La recherche commerciale est à l’aube d’une transformation significative, passant d’un modèle axé sur les mots-clés à une approche conversationnelle et basée sur l’IA, redéfinissant ainsi la manière dont les consommateurs découvrent et achètent des produits.
Le passage de la recherche par Mots-Clés à la conversationnelle
Actuellement, la recherche est encore largement dominée par les mots-clés, Google traitant plus de 8 milliards de recherches par jour. Cependant, une évolution est en cours :
• Recherche conversationnelle AI : les consommateurs commencent à s’attendre à des moteurs de recherche capables de comprendre le contexte, l’intention et la complexité de leurs requêtes. Au lieu de taper « Meilleurs écouteurs sans fil à moins de 100 € », les utilisateurs disent désormais « Trouvez-moi des écouteurs abordables pour faire de l’exercice, avec un excellent son et une charge rapide ». L’IA répond alors avec une réponse personnalisée et souvent une recommandation, plutôt qu’une simple liste de liens.
L’ascension de l’IA Agentique et du « Commerce Zéro Clic » Cette transition s’accompagne d’une réduction significative du parcours d’achat. Alors que les leaders du commerce visaient autrefois le « 1-click purchase », les assistants basés sur l’IA vont au-delà :
• Mémoire persistante de l’IA : contrairement aux moteurs de recherche traditionnels comme Google qui traitent chaque requête comme indépendante, de nombreuses plateformes basées sur l’IA construisent une mémoire persistante des préférences, des comportements passés, des objectifs et même du ton de l’utilisateur. Cette mémoire permet une personnalisation des réponses auparavant impossible. Par exemple, un utilisateur ayant déjà recherché des snacks sans gluten, préférant acheter chez Target et vivant dans un climat froid, pourrait recevoir des recommandations de produits très différentes de celles d’un autre utilisateur avec la même requête mais un historique différent. Cette mémoire contextuelle change fondamentalement la découverte de produits et mène à des résultats distincts pour chaque consommateur. D’ailleurs, Evercore a rapporté que 8% des consommateurs américains utilisent désormais ChatGPT comme moteur de recherche principal, contre seulement 1% un an auparavant, et Gartner prédit une baisse de 25% du volume des moteurs de recherche traditionnels d’ici 2026.
• Commerce Zéro Clic : dans de nombreux cas, les clients n’ont plus besoin de cliquer du tout. Ils posent une question, obtiennent une recommandation et confirment un achat, le tout en une seule conversation. Ce nouveau paradigme représente l’essor du « commerce zéro clic », où les agents IA fusionnent la recherche, l’évaluation et la transaction en une expérience fluide.
• IA Agentique : ce sont des systèmes qui agissent au nom des utilisateurs (en tant qu' »agent ») pour accomplir des tâches. Dans le commerce, cela signifie que les assistants ne se contentent pas de chercher, ils achètent aussi. Des exemples incluent Perplexity Pro, le « Buy for Me » d’Amazon, ChatGPT Advanced Voice avec Vision, et Sparky/Text to Shop de Walmart. L’IA agentique ne se contente pas d’optimiser des tâches d’achat spécifiques ; elle en prend pleinement possession. Plutôt que de simplement répondre à « Commander du beurre de cacahuète », ces agents sont désormais capables de gérer des objectifs plus larges et continus comme « Ne jamais me laisser manquer de quoi que ce soit dans mon garde-manger ». Pour ce faire, l’agent doit accéder à de multiples sources de données (historique d’achats, niveaux de stock, préférences utilisateur, disponibilité tierce) et agir de manière autonome. Le futur du commerce ne se résume pas à l’IA répondant à des questions ; il s’agit de l’IA répondant à des besoins.
Implications pour les marques et la visibilité : au-delà du SEO
Ce changement fondamental transforme le parcours client de « recherche-clic-achat » en « demander-décider-acheter », l’IA faisant de plus en plus le gros du travail. L’une des implications cruciales est que si votre marque n’est pas dans la mémoire de l’IA ou dans son ensemble de recommandations, elle risque d’être invisible pour l’acheteur.
• Optimisation du Moteur Génératif (GEO) : l’optimisation traditionnelle de vos sites pour les moteurs de recherche (SEO) ne suffit plus. Étant donné que les modèles de langage de grande taille (LLM) génèrent des réponses au lieu de servir des liens, les marques doivent s’optimiser pour la visibilité de l’IA, une pratique émergeant sous le nom de « Generative Engine Optimization (GEO) ». Les tactiques clés pour le GEO incluent :
◦ Structurer les données produits avec un balisage de schéma et des métadonnées propres.
◦ Assurer que le contenu de la marque est lisible par l’IA (FAQ, avis d’experts, descriptions de texte enrichi).
◦ Participer aux écosystèmes de l’IA (par exemple, créer des plugins ChatGPT ou soumettre des flux de produits).
◦ Mettre l’accent sur le contenu de tiers provenant de sources fiables pour l’IA, telles que les sites web d’experts et les influenceurs des médias sociaux.
◦ Surveiller la manière dont les IA comme ChatGPT ou Perplexity décrivent votre marque (en utilisant des outils comme Revere.ai ou Evertune.ai).
Monétisation et nouvelles règles de découverte
Les résultats de recherche basés sur l’IA ne ressemblent pas à une page Google classique, ce qui signifie que les modèles de publicité et d’attribution changent rapidement.
• La Search Generative Experience (SGE) de Google présente moins de publicités, réduisant l’espace publicitaire global.
• Des résultats sponsorisés émergent dans les chatbots, mais leur évolutivité et leur transparence restent incertaines.
• Les commissions de style affilié et les partenariats de partage de données pourraient être la nouvelle voie de monétisation, comme le montre le modèle « Buy for Me » d’Amazon. Les détaillants et les marques doivent repenser la manière d’acquérir des clients dans un monde où les agents pourraient détenir le point de découverte.
Agents IA : Amis, Ennemis ou Faux Amis ?
Les détaillants doivent évaluer s’il faut intégrer, s’associer ou rivaliser avec ces intermédiaires IA.
• Avantages : les agents tiers peuvent générer du trafic incrémental, simplifier l’acquisition de clients et réduire les frictions dans le parcours d’achat.
• Inconvénients : ecs mêmes agents posent un risque de désintermédiation. En détenant l’expérience de découverte et, de plus en plus, la transaction, les plateformes d’IA peuvent devenir des places de marché à part entière. Si les acheteurs dépendent des agents pour trouver, comparer et acheter des produits, la relation et la fidélité de l’acheteur peuvent se déplacer du détaillant vers l’agent.
Confidentialité, confiance et impératifs éthiques
La personnalisation avancée s’accompagne d’une grande responsabilité. Soixante-six pour cent des acheteurs déclarent qu’ils ne laisseraient pas une IA effectuer des achats en leur nom, même si cela donnait de meilleurs résultats. Les préoccupations éthiques concernant la tarification dynamique, les biais dans les modèles d’IA et l’utilisation des données sont croissantes. Les spécialistes du marketing doivent aborder de manière proactive :
• Les questions d’accès et de gouvernance des données.
• Les expériences de consentement clair et d’opt-in.
• L’équité de l’IA, notamment dans la manière dont les recommandations sont classées ou expliquées.
• Les politiques d’utilisation éthique de l’IA.
• Les stratégies de remédiation en cas de problèmes. Gagner la confiance du consommateur sera un avantage concurrentiel.
Que faire maintenant ?
Les entreprises qui prospéreront dans le nouveau paysage de la recherche IA seront les plus adaptables. Voici quelques actions clés à considérer dès maintenant :
• Optimiser les produits et le contenu pour les LLM : mettre l’accent sur la qualité, la structure et la clarté que les modèles d’IA peuvent ingérer.
• Déployer la recherche basée sur l’IA sur vos propres plateformes : améliorer la recherche de votre site pour qu’elle soit conversationnelle et consciente de l’intention.
• Surveiller la présence de votre marque dans les agents IA : utiliser de nouveaux outils pour suivre les mentions et les citations de marque.
• Piloter les partenariats de commerce IA : travailler avec les plateformes d’IA émergentes pour s’assurer que vos marques sont disponibles dans les nouvelles couches de découverte.
• Aligner les KPI marketing sur la performance de l’IA : introduire des métriques comme le « trafic de référence LLM » et la « part de voix de l’IA ».
• Investir dans la gouvernance et la transparence des données : préparer vos équipes à utiliser l’IA de manière éthique et compétitive.
Le référencement commercial est à l’aube de sa transformation la plus significative depuis des décennies. Les moteurs traditionnels resteront importants, mais les assistants et agents IA domineront de plus en plus la découverte, la considération et même l’achat. Pour les marques et les détaillants, l’opportunité est énorme. Ceux qui apprendront vite, optimiseront pour la découverte priorisant l’IA et embrasseront l’économie de la confiance saisiront la prochaine ère de croissance.
Vous cherchez un accompagnement en Geo ? Contactez nous sur IAPratique Studio
#ZeroClic #GEO #SEO #
