Prendre de l’avance sur la transition vers les plateformes de recherche multi-IA (partie 2)

Dans quel sens évoluera la recherche ? L’arrivée de ChatGPT et des autres modèles conversationnels représente-t-elle une menace ou une opportunité ? Faut‑il optimiser pour les grands modèles de langage (LLM) de la même manière que pour les moteurs de recherche classiques ? Ce sont des questions majeures qui préoccupent à la fois les responsables marketing (CMO) et les spécialistes du SEO alors que nous entrons dans une ère de multi‑recherche.

Cette seconde partie de l’entretien se fonde sur des données issues de recherches internes et vise à fournir des orientations concrètes pour traverser ces mutations. Les éléments présentés ci‑dessous approfondissent les impacts mesurables et les implications stratégiques que toute organisation doit considérer.

Ce que vous découvrirez dans cette deuxième partie :

• Évolution des pages de résultats traditionnelles (*SERP*): Pourquoi la recherche traditionnelle ne meurt pas mais se transforme, où elle reste performante et comment elle s’intègre dans la stratégie d’IA de Google.
• Stratégie de Google autour de l’AI Mode: En quoi AI Mode et AI Overview représentent une même logique à différents seuils, AI Mode étant 2,1x plus susceptible d’inclure des marques tandis que AI Overview reste très sélectif.
• Révolution des agents IA (agentic): Pourquoi environ 33 % des recherches organiques proviennent désormais d’agents IA qui parcourent le web au nom des utilisateurs, générant des interactions en temps réel nécessitant un accès immédiat au contenu.
• Transformation du parcours client: Comment l’entonnoir a évolué d’une progression linéaire vers des sauts imprévisibles entre étapes, l’IA prenant en charge la recherche alors que la conversion reste généralement liée à des canaux organiques classiques.
• Cadre en trois piliers: L’importance pour les CMO de disposer d’un reporting pour détecter tôt les changements liés à l’IA, d’automatisation pour garantir la compatibilité IA et de recommandations stratégiques afin d’influencer la façon dont l’IA raconte l’histoire de la marque.

L’avenir des SERP classiques : disparition ou transformation ?

Plutôt qu’une extinction, il faut parler d’une transformation profonde. Les pages de résultats traditionnelles conservant un rôle essentiel, elles se réinventent pour servir à la fois des utilisateurs humains et des systèmes d’IA qui s’appuient sur ces mêmes sources.

Nos données internes indiquent que près de 92 % de toutes les requêtes se déroulent encore dans ce périmètre. Pour ce qui est des actions tangibles — téléchargements, inscriptions, achats — 95 % débutent sur Google. Le volume de recherche n’a pas diminué : il a augmenté d’environ 10 % en glissement annuel. Avec l’arrivée de AI Mode, Google superpose désormais des couches d’IA directement dans l’expérience utilisateur.

La conclusion est limpide : l’IA n’a pas remplacé les SERP traditionnelles ; elle s’en sert et s’y aligne.

Domaines où la recherche traditionnelle reste performante

Les SERP classiques conservent un avantage net pour des requêtes complexes, personnalisées ou nécessitant une comparaison approfondie. Lorsque l’intention est d’ordre transactionnel — notamment dans l’e‑commerce — les utilisateurs veulent voir plusieurs sources, consulter des avis et comparer des offres : des comportements pour lesquels les listes traditionnelles, riches en signaux contextuels, restent plus utiles que les réponses synthétiques.

Autrement dit, pour les recherches qui exigent du détail, des points de vue variés ou des comparaisons chiffrées, les pages de résultats traditionnelles continuent d’exceller, notamment parce qu’elles fournissent des indices de confiance (avis, dates, auteurs, prix) que l’IA seules n’affiche pas toujours de façon exhaustive.

Les SERP classiques dans l’approche intégrée de Google

La stratégie de Google consiste à compléter — et non à remplacer — les résultats classiques. Le modèle Gemini alimente des synthèses appelées AI Overviews qui apparaissent souvent au‑dessus des listes habituelles, consolidant des informations issues de multiples sources. Les SERP fournissent la matière première ; l’IA la transforme et la présente sous des formes plus conversationnelles et centrées utilisateur.

Pour les marques, cela change la donne : il ne suffit plus d’optimiser pour le SEO traditionnel. Il faut aussi concevoir le contenu pour être repérable et citable par les systèmes d’IA. Lorsqu’une page est référencée dans un résumé généré par IA, la visibilité de la marque peut augmenter sensiblement — un paradoxe où moins de liens peuvent générer une plus grande autorité perçue.

Nous observons l’émergence de capacités conversationnelles, de la recherche multimodale (images, vidéos) et de réponses directes dépassant le traditionnel lien bleu. Les utilisateurs posent des questions de suivi, recherchent par image, ou discutent en langage naturel — des actions qui n’étaient pas possibles avec un affichage statique de liens.

Quand la recherche par IA rencontre le SEO traditionnel

L’intersection entre citations d’IA et résultats de SERP classiques s’est accrue : le taux de chevauchement est monté de 22,3 % depuis 2024. Cette moyenne dissimule toutefois de fortes variations sectorielles, ce qui signifie que votre verticalité influence profondément la tactique à adopter.

La différence est frappante : l’e‑commerce a enregistré une variation marginale (0,6 point de pourcentage), tandis que le secteur de l’éducation a connu une hausse de 53,2 points. Dans les domaines YMYL (Your Money or Your Life) tels que la santé, l’assurance et l’éducation, le chevauchement atteint 68–75 %, ce qui traduit la préférence de Google pour des contenus déjà performants dans les résultats traditionnels quand la confiance est cruciale.

En revanche, pour le commerce en ligne, l’« isolement » des requêtes transactionnelles semble volontaire : AI Overview a diminué de 7,6 points sur les requêtes shopping, probablement pour préserver le parcours transactionnel et les revenus associés.

L’écosystème interconnecté des moteurs de recherche et des systèmes d’IA

Les AI Overviews jouent désormais un rôle de curateur : elles sélectionnent et citent des sources. Pour apparaître dans ces synthèses, votre contenu doit être clair, crédible et structuré pour que tant les humains que les algorithmes puissent en extraire de la valeur. Les fondamentaux — qualité, clarté et optimisation technique — sont plus essentiels que jamais.

Des outils conversationnels tels que ChatGPT ou Perplexity continuent de s’appuyer sur des moteurs de recherche pour valider les faits, ce qui transforme l’écosystème en un réseau interconnecté de canaux de découverte. L’enjeu n’est plus seulement d’apparaître dans les SERP ; il s’agit d’être visible sur les interfaces sociales, les interfaces d’IA, et les plateformes traditionnelles, tout en se préparant à ce que viendra ensuite.

La nouvelle réalité partagée des CMO, du SEO et de l’IA

Les bases traditionnelles restent indispensables — elles servent désormais à la fois des utilisateurs humains et des systèmes d’IA. Pour des requêtes factuelles simples, l’IA peut fournir une réponse immédiate, évitant la navigation multiple. Pour des problématiques locales, complexes ou transactionnelles, les liens classiques demeurent prioritaires et servent parfois d’option de repli.

Quand une source est citée par un résumé généré, sa visibilité peut augmenter significativement : les résultats traditionnels peuvent reculer en volume, mais les sources citées gagnent en influence.

S’adapter au rythme des changements

Le rythme d’évolution est un défi majeur. Google AI Mode évolue rapidement : nouvelles fonctionnalités, variations d’interface utilisateur (UI), et ajustements fréquents de la logique de citation. Les entreprises doivent investir dans des technologies et des équipes capables de fournir des analyses en temps réel sur la visibilité dans les SERP et dans AI Mode. Garder un œil sur les nouveaux entrants en IA et leurs expérimentations est essentiel pour comprendre ce qui favorise la visibilité et les conversions à travers ces nouvelles sources de trafic.

En synthèse, le rôle des SERP traditionnelles perdure. IA et recherche cohabitent désormais comme stratégie par défaut pour Google, chacune répondant à des besoins différents au sein du même parcours.

Quelles implications pour les CMO face à l’évolution de Google AI Mode ?

La montée en puissance de AI Mode modifie profondément la visibilité, l’engagement et la mesure des performances pour les entreprises. Les CMO doivent repenser leur organisation, leurs outils et leur approche du contenu afin d’optimiser la marque dans un environnement où l’IA synthétise et rediffuse l’information.

Comprendre la stratégie de Google : AI Overviews versus AI Mode

Notre analyse récente montre que AI Mode et AI Overview relèvent d’une même stratégie mais s’appliquent à des contextes différents. AI Mode agit comme un moteur de découverte large : il est 2,1x plus susceptible d’inclure des marques, met en avant un plus grand nombre d’acteurs et présente des schémas stables d’une semaine à l’autre. Lorsqu’il affiche des sources, on observe moins de cartes source, mais ces dernières sont plus proéminentes. C’est une approche à faible barrière d’entrée mais à large couverture.

• À l’inverse, AI Overview fonctionne comme un conservateur sélectif : il n’inclut des marques que dans 43 % des réponses et présente une forte volatilité, signe que l’algorithme est en phase d’ajustement.
• En résumé, AI Mode propose une découverte large et stable, tandis que AI Overview est un terrain d’expérimentation où Google teste des méthodes de classement plus strictes.

La réalité des requêtes multiples dans la recherche IA

Une requête posée à un système d’IA n’est plus un seul signal : l’IA exécute des dizaines de recherches en arrière‑plan avant de générer une réponse consolidée. Par exemple, la question « Quel tapis roulant pour débutant ? » devient instantanément une série de sous‑requêtes : caractéristiques, comparatifs de prix, avis, sécurité, options compactes, garanties, etc. L’IA regroupe puis assemble ces résultats pour produire une réponse conversationnelle cohérente.

Par conséquent, il ne suffit plus de viser un mot‑clé principal. Il faut travailler à être présent au sein de l’écosystème complet des questions connexes que l’IA peut poser au nom de l’utilisateur.

AI Mode et une présence intégrée dans le navigateur

La plupart des utilisateurs passent une grande partie de leur temps dans un navigateur. Avec des fonctionnalités d’IA intégrées (par exemple dans Chrome), la recherche conversationnelle devient native : poser des questions dans la barre d’adresse, obtenir des synthèses multi‑onglets, ou laisser un agent réserver des rendez‑vous. Ce que cela signifie pour les équipes marketing : le point d’entrée vers votre contenu se trouve de plus en plus dans l’environnement même où les utilisateurs travaillent.

Autrement dit, il faut penser la visibilité non seulement en termes de positionnement sur la page de résultats, mais aussi en tant qu’élément susceptible d’être intégré directement dans l’interface du navigateur via des fonctionnalités d’IA.

Refonte de la stratégie de contenu pour les CMO

Le travail de contenu exige une réorientation : il faut désormais créer des ressources qui servent simultanément l’IA et les humains. L’objectif n’est plus uniquement le classement ; il s’agit d’être choisi pour figurer dans des résumés générés par IA et d’apporter des éléments exploitables — faits vérifiables, sources claires, structure logique — que l’IA peut facilement citer.

Les CMO doivent équiper leurs équipes avec des outils capables de fournir des insights en continu sur la visibilité dans les SERP et dans AI Mode, et organiser les compétences internes pour répondre à une cadence d’évolution plus rapide.

Comment les agents d’IA (crawlers et bots agentiques) modifient-ils l’entonnoir de recherche ? Quels impacts pour les rôles chez les CMO et les équipes SEO ?

Nous assistons à un changement majeur dans la découverte et la livraison de contenu : des agents IA parcourent les sites en temps réel pour alimenter des conversations. Contrairement aux crawlers traditionnels qui indexent pour plus tard, ces agents interagissent immédiatement. Si une page est obsolète, lente ou mal structurée, l’agent passe son chemin — et vous perdez l’opportunité.

Montée en puissance des interactions site‑agent IA

Ces agents se comportent comme des assistants numériques : ils recherchent, comparent, recommandent. Si votre page met trop de temps à charger ou si son contenu est peu clair, ils abandonnent rapidement. Nous avons observé une multiplication par deux des visites provenant du crawler agent de ChatGPT sur certains sites clients au cours du dernier mois. Aujourd’hui, environ 33 % des recherches organiques seraient initiées par ces agents — une croissance fulgurante.

La couche de prétraitement créée par les agents IA

Cette couche de prétraitement influence toutes les interactions client suivantes. Ces systèmes naviguent sur les sites, remplissent des formulaires, comparent des options et proposent des recommandations en temps réel, agissant au nom de l’utilisateur. Chaque passage représente une recherche effectuée par l’IA pour trouver du contenu susceptible d’expliquer, de recommander ou d’aider le client dans une conversation.

Impacts sur l’évolution du parcours client

La phase de découverte s’est déplacée vers une « pré-prise de conscience » algorithmique : les agents recommandent proactivement des options en fonction du contexte, des préférences et des signaux comportementaux, souvent avant que l’utilisateur ne réalise qu’il a besoin d’information. Le parcours d’achat moderne n’est plus linéaire : les consommateurs sautent d’une étape à l’autre, peuvent passer directement de la découverte à l’achat, ou revenir en arrière pour explorer d’autres produits.

• Utilisateurs via IA : Entrent dans l’entonnoir au stade de la recherche et de l’exploration, à la recherche d’informations pour se former une opinion.
• Utilisateurs de recherche organique : Affichent souvent une intention d’achat plus nette, recherchant des produits ou services spécifiques et se trouvant plus proches de la conversion.
• La dynamique du parcours : Nombreux sont ceux qui commencent par une recherche pilotée par IA mais finalisent via la recherche organique ou des canaux directs ; l’IA reste donc précieux pour la partie haut de l’entonnoir malgré son influence limitée sur la conversion directe.

Réalité : recherche = phase de découverte, conversion = canaux traditionnels

L’IA joue principalement un rôle de canal de recherche et de découverte, tandis que la conversion dépend encore largement de points de contact traditionnels. Nos données montrent que 34 % des citations IA proviennent de sources influencées par des relations publiques et 10 % de plateformes sociales, ce qui indique que les principes établis du SEO — notamment E‑E‑A‑T (Expérience, Expertise, Authorité, Fiabilité) — restent déterminants, mais doivent maintenant s’appliquer à l’échelle machine sur de multiples plateformes.

Exigences immédiates pour les CMO

Renforcer les fondations : Il est urgent de solidifier les bases du SEO : données structurées, autorité du contenu et excellence technique. Ce sont ces éléments qui permettent aux agents d’identifier, comprendre et citer vos contenus. Les marques doivent non seulement laisser la porte ouverte aux agents, elles doivent activement les intégrer pour ne pas être invisibles face à la couche de prétraitement de l’IA.

Nouveaux cadres de mesure : Les équipes marketing doivent instaurer des métriques capables de capturer la fréquence des citations IA, la visibilité cross‑plateforme et l’influence dans les réponses d’IA, même lorsque l’attribution de trafic est imprécise. Indicateurs clés : suivi de la visibilité de marque, tests de présence dans l’IA, analyse des parts de référence et mesures d’impact indirect sur la conversion.

Évolution des structures d’équipe des CMO et du SEO

Les organisations passent de structures cloisonnées à des équipes pluridisciplinaires et adaptatives. Les équipes techniques doivent intégrer plus d’automatisation et de capacités IA ; les équipes contenu migrent d’une production pure vers de la curation, de l’affinage et de la structuration destinée à l’IA ; des équipes d’intégration rapprochent le SEO des sciences des données et du machine learning.

Conclusion : bilan pour les CMO, le SEO et la réalité de l’IA

En synthèse : optimizer pour la découverte par IA ne signifie pas renoncer au SEO traditionnel. L’IA est un moteur de découverte et d’exploration ; la recherche organique demeure souvent le moteur des conversions. L’IA alimente l’entonnoir ; la base SEO en constitue le moteur de conversion.

Les responsables marketing avisés adoptent une approche double : continuer d’appliquer les meilleures pratiques SEO éprouvées comme socle, tout en adaptant le contenu, les données structurées et les processus pour maximiser la probabilité d’être cité par des systèmes d’IA. C’est en combinant ces deux approches que l’on assure visibilité, crédibilité et performance commerciale.

Ressources citées et lectures complémentaires :

• Analyse du chevauchement SERP‑IA (BrightEdge)
• Rapport sur la progression des visites via moteurs IA (BrightEdge)
• Discussion professionnelle sur l’évolution d’AI Mode

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Image de couverture : Roman Samborskyi/Shutterstock