L'environnement digital a changé de façon permanente et fondamentale. La part de Google sur le marché des moteurs de recherche est déjà passée de 93,37 % en 2023 à 89,34 % en 2025. Une tendance similaire apparaît clairement chez les utilisateurs de la Gen Z, qui contournent les moteurs de recherche traditionnels et utilisent les plateformes de réseaux sociaux pour la découverte. Nous sommes donc certains que la recherche en ligne et le comportement de recherche ont changé depuis l'essor des outils d'IA.
Dans cette nouvelle ère, les marketeurs font face à un nouveau paysage de recherche améliorée par l'IA, où un bot IA sert à découvrir des produits et à évaluer de nouvelles marques. Ce changement, tel que prédit par Gartner, pourrait faire perdre aux moteurs de recherche traditionnels près de 25 % de leur trafic web d'ici 2026. Désormais, si vous voulez promouvoir vos produits par la publicité, le nouveau terrain de jeu pour afficher ces annonces sera les moteurs de recherche IA. C'est précisément pourquoi les marketeurs doivent détourner leur attention des annonces de recherche ou display pour se concentrer davantage sur la création d'annonces PPC pour les moteurs de recherche IA.
Il ne s'agit pas d'une mise à jour progressive, mais d'une réécriture structurelle de la recherche, aux répercussions sérieuses sur la publicité payante. La publicité sur les moteurs de recherche IA transforme l'expérience des consommateurs et la pratique du marketing, sapant la domination historique de Google et des autres méthodes de recherche traditionnelles. Réussir dans ce nouvel environnement exige agilité stratégique, beaucoup d'expérimentation et des investissements dans des stratégies spécifiques natives de l'IA.
Déclin de la domination traditionnelle et essor des résultats basés sur l'IA
Le paysage des moteurs de recherche traditionnels connaît une période de changement spectaculaire. Avec l'essor de moteurs de recherche alimentés par l'IA à haute capacité, les entreprises sont contraintes de réexaminer leurs stratégies marketing. Pour la plupart des requêtes, les utilisateurs se tournent de plus en plus vers des plateformes comme ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity et Claude, qui offrent des réponses plus personnalisées et directes que les moteurs de recherche traditionnels.
Les tendances laissent largement penser qu'environ 50 % des recherches Google incluent déjà des résumés IA, et cette part devrait atteindre 75 % d'ici 2028. Les clients ont commencé à rechercher délibérément des moteurs de recherche alimentés par l'IA, la majorité en faisant leur première source numérique pour prendre des décisions d'achat.
Cette adoption s'étend sur toutes les générations, mais le changement le plus visible concerne la Gen Z, qui privilégie des pôles de réseaux sociaux comme TikTok et Instagram pour la découverte. Ce changement de comportement des consommateurs signifie que les moteurs de recherche traditionnels ont déjà enregistré une baisse de 9 % des requêtes initiales. Ces données peuvent aussi être confirmées par le recul de Google sur le marché des moteurs de recherche et sa tentative de contrer cette tendance avec ses propres AI Overviews, qui touchent désormais plus d'un milliard d'utilisateurs par mois.
Cela confirme que nous assistons à un changement fondamental de la publicité digitale. La publicité sur les moteurs de recherche IA doit désormais tenir compte de systèmes où les annonces sont tirées de manière fluide de campagnes existantes (Search, Shopping, Performance Max et campagnes d'applications) et intégrées directement aux réponses de l'IA et aux parcours conversationnels. Les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) que nous optimisons depuis des années se transforment en nouvelles surfaces qui ont une apparence et un fonctionnement différents.
Le parcours de décision du consommateur à l'ère de l'IA
La recherche pilotée par l'IA est souvent mobilisée à pratiquement toutes les étapes du parcours de décision du consommateur. Plus de 70 % des utilisateurs de la recherche alimentée par l'IA ont commencé par poser des questions tôt dans l'entonnoir pour se renseigner sur la catégorie, la marque, le produit ou le service.
Si un consommateur voulait savoir quelles sont les meilleures chaussures de cross-training, une recherche alimentée par l'IA l'aide à comprendre immédiatement ce qui compte en matière de prix, de style et de fonctionnalités, quelles marques excellent selon les caractéristiques, et à repérer les modèles bien notés. Le consommateur peut même personnaliser la recherche selon ses propres paramètres, comme le budget ou ses objectifs d'entraînement. En comparaison, parvenir à une conclusion similaire avec une recherche classique obligerait le consommateur à parcourir des fils de discussion en ligne, puis à éplucher plusieurs sites d'avis et pages produits, en résumant l'information de trois sources ou plus.
L'impact en aval de cette efficacité est clair : 44 % des utilisateurs de la recherche alimentée par l'IA indiquent qu'elle est leur méthode principale et leur source d'information préférée, nettement plus que la recherche traditionnelle (31 %), les sites de détaillants/marques (9 %) ou les sites d'avis (6 %).
Generative AI Engine Optimization (GEO) : le nouveau mandat
Les consommateurs prenant de plus en plus leurs décisions d'achat au sein de plateformes d'IA, les marques qui veulent l'emporter doivent toutes agir pour renforcer leur visibilité et leur perception positive, non seulement dans les résumés IA, mais aussi sur la plateforme d'IA elle-même. C'est pourquoi l'évolution de notre concept d'optimisation pour les moteurs d'IA générative (GEO) est nécessaire à la stratégie. Il y a quelques années à peine, l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) était la pièce maîtresse de la stratégie marketing ; aujourd'hui, les marques doivent aussi trouver le moyen de faire partie de toute stratégie digitale et marketing intégrée qui garantit une couverture aux points de contact de décision du consommateur.
Être une marque forte avec des performances historiques n'indique plus qu'une marque peut rivaliser dans ce nouveau monde ; la visibilité n'est pas garantie. En fait, les leaders du marché ne sont pas assurés d'être visibles dans la recherche IA.
Pourquoi les marques sont absentes des résultats de la recherche IA
La principale différence entre le SEO et le GEO tient au matériau source sous-jacent. Le SEO s'est toujours concentré sur le contenu associé au propre site de la marque ; or, le site propre de la marque ne représente désormais que 5 à 10 % des sources que la recherche IA référencera. La recherche IA puise dans le répertoire de sources le plus large et le plus varié pour générer ses résultats, ce qui inclut des affiliés et des contenus générés par les utilisateurs (UGC). Ces sources varieront considérablement selon les LLM, les éléments codés en dur par zone géographique, la catégorie de recherche et le type de question, et changeront certainement à mesure que les LLM s'amélioreront.
Dans de grandes catégories comme les cartes de crédit, l'habillement, l'électronique et l'hôtellerie, certaines marques leaders peuvent être absentes de certaines réponses sur les plateformes de recherche alimentées par l'IA, comme Google AI Overview. Cela signifie que certaines marques peuvent avoir une part plus faible dans la recherche IA que dans la recherche traditionnelle, et que leur part de marché globale le laisserait penser.
Les marques doivent tenir compte de deux éléments pour s'imposer dans ce paysage de sources : les questions que posent les consommateurs et les sources qui y répondent. Elles doivent aussi rester informées de l'évolution des LLM. Seules 16 % des marques suivent actuellement leur performance dans la recherche IA de manière systématique.
Investir dans le GEO : une feuille de route en quatre étapes.
Pour gagner à l'ère de la recherche IA, les marques doivent repenser la façon dont elles structurent, produisent et amplifient leur contenu. Quatre éléments peuvent aider les organisations à progresser vers le GEO avec succès :
- Réaliser un diagnostic complet : Les entreprises doivent évaluer leur performance GEO actuelle afin de mesurer la valeur potentielle en jeu. D'après l'expérience passée, il n'est pas rare que même les leaders d'un secteur accusent en GEO un retard de 20 à 50 % par rapport à leur performance SEO. Un diagnostic complet évalue le sentiment et la visibilité sur les moteurs de recherche basés sur l'IA, et identifie les moteurs de performance issus de sources de contenu individuelles.
- Réorienter les stratégies et investissements de contenu : Cette étape porte sur la grande variété de types de contenu qui permettent de répondre aux recherches alimentées par l'IA : les services de marketing de contenu propres, les discussions communautaires et le contenu tiers. Par exemple, tant dans les services financiers que dans les biens de grande consommation, plus de 65 % des sources utilisées par les moteurs de recherche IA proviennent de sites d'éditeurs (microsites et magazines), de sites d'affiliation et de contenus générés par les utilisateurs.
- Optimiser le contenu pour la recherche alimentée par l'IA : Optimiser consiste à accroître la crédibilité et la pertinence liées à l'information unique et à la couverture thématique, ainsi qu'à optimiser la structure du contenu pour qu'elle soit claire et utilise des titres. Il est important de s'assurer que le contenu propre et celui de la presse sont optimisés pour les LLM.
- Investir dans le GEO comme compétence centrale : L'investissement consiste à définir une priorité stratégique pour l'IA et à développer une capacité transversale couvrant le marketing, le SEO et l'expérience client.
La collision : la publicité sur les moteurs de recherche IA et l'AI Mode
La difficulté principale et urgente pour les marketeurs est de savoir comment placer de la publicité dans les AI Overviews et l'AI Mode de Google. Google n'utilise pas seulement l'IA pour créer des réponses aux requêtes des utilisateurs ; il s'en sert pour guider les utilisateurs à travers des expériences conversationnelles en plusieurs étapes. L'objectif est de « réduire le temps entre la découverte et la décision ».
Google a été très clair sur sa vision ; il est rapporté que les AI Overviews ont été l'un des lancements les plus réussis de Search au cours des 10 dernières années. Google a aussi indiqué une hausse significative des requêtes commerciales sur plusieurs grands marchés. Les annonces seront intégrées directement à ces surfaces d'IA, toujours à partir des campagnes publicitaires existantes : Search, Shopping, Performance Max et campagnes d'applications. Parfois les annonces s'afficheront au-dessus ou en dessous des résumés IA ; parfois elles pourront être intégrées dans un résumé IA.
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La réalité opaque de l'inventaire mixte
Pour les annonceurs, le problème est la transparence. Google considère l'annonce comme « simplement une partie du parcours » de l'utilisateur. Pour l'annonceur, il n'y a ni désactivation possible, ni nouveau type de campagne, ni reporting qui distingue les impressions ou clics de l'AI Mode de ceux de la recherche traditionnelle. L'inventaire est mixte. En somme, les marketeurs enchériront à l'aveugle, sans savoir si une annonce est apparue dans une SERP classique ou dans une SERP générée par l'IA.
Cette compression structurelle favorise Google. L'organisation a constamment fait pencher le balancier vers la monétisation, en détournant le trafic des annonces Shopping pour évincer les annonces textuelles, puis en remplaçant Performance Max sans divulguer où les annonces seront affichées. L'AI Mode est l'évolution ultime de l'affichage de l'annonce directement dans l'ensemble des réponses. Comme Rand Fishkin l'a si bien noté, c'est évident – “le zéro clic prend le dessus sur tout. Google essaie de répondre aux recherches sans clic.”
Le problème de l'offre et de la demande : la hausse des CPC
Les changements de comportement des utilisateurs générés par les AI Overviews créent un scénario classique d'offre et de demande pour la recherche payante. Les données montrent que lorsqu'un AI Overview est présent :
- Seulement 8 % des visites comportaient un clic sur les résultats traditionnels, contre 15 % lorsqu'aucun aperçu n'apparaissait.
- Seulement 1 % des visites sur l'IA comportaient un clic sur l'un des liens de l'encadré IA.
- Similarweb a observé une hausse spectaculaire des tendances de recherche sans clic, jusqu'à près de 70 % de toutes les requêtes à la mi-2025.
- Dans les requêtes d'actualité, le trafic vers un résultat bien classé a diminué de près de 80 % lorsqu'un AI Overview s'affichait au-dessus.
Si moins de personnes cliquent vers les sites, la demande et la concurrence pour les clics augmenteront. L'espace publicitaire sera encore plus saturé, à mesure que les CPC augmentent. Le contrepoint organique se réduisant, davantage de pression s'exercera sur les budgets payants. Cette inflation des CPC devient une réalité structurelle de la recherche alimentée par l'IA, obligeant les annonceurs à concourir plus durement et à payer davantage.
Les grandes marques qui utilisent des stratégies de correspondance large, avec de solides capacités budgétaires et des flux produits complets, sont naturellement positionnées pour avoir l'avantage dans ce système piloté par l'IA. Ici, les annonceurs plus petits ou de niche risquent d'être évincés, car le système privilégie par nature l'échelle.
Le déficit de mesure et l'évolution de la créativité
Le problème le plus flagrant de l'AI Mode est le manque de transparence. Sans colonnes de reporting spécifiques dans Google Ads ou la Search Console, les marketeurs ne peuvent pas mesurer de façon définitive la valeur apportée par ces nouvelles surfaces d'IA. Les conseils d'administration et les directeurs financiers exigent cette visibilité pour défendre l'allocation des budgets.
Pour surmonter ce défi, les marketeurs créent leurs propres cadres de mesure, en utilisant des modèles de marketing mix pour estimer la contribution de l'IA et en reliant étroitement les systèmes CRM aux dépenses de campagne. Suivre les signaux de milieu d'entonnoir, comme les téléchargements ou les démos, est essentiel, car ces signaux indiquent souvent si les impressions pilotées par l'IA contribuent aux parcours de conversion. Tant que Google ne sera pas en mesure de fournir un reporting de performance spécifique à l'IA, les marketeurs doivent se méfier des affirmations de performance et investir dans ces systèmes de mesure propriétaires, pour ne pas opérer à l'aveugle.
De plus, les attentes créatives évoluent. Les parcours conversationnels exigent des annonces conversationnelles. Un appel à l'action (CTA) trop direct peut sembler brutal dans un processus en plusieurs étapes. Mieux vaut quelque chose qui s'enchaîne naturellement comme « Trouvez le bon forfait pour votre famille » et « Voyez combien vous pourriez économiser en quelques minutes », plus en phase avec l'expérience IA.
Applications plus larges de l'IA en marketing
L'IA et le machine learning (ML) ont dépassé le stade des mots à la mode pour devenir le moteur du marketing moderne. Ils permettent aux marques de gérer d'immenses jeux de données, de prédire le comportement des consommateurs et de personnaliser les expériences en temps réel.
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1. Hyper-personnalisation et engagement en temps réel
L'IA analyse de vastes quantités de données comportementales pour proposer du contenu et des offres personnalisés.
Elle alimente :
- Des expériences de site dynamiques qui s'adaptent à chaque visiteur
- Des campagnes e-mail sur mesure basées sur l'historique de navigation et d'achat
Ce niveau de personnalisation renforce l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion, transformant des interactions génériques en expériences contextuelles porteuses de sens.
2. Ciblage prédictif et prévisions
En analysant des milliards de points de données, l'IA identifie les schémas d'intention des consommateurs et les moments d'engagement optimaux.
Elle permet aux marketeurs de :
- Prévoir les tendances pour une allocation budgétaire plus intelligente
- Cibler les audiences ayant la plus forte probabilité d'achat
- Optimiser le calendrier des campagnes pour un impact maximal.
L'IA transforme le marketing réactif en stratégie proactive, en guidant les décisions avant que les évolutions du marché ne se produisent.
3. Automatisation et efficacité opérationnelle
L'automatisation pilotée par l'IA simplifie les tâches répétitives et gourmandes en données, telles que :
- L'achat média programmatique
- La segmentation d'audience
- Le suivi des performances
Cette efficacité libère les équipes marketing pour qu'elles se concentrent sur les objectifs stratégiques plutôt que sur l'exécution manuelle, améliorant à la fois la précision et la rapidité.
4. Intelligence prédictive pour maximiser le ROI
Au-delà de l'automatisation, l'IA apporte une précision prédictive à la performance marketing. Les principales applications comprennent :
- Scoring prédictif des leads : Aide à prioriser les prospects de grande valeur.
- Tarification dynamique : Détermine en temps réel les prix optimaux pour la compétitivité et la rentabilité.
- Prédiction du churn : Utilise des algorithmes de ML pour identifier les utilisateurs susceptibles de se désengager, permettant une réactivation proactive grâce à des contenus et offres ciblés.
Ces outils prédictifs garantissent que les ressources sont investies là où le ROI est le plus élevé, réduisant le gaspillage et améliorant la fidélisation.
5. L'impact stratégique
L'intégration de l'IA transforme la façon dont les marques interagissent avec les consommateurs.
Elle améliore l'efficacité, favorise la personnalisation à grande échelle et nourrit des liens plus profonds, davantage fondés sur les données.
Les marketeurs qui maîtrisent ces capacités d'IA gagnent non seulement un avantage de performance, mais aussi un avantage durable en matière de relation client dans un paysage digital concurrentiel.
Naviguer dans l'avenir de la publicité sur les moteurs de recherche IA
L'avenir de la recherche payante est extrêmement compliqué. Il renverse les trois piliers de la recherche payante sur lesquels nous nous appuyons depuis des décennies : l'intention prévisible, la transparence et la mesurabilité ; avec l'ensemble du secteur, y compris Microsoft Copilot et les réponses sponsorisées d'OpenAI, TOUS attirant vers des “parcours assistés par l'IA”, l'adaptation est obligatoire.
Pour y survivre, les marketeurs devraient redéfinir leurs priorités :
1.) Stratégie de parcours : Pensez en parcours, pas en mots-clés. Des campagnes qui supposent des parcours clients en plusieurs étapes (pour une compagnie d'assurance, cela implique de penser au-delà de “comparer les tarifs” jusqu'à anticiper “comment changer d'assureur”.)
2.) Automatiser avec des garde-fous : Utilisez les moteurs d'éligibilité aux surfaces d'IA, comme Performance Max et la correspondance large, avec des garde-fous. Vous devez utiliser des mots-clés négatifs et veiller à disposer de flux produits propres, ainsi que de signaux d'audience, pour minimiser le gaspillage du budget publicitaire sans passer à côté de l'audience.
3.) La qualité des données compte : À l'ère de l'attribution, la qualité de vos actifs compte plus que jamais. Vos données structurées, votre balisage schema et vos flux produits riches en entités déterminent votre éligibilité à apparaître dans les réponses de l'IA. De mauvaises données signifient, au final, une mauvaise visibilité.
4.) Mesurer le marché : dépasser le coût par acquisition (CPA) au dernier clic : Les responsables marketing doivent commencer à mesurer les signaux de milieu d'entonnoir, notamment la vitesse du cycle de vente, la qualité des leads prospects et le chiffre d'affaires assisté, afin de déterminer si les impressions IA font réellement avancer les clients.
Les marques qui intègrent avec succès le GEO comme capacité centrale et ajustent de manière proactive leurs stratégies publicitaires aux réalités des AI Overviews obtiendront un avantage concurrentiel. Car lorsque les annonces deviennent la réponse, les marques qui se préparent tôt seront celles qui seront encore trouvées. La transition peut être perturbatrice, mais l'opportunité de définir comment les consommateurs découvriront les marques demain réside dans la maîtrise de la publicité sur les moteurs de recherche IA aujourd'hui.
