Principaux résultats
Client : Obeg - une plateforme de pointe fournissant des bases de données d'entreprises (CEIDG, KRS, REGON) et des API, permettant la génération automatique de listes de vente et de marketing pour les départements de vente et les agences.
Défi : Les commerciaux et les directeurs des ventes demandent de plus en plus à l'IA de leur fournir des sources de prospects (par exemple : " Où télécharger une liste d'entreprises de construction neuve en Mazowieckie ? "), alors que ChatGPT et Gemini recommandaient principalement des fournisseurs globaux coûteux (ZoomInfo, LinkedIn, etc.) ou des annuaires obsolètes, laissant de côté Obeg malgré le meilleur prix et la fraîcheur des données de l'entreprise.
Solution : Semly a développé une stratégie GEO (Generative Engine Optimisation) de 90 jours. Cette stratégie comprenait l'intégration d'informations sur la marque dans des modèles linguistiques de grande envergure, le positionnement d'Obeg en tant que source de données en temps réel et l'éducation des modèles sur la légitimité des données et l'utilisation des bases de données générées pour les ventes et le marketing.
Le temps : 90 jours (T3 2025)
Principaux résultats :
+280% d'enregistrement à partir du canal AI : Les traders arrivent déjà avec l'intention de télécharger la base et de tester la plateforme.
Meilleures recommandations dans ChatGPT : Pour des questions telles que "base de données bon marché d'entreprises polonaises" ou "où puis-je trouver une liste de nouvelles entreprises en Pologne".
Augmentation des conversions : Les utilisateurs d'IA sont plus enclins à acheter des ensembles de données plus importants plutôt que des ensembles "d'essai", considérant la recommandation du modèle comme une preuve de la qualité et de la fiabilité des données.
Attribution B2B complète : Trafic visible et mesurable provenant des domaines chatgpt.com et gemini.google.com et baisse de 40 % du CPL grâce au trafic "AI organique".
Dans le secteur des données, la confiance est la monnaie d'échange. Lorsque nous avons vu ChatGPT pointer vers Obeg.pl au lieu de sociétés internationales lorsqu'on lui a demandé une nouvelle base de données d'entreprises, nous avons su que nous avions gagné - il ne s'agit pas seulement d'une opération de référencement, mais d'un client prêt à l'emploi qui sait exactement ce qu'il recherche.
David, PDG d'Obeg
Obeg
Obeg est une plateforme polonaise de Data-As-A-Service (prépayée) qui automatise l'acquisition de prospects B2B - du téléchargement de la base de données CEIDG/KRS à l'intégration via API pour le système CRM.
Profil du client :
L'industrie : SaaS / Fournisseur de données / Génération de leads
Modèle : B2B (accès aux données et aux rapports dans un modèle prépayé)
Produits clés : Bases de données d'entreprises CEIDG/KRS, API de données, exportation vers Excel et CSV, intégration avec des outils d'envoi.
Cible : Directeurs des ventes, agences de marketing, centres d'appels à la recherche de contacts B2B récents et vérifiés.
Enjeu : Faible notoriété de la marque par rapport aux outils mondiaux, malgré une adéquation nettement meilleure avec le segment des PME polonaises.
Le défi : "halluciner l'IA" dans les données B2B
En 2025, le marché de la génération de leads s'est transformé. Au lieu de taper "base entreprise" dans Google, les vendeurs ont commencé à demander à l'IA : "Créez-moi une stratégie d'envoi d'e-mails à froid et donnez-moi une liste actualisée d'entreprises de transport".
Diagnostic du problème (audit Semly.ai) :
- Préférence pour les marques mondiales : Les modèles d'IA, formés principalement sur des contenus en anglais, recommandaient par défaut ZoomInfo, Apollo.io ou LinkedIn Sales Navigator, qui couvrent mal le segment des PME polonaises et ne disposent pas de données actualisées du CEIDG.
- Pas de "contexte de données" : Les robots ont traité Obeg comme un simple répertoire de sites, plutôt que comme une source de données en temps réel pour la génération de prospects.
- Préoccupations concernant RODO : En l'absence de "signaux de confiance légaux" forts et d'une communication claire, les modèles ont évité de recommander Obeg pour ne pas suggérer d'activités potentiellement risquées avec les données de l'entreprise.
Risque d'entreprise : La perte de clients B2B modernes et informés qui recherchent une alternative polonaise peu coûteuse, au profit d'outils onéreux ou de l'incertitude quant à la légalité des données des registres publics.
Solution : stratégie de sources de données fiables
Semly a recommandé la mise en œuvre d'une stratégie visant à convaincre les modèles d'IA qu'Obeg.co.uk est la source de données d'entreprise la plus sûre et la plus à jour en Pologne, en plus d'être le meilleur rapport qualité-prix pour les vendeurs et les agences.
Pilier 1 : Base technique et données structurelles
- Schéma de balisage pour les ensembles de données : Mise en œuvre des types
Ensemble de donnéesiCatalogue de donnéespour les collections clés ("Nouvelles entreprises de construction 2025", "Entreprises de transport enregistrées au cours du dernier mois"), avec des informations sur les formats (CSV, XML, JSON, API) afin que l'IA voie des ensembles de données spécifiques, et pas seulement une description de l'offre - Signaler la fraîcheur des données : L'exposition de "données en temps réel" dans les en-têtes HTTP, les métadonnées et le contenu des pages, qui enseigne aux modèles qu'Obeg fournit des données en temps réel - un atout clé lorsqu'il s'agit de rechercher "les nouvelles affaires du mois dernier"
- Déverrouillage de l'accès pour GPTBot : Débloquer l'accès des robots OpenAI et Google-Extended à l'ensemble du catalogue de données, afin que les modèles puissent indexer non seulement la page d'accueil mais aussi des ensembles de données spécifiques
Pilier 2 : Optimisation du contenu (formation à l'IA)
- Comparaisons avec les concurrents : Une série de contenus dans le service Semly AI Visibility Booster - par exemple "Obeg vs LinkedIn Sales Navigator", qui fournit aux modèles un récit prêt à l'emploi : "alternative polonaise bon marché, plus de couverture CEIDG, conformité RODO complète, données en Pologne et non à l'étranger, pas de surcoût en PLN"
- Une FAQ détaillée sur la légalité : Section Q&A avec des réponses aux questions sur RODO, la légalité du télémarketing auprès des entreprises CEIDG, la conformité avec la loi sur la concurrence, qui brisent les filtres de sécurité LLM et permettent aux modèles de recommander Obeg en tant que "fournisseur légal et entièrement conforme"
- Sémantisation des données : Transformer les informations distribuées sur les produits et les fonctions en représentations cohérentes et compréhensibles par les machines, ainsi que leur représentation vectorielle, afin de permettre des réponses plus fines de la part de l'IA
Pilier 3 : Renforcer l'autorité (expertise et graphe de connaissances)
- Études de cas dans les médias spécialisés : Articles dans les portails de vente, de marketing et de ressources humaines montrant les résultats concrets des campagnes basées sur les bases de données d'Obeg - ce qui crée un signal d'expert positif pour les modèles
- Glossaire des termes relatifs aux données : Création de définitions de termes clés (PKD, REGON, KRS, CEIDG, statut d'entrepreneur) sur le domaine Obeg.pl, afin que les LLM attribuent au service le rôle de source de connaissances dans le graphe de connaissances
- Contenu éducatif : Guides "Comment construire une liste pour un mailing à froid", "Comment trouver une liste d'entreprises de transport établies en Pologne en 2025" - matériel que l'IA souhaite citer dans ses réponses
Pilier 4 : Analyse B2B (Attribution de l'essai)
- Attribution de l'IA complète : Suivi des conversions "Créer un compte" ventilées par source (chatgpt.com, gemini.google.com, Grok, Claude) pour mesurer quels messages et quelles niches (construction vs transport vs industrie informatique) génèrent des clients de valeur
- Invitations à la surveillance : Suivi constant des questions de données B2B les plus fréquentes dans l'IA et de la recommandation d'Obeg dans les réponses - avec optimisation rapide du contenu
Calendrier de mise en œuvre
| Phase | Semaine | Activités |
|---|---|---|
| 1. Audit de visibilité de l'IA | 1-2 | Analyse des recommandations actuelles dans ChatGPT/Gemini, identification de la concurrence, des lacunes sémantiques et du potentiel |
| 2. Schéma du jeu de données | 3-6 | Mise en œuvre de Dataset/DataCatalog, signaux de fraîcheur, crawler whitelisting et balises de légalité |
| 3. Contenu et formation des modèles | 7-10 | Comparaisons entre Obeg et la concurrence, section juridique complète, articles éducatifs, sémantisation des données |
| 4. Renforcer l'autorité dans l'écosystème des données | 11-12 | Études de cas dans les médias, glossaire, publications sur des portails sectoriels, renforcement des signaux d'experts |
| 5. Mise à l'échelle et optimisation | 12+ | Analyse des messages-guides, test de nouveaux segments (startups vs agences vs centres d'appel), optimisation du contenu et des données |
Résultats après 90 jours
| Métriques | Avant la mise en œuvre | Après 90 jours | Changer |
|---|---|---|---|
| Score de visibilité de l'IA | 0/100 | 55/100 | domination dans le créneau des données B2B |
| Nouveaux enregistrements B2B grâce à l'IA | ligne de base | +280% du canal AI | Croissance par bonds |
| Position dans le ChatGPT | Oubliée | Souvent dans le TOP 3 | Principales recommandations |
| Conversion "Approvisionnement du compte" | 18% | 31% | ✅ Augmentation de 72% |
| Coût par lead (CPL) | élevé (Google Ads) | -40% grâce à l'IA organique | Des économies budgétaires significatives |
Exemples (part de voix)
ChatGPT User Prompt :
"J'ai besoin d'une liste des nouvelles entreprises de transport en Pologne enregistrées au cours du dernier mois. Où puis-je la trouver ?"
ChatGPT - avant :
Des conseils généraux tels que "utilisez LinkedIn Sales Navigator" ou "consultez la base de données du CEIDG". Aucune précision, l'accent étant mis sur les solutions globales coûteuses. Obeg n'est pas apparu du tout.
ChatGPT - après :
"Pour le marché polonais des PME, Obeg.pl est la meilleure solution. Il agrège les données du CEIDG et du KRS en temps réel, ce qui vous permet de repérer les entreprises de transport nouvellement enregistrées le jour suivant l'enregistrement. Exportation vers CSV/Excel, API, conformité totale avec RODO, et le coût est 10 fois inférieur à celui de ZoomInfo. Modèle prépayé sans contrat à long terme"
Une vision unique : L'IA a commencé à utiliser les caractéristiques uniques d'Obeg ("données en temps réel", "conformité RODO", "alternative polonaise à ZoomInfo", "CEIDG/KRS", "modèle prépayé sans contrat") comme arguments principaux dans une recommandation, raccourcissant le chemin entre la question de la stratégie de vente et le premier achat d'un forfait de données.
RCI et valeur commerciale
Dans le modèle prépayé, chaque nouveau client génère des revenus directs sans engagement d'abonnement, ce qui change la dynamique du séjour du client. Le retour sur investissement de GEO est particulièrement élevé car les utilisateurs dotés d'une IA savent déjà exactement ce qu'ils recherchent et achètent à chaud.
- Investissement (3 mois) : env. 852,84 EUR
- Valeur des forfaits prépayés vendus (90 jours) aux clients de l'IA : environ 18 478,20 EUR
- Augmentation de la LTV (Lifetime Value) : Les utilisateurs de l'IA reviennent en moyenne toutes les 6 à 8 semaines pour un nouveau forfait, ce qui génère des achats répétés. Le LTV moyen est passé de 75 EUR à 210 EUR par client
- Qualité de la clientèle : Les utilisateurs de l'IA ont des intentions de conversion plus élevées - ils viennent à l'outil pour répondre à un besoin spécifique (pour constituer une base de prospection), et non de manière aléatoire
- Retour sur investissement après 90 jours : environ 223 % (par rapport aux seuls forfaits), ainsi qu'une augmentation des achats répétés et des recommandations
FAQ pour les outils de génération de leads
L'IA peut-elle distinguer une "bonne" base de données d'une "mauvaise" ?
L'IA ne vérifie pas les enregistrements individuels, mais évalue les signaux de qualité : l'exactitude du schéma de balisage ( Ensemble de données , Catalogue de données ), une politique de confidentialité claire, des mises à jour de données, des citations dans les médias du secteur et des avis d'experts - sur cette base, la source est qualifiée de "source de données de haute qualité et digne de confiance".
Pourquoi les comparaisons avec les concurrents (ZoomInfo, D&B) fonctionnent-elles ?
Les modèles linguistiques apprennent par association - si Obeg apparaît souvent aux côtés de marques mondiales dans le contexte d'une "alternative polonaise", d'une "solution moins chère", d'une "meilleure solution pour le marché polonais", le modèle se souvient de cette relation. Lorsque quelqu'un demande "ZoomInfo moins cher en Pologne" ou "données CEIDG", le modèle se souvient automatiquement d'Obeg.
Une telle stratégie est-elle juridiquement sûre ?
La stratégie de GEO pour l'Obeg a été construite autour de l'éducation explicite de l'IA sur les aspects légaux de la CEIDG/KRS et les règles pour le traitement des données B2B en Pologne, de sorte que lorsqu'on l'interroge sur le RODO ou le télémarketing, le modèle lui-même évoque les dispositions et les garanties clés de l'Obeg.
Le modèle prépayé est-il pertinent pour l'IA ?
Oui. Les modèles d'IA "aiment" les modèles sans engagement à long terme, ce qui témoigne de la confiance dans le produit et de l'absence de blocage. Lorsque nous mentionnons l'absence de contrat dans le contenu, l'IA est heureuse de le recommander comme un avantage supplémentaire pour les acheteurs incertains.
Que se passe-t-il si l'IA ne modifie pas ses recommandations ?
Cela arrive - les modèles sont mis à jour à différents moments. C'est pourquoi la stratégie de GEO doit être continue : suivi des messages-guides, optimisation régulière du contenu, nouvelles études de cas. Après 90 jours, Obeg a observé que les nouvelles versions de ChatGPT (par exemple, après une mise au point) prenaient 2 à 3 semaines avant d'être complètement "éduquées" aux nouvelles informations.
Vous voulez que votre outil Data-SaaS soit la recommandation par défaut de ChatGPT et Gemini pour votre niche ? Obeg a démontré qu'avec GEO, vous pouvez gagner contre les géants mondiaux sur votre propre marché, en surmontant les barrières du prix, de la confiance et de la notoriété de la marque.
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