Vous utilisez l’IA pour créer du contenu sur les réseaux sociaux ?
Vous n’êtes pas seuls comme dirait Marine Leonardi ;)
95 % des professionnels utilisent désormais l’IA au quotidien pour leurs réseaux sociaux.
C’est ce que révèle la récente étude “Usage de l’IA sur les réseaux sociaux” publiée par Metricool (à retrouver ici)
L’avantage qu’on pouvait avoir hier en l’adoptant tôt a disparu : tout le monde a le même outil entre les mains.
Sandie reçoit Oriane Caurant, Partnership Manager chez Metricool, pour comprendre les usages réels de l’IA sur les réseaux sociaux, et surtout comment faire la différence.
Vous allez découvrir :
pourquoi la vraie différence ne se joue plus dans l’usage de l’IA en lui-même, mais dans la méthode qu’on lui applique
un geste tout simple pour éviter le contenu générique,
la technique du « policier » pour ne jamais la laisser décider à votre place,
et les vrais indicateurs à suivre au-delà du reach.
C’est parti !
À écouter sur Spotify, Apple Podcasts et Deezer.
L'étude complète de Metricool est disponible en description de l'épisode.
À propos de Metricool
Metricool est une plateforme de planification, de suivi et de reporting pour les réseaux sociaux.
Elle permet de programmer vos publications, gérer plusieurs comptes et analyser vos performances au même endroit : Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube et les autres, réunis dans un seul tableau de bord.
Pour découvrir, c’est par ici → www.metricool.com
Ce qui fait vraiment la différence sur vos réseaux sociaux, à l’ère de l’IA
Les résultats partagés sont issus de l’excellente étude “IA & Réseaux sociaux” sortie récemment par Metricool. Pour la lire en entier, c’est ici.
Tout le monde a adopté l’IA mais presque personne ne l’utilise encore stratégiquement.
95% des professionnels utilisent l’IA au quotidien pour leurs réseaux sociaux.
L’adoption est acquise, presque universelle mais encore peu stratégique.
La grande majorité continue d’utiliser l’IA comme un outil de rédaction : produire un post, reformuler une idée, gagner du temps sur l’écriture.
Très peu l’intègrent encore dans une vraie logique de structuration :
construire des piliers de contenu,
clarifier des objectifs,
rechercher des tendances sur une plateforme précise,
analyser ses performances passées avant de produire le prochain contenu.
Un autre chiffre éclaire ce même écart :
30% des répondants de l’étude Métricool trouvent que les résultats produits par l’IA restent trop génériques en termes de créativité.
La cause tient rarement à l’outil lui-même, mais plutôt à l’absence de cadrage strict sur le positionnement, le ton de voix et les convictions propres à chaque entreprise, ce qui laisse l’IA produire un contenu qui pourrait venir de n’importe qui.
Un travail de fond, fait une seule fois en amont, change ensuite durablement la qualité de ce qu’elle produit.
Seuls 6% des utilisateurs se disent capables de juger correctement ce que produit l’IA, c’est-à-dire d’évaluer si un résultat est bon, pertinent, ou à retravailler.
C’est ce chiffre qui marque vraiment le niveau de maturité actuel : on sait s’en servir, on ne sait pas encore toujours l’évaluer.
Utiliser l’IA est devenu universel. Savoir juger ce qu’elle produit reste rare.
💡 Conseil en plus : avant de demander à votre IA de rédiger un contenu, demandez-lui de vous aider à structurer votre stratégie de contenu (piliers, objectifs, format). La rédaction ne devrait être que la dernière étape.
Le geste tout simple qui évite le contenu générique
Le réflexe le plus courant reste de demander à l’IA une première version d’un post, puis de la corriger. Le résultat sort vite, mais il manque souvent ce petit supplément d’authenticité propre à celui qui l’a écrit.
L’astuce à tester : au lieu d’écrire une demande, enregistrer un message vocal de trois minutes où l’on raconte un cas client, une anecdote de la semaine, ou l’idée qu’on veut développer, avant de le transmettre à l’IA.
La voix capte naturellement des nuances, un ton, une façon de structurer sa pensée que l’écrit filtre presque toujours.
L’IA se charge de structurer et de mettre en forme ce que vous avez dit dans vos propres mots, plutôt que d’inventer un contenu que vous devrez ensuite corriger pour le rendre vôtre.
Parler à voix haute, plutôt qu’écrire une consigne courte, donne à l’IA une matière plus riche à partir de laquelle travailler.
Ne lui demandez pas d’écrire à votre place : racontez-lui, et laissez-la structurer.
💡 Conseil en plus : la prochaine fois que vous devez produire un post sur un sujet qui vous tient à cœur, enregistrez-vous en train d’en parler pendant trois minutes avant d’ouvrir votre outil d’IA. Vous gagnerez en authenticité sans perdre de temps.
Ce qu’on pratique chez My Marketing Xperience
Oui, on utilise l’IA pour nous assister dans notre création de contenus.
Principalement Claude, ChatGPT et Perplexity pour les recherches.
Les idées, c’est 100% générés humainement en revanche mais on adore recycler nos contenus. Pour ça, plusieurs habitudes :
on soumet à un agent Claude des transcriptions d’échanges (podcast, rdv clients, etc.) en demandant d’en sortir 3 à 5 angles de posts
lorsqu’on a une idée, on brief l’IA en lui parlant et en expliquant notre sujet, ce qu’on veut faire passer comme message, etc.
un premier brouillon est fait et on part de cette base.
Evidemment, on revoit toujours un peu derrière (on micro-manage nos IA ;))
Mais en ayant bien renseigné notre façon d’écrire, notre positionnement, notre identité de marque (personnelle et corporate), ça permet de conserver des contenus qui nous ressemblent.
Devenez le “policier” de votre IA
Vous l’avez sûrement expérimenté : votre assistant IA qui prend des libertés sur ce que vous avez demandé, qui écrit des choses que vous n’avez pas demandées.
ChatGPT, Claude, Gemini et consort n’ont pas peur d’inventer.
Spécialement sur des tâches longues, comme l’analyse d’un rapport ou données.
Le bon réflexe : instaurer une règle simple et systématique avec son IA → Ne jamais assumer, toujours demander avant d’agir.
Essayez, vous verrez la différence!
Même principe pour l’analyse des données.
Plutôt que de demander un reporting complet à interpréter, il est souvent plus efficace de poser des questions ciblées et directes :
quel est le post qui a le moins bien performé cette semaine ?
compare la performance entre Instagram et Tiktok pour ce même post ?
pourquoi ?
Posez une question précise et poussez-la à répondre.
Ca oblige l’IA à aller chercher une explication plutôt qu’à se contenter de la première réponse superficielle, généralement la plus facile à produire.
💡 Conseil en plus : dites explicitement à votre IA de ne jamais supposer et de toujours vous poser une question avant d’agir sur une tâche ambiguë. Une seule consigne, donnée une fois, change durablement la qualité des échanges.
Les bons indicateurs à suivre
Un tiers des utilisateurs d’IA sur les réseaux sociaux déclare ne jamais mesurer les résultats obtenus grâce à elle.
On peut alors se demande à quoi sert de produire plus de contenu si personne ne vérifie si ce contenu fonctionne ?
Et quand on suit les performance, le réflexe naturel reste de se focaliser sur le reach (la portée), la donnée la plus visible et la plus facile à lire, y compris pour l’IA elle-même.
Alors que le meilleur est ailleurs.
Ce qu’on a envie de chercher :
un taux d’engagement solide,
une audience dont les profils correspondent exactement à la cible visée,
un taux de clic vers une page…
valent souvent bien plus qu’un reach élevé mais dilué.
Exemple : LinkedIn permet désormais de voir quelle part de l’audience touchée par un post appartient à son réseau existant ou se situe en dehors. Un indicateur précieux pour évaluer la découvrabilité d’un contenu, indépendamment du volume brut de vues.
Autre bon indicateur : comparer ses propres résultats à ceux de comptes similaires ou de concurrents directs.
Les meilleures idées ne viennent pas toujours de ses propres statistiques :
une description particulièrement bien rédigée chez un pair,
un post qui génère davantage de sauvegardes que d’autres,
révèle souvent des informations que le reach seul ne montre jamais!
Le reach est la donnée la plus facile à lire mais pas forcément la plus utile.
💡 Conseil en plus : demandez à votre IA d’analyser votre taux d’engagement et la part de votre audience située en dehors de votre réseau existant, plutôt que de vous limiter au volume de vues ou d’impressions.
Pour aller plus loin sur l’analyse des usages de l’IA sur les réseaux sociaux, retrouvez l’intégralité de l’étude Metricool ici !
Et vous, comment utilisez-vous l’IA sur les réseaux sociaux ?
Dites-nous en commentaire.
À jeudi prochain !
Laurie & Sandie Giacobi
My Marketing Xperience
J'aime bien m'enregistrer sur un sujet le matin quand je me promène et ensuite demander à l'IA de me structurer cela plus propre 👍