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L’essor de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLMs) ouvre la possibilité de perturber la domination de longue date de Google sur le marché des moteurs de recherche. Un tel challenger est Perplexity, une plateforme de recherche alimentée par l’IA qui vise à fournir aux utilisateurs des réponses résumées et des sources citées au lieu de la liste traditionnelle de liens vers des pages web.

Qu’est-ce que Perplexity AI ?

Perplexity se décrit comme « votre couteau suisse alimenté par l’IA pour la découverte d’informations et la curiosité ». Il repose sur ChatGPT 3.5 et son propre modèle. La version premium comprend également l’accès à GPT-4, Claude 3, Mistral Large et un modèle Perplexity expérimental.

Bien qu’il soit encore loin derrière le volume de recherche massif de Google, l’approche de Perplexity offre un aperçu de la manière dont l’IA pourrait remodeler l’expérience de recherche et l’industrie de la publicité de recherche, qui vaut des milliards de dollars.

Comment aborder les plateformes de recherche alimentées par l’IA comme Perplexity

Alors, comment les marques et les spécialistes du marketing des moteurs de recherche doivent-ils envisager une plateforme comme Perplexity ? Voici trois choses à prendre en compte :

1. Faites vos recherches

Vous devez utiliser ces outils. Je ne suggère pas que vous deviez les utiliser exclusivement, mais vous ne pouvez tout simplement pas supposer que vous y accéderez plus tard. Ces outils sont là et évoluent rapidement.

Effectuez des recherches, lancez des requêtes, puis affinez-les avec différents critères. Voyez quelles sont les réponses.

Les réponses favorisent-elles votre entreprise ?

Les réponses citent-elles votre entreprise ?

Y a-t-il des informations nouvelles que vous n’aviez pas prises en compte auparavant et qui devraient être intégrées à votre stratégie de marketing et de contenu ?

Voici deux exemples simples de recherches : « meilleure assurance automobile » et « lavage de voiture près de chez moi ».

En comparant les deux résultats de Google et de Perplexity, je remarque d’abord l’absence de publicités dans l’exemple de l’assurance automobile.

Allstate occupe pratiquement toute la page avec sa publicité de recherche. Perplexity donne à l’utilisateur une réponse plus détaillée avec des citations. Les informations peuvent être utiles à l’utilisateur pour approfondir ses recherches, mais il est plus difficile d’accéder à un site web spécifique.

Dans certains cas, cela peut améliorer l’expérience de l’utilisateur en supprimant le clic et en résumant les informations les plus « utiles » (telles que déterminées par le modèle).

Les détails de la carte dans la recherche de lavage de voiture sont similaires, mais Google Maps permet de lier ou d’appeler directement l’entreprise à partir des résultats de recherche. Cela nécessite un clic en dehors des résultats de Perplexity pour y accéder.

2. Sources = classements

Dans Perplexity, l’une des principales différences est les citations ou les sources. C’est crucial pour deux grandes raisons :

Cela fournit un aperçu précieux du raisonnement derrière la réponse. Bien que de nombreux modèles de langage offrent maintenant une certaine visibilité sur leurs sources, les mettre en avant permet aux utilisateurs de mieux comprendre la réponse et d’explorer davantage si nécessaire.

Du point de vue d’un spécialiste du marketing des moteurs de recherche, ces sources peuvent être assimilées aux nouvelles listes de résultats de recherche organiques. Si Perplexity fournit directement la réponse, les utilisateurs n’ont peut-être pas besoin de visiter votre site pour agir. Cependant, être cité comme source de la réponse pourrait devenir la prochaine meilleure option pour les marques, à mesure que les consommateurs se familiarisent avec ces modèles et que les marques cherchent à conserver leur trafic de recherche.

3. Conversations vs recherches

Perplexity suit une approche similaire à celle des autres LLMs, vous permettant de poursuivre une « conversation ». Cela signifie que vous pouvez poser une question, et la question suivante conserve le contexte de la question précédente.

Par exemple, lorsque j’ai demandé : « Je suis un homme de 45 ans qui court environ 20 miles par semaine. Quelles sont les meilleures chaussures de course pour moi ? », j’ai ensuite posé la question suivante en disant simplement : « Que se passe-t-il si j’augmente ma distance de course, est-ce que mes options changent ? »

Le modèle a conservé la connaissance que j’ai 45 ans et que je recherche des recommandations de chaussures. Je n’ai pas eu besoin de soumettre à nouveau ce contexte. Il a également suggéré quelques requêtes connexes pertinentes pour la conversation et m’a permis d’approfondir mes recherches avec des réponses simples.

Qu’est-ce qui attend Perplexity ?

Perplexity a développé un modèle robuste et une interface utilisateur qui le rendent facile à apprendre et à utiliser. Mais qu’est-ce qui attend cette plateforme ? Elle doit déterminer son modèle de revenus.

Dans l’exemple des chaussures de course, vous avez peut-être remarqué ce qui ne s’est pas produit. Perplexity n’a pas proposé de lien direct pour acheter les chaussures, même lorsqu’on lui a demandé d’acheter un type spécifique. Malgré la demande d’acheter cette marque, il n’a pas pu fournir de lien direct vers Asics. Même les sources ne renvoyaient pas directement vers le site d’Asics.

Le commerce et les conversions ne sont pas au premier plan de ces modèles pour le moment. Le modèle de revenus de Perplexity est le même que celui d’OpenAI et d’autres. Ils proposent un modèle freemium, avec la possibilité de passer à une version premium pour des fonctionnalités supplémentaires au prix de 20 dollars par mois.

À mesure qu’ils génèrent des revenus avec ce modèle, je m’attends à ce qu’ils proposent des fonctionnalités qui favorisent davantage les transactions commerciales. Ils pourraient passer à un modèle d’affiliation ou de PPC pour ces requêtes où Asics peut acheter l’accès à cette « réponse » avec un lien direct vers Asics.com.

Ne pensez pas une seconde que le marché de la recherche, qui vaut 110 milliards de dollars, va disparaître. Au contraire, la vitesse et le rythme auxquels ces outils peuvent fournir des réponses devraient générer plus de volume de recherche et de transactions, et non moins.

La question la plus importante n’est pas de savoir ce que cela fait au volume de recherche, mais plutôt ce que cela fait au modèle de revenus. Pour l’instant, nous devons attendre et voir ce qui se passera.

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