Publications LinkedIn, newsletters et pages de vente se ressemblent de plus en plus depuis que l’IA générative s’est installée dans les outils quotidiens. Pour se démarquer, la réponse est méthodologique plutôt que technologique, d’après les conseils publiés sur le sujet.
Le diagnostic : mesurer son degré de « sauce IA »
Selon l’étude « Français, IA & Commerce » de Havas Market (mai 2026), 66 % des Français déclarent utiliser des outils d’IA générative, soit sept points de plus qu’en avril 2025. Concurrents, prospects et clients utilisent donc souvent les mêmes outils, et parfois les mêmes prompts.
Pour évaluer ses contenus, le test de substitution ne demande qu’un quart d’heure. Il consiste à remplacer le nom de sa marque par celui d’un concurrent direct dans ses dix derniers contenus. Si le texte reste vrai, il est générique. Des ouvertures interchangeables, des conseils sans chiffre ni date et des adjectifs creux comme « innovant » ou « performant » sont autant de signaux à repérer.
La confiance du public est également en jeu. Selon l’étude de Skeepers relayée par Les Clés du Digital (septembre 2026), 33 % des consommateurs craignent d’être trompés par des contenus générés par l’IA, et 43 % perdent confiance à cause des faux avis en ligne.
Pour mesurer l’effet réel d’une campagne, l’article recommande le taux de réponse aux emails, jugé plus fiable que le taux d’ouverture, que la protection de la confidentialité d’Apple Mail fausse depuis 2021.
Trois réflexes pour se démarquer
Le premier consiste à apprendre sa voix à l’outil avec des exemples plutôt qu’avec des adjectifs. « Ton chaleureux et expert » ne dit rien à un modèle, alors que trois extraits de ses meilleurs contenus lui fournissent une référence concrète. Une règle de refus peut compléter cette fiche : si une phrase peut figurer chez un concurrent, elle doit être réécrite avec un exemple tiré de sa propre pratique.
Le deuxième réflexe concerne la répartition des tâches. Un moment du parcours client passe en mode humain dès qu’il coche deux critères sur trois : enjeu émotionnel, valeur financière élevée, risque pour la réputation. Les brouillons de posts peuvent rester confiés à l’IA, tandis que les prises de position, l’appel à un prospect chaud ou la réponse à une réclamation relèvent d’une personne.
Le troisième réflexe consiste à publier ce que l’IA ne peut pas inventer. Un modèle sait résumer le web, mais il ne connaît ni les tableaux de bord, ni les échecs, ni les échanges clients d’une entreprise. Chaque contenu devrait donc contenir au moins une donnée propriétaire, une position tranchée et un exemple daté, par exemple issus des verbatims d’appels, tickets et avis clients.
Les prospects découvrent aussi de plus en plus les marques via ChatGPT, Gemini ou Perplexity. L’article propose de poser chaque mois vingt questions de clients à ces trois assistants, puis de noter si la marque est citée, avec quelles sources et quelle formulation. Ce suivi permettrait, selon lui, d’obtenir en une heure un baromètre que les concurrents n’ont probablement pas encore.
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