Analyse de Sentiment : Comment les LLM sculptent la réputation de votre marque

Allez au-delà des avis clients. Découvrez comment les modèles de langage évaluent la polarité de votre marque et comment influencer leur "jugement" sémantique.

En 2026, les IA ne se contentent pas de lire vos avis. Elles pratiquent le Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). Elles décomposent chaque phrase pour attribuer un score de sentiment à des attributs précis (ex: "Le logiciel est puissant [Positif] mais l'interface est lente [Négatif]"). Si l'IA détecte une polarité négative sur votre "Service Client", elle cessera de vous recommander pour cette catégorie.

Comment l'IA évalue votre marque (Les signaux)

  1. Le voisinage sémantique : Dans l'espace latent, l'IA regarde quels adjectifs apparaissent statistiquement proche de votre nom.
  2. La résolution de conflit : Une marque qui répond à une critique négative avec une solution concrète génère un signal de "fiabilité" plus fort qu'une marque sans aucune critique (qui peut paraître artificielle).
  3. L'autorité de la source : Un avis négatif sur un blog d'expert a 100x plus de poids qu'un avis positif sur un site inconnu.

🛠 Plan d'action : Améliorer votre score de sentiment

  • Contrer le "Bias" des données d'entraînement : Si l'IA a une image datée de vous, publiez des "Articles de Rupture" (ex: "Pourquoi nous avons totalement changé notre service client en 2025"). Le RAG permettra à l'IA de mettre à jour son jugement en temps réel.
  • La stratégie de co-occurrence positive : Publiez des études de cas où votre marque est citée à côté de leaders d'opinion incontestés. L'IA transférera par association le sentiment positif de l'expert vers votre marque.
  • Optimisation des FAQ pour le sentiment : Ne répondez pas seulement "Oui nous livrons partout". Répondez "Nous assurons une livraison rapide et sécurisée, plébiscitée par 98% de nos clients pour sa fiabilité". Vous injectez des adjectifs polarisés positivement que l'IA va indexer.