
Alors, vous avez déployé l'AI Search de ServiceNow. C'est un outil plutôt sympa, conçu pour offrir à vos employés et clients une expérience de recherche à laquelle ils sont habitués, comme sur Google. Mais une fois qu'il est en service, le vrai travail commence. Comment savoir s'il est vraiment utile ? Les gens trouvent-ils ce dont ils ont besoin, ou se heurtent-ils simplement à une impasse et finissent-ils par créer un ticket de support ?
Obtenir des réponses à ces questions repose sur un suivi solide de l'AI Search de ServiceNow. Si vous suivez les bons indicateurs, vous pouvez voir si votre investissement est rentable, repérer les lacunes dans votre base de connaissances et améliorer réellement votre portail libre-service au fil du temps. Ce guide vous expliquera comment surveiller les performances de votre AI Search, ce qu'il faut observer et quelques obstacles courants que vous pourriez rencontrer.
Qu'est-ce que l'AI Search de ServiceNow ?
Avant de nous pencher sur le suivi, revenons rapidement sur ce qu'est l'AI Search de ServiceNow. C'est le moteur de recherche intelligent intégré à la plateforme, qui a remplacé l'ancien moteur de recherche Zing. Il est conçu pour comprendre ce que les gens veulent dire, et pas seulement les mots-clés qu'ils saisissent. Cela lui permet de fournir des résultats beaucoup plus pertinents sur votre Portail de services, l'application Now Mobile et votre Agent Virtuel.
L'objectif principal est de fournir rapidement des réponses aux utilisateurs et de réduire le nombre de tickets de support. Pour ce faire, il propose des réponses contextuelles, des « Résultats Genius » (ces fiches pratiques qui donnent une réponse directe ou un lien vers le bon formulaire), et prend même en charge plusieurs langues pour les équipes internationales. C'est un moteur puissant, mais ses performances dépendent de la qualité de son paramétrage et de son suivi.
Comment configurer le suivi de l'AI Search de ServiceNow
Voici quelque chose que vous ne savez peut-être pas : les outils d'analyse dont vous avez besoin pour le suivi ne sont pas toujours activés par défaut. Pour obtenir les tableaux de bord pour le suivi de l'AI Search de ServiceNow, vous devrez d'abord installer une application depuis le ServiceNow Store.
L'application Advanced AI Search Management Tools
L'outil principal pour cette tâche est l'application Advanced AI Search Management Tools. C'est une application gratuite de ServiceNow que vous devez installer sur votre instance. Ce package vous donne accès aux tableaux de bord et aux analyses pour voir ce que font vos utilisateurs et comment la recherche se comporte. Sans lui, vous naviguez pratiquement à l'aveugle.
Une fois installée, vous pouvez trouver le tableau de bord principal en allant dans User Experience Analytics > Dashboard. De là, il vous suffit de choisir votre application de recherche (comme votre Employee Center), de cliquer sur « Search Analytics », et vous verrez les données s'afficher.

Indicateurs clés pour un suivi efficace de l'AI Search de ServiceNow
Lorsque vous ouvrez le tableau de bord pour la première fois, vous verrez beaucoup de graphiques et de chiffres. Cela peut paraître un peu écrasant. La meilleure approche est de se concentrer sur les données qui racontent une histoire claire sur l'expérience de vos utilisateurs. Vous pouvez les décomposer en quelques domaines clés.
Comprendre l'engagement des utilisateurs
Ces chiffres vous indiquent si les gens utilisent réellement la barre de recherche et s'ils trouvent les résultats utiles.
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Nombre total de requêtes et utilisateurs de recherche uniques : Ce sont vos indicateurs d'adoption de base. Ils montrent combien de recherches sont effectuées et par combien de personnes différentes. C'est un moyen rapide de vérifier si les gens essaient même d'utiliser l'outil.
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Classement moyen des clics : Celui-ci est intéressant. Il indique la position moyenne des résultats sur lesquels les gens cliquent. Un chiffre bas (comme 1 ou 2) est excellent, cela signifie que les gens trouvent ce dont ils ont besoin en haut de la liste, sans avoir à beaucoup faire défiler la page.
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Taux d'auto-résolution : Cet indicateur suit le pourcentage de recherches où un utilisateur clique réellement sur un résultat. L'idée est qu'un clic suggère qu'il a trouvé quelque chose d'utile. C'est probablement votre indicateur le plus proche de la déviation de tickets et une victoire pour le libre-service.
Identifier les lacunes de contenu et les opportunités
C'est là que vous trouverez la véritable mine d'or pour votre équipe de gestion des connaissances.
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Requêtes sans résultat : Portez une attention particulière à ce rapport. C'est une liste simple des choses que vos utilisateurs recherchent et sur lesquelles vous n'avez aucun contenu. Chaque ligne de ce rapport est essentiellement une demande directe pour un nouvel article de connaissance ou un nouvel élément de catalogue.
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Requêtes sans clic : Ce rapport vous montre ce que les gens ont recherché, ont vu une liste de résultats, puis... n'ont rien fait. Ils n'ont cliqué sur aucun lien. Cela signifie généralement que les résultats n'étaient pas pertinents, que les titres des articles n'étaient pas convaincants ou que la réponse n'était tout simplement pas claire. C'est un signe majeur que votre contenu existant a besoin d'être amélioré.
Mesurer les performances de la recherche
Enfin, vous devez savoir si l'outil de recherche lui-même est rapide. L'indicateur principal ici est le temps de réponse moyen. Si une recherche met trop de temps à se charger, les gens seront frustrés et reviendront à ce qu'ils connaissent, que ce soit créer un ticket ou appeler le service d'assistance. Garder un œil sur cet indicateur vous aide à vous assurer que votre instance ServiceNow fonctionne de manière fluide.
Cette vidéo explore les différents tableaux de bord de suivi disponibles sur la plateforme ServiceNow, offrant un guide visuel de ce à quoi ressemble un suivi efficace de l'AI Search de ServiceNow.
Les défis cachés du suivi de l'AI Search de ServiceNow
Bien que ServiceNow vous fournisse ces outils, obtenir une vue d'ensemble n'est pas toujours aussi simple que de regarder un seul tableau de bord. De nombreuses équipes se heurtent à quelques obstacles courants lorsqu'elles commencent à explorer le suivi de l'AI Search de ServiceNow.
Données fragmentées
Comme l'ont souligné certains membres des forums de la communauté ServiceNow, les données dont vous avez besoin sont souvent dispersées. Le tableau de bord principal vous donne un bon aperçu, mais si vous voulez répondre à une question comme : « De quelle base de connaissances spécifique provient cet article cliqué ? », vous devrez peut-être fouiller dans des tables de données brutes comme « sys_search_event ». Cela signifie souvent que vous avez besoin de quelqu'un avec des compétences techniques pour créer des rapports personnalisés juste pour faire le lien.
C'est un casse-tête courant, et c'est pourquoi certaines équipes se tournent vers des outils comme eesel AI qui regroupent tout dans un seul tableau de bord clair dès le départ. Il est conçu pour connecter directement les requêtes de recherche aux résultats et aux lacunes de connaissances, afin que vous puissiez passer votre temps à améliorer le contenu plutôt qu'à vous battre avec les rapports.
Manque de simulation et de prévision robustes
ServiceNow dispose d'une interface utilisateur « Search Preview », pratique pour tester à quoi pourrait ressembler une seule recherche pour un utilisateur. Mais cela ne vous permet pas vraiment de tester les changements à grande échelle. Par exemple, comment pouvez-vous prédire l'impact de l'ajout d'une toute nouvelle source de connaissances ? Vous ne pouvez pas vraiment, pas avant d'avoir mis le changement en production et de voir ce qui se passe. Cette méthode de « test en production » peut être un peu angoissante.

Configuration complexe et maintenance opaque
Comme nous l'avons vu, le simple fait de commencer le suivi nécessite l'installation d'une application distincte. Le produit AI Search lui-même implique de suivre des guides d'implémentation détaillés et de se tenir au courant des mises à jour fréquentes. De plus, avec l'absence de tarification publique pour les fonctionnalités d'IA avancées de ServiceNow, le simple fait de définir le budget peut être un projet en soi.
C'est un contraste assez marqué avec les outils plus modernes et en libre-service. eesel AI, par exemple, est conçu pour une configuration simple qui peut être mise en service en quelques minutes. Avec des intégrations en un clic pour votre service d'assistance et vos bases de connaissances, et des plans tarifaires clairs, vous pouvez commencer sans un long projet d'implémentation.

Des données du suivi de l'AI Search de ServiceNow aux informations exploitables
Le suivi de l'AI Search de ServiceNow est indispensable pour toute équipe qui souhaite tirer le meilleur parti de la plateforme. En vous concentrant sur les indicateurs clés concernant la manière dont les gens utilisent la recherche et les lacunes de votre contenu, vous pouvez transformer une masse de données en un plan d'action clair pour améliorer les choses.
Mais les outils natifs peuvent être complexes et déconnectés, ce qui rend parfois difficile d'avoir une vue d'ensemble. L'objectif n'est pas seulement d'avoir des données, c'est d'utiliser ces données pour obtenir de vrais résultats, comme un plus grand nombre de personnes se dépannant elles-mêmes et une expérience utilisateur moins frustrante.
Débloquez une recherche et des analyses IA sans effort avec eesel AI
Si vous vous retrouvez à vous battre avec des tableaux de bord et que vous cherchez un moyen plus simple de gérer votre support, vous devriez jeter un œil à eesel AI. Vous pouvez connecter votre service d'assistance (comme Zendesk, Freshdesk, ou même ServiceNow) et toutes vos sources de connaissances en quelques clics seulement.
eesel AI vous offre un tableau de bord unique avec des informations claires et exploitables, ainsi qu'un mode de simulation sans risque pour tester les changements en toute confiance. La configuration est si simple que vous pouvez être opérationnel en quelques minutes. Découvrez comment vous pouvez améliorer votre support et obtenir les analyses simples dont vous avez besoin pour réussir.
Foire aux questions
Pour commencer, vous devez installer l'application « Advanced AI Search Management Tools » depuis le ServiceNow Store. Une fois installée, vous pouvez accéder aux tableaux de bord de suivi en naviguant vers User Experience Analytics > Dashboard dans votre instance ServiceNow.
Pour un suivi efficace, privilégiez le taux d'auto-résolution pour comprendre l'engagement des utilisateurs, les « Requêtes sans résultat » et les « Requêtes sans clic » pour identifier les lacunes de contenu, et le temps de réponse moyen pour évaluer les performances de la recherche. Ces éléments offrent une vue d'ensemble de l'efficacité de votre AI Search.
Le suivi de l'AI Search de ServiceNow aide à identifier les lacunes grâce à des rapports comme « Requêtes sans résultat », qui listent les sujets que les utilisateurs recherchent mais pour lesquels il manque du contenu. Le rapport « Requêtes sans clic » met également en évidence le contenu qui existe mais n'est pas assez pertinent ou clair, signalant ainsi des domaines à améliorer ou des articles à créer.
Oui, les défis courants incluent des données fragmentées qui nécessitent souvent de créer des rapports personnalisés à partir de tables brutes, et un manque d'outils de simulation robustes pour prédire l'impact des changements avant leur déploiement. La configuration initiale peut également être complexe, impliquant des installations d'applications distinctes et le respect de guides d'implémentation détaillés.
Absolument. En analysant le taux d'auto-résolution, vous pouvez évaluer si les utilisateurs trouvent des solutions de manière autonome. Combler les lacunes de contenu identifiées par les « Requêtes sans résultat » et améliorer les articles existants en se basant sur les « Requêtes sans clic » donne directement plus d'autonomie aux utilisateurs, réduisant ainsi leur besoin de créer des tickets de support.
Un bon taux d'auto-résolution indique que les utilisateurs trouvent et cliquent avec succès sur des résultats de recherche pertinents, ce qui signifie un libre-service efficace et une déviation potentielle des tickets. Pour l'améliorer, concentrez-vous sur la création de contenu pour les « Requêtes sans résultat » et sur l'amélioration des articles existants en fonction des « Requêtes sans clic » afin d'en accroître la pertinence et la clarté.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.







