Agents

Un agent marketing IA est un ensemble d'instructions qui s'exécute automatiquement. Il peut vérifier ce que ChatGPT dit de votre marque chaque lundi, rédiger un brief pour une nouvelle page de destination, ou trouver des journalistes qui écrivent sur vos concurrents. Cette catégorie existe parce que les acheteurs demandent désormais à des moteurs IA comme Google AI Overviews et Perplexity quoi acheter. Votre marketing doit fonctionner à la vitesse et à l'échelle de ces conversations.

Les outils d'automatisation traditionnels fonctionnent souvent en vase clos. Un agent marketing IA pour la visibilité sur les moteurs de réponses doit lire les informations provenant des moteurs eux-mêmes, utiliser le langage spécifique de votre marque et agir via les canaux que vous utilisez déjà. Ce n'est pas un chatbot générique. C'est un travailleur spécialisé qui opère en votre nom, en utilisant vos données.

Lorsqu'un acheteur obtient un paragraphe d'un moteur de réponse au lieu de dix liens bleus, vos mécaniques marketing changent. Vous ne pouvez pas vérifier manuellement chaque question possible, dans chaque moteur, chaque jour. Vous devez surveiller non seulement si vous êtes mentionné, mais aussi comment vous êtes décrit, quelles pages sont citées, et ce que disent vos concurrents.

Un agent AEO automatise cette surveillance et la réponse. Il peut détecter les changements de sentiment, identifier de nouvelles opportunités de citation à partir de l'éventail des requêtes, et préparer une réponse provisoire ou une mise à jour de contenu pour que votre équipe l'approuve. Cela transforme la visibilité d'un simple exercice de reporting en une boucle opérationnelle. L'agent effectue la surveillance et la rédaction répétitives, vous prenez la décision stratégique.

Dans Mentionry, vous créez et exécutez des Agents depuis le tableau de bord Agents. Chaque Agent est une séquence d'étapes. Une étape peut consister à lire vos prompts suivis dans ChatGPT ou Gemini, consulter votre Gestionnaire de Contexte pour les directives de marque, scraper une page web, exécuter un prompt de modèle, ou publier un brouillon sur Slack. Les entrées et sorties de chaque étape sont enregistrées dans l'historique des exécutions.

Le mécanisme central est la carte d'approbation. Pour toute étape qui écrit en dehors de Mentionry, comme envoyer un e-mail via votre Gmail connecté ou mettre à jour un enregistrement HubSpot, l'Agent fait une pause. Il vous présente le texte exact ou la modification pour approbation. Rien n'est envoyé ou enregistré avant votre confirmation. Cette intervention humaine est obligatoire.

Vous démarrez à partir d'un modèle d'Agent. Ce sont des workflows préconstruits pour des tâches courantes : actualiser d'anciens contenus basés sur de nouvelles citations de moteurs de réponse, créer un briefing concurrentiel, ou générer un rapport de visibilité hebdomadaire. Vous modifiez les entrées du modèle, comme quel concurrent suivre ou quel canal Slack notifier, et vous l'enregistrez comme votre propre Agent.

Voici des exemples concrets d'utilisation des Agents. Ouvrez le tableau de bord Agents, choisissez un modèle et adaptez-le à votre marque.

Premièrement, une veille concurrentielle quotidienne. Configurez un Agent pour qu'il lise vos prompts suivis dans les Google AI Overviews et Claude. Demandez-lui de lister toute mention de vos trois principaux concurrents et le contexte dans lequel ils sont cités. Demandez-lui de formater les résultats en un bref résumé et de le publier chaque matin dans un canal Slack dédié. Vous verrez ainsi le paysage concurrentiel dans la recherche IA sans ouvrir d'outil.

Deuxièmement, un pipeline de rafraîchissement de contenu. Créez un Agent qui examine votre rapport Pages pour trouver vos pages qui répondent aux moteurs ouverts mais sont rarement citées. L'Agent peut rédiger un brief de mise à jour pour chaque page, suggérant de nouvelles sections basées sur les questions que les acheteurs se posent réellement, que vous voyez dans Prompt Volumes. Il enregistre chaque brief en tant que Google Doc dans l'espace de votre équipe pour que votre équipe de contenu puisse le réviser.

Troisièmement, un agent de tri pour la prospection. Connectez l'écran Opportunities à un Agent. Configurez-le pour qu'il évalue chaque nouvelle demande de journaliste ou proposition de podcast par rapport à votre charte graphique. Les opportunités les mieux notées sont transférées vers une liste dans votre outil de gestion de projet, comme Notion, avec la proposition initiale déjà rédigée dans le Desk. Votre équipe examine la liste et approuve les brouillons à envoyer.

Chaque exécution d'Agent conserve un historique. Vous pouvez voir les données qu'il a récupérées, la logique qu'il a appliquée et ce qu'il a produit. Recherchez des tendances dans les résultats sur la durée, pas seulement des points de données isolés. Un agent qui rédige dix notes de cadrage par semaine fait gagner du temps à votre équipe.

Un changement dans la production d'un Agent reflète généralement une modification des données sous-jacentes. Si votre synthèse hebdomadaire de visibilité montre soudain une baisse des mentions, vérifiez les relevés du Moniteur pour ce jour-là. L'agent signale la tendance, il n'en est pas la cause. Aucune promesse n'est faite ici concernant le classement ou le trafic. La valeur réside dans l'observation et la création de brouillons automatisées et régulières, offrant ainsi plus de temps à votre équipe pour la stratégie.

Les pièges à éviter sont l'automatisation excessive et les données d'entrée obsolètes. Ne laissez pas un Agent envoyer des messages de prospection sans qu'un humain ait d'abord relu le brouillon, ce que Mentionry impose. Revoyez régulièrement les bases de connaissances et les instructions que vos Agents utilisent. Si le message de votre produit évolue, mettez à jour votre Gestionnaire de Contexte pour que les Agents rédigent à partir des informations les plus récentes.

Les Agents sont opérationnels, mais certaines fonctionnalités sont encore en cours de développement. Il est important de connaître leurs limites avant de commencer.

Il n'existe pas encore de canevas glisser-déposer pour construire une nouvelle chaîne d'Agents entièrement à partir de zéro. Actuellement, vous partez d'un modèle et vous modifiez sa configuration. Le moteur sous-jacent peut exécuter des chaînes complexes, mais l'interface de construction visuelle n'est pas encore disponible.

Nous proposons onze modèles. D'autres plateformes en listent parfois trente. Les modèles manquants sont souvent des recombinaisons des mêmes étapes fondamentales que nous avons déjà, et ils sont en cours d'ajout. Vous ne pouvez pas encore publier directement la sortie d'un Agent sur un CMS comme WordPress. Pour l'instant, les destinations disponibles sont les Documents Mentionry et les Google Docs connectés.

Vous pouvez essayer Agents gratuitement pendant sept jours sur votre propre site. L'essai vous offre 50 prompts par jour utilisables avec ChatGPT, Gemini et Google AI Overviews. Vous pouvez créer et exécuter des agents dans ces limites.

Le plan Starter coûte 99 dollars par mois. Il inclut 50 prompts suivis, des lectures sur ces trois moteurs, une marque, et 100 exécutions d'Agent par mois. Vous bénéficiez également d'un serveur MCP pour les connexions et les exportations de données.

Pour les équipes plus importantes, le plan Enterprise est facturé sur devis. Il couvre toutes les marques sous un seul compte, jusqu'à neuf moteurs de réponse, 400 prompts, plusieurs régions et langues, à partir de dix sièges, avec accès API et SSO. Un contact dédié gère votre configuration.