Le leader du marché perd la mention locale au profit de celui qui a fait le travail de SEO local au niveau de l’emplacement pendant des mois

Une chaîne de restaurants a contacté notre équipe Solutions avec deux emplacements dans la même ville. L’un était définitivement fermé ; l’autre était ouvert. Google montrait systématiquement le fermé aux utilisateurs. Vraiment frustrant pour l’équipe. Leur plan était de diriger les nouveaux avis vers l’emplacement ouvert jusqu’à ce qu’il rattrape. Le diagnostic de notre équipe a pris quelques minutes et n’avait rien à voir avec les avis. Les deux fiches pointaient en effet vers les mauvaises URLs, et l’emplacement ouvert n’avait pas sa propre page locale. Voilà comment on envoie des signaux contradictoires.

Cela signifiait que Google et les outils IA lisaient une histoire confuse sur la présence de cette marque dans cette ville – et leur performance de recherche en souffrait. C’était déjà un risque quand le Local Pack de Google était le seul à exploiter les données de localisation. C’est un risque encore plus grand maintenant que les modèles IA lisent aussi ces informations – et qu’ils génèrent une liste restreinte d’entreprises locales, pas des résultats de recherche infinis.

Nous avons observé cette erreur tout à fait évitable à travers les 1,4 million d’emplacements que nous gérons. Elle se produit si facilement quand il y a des dizaines ou des centaines d’autres emplacements à gérer et que la stratégie consiste à faire avancer les nouveaux projets plutôt qu’à réparer ce qui est déjà en ligne.

J’ai réécrit l’article que nous avions publié pour la première fois en 2024 (on dirait une éternité) avec les enseignements de cette année issus de l’Uberall Academy. Parce que le référencement local est encore plus important aujourd’hui qu’à l’époque – et les marques multi-emplacements ne savent toujours pas où placer « IA » dans l’acronyme « SEO », simplement parce qu’il manque les bonnes voyelles. Qu’est-ce que le SEO local pour plusieurs emplacements et qui en est responsable ?

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Aujourd’hui, ne s’agit-il pas uniquement de la recherche IA, et non du SEO local ?

Le référencement local est le travail consistant à rendre chaque emplacement trouvable lorsque quelqu’un à proximité recherche ce qu’il propose. Cela peut être des services de plomberie, un rendez-vous chez le dentiste ou un poke bowl frais et épicé.

On oublie facilement que l’on peut transposer exactement cette définition simplifiée à l’optimisation locale des moteurs génératifs (GEO ou AEO). Même si le résultat est différent – une réponse très spécifique au lieu d’un classement – l’objectif final est absolument le même ; aucun doute là-dessus. Il s’agit de maximiser les clients ou le chiffre d’affaires sur place.

Les clics diminuent, mais le crawling augmente. Cela signifie que les systèmes IA lisent plus de vos données de localisation que ne le faisaient les clients. Les entreprises n’ont peut-être plus le même partage de trafic qui les aidait à atteindre leur objectif final, mais cela n’a pas la moindre importance si elles réalisent déjà une grande partie du travail crucial de SEO local au niveau de l’emplacement.

Notre recherche sur la visibilité locale dans l’IA montre par exemple que Google remplace de plus en plus le Local Pack par des AI Overviews – et un emplacement qui n’est pas le choix de l’IA est essentiellement invisible, même s’il se classe techniquement en troisième ou quatrième position sur la page.

Notre Technical Product Manager Luma démêle les acronymes SEO que les praticiens de la recherche utilisent aujourd’hui de manière interchangeable – SEO, GEO, AEO, LLMO – dans le Local Marketing Beat. Elle utilise une analogie de bibliothèque pour décrire ce qu’ils signifient les uns par rapport aux autres.

« GEO signifie s’assurer que votre contenu est si clair, si structuré et faisant autorité que l’IA – la bibliothécaire – vous résume avec précision et de manière avantageuse pour les utilisateurs finaux. … Le SEO ne disparaît pas – il devient le fondement. C’est votre livre. Il est désormais résumé par le GEO et recommandé par le LLMO. Si la bibliothécaire ne trouve même pas votre livre, vous ne serez pas recommandé. »

Et nous en revenons donc à ceci : le référencement local à l’ère de l’IA reste le travail consistant à rendre chaque emplacement trouvable lorsque quelqu’un à proximité recherche ce qu’il propose.

Les modèles IA ne recommandent pas les grandes marques « évidentes » de manière fiable

La part de marché ne prédit pas la part de mentions IA.

C’est ce que notre analyste AEO/GEO Katya Shishchenko a mesuré cette année dans cinq secteurs – hôtels, restaurants, dentistes, supermarchés et banques. Vous pouvez en savoir plus sur cette expérience ici.

Elle a découvert par exemple :

• Une banque nationale détient environ 73 % des dépôts de son marché domestique – et reçoit environ 12 % des mentions IA là-bas.
• Les chaînes hôtelières contrôlent deux tiers des chambres à New York et captent un sixième des mentions.
• Les chaînes dentaires possèdent jusqu’à un cinquième des cabinets à Chicago et atteignent péniblement 4,4 %.

Même si vous êtes une entreprise avec des milliers d’emplacements, vous devez quand même réaliser l’ensemble du travail local pour dominer les réponses IA.

Quand la plupart des modèles IA « décident » s’ils mentionnent une entreprise – un plombier, un dentiste ou un restaurant de poke bowls – ils posent typiquement trois questions distinctes : qui est la marque, que puis-je vérifier sur un emplacement spécifique, et de quoi ce client a-t-il besoin maintenant ?

• Signaux de marque : notoriété, taille, réputation
• Signaux d’emplacement : précision des données, activité récente, sentiment des avis
• Contexte : l’intention de l’utilisateur, la proximité et ce dont il a besoin en ce moment

Les modèles IA regardent au-delà de la marque – vers les preuves qui justifient de recommander une entreprise locale. Il s’agit de données de localisation précises et cohérentes, de fiches d’entreprise mises à jour, de contenu riche et spécifique et d’un volume élevé d’avis. Ils recherchent l’entreprise qui peut le mieux répondre aux besoins de l’utilisateur avant de générer cette liste restreinte.

Pour une chaîne de restaurants franchise, les modèles IA recherchent ceci :

• Signaux de marque : la réputation nationale, les milliers d’emplacements, la publicité, l’excellente notoriété de marque issue d’années de campagnes marketing en ligne et hors ligne
• Signaux d’emplacement : fiches revendiquées et complètes sur plusieurs annuaires, y compris les annuaires spécifiques au secteur ; promotions et événements réguliers publiés via les réseaux sociaux ou les fiches ; un flux constant d’avis
• Contexte : la part du client – il cherche peut-être à 23 h, à 800 mètres, et veut quelque chose d’ouvert tard, avec un drive

Dans le secteur de la restauration, Katya a découvert que 95,7 % des mentions IA de restaurants sont spécifiques à l’emplacement – ce qui rend l’ensemble de cette section sur le fonctionnement des modèles IA impossible à ignorer.

Comment savoir si votre marque multi-emplacements se rend coupable de ne satisfaire que la partie marque de l’équation ?

Les grandes marques promettent souvent des services au niveau national, mais ne précisent pas s’ils sont disponibles au niveau de l’emplacement. Elles ont un fort sentiment de marque qui repose sur des avis locaux maigres et sporadiques, et leurs actions marketing visent à générer la visibilité locale pour la marque, pas pour les emplacements. Le contenu du site répond peut-être aux FAQ nationales, mais pas aux FAQ spécifiques à l’emplacement. Je pense que vous voyez où je veux en venir.

Les preuves au niveau de l’emplacement sont ce qui distingue les meilleures marques de leurs concurrents locaux, mais en fin de compte, il est nécessaire de gagner sur les trois niveaux pour une performance de référencement local et de visibilité IA constante.

Comment faire du SEO local pour plusieurs emplacements – et qui est responsable de quoi ?

Le critère de succès en visibilité pour les entreprises ou les organisations multi-emplacements est donc de répondre à ces trois questions à grande échelle : qui est la marque, que puis-je vérifier sur un emplacement spécifique, et de quoi ce client a-t-il besoin maintenant ?

Nous avons vu des équipes multi-emplacements échouer à a) répondre à ces questions, b) répondre à ces questions à grande échelle, et ainsi saboter leur visibilité IA dans les mêmes quatre erreurs récurrentes. Elles arrivent à peu près dans cet ordre :

1. Profils incomplets ou erronés

Chaque emplacement a besoin d’un profil revendiqué et vérifié sur Google et Apple. Si un emplacement contient des départements, chaque département reçoit sa propre fiche « situé dans » avec son propre numéro de téléphone et sa catégorie – sans dupliquer les données de l’emplacement parent.

Cela se passe constamment mal. Nous avons audité une marque d’environ 600 points de vente et constaté que ses fiches Apple Maps n’étaient pas revendiquées. Personne dans cette entreprise ne contrôlait les fiches sur une plateforme en ligne complète.

La complétude du profil est décisive. Dans la recherche de Katya, par exemple, les hôtels avec 6 à 10 attributs de profil étaient mentionnés dans 22 % des cas. Avec 31 à 50 attributs, ce chiffre passait à 94 %. Nous ne disons pas « plus c’est mieux » – même si cela y ressemble fort. Ajoutez autant d’attributs que possible et pertinents pour votre catégorie d’entreprise.

Une simple description d’entreprise a généré un écart de mention de 3x chez les supermarchés qu’elle a analysés, et le nombre de photos GBP s’est révélé être le meilleur prédicteur de la fréquence de mention des restaurants.

Qui est responsable : le ou la responsable SEO définit la structure – un profil par emplacement, fiches « situé dans », attributs, description d’entreprise optimisée. Une plateforme de gestion de fiches applique ce travail, car personne de sensé ne vérifie 600 fiches manuellement.

2. Pages de marque au lieu de pages locales

Chaque emplacement a besoin de sa propre page – c’est le seul endroit sur le web que vous contrôlez entièrement, où Google et les modèles IA peuvent confirmer qu’un emplacement existe, ce qu’il propose et quand il est ouvert.

Un établissement sans page locale dédiée renvoie les utilisateurs et les modèles IA vers une page d’accueil générique de la marque, qui ne prouve rien sur cette adresse ou ses services. Un contenu riche, spécifique et vivant permet aux systèmes de recherche de résumer chaque emplacement avec précision – et de le recommander avec conviction.

Ensuite, ajoutez le schema LocalBusiness pour que les machines puissent parser l’adresse, les horaires et les services au lieu de les deviner. Les humains lisent votre frontend ; l’IA lit votre backend. Les deux doivent être corrects.

Qui est responsable : le contenu et le SEO conjointement. Le SEO est responsable de la structure et du schema, le contenu s’assure que 500 pages ne sonnent pas comme la même page 500 fois.

3. Activité d’avis obsolète

Un flux constant d’avis récents est la preuve de l’« activité récente » que les modèles IA vérifient par emplacement.

La recherche de Katya nous a montré que le volume d’avis prédit de manière constante les mentions IA dans les cinq secteurs qu’elle a étudiés ; les notes en étoiles, en revanche, non. Mettez donc de côté la fixation sur les cinq étoiles et investissez plus d’énergie dans la génération et les réponses aux avis sur chaque emplacement.

Qui est responsable : les responsables de point de vente et le service client ou quiconque travaille directement avec les clients. Le siège définit peut-être la norme de réponse conforme à la marque et surveille le sentiment des avis.

4. Trop peu de monitoring

La tâche ne consiste pas seulement à télécharger et soumettre des données de localisation propres.

Personne dans votre équipe n’est responsable si les horaires sont écrasés par des sources de données tierces, si les épingles de carte sont déplacées par des « modifications suggérées » ou si des fiches en double et fermées réapparaissent à côté des fiches ouvertes.

Mais cela ne signifie pas que personne ne devrait les surveiller et les corriger – si elles restent erronées, cela affecte votre crédibilité pour les systèmes de recherche.

Qui est responsable : votre responsable données ou fiches, si vous en avez un – mais ce qui compte le plus, c’est une plateforme de gestion de fiches qui signale les erreurs ou les modifications.

Observez le dénominateur commun de cette liste : les entreprises profitent de mesures hyperlocales ; elles ne butent que sur le problème de mise à l’échelle. Luma résume parfaitement cette structure quand elle suggère : « Cela nécessite une stratégie centralisée avec une exécution décentralisée » – les équipes décentralisées font leur meilleur travail sur une plateforme centrale conçue pour les entreprises. C’est ainsi que l’on obtient l’alignement de la marque avec toutes les spécificités de contenu locales.

Le SEO local continue de décider qui est recommandé dans la recherche

Cette chaîne de restaurants n’avait pas besoin de mille avis pour apparaître comme ouverte et prête à accueillir des clients. Cette équipe aurait pu passer des mois à corriger cela, et cela aurait eu un impact minimal sur leur performance de recherche.

Ils devaient couvrir les informations de marque, d’emplacement et de contexte et (essentiellement) corriger trois des quatre erreurs courantes que nous avons décrites ci-dessus.

Le référencement local signifie rendre chaque emplacement trouvable lorsque quelqu’un à proximité recherche ce qu’il propose – comme pour tous les acronymes. C’est simplement que maintenant, avant qu’un modèle IA ne vous recommande, il vérifie si votre adresse et vos horaires sont corrects, si des avis et mises à jour récentes prouvent que l’emplacement est actif, et si envoyer quelqu’un là-bas pourrait finir de manière décevante.

Dans la recherche IA, l’autorité de marque et la taille ne sont pas le facteur décisif derrière cette recommandation. Si vous voulez voir à quoi vos emplacements ressemblent pour les modèles IA aujourd’hui, GEO Studio vous le montre avant que les conversations générées par l’IA de vos clients ne le fassent.