• Optimisation des moteurs de recherche (SEO) et automatisation

4 raisons pour lesquelles l'automatisation révolutionne les stratégies de classement en 2024

  • Felix Rose-Collins
  • 6 min read
4 raisons pour lesquelles l'automatisation révolutionne les stratégies de classement en 2024

Intro

Dans l'environnement en ligne actuel de plus en plus concurrentiel pour les marques, des campagnes de marketing percutantes peuvent faire toute la différence pour atteindre un classement suffisant ou se laisser distancer par ses rivaux. La technologie de l'automatisation poursuivant son émergence sous l'impulsion du boom de l'IA générative en cours, les marques peuvent utiliser des processus de nouvelle génération pour accroître efficacement leur présence dans leur créneau.

Cela tombe bien, car les exigences des consommateurs augmentent parallèlement à l'avènement de technologies nouvelles et puissantes. Aujourd'hui, 70 % des consommateurs s'attendent à une expérience plus personnalisée de la part des marques en ligne, tandis que 64 % d'entre eux ont des attentes similaires lorsqu'il s'agit d'augmenter leurs dépenses.

Par conséquent, la transformation numérique est devenue une exigence essentielle pour les spécialistes du marketing s'ils veulent voir leur score de référencement augmenter. L'automatisation des processus est un élément essentiel de cette transformation, car elle peut aider les spécialistes du marketing à surmonter les flux de travail manuels et à affaiblir l'engagement des clients afin de produire un retour sur investissement (RSI) considérablement plus élevé pour leurs stratégies.

L'automatisation du marketing devrait offrir d'innombrables avantages aux entreprises en 2024, grâce au boom de l'IA générative. Explorons quatre façons dont l'automatisation pourrait avoir un impact sur votre propre stratégie marketing alors que vous grimpez dans les SERP.

1. Perspectives de nouvelle génération

Les données constituent le fondement de l'automatisation du marketing, et grâce aux innovations dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, il est possible pour les spécialistes du marketing d'obtenir un accès sans précédent à des informations puissantes à une échelle sans précédent.

Grâce à des informations approfondies, vous pouvez créer une expérience en ligne hyper-personnalisée qui encourage l'engagement et réduit le taux de rebond. Tous ces éléments contribuent à une autorité de domaine plus élevée.

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(Source : RankTracker)

Par exemple, l'intelligence artificielle facilite l'utilisation d'un outil SEO comme RankTracker pour suivre et comparer votre visibilité en ligne et votre position moyenne dans les SERP.

L'utilité de l'IA et du ML signifie que les outils d'automatisation peuvent identifier des tendances à travers des ensembles de données structurées et non structurées d'une manière qui exploite les connaissances des clients de la prochaine génération.

En outre, la capacité de l'IA générative à fournir des données synthétiques pour aider à combler les lacunes de collecte causées par le GDPR signifie que les spécialistes du marketing auront un accès sans précédent à des informations intelligentes pour mieux comprendre les besoins et les attentes des clients.

Grâce à ces outils d'automatisation, les entreprises peuvent impliquer leurs clients plus efficacement et utiliser des informations exploitables pour adapter leurs opérations à l'évolution des sentiments des clients et convertir davantage de prospects arrivant sur le site.

2. Tirer parti de la puissance de la personnalisation

L'automatisation du marketing peut contribuer à stimuler l'engagement des clients à une échelle sans précédent en mettant en œuvre un niveau de personnalisation qu'il est impossible aux spécialistes du marketing de maintenir dans tous les segments de clientèle.

Qu'il s'agisse de campagnes d'e-mail personnalisées, de publicité ou de contenu SEO, l'IA générative peut utiliser de vastes ensembles de données sur les clients pour créer un contenu de haute qualité qui attire des clients spécifiques en fonction de leurs préférences et de leurs comportements d'achat perçus.

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L'utilisation de l'outil de rédaction RankTracker alimenté par l'IA, par exemple, permet aux spécialistes du marketing d'exploiter des sujets de contenu originaux, des mots-clés performants et des descriptions personnalisées en appuyant sur un bouton afin de rédiger un article qui est activement personnalisé pour encourager l'engagement de la cible.

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(Source : RankTracker)

Ce niveau d'automatisation peut également offrir aux utilisateurs des expériences omnicanales complètes en utilisant les données relatives au comportement de navigation et à l'historique des achats. Cela permet de mieux cibler les campagnes publicitaires sur les produits, les offres spéciales et le contenu marketing en fonction du profil du client.

L'adoption de l'approche générative pour le marketing personnalisé signifie que les clients potentiels peuvent accéder à des supports marketing personnalisés, indépendamment de leur localisation et de la niche de leurs goûts et aversions. En interprétant les nombreuses données que les clients laissent en ligne, les marques peuvent offrir une expérience véritablement omnicanale par le biais de leurs sites web, de leurs profils de médias sociaux et de leurs applications intégrées.

Pour illustrer cette approche, nous pouvons nous pencher sur le contenu curaté déjà proposé par les plateformes qui utilisent l'apprentissage automatique.

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(Source : Intentional Futures)

Netflix utilise son écran d'accueil pour proposer un contenu personnalisé qui modifie même la vignette des émissions qu'il recommande en fonction des habitudes de visionnage de l'utilisateur.

Avec l'émergence des LLM et de l'apprentissage automatique, les marques peuvent désormais faire en sorte que leur contenu sur site soit généré en temps réel au fur et à mesure que les différents prospects naviguent sur ses pages, ouvrant ainsi la porte à un niveau de personnalisation qu'il était tout simplement impossible d'offrir il y a seulement quelques mois.

3. L'ère de la tarification dynamique

En développant le contenu personnalisé autonome grâce à l'IA générative, il est également possible pour les marques d'utiliser la tarification autonome pour les produits afin de répondre de manière plus dynamique aux clients potentiels en proposant un prix de produit qui dépend du niveau d'intérêt perçu de la part du client potentiel.

Ce service peut être fourni dans une fourchette de prix prédéterminée par la marque et permet aux spécialistes du marketing de faire correspondre les attentes de l'entreprise avec le niveau d'opportunité disponible pour le profil du client.

La tarification dynamique peut se présenter sous plusieurs formes et comprend également des outils d'analyse du Web qui surveillent les prix des produits concurrents afin de garantir que les magasins proposeront toujours une structure de prix suffisamment attrayante pour favoriser les conversions.

Grâce à l'automatisation des processus robotiques (RPA), l'IA peut interpréter les différents prix des concurrents et les recouper avec les propres prix de la marque et avec les fourchettes autorisées établies par les spécialistes du marketing pour augmenter ou diminuer automatiquement le coût d'un produit ou d'un service spécifique.

Cela permet d'éviter la nécessité de procéder régulièrement à des vérifications humaines des prix, tout en empêchant les marques de perdre sur de longues périodes avant d'ajuster manuellement leurs prix pour être moins chères que leurs plus grands rivaux.

4. Capitaliser sur le retour sur investissement

L'automatisation peut également contribuer à stimuler le référencement sur la base de facteurs tels que la valeur de la durée de vie du client et l'impact en ligne et hors ligne des investissements dans les canaux numériques.

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L'utilisation d'outils d'analyse pour mesurer le nombre de visiteurs attirés dans les magasins et les impressions fournies par les différentes campagnes de recherche, les campagnes d'influence et les publicités en ligne peut aider à maximiser le retour sur investissement et à obtenir des taux de conversion plus élevés pour différents segments.

L'automatisation des mesures du retour sur investissement peut également aider les marques à gérer les paiements aux influenceurs et à gérer les fournisseurs de manière plus efficace.

Grâce à une suite d'analyses unifiées et à l'automatisation de l'AP, les marques peuvent automatiser les paiements des affiliés en fonction de la performance et de la capacité à atteindre des objectifs prédéterminés parmi les différents affiliés. Cela permet d'entretenir des relations plus solides avec les influenceurs et d'autres tiers clés dans le cadre des campagnes de marketing, tout en veillant à ce que les marques continuent de maximiser leur rapport qualité-prix dans leurs efforts de marketing respectifs.

Adopter la révolution de l'automatisation

L'automatisation jouera un rôle majeur dans l'avenir du marketing pour les marques dans toute une série de secteurs. Sous l'impulsion des développements dans le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, la qualité des informations et la personnalisation en temps réel disponibles pour renforcer l'impact des campagnes ne peuvent être surestimées pour les PME comme pour les entreprises internationales.

En tirant parti dès aujourd'hui de ces technologies en développement, les entreprises ont toutes les chances de prendre une longueur d'avance sur leurs concurrents et d'accéder à des prospects par des moyens sans précédent. Dans cette optique, l'automatisation du marketing est une opportunité émergente à ne pas manquer.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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