Bientôt, vous aurez de nombreux clients à contacter. Et ils cessent d’être humains. Nous entrons dans la prochaine frontière du commerce : l’essor du Business-to-AI (B2AI). Les agents IA deviennent un nouveau segment de clientèle. Alors que les agents d’IA interviennent de plus en plus dans la manière dont les gens recherchent, évaluent et achètent des produits, les entreprises doivent repenser la façon dont les agents d’IA apparaissent dans leurs architectures décisionnelles.
Une étude récente de Visa montre que les entreprises se préparent déjà à cette transition. 71 % des entreprises déclarent qu’elles ont l’intention d’optimiser les produits et les offres spécifiquement pour les agents d’IA, et plus de la moitié déclarent qu’elles permettront aux agents d’IA de négocier les prix et les conditions directement avec d’autres systèmes d’IA. Il existe également des premiers signes indiquant que le trafic de recherche IA se convertit à des niveaux nettement plus élevés et dynamise les entonnoirs d’acquisition de clients traditionnels.
Ce saut vers le B2AI va réécrire une grande partie de ce que nous savons sur l’acquisition de clients. Vous n’influencez plus seulement les gens. De plus en plus, nous devons convaincre les systèmes d’IA qui éclairent nos décisions.
Dans tous les sens du terme, les agents IA doivent être traités comme des partenaires de réflexion pour les clients. Et les principes fondamentaux sur la manière d’approcher les partenaires de réflexion s’appliquent tant que vous les transformez en structures d’agents. Informez-les de votre point de vue. Cela s’intègre dans leurs mouvements. Établissez la confiance, puis la commodité. Soyez clair sur votre objectif.
1. Structurez vos données afin que les machines puissent vous trouver et vous faire confiance.
Les agents d’IA s’appuient sur des signaux structurés, et pas seulement sur des textes marketing. Les spécifications, les prix, la disponibilité et les attributs des produits doivent être organisés de manière à ce que les machines puissent facilement évaluer et comparer les options.
Cela signifie investir dans des catalogues de produits structurés, des métadonnées cohérentes et des schémas standardisés qui permettent aux systèmes d’IA d’interpréter avec précision les produits. Si un agent IA ne peut pas comprendre clairement un produit, il est moins susceptible de le recommander.
Considérez cela comme un type de présence sur étagère lisible par machine. Tout comme les marques de biens de consommation emballés investissent dans la lisibilité des emballages et le placement des planogrammes dans les magasins physiques, les marques ont besoin de la même lisibilité dans les environnements de données visualisés par les agents IA. Le format a changé. Le principe ne l’est pas.
2. Devenez une source de connaissances, pas seulement un produit.
Les modèles d’IA sont ingérés plutôt que parcourus. À mesure que les modèles évoluent des outils de recherche vers les moteurs d’inférence, la question n’est plus de savoir si l’IA peut trouver les pages de produits. Tout dépend de la capacité de votre marque à penser avec les données. La connaissance des produits, les FAQ, la documentation et les informations sur la marque doivent être structurées de manière à ce que les systèmes d’IA puissent facilement les analyser, les interpréter et les référencer. Il peut également être utilisé non seulement comme source de recherche, mais également comme document de référence sur lequel les agents peuvent raisonner lorsqu’ils formulent des recommandations.
Pensez-y comme à la construction d’une bibliothèque. Vous devez persuader les consommateurs de visiter votre site Web. Vous devez informer l’agent IA qui ingèrera votre base de connaissances. Il s’agit de questions de conception différentes et nécessitent des investissements différents, notamment des graphiques de connaissances structurés, des documents correctement étiquetés et des informations sur la marque organisées pour une interprétation automatique plutôt que pour une analyse humaine.
3. Construisez pour l’exécution machine, pas pour la navigation humaine.
La certitude en matière d’infrastructure n’est pas négociable. Les agents ne sont pas automatiquement disqualifiés en cas de fonctionnalité manquante ; ils disqualifient pour données manquantes.
Les agents d’IA sont très sensibles à l’incertitude opérationnelle, contrairement aux humains. Les agents ne seront pas frustrés par des signaux d’inventaire incohérents, des prix ambigus ou des délais de livraison manquants. Ils choisissent simplement par défaut des concurrents capables de gérer les données proprement. Les agents ne tolèrent pas l’ambiguïté.
Cela signifie que les entreprises doivent exposer les prix et la disponibilité en direct via des interfaces structurées telles que Model Context Protocol (MCP) pour garantir que les systèmes d’IA disposent de données précises en temps réel et effectuent des transactions. Il ne s’agit pas d’une annonce de fonctionnalité, mais plutôt d’une restructuration du système d’exploitation pour une interaction machine à machine.
4. La confiance est aussi importante que la commodité.
Dans un monde d’IA où la confiance est de plus en plus rare, les entreprises établies et les marques éditoriales deviennent encore plus importantes. Des signaux de confiance vérifiables doivent être intégrés à la plateforme.
Les agents d’IA s’appuient sur des signaux qui indiquent la fiabilité et la fiabilité lors de l’évaluation des options. Des données de marque cohérentes, des politiques transparentes, une infrastructure de paiement sécurisée et des sources fiables influencent toutes la décision d’un système d’IA de recommander un produit.
La confiance servira de plus en plus de signal de classement dans le commerce médiatisé par l’IA. Les marques qui ont construit de véritables signaux de confiance, tels que des avis tiers, des données cohérentes sur toutes les plateformes et un approvisionnement fiable, seront plus difficiles à remplacer que les produits simplement optimisés pour la visibilité. En fin de compte, la confiance devient une infrastructure.
5. Le but compte.
L’objectif d’une marque est toujours important pour les consommateurs. Désormais, c’est également important pour les agents IA.
Les systèmes d’IA ne se contentent pas de récupérer des informations ; ils l’évaluent. Et les signaux qu’ils évaluent vont au-delà des données structurées et de la tarification. Les moteurs d’inférence d’IA évaluent de plus en plus la qualité, la cohérence et la fiabilité lorsqu’ils décident des marques à recommander. Une marque avec un objectif clairement articulé, tissé à travers son contenu, ses politiques, ses interactions avec les clients et ses pratiques d’approvisionnement, fournit un matériel plus riche et plus cohérent avec lequel les agents d’IA peuvent raisonner. Une marque sans cette architecture semble pâle en comparaison. Même si cela existe techniquement, il est difficile pour les agents de monter un dossier en toute confiance.
Pensez-y de cette façon. Lorsqu’un agent IA évalue deux produits concurrents, l’un provient d’une marque avec une narration approfondie et cohérente sur pourquoi elle existe et à qui elle sert, et l’autre provient d’une marque optimisée uniquement pour le volume et la découvrabilité. Les marques axées sur un objectif permettent aux agents de faire plus de travail. Cette affirmation est prouvée à chaque point de contact. Son contenu a une texture et une spécificité. Les avis reflètent votre relation avec un client, pas seulement une transaction. Les agents ne portent pas de jugement moral. Nous effectuons des évaluations de qualité. Et le but, exprimé en cohérence architecturale, peut se traduire en qualité.
Cela signifie que les efforts en matière d’objectif de marque constituent une stratégie B2AI, plutôt que d’en être séparés. Car même dans un marché médiatisé par les machines, le sens reste important. Et seuls les humains peuvent trouver le sens profond qui nous unit.
Majors d’anglais, réjouissez-vous !
Les opinions exprimées dans les articles de commentaires de Fortune.com sont uniquement celles de l’auteur et ne reflètent pas nécessairement les opinions ou les croyances de Fortune.
