La recherche décisive se fait maintenant à l’intérieur d’une application, d’une voiture ou d’un assistant vocal – jamais dans un onglet du navigateur.

Les assistants vocaux s’appuient fortement sur les données structurées des entreprises locales, les graphiques de connaissances et les partenariats de données sous licence, tandis que les assistants basés sur le chat combinent cela avec la recherche en direct sur le web et les données de formation des modèles – c’est pourquoi une marquage structurée cohérente à travers toutes les sources compte plus que l’optimisation pour n’importe quelle source.

Le fondement est partagé: un JSON-LD précis, un fichier llms.txt clair et une entité cohérente à travers le web alimentent chaque surface en même temps. Les nuances spécifiques à la surface existent, mais une présence web fragmentée et incohérente est la principale raison pour laquelle les entreprises disparaissent des canaux plus récents.

De plus en plus, les acheteurs B2B recherchent les fournisseurs à travers des copilots intégrés dans les outils qu’ils utilisent déjà plutôt que d’ouvrir un moteur de recherche du tout – si ces copilots récupèrent du web ou des partenaires de données sous licence et que votre entité n’est pas claire là-bas, vous perdez considération avant qu’un navigateur ne soit ouvert.