent considérer pour être prêts pour l’IA Google du futur est le balisage de schéma, également connu sous le nom de données structurées, ou données enrichies. Rappelez-vous : l’objectif de Google est de permettre à Assistant de répondre à des questions en langage naturel avec des réponses utiles, en se basant sur les informations trouvées sur le web. Google ne veut pas seulement afficher une liste de résultats de recherche utiles, il veut être en mesure de répondre aux questions de manière précise. Donc, si quelqu’un demande comment faire une bolognaise, Assistant lira simplement les ingrédients.

Pour ce faire, Google doit être capable de trouver les informations les plus pertinentes dans un passage de texte, puis d’extraire la réponse spécifique. Cela prend le concept de RankBrain au niveau supérieur, lui permettant de comprendre non seulement de quoi parle un article, mais aussi comment chaque paragraphe de cet article fonctionne. Le problème, c’est que l’IA de Google ne peut pas encore faire cela correctement. Du moins, pas assez bien pour pouvoir fournir des réponses utiles sans parfois inclure des absurdités complètes !

C’est là que les balises de schéma interviennent. L’idée du balisage de schéma est essentiellement d’annoter vos articles et billets de blog en disant à Google ce que chaque élément est et ce qu’il fait. Fondamentalement, vous dites « il s’agit d’une liste d’ingrédients » ou « il s’agit d’une évaluation des utilisateurs ». Cela aide également Google à fournir ce que l’on appelle des « extraits enrichis ». Les extraits enrichis sont des résultats de recherche sur les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) qui comprennent plus qu’une simple méta-description. Vous pourriez voir un résultat de recherche qui inclut par exemple des étapes sous forme de points, ou qui contient la liste des ingrédients d’un repas. De cette manière, l’utilisateur peut voir les informations qu’il recherche sans même avoir besoin de quitter le site web !

Comment Utiliser les Balises de Schéma

Les balises de schéma ressemblent beaucoup à l’HTML. Voici un exemple de ce à quoi cela pourrait ressembler :

<DIV ITEMSCOPE ITEMTYPE=”HTTP://SCHEMA.ORG/LOCALBUSINESS”>

<A ITEMPROP=”URL” HREF=”HTTP://WWW.FIREFLY-FLORAL.COM”><DIV ITEMPROP=”NAME”><STRONG>THE CANDLE FACTORY</STRONG></DIV> </A>

<DIV ITEMSCOPE ITEMTYPE=”HTTP://SCHEMA.ORG/ORGANIZATION”> <SPAN ITEMPROP=”TELEPHONE”>888-888-8888</SPAN> </DIV>

Cela dit essentiellement à Google que vous parlez d’une entreprise locale (The Candle Factory). Vous pouvez également utiliser le balisage de schéma pour mettre en avant les noms de produits, les auteurs, les évaluations agrégées, les applications logicielles, les restaurants, les films, et bien plus encore ! Pour l’utiliser vous-même, vous pouvez soit rechercher le code HTML et l’implémenter vous-même, soit utiliser l’outil de balisage pratique de Google : https://www.google.com/webmasters/markup-helper/u/0/. Ici, vous partagerez simplement l’URL de la page que vous souhaitez baliser, et il vous offrira la possibilité de créer les balises nécessaires. Il existe également des plugins que vous pouvez utiliser pour atteindre le même objectif via WordPress.

Les Avantages et les Inconvénients des Balises de Schéma

Les plus avertis d’entre vous auront peut-être remarqué certains problèmes préoccupants avec les balises de schéma. Plus précisément : elles encouragent les gens à ne pas visiter votre site web ! Disons que vous avez un site web de recettes, et que vous avez inclus un article sur la préparation de la bolognaise. Vous l’avez probablement fait en espérant que les gens cherchent cette recette sur Google, trouvent votre site web, puis visitent votre page pour la lire. En le faisant, ils pourraient également cliquer sur quelques annonces, acheter un produit d’affiliation, ou simplement se souvenir de votre marque pour revenir dans le futur.

Mais si Google se contente de prendre les informations clés de votre article et de les partager, il n’y a aucune incitation réelle pour les visiteurs à se rendre effectivement sur votre page. Par conséquent, il n’y a aucune chance qu’ils cliquent sur vos annonces ou achètent vos produits. Ils ne sauront même pas que l’information provient de votre site web ! Fondamentalement, Google utilise ainsi notre propriété intellectuelle sans aucune rémunération, ce qui a contrarié de nombreux webmasters, entreprises et spécialistes du marketing.

Alors, faut-il éviter complètement d’utiliser ces fonctionnalités ? Malheureusement, ce n’est pas vraiment une option. N’oubliez pas que Google utilise également des balises de schéma pour fournir des extraits enrichis. Ce sont les listes de résultats de recherche plus riches sur les pages de résultats des moteurs de recherche, qui incluent plus qu’une simple méta-description. Vous pourriez voir un résultat de recherche qui inclut par exemple des étapes sous forme de points, ou qui contient la liste des ingrédients d’un repas. De cette manière, l’utilisateur peut voir les informations qu’il recherche sans même avoir besoin de quitter le site web ! Et bien que vous ne retiriez peut-être aucun bénéfice du fait que Google lise vos ingrédients à haute voix, si vous n’incluez pas de balises de schéma, il obtiendra simplement ces informations auprès de l’un de vos concurrents. Google veut que nous utilisions des balises de schéma, et cela signifie que les sites qui le font seront probablement récompensés par un petit coup de pouce en matière de SEO. Pour toutes ces raisons, il est essentiel de continuer à utiliser cette stratégie, même si vous fournissez des informations gratuites à Google en le faisant. À l’avenir, si de plus en plus de personnes parlent à leur Assistant Google au lieu de naviguer sur le web pour obtenir des informations, il se peut que Google doive revoir sa politique : sinon, il risque de subir un backlash important de la part des créateurs de contenu !

LE BIG DATA

Le terme « big data » est souvent évoqué sans que vous en compreniez pleinement le sens. Dans ce chapitre, vous allez être éclairé et comprendre comment le big data peut vous aider, vous et votre entreprise, tant maintenant que dans le futur.

Essentiellement, le big data n’est rien d’autre que des ensembles de données volumineux. Ces ensembles de données massifs sont de plus en plus courants en ligne, car tout ce qui se passe en ligne est facile à mesurer et à documenter. Pensez à une entreprise comme Google, qui dispose d’énormes ensembles de données décrivant l’historique de recherche de milliards d’utilisateurs.

Mais même un site web standard qui reçoit 1 000 visiteurs par jour travaille avec d’énormes quantités d’informations. Un site web enregistre naturellement chacune de ces visites et stocke également des données sur chacune d’elles, telles que le pays d’origine et la durée passée sur le site. En quelques semaines, ces données risquent de faire planter de nombreux logiciels de tableurs !

La raison pour laquelle le big data est au cœur de nombreuses discussions est qu’il est très difficile à gérer. Donner un sens à de telles quantités d’informations nécessite beaucoup de mathématiques intelligentes, tandis que le simple stockage et la manipulation de ce type de données requièrent beaucoup de puissance de stockage et de calcul.

Cependant, la valeur potentielle du big data est également énorme. Le big data offre des modèles et des perspectives que vous ne pouvez tout simplement pas obtenir en observant quelques utilisateurs. C’est essentiellement ainsi que fonctionne l’apprentissage automatique : en recherchant des motifs dans des ensembles de données massifs. La différence réside dans la manière dont cela est utilisé de manière légèrement différente.

MODÉLISATION PRÉDICTIVE

La modélisation prédictive est un processus qui implique l’exploration de données et la probabilité pour prévoir des résultats futurs potentiels. Un modèle est créé en utilisant plusieurs « prédicteurs ». Les prédicteurs sont des variables censées influencer les résultats futurs.

Une fois que les données sont collectées pour ces prédicteurs, un modèle statistique peut être créé. Cela peut utiliser une équation linéaire simple ou des réseaux neuronaux complexes. De toute façon, l’analyse statistique peut ensuite être utilisée pour faire des prédictions sur l’évolution future des choses.

En ce qui concerne le marketing, cela peut aider à fournir de meilleures informations sur les clients, un meilleur score de leads, le nurturing de campagnes, la vente incitative et la vente croisée, des recommandations de produits personnalisées, et bien plus encore !

Amazon est un exemple de site qui utilise le big data pour fournir des recommandations de produits personnalisées. Amazon ne se contente pas d’utiliser une base de données d’articles regroupés (ce qui serait presque impossible à maintenir), mais génère automatiquement des données à partir de chaque transaction et vente, puis recherche des motifs. Il examinera quels produits sont généralement achetés ensemble (encore une fois, il s’agit de co-occurrence) et peut donc utiliser ces informations pour montrer des articles qu’il pense qu’un utilisateur pourrait vouloir acheter ensuite !

De même, en ce qui concerne le scoring des leads, le big data peut être d’une grande utilité. Le scoring des leads signifie comprendre quels leads sont susceptibles d’être prêts à acheter et lesquels ne le sont pas. Il s’agit d’informations extrêmement utiles pour les entreprises qui souhaitent envoyer des lettres de vente à la section transversale de leur liste de diffusion qu’elles pensent réellement acheter chez elles (plutôt que d’être découragées par la quantité de matériel de vente qu’elles reçoivent).

Amnesty International utilise la segmentation et les techniques de « modélisation prédictive » pour mieux identifier les groupes à cibler dans ses campagnes marketing. En collectant des données, Amnesty International sait qui devrait être ciblé par ses publicités, combien ces personnes sont susceptibles de dépenser et comment elles sont susceptibles de le faire.

N’importe quelle organisation caritative peut bénéficier de ce type d’analyse de données, tout comme n’importe quelle entreprise.

COLLECTE DE BIG DATA

Si vous souhaitez commencer à collecter des données pour votre entreprise, il existe de nombreux plugins et outils que vous pouvez utiliser à cet effet. Vous constaterez que de nombreux outils, tels que Google Analytics, vous permettront d’exporter d’énormes quantités de données pour travailler dessus.

Vous pouvez ensuite choisir d’utiliser ces informations vous-même ou de les externaliser à une organisation de science des données qui peut utiliser ces informations pour fournir des idées précieuses et utiles.

Une autre bonne idée pour vous préparer à l’avenir est de permettre aux utilisateurs de créer des profils. En faisant cela, vous pouvez collecter beaucoup plus de données sur les utilisateurs individuels et, à l’avenir, fournir de meilleures recommandations de manière individuelle également. C’est quelque chose que les magasins font depuis des décennies avec les cartes de fidélité, mais bien sûr, la nature numérique de la vente en ligne crée encore plus de possibilités potentielles !

VISION PAR ORDINATEUR

Comme mentionné, la vision par ordinateur est la capacité des machines et des ordinateurs à « voir » en apprenant à partir de vastes ensembles de données et de l’apprentissage automatique. En observant d’innombrables images, une machine peut apprendre à identifier des objets dans une image ou à naviguer dans un environnement sans heurter des obstacles.

Qu’est-ce que cela signifie pour l’avenir du référencement (SEO) ?

Une GRANDE chose – et une chose pour laquelle vous devez vous préparer – est que Google commencera probablement à accorder plus d’attention aux images sur les sites Web.

Traditionnellement, on nous a dit d’éviter d’utiliser des images pour des éléments tels que les noms de site. Pourquoi ? Parce que Google ne peut pas « lire » une image, et donc nous n’obtiendrons aucun bénéfice en termes de référencement de cela. Mais Google a un logiciel qui peut lire le texte à partir d’une image. Cela s’appelle la ROC (Reconnaissance Optique de Caractères), et si vous voulez voir à quel point elle est performante, essayez d’utiliser Google Translate avec une langue étrangère et regardez-la apparaître dans votre langue maternelle en temps réel. Si Google peut le faire, alors il est probable qu’il commencera à lire le texte dans vos images pour voir s’il correspond à la niche et aux mots-clés que vous ciblez avec votre site Web. De même, étant donné que la reconnaissance faciale est déjà très importante en matière de sécurité et sur Facebook, il est probable qu’un jour Google commence également à l’utiliser. Par exemple, si vous écrivez un article de blog sur Sylvester Stallone, Google pourrait un jour regarder non seulement votre contenu, mais aussi les photos sur votre page pour voir s’il y a des images de Stallone ! Google Images pourrait un jour ne pas dépendre du texte environnant du tout, mais pourrait plutôt baser ses résultats uniquement sur ce qu’il voit dans l’image et si cela correspond à ce que vous recherchez. Des problèmes tels que la qualité de l’image joueront également probablement un rôle important à l’avenir. Google pourrait choisir de ne pas recommander votre page Web s’il estime que les images y sont mal choisies et hors de propos. Que pouvez-vous faire pour vous préparer ? Pour l’instant, la chose la plus proche de la communication avec Google via les images est l’utilisation du balisage et/ou des noms de fichiers et des balises alt. L’utilisation de balises alt pour décrire les images peut aider Google à savoir ce qu’elles représentent, et donc à mieux décider si votre site est pertinent pour un utilisateur particulier. En attendant, assurez-vous que toutes les images que vous utilisez sont pertinentes et de haute qualité !

 PUBLICITÉ

Au cœur de celui-ci, l’apprentissage automatique consiste à évoluer. C’est obtenir de plus en plus de données, au point qu’il peut faire des affirmations plus précises. Alors que la détection de visages dans les images peut commencer par être médiocre, le système évolue et apprend jusqu’à devenir plus précis qu’un être humain.

Imaginez si vous pouviez utiliser ce pouvoir pour la publicité. Imaginez si vous pouviez afficher des publicités précisément adaptées, aux bonnes personnes, au bon moment. Imaginez si votre campagne publicitaire « évoluait » pour devenir de plus en plus spécifique, de sorte qu’un nombre croissant de spectateurs cliquaient sur les publicités et achetaient vos produits. Plus la campagne dure, plus vos profits augmentent et moins vous dépensez pour des publicités inefficaces. C’est précisément ainsi que fonctionne la publicité programmatique, et vous pouvez commencer à l’utiliser dès maintenant !

Qu’est-ce que la publicité programmatique ? Les campagnes publicitaires programmatiques permettent aux annonceurs d’acheter des publicités natives sur divers sites de l’éditeur tout en utilisant des algorithmes intelligents pour s’assurer qu’ils ciblent les bons spectateurs au bon moment, le tout en respectant le budget grâce à un système d’enchères qui leur permet de concourir pour des impressions avec d’autres annonceurs.

En résumé, ces campagnes offrent la précision et la qualité de la publicité native (comme les bannières publicitaires), tout en permettant le contrôle, l’adaptabilité et la précision que vous obtiendriez avec une campagne PPC. Le résultat net est que les publicités apparaissent sur les sites des éditeurs soigneusement sélectionnés, mais seulement lorsque et si elles sont susceptibles de donner les meilleurs résultats. La publicité programmatique utilise un algorithme complexe pour identifier le client idéal de votre entreprise, puis pour déterminer où il est susceptible d’apparaître sur le Web. Il affichera ensuite les publicités à ces endroits, puis utilisera un algorithme d’apprentissage pour au lieu de passer d’un éditeur à l’autre pour discuter des tarifs, vous permettez à un « bot » de faire tout le travail pour vous. Plus important encore, cela signifie que vous ne gaspillerez pas d’argent sur un emplacement publicitaire que personne ne regarde. Vos publicités seront choisies et affinées par un algorithme intelligent, et le résultat sera qu’elles obtiennent des taux de clics plus élevés de la part des clients ciblés correctement !

Enchères en temps réel (RTB) C’est ainsi que l’achat programmatique diffère du PPC ou simplement de l’achat d’une bannière publicitaire sur votre site d’actualités préféré. Vous permettant un contrôle supplémentaire est l’option d’utiliser RTB ou « Real Time Bidding ». Ce que signifie essentiellement RTB, c’est que vous entrez automatiquement dans une guerre d’enchères à chaque fois qu’une page se charge en fonction de votre budget pré-défini. Ces guerres d’enchères permettent à vos publicités de concourir avec d’autres annonceurs sur un large choix de sites Web différents qui répondent tous aux démographies et au contexte spécifiques que vous avez choisis. En d’autres termes, vous définirez que vous voulez cibler des sites de sport s’adressant à un public masculin de la vingtaine à la quarantaine, et à partir de là, vos publicités apparaîtront sur une sélection de ces sites Web (que vous pouvez toujours sélectionner dans certains cas si vous le souhaitez) en fonction du résultat de chaque petite enchère. Cela vous permet de cibler votre public sur une gamme de sites Web différents et d’éviter de payer trop cher pour le faire. D’autre part, l’achat direct est essentiellement une commande en gros d’impressions à partir d’un site Web spécifique ou de plusieurs sites Web, tels que ESPN. Vous pouvez toujours filtrer vos impressions en fonction de divers facteurs tels que la localisation ou le navigateur, mais essentiellement vous ciblerez un site Web spécifique et vous garantirez ainsi une place sur cet emplacement précis. L’achat direct ressemble un peu plus à la publicité avec une bannière, tandis que RTB est un peu plus proche du modèle PPC où vous enchérissez pour des emplacements sur une gamme de sites Web (tout en ayant un peu plus de contrôle).

Choisir la meilleure approche La décision de ce qui fonctionnera le mieux pour vous dépendra de plusieurs facteurs. Par exemple, votre budget va entrer en jeu car l’achat direct tend à être plus cher (car les CPI inférieurs n’auront pas autant d’opportunités d’apparaître). Il est également utile de noter que RTB vous offre plus de flexibilité, plus de données et plus de contrôle – vous pouvez identifier les sites qui fonctionnent le mieux pour vous, à quels moments et pour quels spectateurs, puis adapter davantage votre approche en conséquence. D’un autre côté, si vous offrez trop peu avec RTB, vous risquez que vos publicités n’apparaissent pas du tout. Cela s’oppose directement aux achats directs, qui garantissent essentiellement votre emplacement publicitaire et le nombre d’impressions que vous obtiendrez finalement. C’est utile pour une entreprise avec des objectifs plus concrets et un calendrier fixe. De même, avec l’achat direct, vous pourrez mieux contrôler où votre publicité apparaît et établir une relation plus étroite entre votre marque et celle de l’éditeur. Donc, différentes approches fonctionneront pour différents spécialistes du marketing et à des fins différentes. Votre travail consiste à décider ce qui fonctionne le mieux pour vous, et la meilleure façon de le faire peut bien être de plonger et d’essayer par vous-même.

Comment être plus efficace avec l’achat programmatique La publicité programmatique a rapidement gagné en importance dans l’industrie du marketing en ligne et constitue un nouvel outil important pour toute entreprise qui souhaite toucher un public plus large. Cependant, même les meilleurs outils programmatiques ne sont aussi efficaces que les personnes qui les contrôlent, alors avant de vous précipiter, envisagez ces quatre conseils essentiels pour assurer votre réussite.

N’oubliez pas la composante créative Quelle que soit la pertinence de vos publicités ou la qualité de votre campagne en termes d’exposition, si vous n’avez pas investi dans l’aspect créatif, ces publicités ne seront pas percutantes. Concevez vos publicités de manière efficace et testez celles qui fonctionnent le mieux. De même, réfléchissez à l’identité de votre marque et à la manière dont vous pouvez la renforcer même avec des publicités qui ne sont pas cliquées. Choisissez un partenaire programmatique qui peut vous aider dans cet aspect.

Tenez compte de l’audience et du contexte Avant de choisir avec quels éditeurs travailler, vous devez examiner le public qu’ils attirent ainsi que le contexte. Le partenaire idéal sera un site qui traite de sujets liés aux vôtres et cible le même public que le vôtre. Dans certains cas, cependant, vous ne pourrez pas trouver les deux, et vous devrez donc choisir des éditeurs qui offrent le meilleur équilibre. Et ne soyez pas tenté d’ignorer le contexte dans ces situations, car des études montrent que la même personne est beaucoup plus susceptible de cliquer sur une publicité pour des clubs de golf lorsqu’elle se trouve sur un site de golf par rapport à un site d’actualités. De plus, quelqu’un qui souhaite une robe de mariée ne la voudra que pendant une période précise de sa vie, ce qui démontre vraiment l’importance du contexte.

Soyez prêt à dépenser au début La beauté de la publicité programmatique est que vous pouvez gérer directement vos dépenses en temps réel pour garantir la meilleure exposition, quel que soit votre budget. Cependant, il est fortement recommandé de commencer avec une limite de dépenses plus élevée que celle que vous avez l’intention de maintenir, car cela vous permettra d’identifier plus rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. N’oubliez pas, vous voulez plus de données, et cela signifie que vous voulez plus de clics. En ajustant votre campagne en fonction des statistiques et du retour sur investissement, vous vous rapprocherez de plus en plus de la configuration optimale, mais si vous ne dépensez pas l’argent à l’avance, vous ne pourrez pas savoir si votre campagne fonctionne parce que vous ne remporterez pas suffisamment d’enchères. Dépensez un peu au début et vous économiserez de l’argent à long terme une fois que vous aurez trouvé votre rythme.

Assurez-vous que vos publicités s’intègrent bien

L’inconvénient de toute campagne publicitaire automatisée est que vous pouvez perdre ce « contact personnel » – les avantages qui découlent de travailler avec un éditeur pour développer une campagne publicitaire qui correspond au ton et à l’apparence globale de leur site et qu’ils aideront à promouvoir dans leur contenu. Malheureusement, la publicité native est difficile à mettre à l’échelle, c’est pourquoi de nombreuses plates-formes automatiques sont populaires. Pour réussir avec la publicité programmatique, c’est quelque chose que vous devez considérer. Votre publicité cible les bonnes personnes, sur les bons appareils et dans les bons contextes. Mais est-ce le bon choix pour le travail ? Cette publicité doit ressembler à une publicité native de la même manière qu’une bannière publicitaire le ferait. Créer des publicités qui se fondront dans divers « environnements » est une façon de le faire. Une autre consiste à choisir un outil qui vous permet de sélectionner les marques avec lesquelles vous souhaitez travailler, puis de choisir celles qui sont déjà étroitement alignées avec vos propres objectifs et votre style.

MARKETING PAR EMAIL

Le secret du succès sur le web ne se résume pas à attirer du trafic, mais aussi à contrôler ce trafic. Qu’est-ce que cela signifie ? Cela veut dire que vous devez savoir comment choisir les visiteurs que vous voulez cibler à tout moment. Vous devez comprendre vos visiteurs, savoir ce qu’ils pensent, quels sont leurs états d’esprit et ce qui les intéresse à tout moment donné. Et cela signifie que vous devez savoir comment et quand agir lorsqu’il s’agit de vendre des produits ou d’encourager les gens à s’inscrire à votre liste de diffusion. C’est un thème que nous avons vu apparaître maintes et maintes fois avec l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Et le marketing par courriel ne fait pas exception.

Tout cela peut être fait en construisant une liste de diffusion et en segmentant cette liste. Tout d’abord, revenons aux bases du marketing par courriel pour ceux qui ne sont pas familiers. Le marketing par courriel est bien sûr le processus de marketing par courriel. En d’autres termes, cela signifie que vous allez construire une grande liste – une collection d’adresses électroniques – et vous le ferez en demandant aux visiteurs de votre site de partager leurs coordonnées lorsqu’ils arrivent sur votre page d’accueil. Cela nécessite à son tour un répondeur automatique. Un répondeur automatique est un outil que vous utilisez pour créer des formulaires électroniques et ensuite pour gérer tous les contacts de votre liste. Vous pouvez utiliser le formulaire quelque part sur votre page pour permettre aux gens d’entrer leurs coordonnées et vous utiliserez le répondeur automatique pour envoyer tous vos courriels. Il devrait être immédiatement évident quelle est la valeur de tout cela. Envoyer tous vos courriels manuellement en utilisant Gmail ou un autre client Web n’est pas facile et risquerait probablement de ne pas être livré à de nombreuses personnes. Vous auriez à envoyer de nombreux courriels différents pour des listes plus longues et vous devriez gérer manuellement toutes les demandes d’inscription ou de désinscription.

Un répondeur automatique gère tout cela pour vous, donc vous n’avez qu’à écrire un courriel et ensuite cliquer sur « envoyer ». L’autre avantage d’un répondeur automatique, c’est qu’il peut collecter des données pour vous et utiliser ces informations pour faire différentes choses. Par exemple, un répondeur automatique peut vous montrer le pourcentage d’abonnés qui ouvrent réellement vos courriels. Si les titres de vos courriels n’encouragent pas les gens à lire, alors vous pouvez identifier ce problème et travailler sur une solution. Soudain, nous utilisons à nouveau une approche axée sur les données et l’apprentissage automatique! Vous pouvez ensuite voir tous les visiteurs qui ont lu un message donné en un seul endroit. Ou choisissez de voir ceux qui ne l’ont pas fait. Vous pouvez voir le taux d’ouverture pour différents visiteurs individuels et organiser votre liste par différents facteurs.

C’est une autre chose pratique à propos de l’utilisation d’un répondeur automatique : il vous permettra de recueillir plus d’informations en utilisant le formulaire intégré sur votre page et ces informations peuvent ensuite être utilisées pour regrouper vos visiteurs. Vous voulez juste envoyer un message aux hommes ? Faites-le. Vous voulez juste envoyer un message aux personnes de plus de 30 ans ? Vous pouvez le faire aussi. Ou que diriez-vous d’avoir plusieurs listes de diffusion différentes pour différentes marques, voire pour différents produits ? Tout cela peut être accompli en utilisant un seul répondeur automatique. Et bien sûr, ce genre de contrôle et d’automatisation ouvre toutes sortes de possibilités en matière d’IA et d’apprentissage automatique pour les marketeurs.

Chaleur du Prospect et Segmentation des Courriels Le véritable pouvoir de toutes ces informations vient de la possibilité de les utiliser pour choisir à qui vos messages seront envoyés. Par exemple, vous pouvez décider que vous voulez envoyer un courriel uniquement aux personnes qui appartiennent à des catégories particulières. Ce qui nous intéresse au début, c’est d’envoyer des courriels basés sur l’engagement, la rétention et la chaleur du prospect. Un prospect est quelqu’un qui a montré un certain intérêt à acheter chez vous. Cela signifie que toute personne qui s’est inscrite à votre liste de diffusion peut être considérée comme un prospect car elle a démontré un intérêt simplement en le faisant. Mais en même temps, un prospect est aussi quelqu’un qui visite votre site ou qui prend votre carte. Il s’agit d’un prospect « froid », tandis que quelqu’un qui vous donne effectivement ses coordonnées est un prospect « chaud ». Les prospects deviennent plus chauds plus ils montrent d’intérêt pour ce que vous faites et ce que vous vendez. Et plus un prospect est chaud, plus il est probable qu’il achète chez vous. En fait, c’est le but véritable et le plus utile d’avoir une liste de diffusion : cela vous permet de prendre vos prospects glacés et de les transformer en prospects chauds, puis en clients payants. Je compare toujours cela à demander le numéro de téléphone de quelqu’un. Si vous alliez simplement aborder quelqu’un dans un club et lui demander son numéro, il vous dirait probablement de partir. Pourquoi vous donneraient-ils leur numéro s’ils ne savent rien de vous et n’ont montré aucun intérêt pour vous ? D’abord, vous devez discuter avec eux et les laisser apprendre à vous connaître. S’ils vous regardent et sourient, ce sont des prospects froids. S’ils répondent à votre humour et vous disent leur nom, ce sont des prospects chauds. S’ils vous ont embrassé ou vous ont laissé leur acheter un verre, ce sont des prospects très chauds. Et une fois qu’ils sont très chauds, vous pouvez leur demander leur numéro. Tout cela concerne le bon timing. Si vous vous trompez dans le timing, ils ne vous donneront pas leur numéro car vous n’avez pas préparé le terrain!

La même chose est vraie pour le marketing sur Internet. Si quelqu’un visite votre site et que vous lui dites immédiatement d’acheter votre produit, il ne le fera pas. Pourquoi le ferait-il ? Vous ne lui avez donné aucune raison de vous faire confiance. Vous ne lui avez rien dit sur vous. Ils ne savent pas grand-chose sur le produit. Demandez-leur de vous donner leur adresse électronique après quelques articles de blog et vous pouvez commencer à augmenter doucement l’engagement. C’est alors que vous les impressionnez avec toutes vos informations et toutes vos connaissances. Vous les divertissez un peu et vous leur permettez de vous connaître.

S’ils n’ouvrent pas vos courriels, c’est l’équivalent de vous ignorer. C’est comme la fille ou le garçon dans le club qui n’est pas en train de rire à vos blagues et qui ne cesse de regarder ailleurs. Si vous essayez de leur vendre maintenant, vous devenez du spam. Et vous êtes supprimé. Et ils ne reviennent jamais sur votre site.

Mais s’ils ouvrent vos courriels, vous savez que vous avez une chance. Cela signifie que vous pouvez leur envoyer plus d’informations sur vos produits et les enthousiasmer pour le lancement de votre produit. Si, pendant ce temps, ils continuent à ouvrir vos courriels, vous savez que vous avez une chance encore meilleure de réussir. Si vous essayez maintenant de leur vendre quelque chose, il y a beaucoup plus de chances qu’ils achètent chez vous.

Grâce à la segmentation des courriels, vous pouvez faire exactement cela : vous pouvez voir quels visiteurs ouvrent réellement vos courriels, cliquent sur vos liens et font défiler jusqu’au bas. En fait, en utilisant les cookies, il est même possible de voir quels visiteurs ont visité votre site web et regardé vos produits. Vous pouvez voir qui a survolé vos produits et a été tenté de cliquer pour acheter.

Segmentation des Courriels Combinée à l’Apprentissage Automatique Si vous avez bien suivi, vous avez peut-être déjà compris où cela nous mène. Vous souvenez-vous quand nous avons parlé de big data et que nous avons dit que vous pouviez utiliser l’analyse prédictive pour mieux évaluer les prospects? C’est là que les choses pourraient devenir vraiment intéressantes pour les répondeurs automatiques du futur. Imaginez si votre répondeur automatique ne se contentait pas de segmenter votre public et d’examiner les taux d’ouverture et l’engagement, mais s’il pouvait rechercher des tendances à travers de vastes ensembles de données. En d’autres termes, et si votre répondeur automatique enregistrait chaque personne qui achetait chez vous et évaluait les actions qu’ils prenaient habituellement en premier. Cela permettrait à cet algorithme d’apprentissage automatique de mieux repérer quand un utilisateur se comporte comme quelqu’un prêt à acheter, et de lui envoyer un message adapté pour encourager cet achat !

Cela pourrait être combiné avec des recommandations intelligentes pour améliorer leur probabilité d’achat encore plus.

Certaines grandes marques utilisent déjà cela, il est donc seulement une question de temps avant que davantage d’entre nous aient accès à cette même précision.

Conseils que les marketeurs peuvent suivre dès maintenant Pour que tout cela fonctionne, vous devez également vous assurer que les gens s’inscrivent d’abord sur votre liste de diffusion. Encore une fois, cela nous aidera à nous préparer pour le futur alimenté par l’IA. Il existe quelques moyens d’encourager cela. Tout d’abord, assurez-vous d’afficher votre liste de diffusion partout où vous le pouvez. Au minimum, cela signifie que votre liste de diffusion doit apparaître en bas de vos articles. En même temps, vous pouvez également la placer dans les barres latérales pour que votre liste soit visible sur chaque page de votre site. Un autre conseil consiste à attirer l’attention sur votre liste. Une erreur que beaucoup de gens commettent est de créer leur liste de diffusion et ensuite de « espérer » que les gens la voient. Beaucoup plus efficace est de dire occasionnellement aux gens ce qu’elle est et d’expliquer dans vos articles pourquoi c’est une bonne opportunité et pourquoi les gens devraient être enthousiastes de s’inscrire. Mais voici la chose : vous devriez toujours être honnête. L’objectif d’une liste de diffusion n’est pas de la faire croître autant que possible. Au lieu de cela, l’objectif est de la faire croître autant que possible avec seulement des visiteurs hautement ciblés. Si vos visiteurs n’ont aucun intérêt pour ce que vous offrez par le biais de votre liste, vous ne ferez que les frustrer et vous serez en train de spammer.

LES CHATBOTS

Les chatbots sont devenus un outil de plus en plus populaire pour les marketeurs, les propriétaires d’entreprise et les webmasters. Alors, qu’est-ce qu’un chatbot ? Essentiellement, un chatbot est une petite intelligence artificielle qui réside généralement sur un site web et peut répondre à des questions et engager des conversations de base. Très souvent, les chatbots sont utilisés dans le service client. Ainsi, un site web peut répondre aux questions fréquemment posées et alléger considérablement la charge de travail de son équipe de service client. La société peut offrir le support qu’elle souhaite à ses acheteurs sans dépenser une somme énorme pour embaucher du personnel supplémentaire et des centres d’appels. Mais un chatbot peut être bien plus que simplement un support client. Les chatbots sont tout aussi efficaces en marketing et peuvent être extrêmement efficaces pour augmenter les ventes et les profits. Les chatbots sont particulièrement efficaces pour amorcer un processus de vente en accueillant les visiteurs sur un site web et en leur demandant ce qu’ils recherchent. Au lieu de compter sur l’expérience utilisateur pour guider le visiteur vers la bonne partie de la page, un chatbot peut simplement demander ce qu’ils espèrent acheter, puis les orienter vers cette page. De plus, il peut fournir des recommandations utiles (peut-être basées sur l’historique d’achat précédent) et réduire les préoccupations que les utilisateurs pourraient avoir.

Les chatbots peuvent même obtenir des informations des clients en leur demandant leur budget ou ce qu’ils recherchent. Même s’ils n’achètent pas, vous comprenez désormais leur intention et vous pouvez utiliser ces informations pour affiner davantage votre stratégie marketing. Certains experts prédisent qu’au cours des prochaines années, 85 % des transactions commerciales pourraient être effectuées via des chatbots ! Alors, comment pouvez-vous commencer ? 80 % des entreprises affirment vouloir des chatbots en place d’ici 2020 !

Les Chatbots de Facebook Une option consiste à investir dans un chatbot de Facebook. Il existe de nombreux sites et services en ligne qui peuvent les configurer pour vous. Facebook Messenger est un nouveau terrain de jeu pour de nombreuses petites entreprises. Bien qu’il soit passé sous le radar de nombreux marketeurs, les chiffres parlent d’eux-mêmes. Facebook Messenger est actuellement utilisé par plus de 1,2 milliard de personnes ! Cela représente 11 % de la population humaine entière.

Et ce qui rend Messenger encore plus puissant, c’est qu’il peut être intégré à votre site web. Plus de 20 millions de pages utilisent la messagerie et ce nombre est en croissance. Cela offre un moyen très simple et facile de communiquer avec vos visiteurs, de répondre à leurs questions et de convertir le trafic en ventes. Mais vous ne pouvez pas être disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 pour répondre à tous les besoins de vos visiteurs. Et c’est là qu’intervient un chatbot. Il s’agit d’une IA de base qui peut s’occuper de vos clients et les aider à vivre une expérience plus personnelle tout en répondant à des questions de base.

Il s’agit d’un outil extrêmement puissant pour les entreprises, car cela signifie que vous ne perdrez plus de visiteurs qui peinent à naviguer sur le site ou à obtenir les informations dont ils ont besoin. Imaginez si les clients pouvaient commander de la nourriture en envoyant simplement un message sur Facebook, puis en répondant à quelques questions automatisées ? Ou si une entreprise pouvait accéder à vos conseils juridiques d’expert sans jamais avoir besoin de vous parler en personne ? Tout cela est possible dans un avenir proche. Les chatbots de Facebook peuvent même être proactifs en envoyant des messages aux clients potentiels. Vous devez être extrêmement prudent à ce sujet, car cela peut être considéré comme du spam. Mais si vous avez un système automatisé capable de contacter les acheteurs potentiels au moment opportun avec un message soigneusement élaboré, cela peut être énorme pour l’entreprise !

Autres Types de Chatbot Bien sûr, tous les chatbots ne sont pas des chatbots de Facebook. Il existe de nombreuses autres façons d’implémenter des chatbots sur un site web, que ce soit en les créant à partir de zéro en utilisant un logiciel fait maison, ou en les utilisant pour répondre aux e-mails ou aux SMS.

DÉVELOPPEZ VOS COMPÉTENCES EN IA EN UTILISANT SQL

Si vous voulez vous assurer de ne pas être laissé pour compte par les développements en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, il peut être utile d’apprendre des compétences pertinentes que vous pouvez utiliser pour mettre en œuvre vos propres stratégies. Ne serait-ce qu’en comprenant les outils utilisés en IA et en apprentissage automatique, vous pourrez naviguer dans ces nouveaux horizons et prendre des décisions plus éclairées pour votre entreprise. L’un des concepts clés à comprendre est le SQL. SQL signifie Structured Query Language, c’est un langage déclaratif utilisé pour stocker et récupérer des informations à partir d’une base de données. Si cela vous semble compliqué, il fournit essentiellement un ensemble de commandes que vous pouvez utiliser pour manipuler de grands ensembles de données. Le SQL est crucial pour la science des données et l’apprentissage automatique. Il prend différentes formes telles que MySQL, SQL Server et SQLite. Chacun utilise un dialecte légèrement différent pour accomplir la même chose : interagir avec des bases de données relationnelles. Les bases de données relationnelles se composent de nombreuses tables comme celles que vous trouvez dans Excel, avec des colonnes et des lignes. Donc, si vous aviez une liste de visiteurs sur votre site Web, vous pourriez remplir leurs données sur des lignes, telles que le nom, l’âge, les coordonnées, etc. En extrayant n’importe quel visiteur donné, cela affichera ses détails pour que vous puissiez les appeler et les cibler avec vos campagnes marketing. Le SQL vous permet de créer de nouvelles tables entières ou d’insérer de nouvelles lignes, colonnes ou cellules. Vous pouvez le faire avec des commandes simples comme « CREATE TABLE » et « INSERT INTO ». Pour créer une nouvelle base de données, vous devez d’abord utiliser une commande pour la créer, et à partir de là, vous pouvez commencer à insérer des tables de cette manière :

L’une des commandes les plus puissantes est quelque chose appelé SELECT, qui vous permet de récupérer des informations à travers une ou plusieurs tables. Par exemple, vous pouvez l’utiliser pour obtenir les détails de toute personne de plus de 23 ans, comme ceci :

GROUP BY est une commande qui vous permet de regrouper les résultats selon certaines conditions. Les CURSEURS nous permettent de parcourir des ensembles de données et d’apporter des modifications. Alors que tout cela peut sembler assez simple, combiné à d’énormes quantités de données, ces commandes simples peuvent produire des résultats fascinants et être extrêmement utiles pour éclairer les décisions futures. C’est essentiellement ainsi que fonctionne l’apprentissage automatique, et si vous voulez travailler en tant que scientifique des données pour utiliser des solutions de big data ou des applications d’apprentissage automatique, c’est ce que vous devrez savoir.

COMMENT SÉCURISER L’AVENIR DE VOTRE MARKETING

Au cours de cet ebook, nous avons examiné un grand nombre de types différents d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique dans le contexte du marketing numérique. L’objectif de tout cela a été de vous aider à mieux vous préparer pour l’avenir. Vous savez que vous devriez commencer à collecter autant de données que possible dès maintenant, que vous devez ajouter des balises de schéma à votre site, que vous devriez utiliser le LSI, que vous pourriez bénéficier d’un chatbot… Vous en savez même un peu sur le SQL, au cas où vous décideriez un jour de vous impliquer dans les coulisses ! Mais très probablement, tout cela va beaucoup évoluer avant d’entrer en scène, et nous ne pouvons pas vraiment anticiper l’impact qu’il aura. Il y a d’énormes vagues qui se propagent dans le marketing internet, et la puissance de l’intelligence artificielle ne peut vraiment pas être sous-estimée. Imaginez par exemple ce qui se passera lorsque l’IA capable d’écrire du contenu de haute qualité deviendra courante et commercialement disponible. Cette technologie existe déjà – une IA capable d’écrire presque aussi bien qu’un être humain – mais quand elle sera autorisée à se déchaîner sur le web, elle pourrait potentiellement inonder Internet de suffisamment de nouveaux contenus pour doubler ou tripler sa taille en quelques jours seulement ! Comment saurons-nous ce qui est écrit par un être humain et ce qui ne l’est pas ? Et quand l’IA pourra créer des images d’apparence réaliste ? Nous avons déjà vu la puissance des deepfakes : comment saurons-nous ce qui est réel et ce qui ne l’est pas ?

Nous ne pouvons pas vraiment nous préparer à ces scénarios car nous ne savons pas comment ils se dérouleront. Alors pour l’instant, il est préférable de se concentrer sur ce que nous savons. Et en particulier, en tant que marketeur, cela signifie se concentrer sur le passage de Google au traitement du langage naturel et sur des interactions plus humaines. Cela signifie également que Google va continuer à devenir plus intelligent. Google cherchait autrefois des correspondances de mots-clés, mais maintenant il comprend réellement le sens d’un site Web et peut utiliser de nombreuses autres métriques pour comprendre s’il est de haute ou basse qualité, et s’il répond à ce qu’il prétend faire. En fait, Google a probablement le potentiel pour devenir l’IA la plus puissante de la planète, en raison de l’énorme quantité d’informations auxquelles il a accès et des énormes ressources que l’entreprise y consacre. Cela rend de plus en plus difficile de « tricher » le système ou d’essayer de tromper Google. La meilleure chose que nous puissions faire alors ? Créer le meilleur contenu de qualité que nous puissions. À mesure que Google devient de plus en plus humain, écrire pour Google et écrire pour le lecteur signifiera essentiellement la même chose. Il est temps de se concentrer sur un contenu de grande qualité et sur la fourniture d’une réelle valeur. La chose clé à retenir est que Google sert d’abord et avant tout ses clients. Qui sont ses clients ? Les utilisateurs qui l’utilisent pour trouver des informations et du divertissement. Google veut que les gens continuent à utiliser sa recherche, et donc, il doit s’assurer d’afficher constamment les informations les plus pertinentes et les plus intéressantes. Tant que vous vous souciez de créer un contenu de grande qualité pour vos lecteurs, vos objectifs et ceux de Google seront alignés. Ainsi, chaque fois qu’il devient un peu plus intelligent, cela jouera en votre faveur au lieu d’être quelque chose dont vous devez vous inquiéter.

À mesure que Google devient plus intelligent, il trouvera de plus en plus de moyens d’identifier le contenu de meilleure qualité. Et donc, si vous êtes axé sur la fourniture de celui-ci, Google trouvera de plus en plus de moyens de vous connecter à votre public. Combiné à une collecte de données plus importante et à une approche plus axée sur les données en marketing, cela vous préparera pour l’avenir de l’industrie.