J'aide les éditeurs B2B SaaS à être compris, crédibles, et — c'est la partie qui paie les factures — recommandés. Il y a quelques semaines, j'ai décidé de me tester moi-même avec la même rigueur que je l'aurais fait pour un client.
J'ai posé dix-sept questions que nos acheteurs réellement posent quand ils embauchent — couvrant les cinq choses que nous faisons : positionnement et messages, go-to-market, relations analystes, audits product marketing, et comment choisir un partenaire — à trois moteurs IA que les acheteurs utilisent (ChatGPT, Perplexity, Gemini). Et j'ai mesuré combien de fois nous apparaissions.
Prenez un instant pour absorber cela. Je dirige un cabinet dont le travail entier consiste à rendre les entreprises lisibles et préférées sur leur marché. Et le canal que les acheteurs utilisent de plus en plus pour construire leur shortlist ne nous connaissait, fonctionnellement, pas du tout.
Si vous n'êtes pas dans la réponse, vous n'êtes pas sur la shortlist. Vous ne voyez simplement jamais l'opportunité pour laquelle vous n'avez pas été invité.
Depuis que les achats B2B existent, les acheteurs s'appuient sur un évaluateur pour réduire le champ avant même de parler à un vendeur — un rapport d'analyste, un pair de confiance, un site d'avis, la première page de Google. Quelque chose en qui ils font confiance pour dire « ce sont les seuls qui valent votre temps ».
L'IA est maintenant cet évaluateur aussi. Et c'est le plus puissant que nous ayons jamais eu : elle lit tout, répond instantanément, et livre une shortlist sur demande — composée à partir de ce qu'elle trouve et corrobore sur votre catégorie. Elle façonne ces shortlists en temps réel, à une échelle qu'aucun gatekeeper unique n'a jamais pu atteindre.
Si vous n'êtes pas dans la réponse, vous n'êtes pas sur la shortlist. Vous ne voyez simplement jamais l'opportunité pour laquelle vous n'avez pas été invité.
J'approfondis ce constat dans un autre article. Pour l'instant, le point est plus étroit et plus inconfortable : être vraiment bon dans son métier ne suffit plus à être trouvé.
La partie qui m'a le moins surprise, en relisant le rapport d'analyse. Les moteurs IA ne récompensent pas la meilleure déclaration de positionnement sur votre page d'accueil. Ils surfacent ce qu'ils peuvent extraire et corroborer sur le web, des réponses claires à des questions précises, répétées assez de fois pour être fiables.
La plupart des sites B2B, le mien compris, ont été construits pour impressionner un humain qui est déjà arrivé. Ils commencent par l'identité (« le partenaire stratégique de la croissance B2B SaaS ») au lieu de répondre à la question qu'une machine essaie réellement de résoudre (« quel cabinet devrais-je retenir, et pourquoi ? »). Une personne comble les lacunes. Un modèle ne le fait pas. Il passe au cabinet qui a rendu la réponse facile.
Dans notre cas, c'est pire. Demandez à l'IA qui aide avec les relations analystes et elle retourne sept noms concurrents. Demandez-lui qui aide les SaaS européens à entrer sur le marché américain et elle retourne les mêmes cabinets — plus Gartner, Forrester et IDC, parce que le modèle ne peut pas distinguer la firme dont vous voulez la couverture et le conseiller qui vous y amène. Nous n'apparaissons dans zéro de ces réponses.
Demandez-lui quels cabinets font du positionnement et du go-to-market, et personne n'apparaît régulièrement — la catégorie est tellement confuse que les réponses de l'IA sont essentiellement blanches (white space). Nous concourons dans un espace où il n'y a pas de leader, pas de définition de catégorie à posséder.
Demandez-lui quel cabinet fait à la fois product marketing et relations analystes comme un seul engagement, et nous apparaissons. C'est la réponse où la visibilité est 0,67, où nous sommes au rang 1, où le sentiment n'est pas mauvais. C'est la catégorie que nous sommes réellement, et c'est un territoire que personne d'autre n'occupe.
Je mets ma médecine en pratique, en public.
Je reconstruis notre contenu autour des vraies questions que les acheteurs posent, au lieu des slogans que nous aimons. J'écris des réponses qu'une machine peut réellement extraire, précises, structurées, honnêtes. Et je travaille à être présent là où ces modèles lisent déjà, plutôt que de crier dans un coin qu'ils ne visitent jamais.
Je publierai les résultats ici — visibilité, part de voix, sentiment — qu'ils montent ou stagnent. Une réserve honnête d'avance : ça se fait au rythme des moteurs, pas au mien. Les modèles re-scannent et re-pondèrent selon leur propre calendrier, donc je traite ça comme un travail de saison, pas comme un interrupteur. Je préfère vous montrer la vraie courbe plutôt qu'un avant-après qui saute la partie désordonnée.
Si vous pilotez le marketing dans un cabinet B2B SaaS, faites ça aujourd'hui. Ouvrez le moteur que vos acheteurs utilisent réellement et demandez-lui de recommander un cabinet comme le vôtre. Puis demandez-lui pourquoi elle a choisi qui elle a choisi.
Vous n'aimerez peut-être pas la réponse. Moi, je ne l'ai pas aimée. Mais vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne mesurez pas — et en ce moment, la plupart de votre catégorie refuse de regarder.
Le jeu c'est ça maintenant : non seulement être bon, mais être lisible — construit pour être trouvé, cité, et recommandé par les systèmes qui font la shortlist.
Je documente ma remontée à partir de 6,9 % en public. Suivez le chemin, ou si vous voulez voir votre propre chiffre, contactez-moi et je vous montrerai comment j'ai fait le mien.
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