Bien maîtriser l'IA : un guide pour les spécialistes du marketing sur l'ingénierie rapide

Plus de 57 % des annonceurs font désormais confiance à l'IA pour des tâches telles que l'investissement et l'optimisation publicitaires, contre seulement 33 % l'année dernière. Cette évolution est rapide. Les équipes ne se contentent plus de tâter le terrain, elles déploient des outils génératifs dans l'ensemble des contenus, des médias et des mesures.

Mais le fait d'activer l'IA ne signifie pas que tout fonctionne immédiatement.

Faire confiance à l'IA est une chose. C'en est une autre de la rendre utile.

Ce fossé entre l'optimisme et les résultats de l'IA ? C'est là que la plupart des spécialistes du marketing se trouvent actuellement. Les outils sont en place. L'ambition est là. Mais la mémoire musculaire ? Pas encore. Et si la maîtrise de l'IA va nécessiter un ensemble de compétences - maîtrise des données, intégration des flux de travail, augmentation de la créativité - la première à être réellement utilisée au quotidien est l'incitation.

Si vous ne pouvez pas bien poser la question, vous n'obtiendrez rien qui vaille la peine d'être utilisé.

Et nous le voyons déjà à l'œuvre. Alors que les spécialistes du marketing commencent à adopter des outils d'aide à la décision tels que CelesteSkai -l'agent de Skaiaxé sur la compréhension et conçu pour aider à diagnostiquer les changements de performance et à faire ressortir les enseignements tirés des campagnes - ils découvrent rapidement que même les systèmes les plus intelligents dépendent toujours d'une orientation claire. Les messages-guides ne sont pas seulement utiles. Elle est nécessaire.

Ce billet a pour but d'améliorer cette partie.

Qu'est-ce que l'ingénierie rapide et pourquoi est-elle importante ?

L'ingénierie rapide n'est pas une nouvelle spécialité technique. Il s'agit simplement de rédiger des instructions claires, spécifiques et structurées pour aider l'IA à produire des résultats utiles, précis et pertinents. Cela semble assez simple. Mais tous ceux qui s'y sont essayés peuvent vous le dire : c'est un métier.

Seulement 13 % des équipes marketing se sentent pleinement équipées des compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils d'IA. En revanche, 96 % des spécialistes du marketing déclarent avoir mis en place une IA générative ou prévoient de la déployer dans les 18 mois à venir. Il existe un large fossé entre l'adoption et l'impact, et ce fossé est souvent lié à la manière dont l'IA est utilisée.

Ce qui rend les messages-guides particulièrement délicats, c'est qu'ils ne sont pas perçus comme un problème technique. Il s'agit plutôt d'un problème de communication. Et c'est exactement ce qu'il est.

S'il est bien fait, l'incitation permet de gagner du temps, d'affiner la concentration et d'aider les équipes à obtenir plus rapidement de meilleurs résultats. Mal utilisée, elle conduit à une analyse vague, à des réponses régurgitées ou, pire encore, à des conclusions erronées. Et il ne s'agit pas seulement d'un désagrément. C'est un risque réel.

Comment s'améliorer ?

Voyons deux approches qui ont fait leurs preuves.

La méthode TRIM : structurez votre demande

Soyons honnêtes : lorsque les spécialistes du marketing commencent à utiliser l'IA générique, la plupart des invites donnent l'impression d'être en train de faire la conversation à un stagiaire intelligent.

"Pouvez-vous me donner des informations sur mes campagnes ?
Que se passe-t-il avec les produits sponsorisés ?
Aidez-moi à déterminer ce que je dois faire ensuite.

Ce type d'incitation peut fonctionner si vous avez de la chance. Mais ils ne sont pas clairs. Elles ne sont pas structurées. Et le plus souvent, elles vous renverront une avalanche d'informations vaguement pertinentes qui ressemblent à un tableau de bord régurgité.

Et c'est exactement ce que les clients de Skai découvrent en explorant des outils tels que Celeste. Celeste a été conçu pour aider les spécialistes du marketing dans l'une des parties les plus difficiles et les plus surchargées de leur travail : la prise de décision. Les diagnostics de campagne, l'étude des performances, les flux de travail d'analyse - voilà les choses pour lesquelles Celeste est vraiment doué. 

Mais même avec un système conçu à cet effet comme Celeste, il ne suffit pas de demander pour obtenir de bons résultats. Ils sont obtenus en guidant l'IA avec clarté et intention.

C'est là que la méthode TRIM entre en jeu. Elle permet de transformer des requêtes vagues en demandes structurées qui correspondent réellement à ce que vous essayez de faire.

Voici la répartition :

• Orienté vers les tâches. Qu'essayez-vous d'accomplir ? L'analyse ? Établir des priorités ? Des suggestions ? Soyez explicite.
• Contextepertinent. Ne partez pas du principe que l'IA sait ce qui est important. Ajoutez des noms de marques, des fourchettes de dates, des types de moteurs ou des dimensions qui réduisent le champ d'application.
• Intentionexplicite. Essayez-vous d'enquêter sur une chute ? Identifier les personnes les plus performantes ? D'établir un plan pour la prochaine étape ? Dites-le.
• Critèresmesurables. Quel est le seuil d'intervention ? Une baisse de 10 % ? Un ROAS inférieur à la moyenne ? La part de voix = 0 ? Soyez précis.

Voici comment cela se passe :

❌ "Give me campaign insights"
✅ "Summarize Sponsored Products performance for the past 30 days by product category. Mettez en évidence les campagnes dont le ROAS a chuté de plus de 15 % par rapport aux 30 jours précédents."

Là, nous avançons. Ce type de clarté permet à un outil d'intelligence artificielle comme Celeste d'approfondir les dimensions pertinentes, de cadrer correctement les comparaisons et de structurer les résultats en fonction de la valeur réelle de la décision.

Et ce n'est pas seulement utile pour vous : cela réduit les hallucinations et l'ambiguïté de la réponse du modèle. Comme le note Grewal dans le même article de la HBR, l'un des moyens les plus efficaces d'améliorer les résultats de l'IA générative est d'utiliser des messages-guides structurés et d'enrichir les modèles avec des instructions clairement formulées.

Mise en pratique du TRIM

Voici trois façons d'affiner les messages-guides à l'aide de la méthode TRIM en utilisant certaines analyses populaires que les clients de la Skai utilisent avec Celeste, mais qui peuvent certainement être appliquées à n'importe quel outil d'IA marketing que vous utilisez : 

Faites ceci : "Examinez les tendances en matière de CTR pour les campagnes Amazon dans la catégorie des vitamines au cours des 30 derniers jours. Mettez en évidence les campagnes qui ont enregistré une croissance de plus de 20 % d'une semaine à l'autre."
Ne faites pas cela : "Qu'est-ce qui fonctionne le mieux en ce moment ?"

Faites ceci : Comparez le ROAS et les dépenses de mes cinq meilleures campagnes Walmart intitulées "Rentrée des classes" par rapport aux 30 jours précédents."
Pas ceci : "Comment se portent les campagnes Walmart ?"

Faites ceci : "Regardez le CVR des produits sponsorisés sur Amazon. Signalez tout ce qui est inférieur de plus de 10 % à la moyenne de notre marque."
Pas ceci : "Y a-t-il quelque chose d'étrange avec mon taux de conversion ?"

Conclusion : Si votre objectif est la précision, la méthode TRIM vous donne une carte. Sans cette méthode, vous ne pouvez qu'espérer que l'intelligence artificielle comble les lacunes comme vous le feriez, ce qui n'est pas le cas.

La méthode de la pyramide : construire le contexte couche par couche

Voici une chose que les spécialistes du marketing savent intuitivement, mais qu'ils oublient souvent lorsqu'ils posent des questions : la manière dont vous posez la question est tout aussi importante que le contenu de la question.

La plupart des outils d'IA feront de leur mieux pour répondre à une demande générale. Mais sans spécificité, vous obtiendrez des résultats trop évidents ou trop chaotiques. Vous obtiendrez une récitation de moyennes, ou une décharge non filtrée de tendances de données qui peuvent être utiles ou non.

La méthode pyramidale vous aide à résoudre ce problème.

Au lieu de poser la question parfaite tout de suite, la pyramide vous encourage à la construire, en commençant par une idée générale et en ajoutant des détails qui guident l'IA vers une réponse significative. Elle est particulièrement utile pour le travail d'investigation : diagnostiquer ce qui a changé, comprendre les valeurs aberrantes et mettre en évidence les raisons pour lesquelles les choses ne se comportent plus comme avant.

C'est exactement le type de travail pour lequel Skai a conçu Celeste. Les responsables de campagne creusent dans les grilles, repèrent les anomalies, posent des questions telles que :

"Pourquoi le ROAS a-t-il chuté au quatrième trimestre avant de rebondir en janvier ?
Pourquoi les dépenses publicitaires pour ce produit ont-elles baissé de 86 % alors que personne ne l'a mis en pause ?
Pourquoi le taux de conversion baisse-t-il alors que la stratégie n'a pas changé ?

Il ne s'agit pas de questions hypothétiques, mais d'exemples concrets tirés des formations de Celeste. Mais elles ne fonctionnent bien que parce qu'elles s'appuient sur la pyramide.

Voyons ce qu'il en est :

1. Commencez large : "Montrez-moi les tendances en matière de performances"
2. Ajouter un délai : "Montrez-moi les tendances de performance pour les 30 derniers jours"
3. Ajoutez des indicateurs clés : "Montrez-moi les tendances en matière de revenus et de ROAS pour les 30 derniers jours".
4. Ajouter des ventilations : "...ventilées par campagne et par catégorie de produits"
5. Ajouter des comparaisons et des seuils : "...et mettre en évidence les campagnes dont le ROAS a chuté de plus de 20 % par rapport aux 30 jours précédents"

Chaque couche rend la réponse plus ciblée et plus exploitable.

Et ce n'est pas que de la théorie. Comme l'explique la Harvard Business Review, des entreprises telles que Colgate-Palmolive ont adopté cette approche stratifiée et guidée par des invites afin de mieux contrôler les outils d'IA et de réduire les résultats sujets à l'erreur. Cette approche fonctionne. Et elle est évolutive.

Mettre la pyramide en pratique

Voici trois exemples qui montrent comment escalader la pyramide :

Faites ceci : "Afficher les tendances du ROAS des produits sponsorisés au cours des 30 derniers jours pour les campagnes Amazon dans la catégorie beauté. Signalez les campagnes qui ont chuté de plus de 10 % par rapport aux 30 jours précédents."
Pas ceci : "Que se passe-t-il dans le secteur de la beauté ?"

Faites ceci : Comparez le CVR et les dépenses pour les campagnes de Walmart étiquetées "Vacances" entre novembre et décembre. Mettez en évidence tout ce qui a connu une forte augmentation ou une forte baisse."
Pas ceci : "Est-ce qu'il y a eu des changements pour les fêtes de fin d'année ?"

Faites ceci : "Résumez les performances de mes campagnes de marque sur Amazon au cours des 30 derniers jours. Segmentez par objectif de campagne et signalez tout CVR inférieur à 2 %."
Pas ceci : "Pourquoi les performances sont-elles en baisse ?"

En bref : La méthode de la pyramide vous aide à guider l'IA vers des territoires plus intelligents, une couche à la fois. Il ne s'agit pas de complexité. Il s'agit de créer un contexte qui mène à la clarté.

Réflexions finales : la seule issue est la sortie

S'il y a une vérité qui ressort de l'utilisation de Celeste par les spécialistes du marketing, et de tous les autres outils d'IA qui tentent d'aller au-delà des résultats génériques, c'est la suivante : vous ne pouvez pas externaliser la réflexion. Vous ne pouvez que la soutenir.

Les cadres tels que TRIM et Pyramid ne vous aident pas seulement à obtenir de meilleures réponses. Ils vous aident à poser de meilleures questions. Et c'est ce qui différencie les spécialistes du marketing qui accélèrent réellement avec l'IA de ceux qui se sentent encore coincés en mode test.

L'incitation n'est pas une phase. C'est une capacité fondamentale. Et plus tôt vous commencerez à la pratiquer avec détermination, plus tôt des outils tels que Celeste commenceront à vous fournir le type d'informations sur lesquelles vous souhaitez réellement agir.

Parce que les meilleurs messages ne ressemblent pas à de la magie. Elles sonnent comme une stratégie.