Table des matières
Comment Base a augmenté le trafic global de l'IA de 48,6% avec Chatbeat
Les résultats en un coup d'œil
- 1 Visibilité globale de l'IA plus forte : Score de marque 50% → 65% en ~2 mois
- 2 Meilleur classement dans les réponses de l'IA : position moyenne 8 → 5 ; position médiane 6 → 3
- 3 Saut concurrentiel : passage de #4 à #2 parmi les concurrents
- 4 Visibilité de l'IA → trafic réel : les sessions de site web de Gemini ont augmenté de 12× ; celles de Copilot de 60×.
- 5 Trafic global de l'IA : 48,6% augmentation
Principaux enseignements
-
La base a abordé la visibilité de l'IA à la fois comme un canal de croissance et comme un point de référence pour la marque.
L'objectif était d'être la plateforme que les modèles d'intelligence artificielle considèrent comme une autorité, et non comme un simple nom qui apparaît occasionnellement.
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Le travail a commencé par un audit de base et un contrôle continu
Ils l'ont fait pour répondre aux questions fondamentales : est-ce que Base apparaît dans les réponses de l'IA, quelles pages sont citées et comment cela se compare aux concurrents.
-
Le contenu a été optimisé pour “l'autorité citadine"."
Comment ? Avec des pages originales plus approfondies, des formats adaptés aux listes (classements/comparaisons), des références externes crédibles et une structure FAQ + schéma pour une extraction facile.
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L'impact s'est fait sentir là où c'est important
Une meilleure visibilité de l'IA, une nette amélioration de la compétitivité et une croissance du trafic des plates-formes d'IA - sans dépendre d'indicateurs de vanité uniquement.
À propos de la base
Base est une plateforme de gestion des ventes en ligne à laquelle font confiance plus de 30 000 entreprises afin d'optimiser leurs opérations à l'échelle mondiale. Conçue pour les équipes qui vendent sur plusieurs canaux, elle centralise le traitement des commandes, la gestion des produits, les listes de la place de marché, l'expédition et l'automatisation dans une interface unique.
La plateforme optimise davantage les flux de travail grâce à des outils spécialisés pour l'analyse, le WMS, le PIM, le repricing et l'IA, tout en offrant un écosystème étendu de. Plus de 1 700 intégrations - y compris les principales places de marché, les magasins en ligne, les logiciels de comptabilité et les transporteurs.
En vedette dans cette étude de cas :
Karina Kondraciuk - Spécialiste senior du référencement chez Base. Elle dirige la stratégie de visibilité organique de la marque, en s'appuyant sur sa vaste expérience en matière de référencement dans les secteurs du commerce électronique et des services. Actuellement, elle fait le lien entre l'optimisation technique et la stratégie de contenu, élargissant la portée de la marque dans la recherche AI via l'optimisation générative des moteurs (GEO).
Défi
Lorsque l'IA a commencé à dominer les conversations, l'équipe de la base l'a traitée comme un problème de santé publique. canal d'acquisition de nouveaux clients - mais la motivation n'était pas seulement liée à la performance.
Ils avaient également un objectif très “marque” : prouver que les modèles d'IA les considèrent comme une autorité et en fait utiliser leur contenu comme une source fiable.
Ils ont commencé à travailler sur la visibilité de l'IA en Mai 2025, avec deux défis principaux à l'esprit :
- Comprendre l'intention de l'utilisateur de l'IA : ce que les gens vraiment dans les outils d'IA - et quelles sont les questions pour lesquelles Base veut être la réponse par défaut.
- Cessez d'agir dans l'obscurité : Sans données concrètes, il est presque impossible de savoir si les mises à jour de contenu et les améliorations apportées au site modifient réellement la visibilité dans les réponses des modèles.
Stratégie
1. Contrôler et diagnostiquer - “Sommes-nous visibles pour les LLM ?”
Ils sont partis d'une base de référence, et non d'hypothèses :
- Vérifier si le site est accessible aux LLM et si le contenu est réellement visible
- Vérifié s'ils apparaissent dans les réponses de l'IA et dans les sources, et comment elle se situe par rapport à ses concurrents.
La place de Chatbeat : un tableau de bord + la vue des sources pour confirmer : apparaissons-nous, qui apparaît à la place, et les paramètres ont-ils tendance à augmenter ?.

2. Cartographier les invites - des questions générales aux branches axées sur les produits
Le défi initial était double : ce que les utilisateurs demandent vraiment et les questions qu'ils veulent gagner. Leur processus :
- Nous avons commencé par des questions sur les grandes catégories, telles que “Quel système de gestion du commerce électronique dois-je choisir ?”
- Les diviser en branches thématiques
- Construire des séries d'incitations autour de les fonctions de leur produit, Le contrôle s'est donc aligné sur ce qu'ils pouvaient répondre de manière crédible.
La place de Chatbeat : Les suggestions de messages-guides ont constitué un accélérateur majeur lorsqu'il était difficile de trouver les bons messages-guides.

3. Optimiser l'autorité en matière de contenu, de format et de crédibilité
Ils ont identifié les principaux leviers suivants la manière dont le contenu est rédigé et a facilité la confiance et la réutilisation des modèles :
| Levier d'optimisation | Ce qu'ils ont fait | L'importance de la visibilité du LLM |
|---|---|---|
|
1
Un contenu approfondi et original |
Publication de pages uniques et approfondies qui répondent à des questions réelles d'utilisateurs |
Augmente la “densité d'autorité” et donne aux modèles des éléments plus solides à réutiliser et à citer. |
|
2
Classements et comparaisons |
Ajout de classements/comparaisons après avoir constaté que les invites surveillées déclenchent souvent des réponses de type liste. |
Les gestionnaires de programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie répondent souvent en listes - ces formats s'adaptent à la structure de sortie et sont tirés plus facilement |
|
3
Sources externes de confiance |
Des affirmations étayées par des références crédibles de tiers |
Améliore fiabilité lorsque les modèles évaluent les sources sur lesquelles ils s'appuient |
|
4
FAQ + données structurées |
Mise en place de sections FAQ dans la plupart des sous-pages (langage naturel, ton expert) et mise en œuvre d'un système de gestion de l'information. Schéma de la FAQ |
Facilite l'extraction des réponses et améliore la lisibilité des requêtes de type questions-réponses. |
|
5
llms.txt |
Mise en œuvre llms.txt mettre en évidence les fonctions du produit, les pages clés et le contenu sélectionné de la “source préférée” ; voir Gémeaux deviennent plus stables et plus élevées par la suite. |
Permet d'orienter les modèles vers les bonnes pages et peut réduire la volatilité des invites axées sur les produits. |
La place de Chatbeat : la visibilité + la surveillance des sources sont devenues la boucle de rétroaction pour l'itération.

Résultats
1. Une meilleure visibilité globale de l'IA
Base a obtenu une nette amélioration de la visibilité de l'IA sur l'ensemble des modèles contrôlés (au 26 janvier 2026).
- Score de la marque : 50% → 65% dans ~2 mois
- Position moyenne dans les réponses du LLM : 8 → 5
- Position médiane : 3 (contre 6 en octobre)


2. Le saut compétitif
La base est passée d'un niveau constant de Position #4 (avant décembre) à #2 parmi les concurrents au cours des 30 derniers jours - transformant la visibilité de l'IA en un véritable avantage concurrentiel, et non en un simple progrès incrémentiel.

3. Visibilité → trafic (sessions réelles, pas de mesures de vanité)
La croissance ne s'est pas limitée aux “scores” obtenus à l'intérieur des outils - elle s'est traduite par des visites de sites à partir de plates-formes d'IA :
- Gémeaux : 12× plus de sessions (mai → décembre)
- Copilote : 60× plus de sessions (mai → décembre)
- Trafic global de l'IA : 48,6% plus élevé au pic de novembre par rapport à celui de mai
A retenir pour les autres marques
Nous avons demandé Karina ce que les autres marques peuvent faire pour reproduire les résultats de Base. Voici son guide pratique :
- 1 Traitez-le comme un référencement : c'est un marathon, pas une campagne ponctuelle. C'est la cohérence qui l'emporte.
- 2 Commencez par un suivi + une carte des demandes : sachez ce que les gens demandent réellement dans les outils d'IA - et où vous voulez “entrer” les réponses.
- 3 L'autorité vient de la substance : un contenu expert et original étayé par des FAQ et des sources externes fiables (surtout si vous n'avez pas vos propres recherches à citer).
- 4 Doublez les formats adaptés aux LLM : classements, comparaisons, listes de contrôle, définitions, visuels/infographies bien décrits et contenu vidéo (par exemple, YouTube).
Ne négligez pas les principes fondamentaux du référencement : et la visibilité de votre IA tend à augmenter avec la croissance classique du référencement.
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