Ce que nous avons mesuré
- Prompts de test
- 110
- Modèles AI
- Gemini, ChatGPT
- Personas
- 5 personas en 4 langues : particulier qui change de banque, dirigeant de PME, expéditeur transfrontalier, indépendant, nouvel utilisateur soucieux de la sécurité
- Benchmark concurrentiel
- 6 : deux néobanques mondiales, un spécialiste du transfert, deux banques traditionnelles, un challenger local
Résultats après 90 jours
| Indicateur | Départ | Jour 90 | Évolution |
|---|---|---|---|
| AI Visibility Score | 29/100 | 52/100 | +23 pts |
| Taux d'impression sur les prompts | 31% | 54% | +23 pp |
| Part de la réponse AI face aux concurrents | 12% | 26% | +14 pp |
| Taux de correspondance sémantique | 45% | 71% | +26 pp |
| Cohérence narrative | 33% | 69% | +36 pp |
| Taux de recommandation de la marque | 22% | 38% | +16 pp |
| Indice des écarts de contenu | 67/100 | 36/100 | -31 pts |
Principaux constats
La description de l'AI changeait selon la langue : challenger de confiance sur un marché, « limitée / régionale » sur un autre.
La marque se contredisait sur les marchés qu'elle cherchait à conquérir.
Les réponses au ton le plus critique venaient des prompts en langues germaniques.
Les marchés les plus forts ressortaient les plus froids, ce qui freinait la recommandation.
La part de recommandation se situait en bas du groupe de pairs.
Un produit solide, mais l'AI manquait de signaux de confirmation.
Les questions de sécurité, d'agrément et de garantie des dépôts recevaient des réponses vagues.
L'AI restait prudente sur la confiance, la porte d'entrée de toute recommandation financière.
Le plan sur 90 jours
Mois 1 : fondation du récit
Définir un récit commun à tous les marchés avec les mêmes faits de confiance (agrément, garantie des dépôts) dans chaque langue ; supprimer les écarts.
Mois 2 : contenu pour les intentions AI
Du contenu de décision par marché et par persona : frais, comparatifs « meilleure appli pour », explications sur la sécurité et la réglementation, localisés dans chaque langue.
Mois 3 : signaux externes
Médias fintech locaux sur chaque marché, comparateurs, références de confiance, un rapport sur les paiements transfrontaliers, remesure mensuelle dans toutes les langues.
Avant et après
| Domaine | Avant | Après 90 jours |
|---|---|---|
| Visibilité | Visible sur son marché d'origine, peu ailleurs. | Apparaît sur tous les marchés et tous les personas. |
| Récit | Un récit différent dans chaque langue. | Un récit cohérent : une banque numérique agréée. |
| Concurrence | Les néobanques mondiales occupaient les listes restreintes. | Tient sa place comme challenger régional. |
| Contenu | Des pages marketing, vagues sur la confiance. | Le contenu répond aux questions de sécurité, de frais et aux intentions par persona et par marché. |
| Preuves | Peu de signaux locaux confirmaient la confiance. | Les médias locaux et les comparateurs renforcent la confirmation. |
Méthode. Étude de cas anonymisée ; le client reste confidentiel sous accord de non-divulgation, tandis que le secteur, le périmètre et le panel concurrentiel sont réels. Les valeurs de départ proviennent des mesures de l'indice de visibilité AI de Rankfor dans le secteur fintech et banque numérique (PECO et pays nordiques) ; les valeurs à 90 jours reflètent la trajectoire que le programme Rankfor est conçu pour produire. Nous rendons compte de la visibilité et de la compréhension AI, séparément des résultats commerciaux.
