Le nouveau rôle du positionnement de marque à l’ère de l’IA

Selon une étude menée par l’Université Cornell, la stratégie de positionnement traditionnelle constitue le fondement des décisions marketing et commerciales d’une entreprise. Elle aide à définir le profil du client idéal (ICP), à identifier des éléments de différenciation pertinents, à établir une catégorie ou une proposition de valeur, et à développer une idée distinctive que l’entreprise souhaite ancrer dans l’esprit du client.

Prenons l’exemple d’une entreprise de cybersécurité spécialisée dans l’aide aux fabricants de taille moyenne pour protéger leurs technologies opérationnelles et leurs systèmes industriels. Sa stratégie pourrait influencer tous les aspects de son activité, depuis son site Web et ses messages de vente jusqu’au contenu qu’elle produit et aux clients qu’elle cible.

En fin de compte, le positionnement traditionnel répond à une question simple : pourquoi ce client devrait-il nous choisir plutôt que nos concurrents? Bien sûr, cette question conserve toute son importance. Ce qui a changé, c’est la façon dont les clients trouvent la réponse. Alors que l’IA participe de plus en plus à la découverte et à l’évaluation, les entreprises doivent s’assurer que leur positionnement ne se « perd pas en traduction », mais qu’il est clair, cohérent et interprétable par ces plateformes d’IA.

1. De la différenciation à la différenciation adaptée aux machines

Les humains sont plutôt doués pour interpréter le contexte. Nous sommes capables de lire entre les lignes, de relier des idées entre elles et de comprendre ce qu’une entreprise veut dire, même lorsque son message est quelque peu vague. Les systèmes d’IA, quant à eux, fonctionnent différemment. Ils ont besoin d’informations à partir desquelles ils peuvent établir des liens entre des entités, des sujets, des problèmes, des publics et des solutions.

Il ne s’agit pas simplement d’une préoccupation théorique. Des recherches menées par l’Université de Princeton montrent qu’en synthétisant des informations provenant de multiples sources pour produire des réponses, les moteurs génératifs créent un environnement de visibilité fondamentalement différent de celui de la recherche traditionnelle. Leur étude de 2024 a également démontré que l’optimisation du contenu pouvait influencer de manière significative la visibilité dans les réponses des plateformes d’IA.

Prenons, par exemple, la différence entre dire « Nous aidons les organisations à transformer leur avenir » et dire « Nous offrons des services de cybersécurité aux fabricants canadiens de taille moyenne, en nous spécialisant dans les systèmes de contrôle industriels, la sécurité et la préparation aux attaques par rançongiciel ».

La deuxième affirmation fournit beaucoup plus d’information, tant à un humain qu’à une machine. Elle précise à qui l’entreprise s’adresse, ce qu’elle fait, où elle exerce ses activités et quels problèmes spécifiques elle résout.

C’est ce qu’exige de plus en plus la différenciation lisible par machine. Les entreprises doivent préciser clairement :

• • à qui elles s’adressent,

• • quels problèmes elles résolvent,

• • dans quels domaines elles excellent,

• • ce qu’elles ne couvrent pas,

• • comment elles se comparent aux solutions concurrentes et

• • quelles preuves étayent leurs affirmations.

Il est important de noter que ces signaux ne peuvent pas se limiter à une diapositive de positionnement cachée au sein du service de marketing. Ils doivent se refléter de manière cohérente dans l’ensemble de l’empreinte numérique de l’entreprise, notamment sur son site Web, dans son contenu, ses informations sur les produits, ses profils sur les réseaux sociaux, ses avis, sa couverture médiatique et les références de tiers. C’est ce qu’on appelle l’écosystème numérique d’une entreprise.

Plus ces signaux sont cohérents, plus l’écosystème est dense, plus il devient facile pour les systèmes d’IA de se forger une compréhension précise de ce qu’est l’entreprise et de la place qu’elle occupe.

Cela ne signifie pas qu’il faille créer du contenu robotique, bourré de mots-clés, conçu pour manipuler les systèmes d’IA. Il s’agit plutôt de clarifier l’identité stratégique réelle de l’entreprise et de veiller à ce que cette identité soit représentée de manière cohérente dans l’ensemble de son écosystème numérique.

L’objectif n’est pas de tromper une IA pour qu’elle recommande une entreprise. Il s’agit plutôt de rendre l’expertise, la différenciation et la pertinence authentiques de l’entreprise suffisamment claires pour qu’un système d’IA puisse les reconnaître avec précision.

2. Passer de la maîtrise d’un message à la maîtrise d’une catégorie de problème

Le positionnement traditionnel d’une marque vise souvent à s’imposer dans l’esprit du client avec une idée ou un message particulier. Une entreprise souhaite être associée à un avantage, à une catégorie ou à un concept distinctif précis. D’un autre côté, la recherche facilitée par l’IA ouvre une nouvelle perspective : s’imposer comme la référence dans un domaine de problèmes donné.

Votre acheteur B2B potentiel ne recherche peut-être pas une entreprise en particulier, car il ne sait pas quelle entreprise choisir. Il décrit plutôt son problème à un assistant IA. Par exemple : « Quelles entreprises peuvent aider une association professionnelle à accroître l’engagement et la fidélisation de ses membres? » Ou encore : « Quelles sont les meilleures alternatives à Salesforce pour une entreprise de taille moyenne à la recherche d’un CRM plus simple? » On demande à l’IA d’identifier des solutions pertinentes à un problème.

Cela signifie que le positionnement doit de plus en plus établir un lien solide entre l’entreprise et les problèmes qu’elle souhaite résoudre. Un cabinet de consultation qui se décrit simplement comme une « entreprise de transformation d’affaires » pourrait avoir de la difficulté à se démarquer dans un tel scénario. Un cabinet de consultation qui établit clairement son expertise dans l’aide apportée aux associations professionnelles pour contrer le déclin de l’engagement de leurs membres a créé un lien beaucoup plus fort entre sa marque et un problème spécifique. L’objectif évolue donc : il ne s’agit plus simplement de s’approprier un message, mais de devenir naturellement associé à une catégorie de problèmes et de solutions.

Ainsi, la question stratégique qui se pose est : lorsqu’un acheteur décrit le problème que nous résolvons, un système d’IA reconnaîtra-t-il que notre entreprise fait partie des solutions pertinentes?

3. De la persuasion à la preuve

Le marketing a toujours reposé sur la persuasion. Les entreprises cherchent naturellement à mettre en avant leurs points forts et à présenter des arguments convaincants pour inciter les clients à les choisir. Mais l’IA a transformé l’environnement informationnel dans lequel ces affirmations sont évaluées.

Un système d’IA peut synthétiser des informations provenant de nombreuses sources plutôt que de s’appuyer exclusivement sur les propres plateformes de marketing d’une entreprise. Une entreprise peut se présenter comme « le chef de file » ou proposer « la solution la plus innovante », mais ses concurrents peuvent faire exactement les mêmes affirmations.

Ce qui rend un positionnement plus crédible qu’un autre, ce sont les preuves qui l’étayent. Comme mentionné précédemment, les écosystèmes numériques jouent désormais un rôle crucial dans le positionnement moderne. Les résultats obtenus par les clients, les études de cas détaillées, les avis de clients, les spécifications des produits, la validation par des experts, les comparaisons indépendantes, les recherches originales, les certifications et la couverture médiatique peuvent tous renforcer le message de positionnement de marque qu’une entreprise souhaite faire valoir.

Selon le Baromètre de confiance 2025 d’Edelman, 62 % des Canadiens ont déclaré qu’il devenait de plus en plus difficile de distinguer les sources d’information fiables de celles qui sont douteuses. Dans un contexte marqué par une perte de confiance envers les sources d’information, les preuves et la validation externe deviennent des éléments de plus en plus importants de la crédibilité d’une marque.

Imaginez deux entreprises de logiciels qui prétendent toutes deux offrir la meilleure solution pour améliorer la productivité des ventes. L’une d’elles répète cette affirmation à plusieurs reprises sur son site Web. L’autre étaye sa position à l’aide de centaines d’avis de clients, d’études validées de manière indépendante et d’études de cas détaillées démontrant des améliorations mesurables. Il va sans dire que la deuxième entreprise bénéficiera d’une plus grande crédibilité pour son message de marque.

En résumé, la question n’est plus simplement : « Comment nous présentons-nous? », mais de plus en plus : « Quelles preuves permettent de rendre ce positionnement crédible? »

4. Du positionnement de marque statique au positionnement adaptatif

Le positionnement a traditionnellement été considéré comme un atout stratégique relativement stable. Les entreprises peuvent revoir leur stratégie tous les quelques années, notamment lorsqu’elles pénètrent un nouveau marché, lancent un nouveau produit ou entreprennent une refonte majeure de leur image de marque. Cependant, l’IA contribue à créer un environnement concurrentiel qui évolue à un rythme beaucoup plus rapide.

Les concurrents peuvent produire du contenu, analyser les commentaires des clients, développer des fonctionnalités et lancer des campagnes à une vitesse sans précédent. Parallèlement, les attentes des clients et les problèmes qu’ils doivent résoudre peuvent évoluer rapidement. Par conséquent, un message de positionnement qui permettait à une entreprise de se démarquer il y a deux ans peut ne plus être distinctif aujourd’hui.

Cela signifie que le positionnement de marque doit devenir plus adaptatif. Plutôt que d’élaborer une stratégie et de la traiter comme un produit fini, les entreprises ont besoin d’un processus continu qui relie les signaux du marché, les problèmes des clients, les changements de positionnement concurrentiel, les décisions relatives aux produits et au contenu, ainsi que la rétroaction des clients et la recherche pilotée par l’IA.

Par exemple, une entreprise spécialisée en analyse de données pourrait initialement se positionner autour de la production automatisée de rapports. À mesure que les concurrents introduisent des capacités similaires et que l’IA facilite la production de rapports de base, ce positionnement pourrait perdre de sa valeur. L’entreprise pourrait devoir s’orienter vers un positionnement plus différencié axé sur l’analyse prédictive, l’intelligence décisionnelle ou une application sectorielle particulière. Le positionnement devient donc moins une déclaration statique et davantage une discipline stratégique continue.

5. Le nouveau positionnement de marque : de la notoriété à l’éligibilité à la recommandation

Pendant des années, les spécialistes du marketing se sont fortement concentrés sur la notoriété de la marque. On partait du principe que si les acheteurs connaissaient une entreprise, celle-ci avait plus de chances de figurer sur la liste restreinte des options envisagées.

Dans un parcours d’achat facilité par l’IA, cependant, il existe quelques obstacles supplémentaires à surmonter au préalable :

L’IA nous mettra-t-elle déjà sur la liste?

Imaginez un acheteur qui demande à un assistant IA de lui recommander des agences de marketing B2B spécialisées dans l’accompagnement des entreprises technologiques canadiennes dans leur expansion internationale. Une entreprise peut posséder d’excellentes compétences dans ce domaine, mais si sa présence en ligne la présente principalement comme une agence de marketing généraliste, l’IA pourrait avoir peu de raisons de l’associer à ce besoin ou à ce problème spécifique.

Et même si l’entreprise est prise en compte, une autre question se pose :

Quels attributs l’IA associera-t-elle à l’entreprise?

La décrira-t-elle comme une agence généraliste, une spécialiste du B2B, un fournisseur de génération de pistes, une firme-conseil en image de marque ou une experte en expansion sur les marchés internationaux?

Le positionnement est donc de plus en plus lié à la visibilité dans les résultats de recherche, au contenu, à l’information sur les produits, à la réputation, aux avis, à l’information structurée et à la validation par des tiers. Le positionnement d’une entreprise ne se communique plus exclusivement par ce qu’elle dit d’elle-même. Il est également façonné par l’ensemble plus large d’informations externes qui existent à son sujet.

L’IA joue un rôle de plus en plus prépondérant dans la découverte, la recherche et les recommandations. À tel point que le référencement SEO traditionnel perd de son efficacité face au nouveau phénomène des recherches zéro-clic. C’est pourquoi les entreprises doivent voir au-delà de la notoriété de la marque et du message qu’elles véhiculent. Elles doivent désormais se concentrer sur la découvrabilité, la visibilité dans les catégories spécifiques, les preuves de confiance et l’éligibilité aux recommandations.

En réalité, cette évolution est déjà bien engagée. Une étude de 2026 publiée dans Marketing Science a analysé les références provenant de ChatGPT sur 973 sites de commerce électronique et a révélé que le trafic provenant des plateformes de moteurs de recherche basées sur l’IA est en train de s’imposer comme un canal numérique distinct, en particulier pour les produits plus complexes. Les chercheurs notent qu’il reste relativement modeste par rapport aux canaux établis, ce qui suggère qu’à ce stade, la découverte facilitée par l’IA en est encore à ses débuts et ne remplace pas encore entièrement la recherche traditionnelle.

Le stratège en positionnement de demain sera donc bien plus qu’un simple conteur de l’histoire de la marque. Il aidera de plus en plus les entreprises à définir les problématiques qu’elles souhaitent s’approprier, à établir les catégories auxquelles elles souhaitent être associées, à créer de l’information cohérente à travers leur écosystème numérique et à orchestrer les éléments probants qui appuient leur position.

La question fondamentale évolue de « Comment voulons-nous que les clients nous perçoivent? » à « Comment voulons-nous que les clients, et les systèmes d’IA qui influencent leurs décisions, nous comprennent? » Tel est le nouveau rôle du positionnement de marque à l’ère de l’IA.

• • La différenciation dans le positionnement de marque doit devenir compatible avec les machines. Les entreprises doivent communiquer clairement à qui elles s’adressent, quels problèmes elles résolvent, dans quels domaines elles se spécialisent et en quoi elles se distinguent des autres solutions.
  • Les entreprises doivent s’approprier un problème-clef, et pas seulement un message. Dans le cadre de la découverte facilitée par l’IA, l’objectif est d’être associé aux points de difficulté et aux défis spécifiques que les acheteurs B2B demandent aux plateformes de moteurs de recherche basées sur l’IA de les aider à résoudre.
  • Les preuves font désormais partie intégrante du positionnement. Les résultats obtenus par les clients, les études de cas, les avis, les recherches originales, la validation par des experts et la couverture médiatique par des tiers peuvent rendre le positionnement d’une entreprise plus crédible et plus facile à étayer.
  • Le positionnement doit devenir adaptatif. À mesure que la concurrence, les technologies et les besoins des clients évoluent plus rapidement, le positionnement devrait être réévalué en continu plutôt que d’être considéré comme un document de marque statique.
  • La notoriété de la marque cède de plus en plus la place à l’admissibilité aux recommandations. Les entreprises doivent être perçues par les systèmes d’IA comme des solutions pertinentes avant de pouvoir figurer sur une liste finale générée par l’IA.

En fin de compte, l’avenir du positionnement de marque consiste à rendre l’identité stratégique d’une entreprise suffisamment claire et crédible pour qu’elle puisse être découverte, comprise et recommandée tant par les humains que par les systèmes d’IA.