Le parcours jusqu'à présent : de la mise en correspondance au raisonnement
- Les débuts (1998-2015): Le classement et la mise en correspondance ont marqué les débuts de Google. Des mises à jour telles que Panda et Penguin ont orienté l'écosystème vers un classement axé sur la pertinence et qualité du contenu. Leur immense base de données, Knowledge Graph, a fait passer la recherche de la la correspondance de chaînes de caractères à la reconnaissance d'entités. Le lancement de l'E-A-T (Expertise, Autorité, Fiabilité) a souligné l'importance d'un contenu crédible, précis et fiable, tandis que RankBrain a introduit l'apprentissage automatique dans le classement.
- Le bond en avant des réseaux neuronaux (2017-2019): l’architecture Transformer de Google a permis la compréhension sémantique et a jeté les bases des grands modèles de langage (LLM) modernes. Le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google a permis d’analyser les nuances des requêtes, rapprochant ainsi la recherche plus près de la compréhension du langage.
- Diversification des plateformes (2010–aujourd’hui): À mesure que le comportement des utilisateurs évoluait vers une utilisation plus répandue des réseaux sociaux, la découverte s’est étendue à YouTube, TikTok, Reddit et Pinterest, chacun disposant d’un public et de signaux de confiance qui lui sont propres.
- Le tournant génératif (2022-2023) : Avec le lancement de ChatGPT par OpenAI, l'IA générative a fait son entrée dans le domaine de la recherche. Bing a intégré GPT ; Google a lancé Bard et AI Overviews. La recherche a commencé à « répondre ».
- La page de résultats des moteurs de recherche axée sur l'IA (2024-2025) : Le mode IA et les aperçus ont reconfiguré les SERP (pages de résultats des moteurs de recherche) en un espace de travail conversationnel, où le raisonnement et la synthèse priment sur le classement.
« L'IA façonne la recherche depuis des années, mais la nature, l'ampleur et la rapidité des changements auxquels nous assistons aujourd'hui sont d'un autre ordre. Il ne s'agit pas seulement d'une nouvelle technologie ; c'est une redéfinition de la manière dont les gens effectuent leurs recherches, des lieux où ils le font, des raisons qui les poussent à le faire, ainsi que du fonctionnement même de la recherche. » – Charlie Kay
Comment fonctionnent les LLM (grands modèles linguistiques) et quel est leur impact sur la recherche
Les grands modèles linguistiques, ou LLM, sont le cerveau derrière ChatGPT, Gemini, Claude et tous les chatbots ou résumés générés par l'IA que vous avez pu voir apparaître récemment dans les moteurs de recherche. Ils apprennent les schémas linguistiques à partir de cette documentation et utilisent ces connaissances pour :
- Comprendre les requêtes en langage naturel,
- Générer des réponses fluides, semblables à celles d'un humain,
- Résumer ou reformuler le contenu,
- Déduire les liens entre les mots, les concepts et les idées.
Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés à partir de vastes ensembles de données, tokenisés en motifs mathématiques. Ils génèrent du texte en prédisant des tokens ou des séries de tokens, parfois en s'appuyant sur la génération augmentée par la recherche (RAG), qui combine des connaissances statiques avec des sources en temps réel.
Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, les grands modèles de langage (LLM) ne se contentent pas d'explorer le Web pour récupérer des résultats ; ils construisent des réponses, souvent en raisonnant étape par étape. La visibilité dépend désormais de la structure, de l'accessibilité et de la « capacité à raisonner ».
Google lance les « AI Overviews » et le « Mode IA »
Autrefois, le référencement naturel (SEO) visait principalement à optimiser les pages en fonction d'une requête donnée, mais avec la recherche générative, nous devons désormais optimiser pour un espace hyper-personnalisé, axé sur l'intention, multi-requêtes et fondé sur le raisonnement. Les aperçus IA et le mode IA sont conçus et fonctionnent différemment de la recherche Google traditionnelle.
- Aperçus générés par l'IA: Des résumés extraits sont intégrés dans les SERP, reformulant le contenu à l'aide de citations. Le nombre d'impressions augmente, mais celui des clics diminue, car les réponses apparaissent directement dans la SERP.
- Mode IA : Expérience conversationnelle en plein écran, le mode IA utilise l'extension des requêtes, les traces de raisonnement et les comparaisons au niveau des paragraphes pour construire des réponses de manière dynamique. Le contenu n'est pas classé, mais évalué.
Ensemble, ils marquent le passage à une nouvelle logique : des mots-clés aux groupes d'intentions, des classements au raisonnement, des clics aux citations.
Mode IA vs. Aperçus IA : une comparaison côte à côte
Recherche par IA : qui l'adopte ?
Même si la recherche par IA reste encore limitée, elle connaît une croissance rapide. Moins de 2 % du trafic organique provient actuellement de recherches basées sur l'IA, bien que le trafic de référence soit en forte hausse. ChatGPT et Perplexity dominent les références issues de l'IA, l'adoption étant la plus forte parmi les publics jeunes et à l'aise avec le numérique. La recherche traditionnelle règne toujours en maître, mais la tendance est claire.
Assistants IA : lesquels sont les plus utilisés ?
Même si les plateformes d'IA ne représentent qu'une fraction de l'utilisation totale du numérique, elles connaissent sans aucun doute une croissance fulgurante, et certains acteurs se démarquent dans cette course.
A Le rapport SparkToro x Datos sur l'état des recherches montre que ChatGPT est devenu l’assistant IA dominant à l’échelle mondiale, figurant parmi les cinq destinations les plus visitées à partir des moteurs de recherche traditionnels tant aux États-Unis qu’en Europe, avec une part de marché d’environ 30 % dans le domaine de l’IA. Une récente étude de SEMRush indique même que ChatGPT est en train de transformer la manière dont les gens recherchent des informations.
D'après une étude, 63 % des utilisateurs de ChatGPT ont moins de 34 ans, ce qui signifie que les milléniaux et la génération Z constituent les principaux groupes d'utilisateurs, dont beaucoup se connectent quotidiennement. Seuls 13 % des utilisateurs de ChatGPT ont 55 ans ou plus, et à peine 5 % ont plus de 65 ans.
Ce que ces statistiques signifient pour les spécialistes du marketing et les marques
Il existe désormais de nouveaux indicateurs pour mesurer l'influence et la visibilité. Si les indicateurs traditionnels du référencement naturel (SEO) restent pertinents dans certaines circonstances, ceux qui sont pris en compte doivent s'adapter et évoluer. Voici une liste des mesures que les marques et les spécialistes du marketing doivent prendre :
- Étude approfondie du public : Allez au-delà des mots-clés pour explorer les forums, les avis et data issues des réseaux sociaux.
- Visibilité et mesure de l'IA: Suivez les citations, les mentions et l'influence sans clic, et pas seulement les classements.
- Adapter la stratégie à chaque plateforme : Optimisez différemment pour Gemini, Copilot, Perplexity et ChatGPT.
- Développement de marque et relations publiques : Les mentions et l'autorité sont des indicateurs essentiels pour l'intégration de l'IA.
- Réputation et confiance : Un contenu structuré et factuellement clair est conforme aux principes E-E-A-T.
- Optimisation sémantique et structurée : le schéma et la clarté facilitent la recherche automatique.
- Contenu multimodal : Optimisez le texte, les images, la vidéo et l'audio.
- Architecture du contenu : Créez un contenu modulaire et « fragmentable » que l'IA peut exploiter.
- Indexabilité et accès des robots d'indexation :Assurez-vous que les assistants peuvent accéder aux flux et aux API.
- Retour d'information et suivi : Suivez la manière dont les outils d'IA citent et utilisent votre contenu.
- Préparation à l'agentique : Préparez-vous à des transactions pilotées par l'IA, dans lesquelles des assistants gèrent les processus d'achat.
Conclusions finales – et un regard vers l'avenir
La recherche traditionnelle et la recherche basée sur l'IA sont toutes deux en pleine expansion : certaines études prévoient que la recherche par IA dépassera la recherche traditionnelle d'ici 2028.
Une nouvelle étude indique que 20 % des Américains utilisent des outils d'IA dix fois par mois. Le mode IA et les aperçus de Google modifient les comportements, et leur adoption va s'accélérer. Pour l'instant, le référencement naturel traditionnel reste le fondement de la visibilité en matière d'IA : un bon classement est étroitement lié à la présence dans les résultats générés par l'IA.
Il ne s'agit pas de la fin du référencement naturel, mais de son évolution. Les spécialistes du marketing doivent passer d'une optimisation axée sur le classement à une optimisation axée sur le raisonnement, en visant à être présents et à exercer une influence dans les réponses générées par l'IA. Les marques qui prospéreront sauront allier des éléments fondamentaux, tels que des produits de qualité, une narration authentique et une compréhension sincère des clients, à une adaptation à la nouvelle logique de recherche de l'IA.
« Les marques qui s'imposeront dans ce nouvel écosystème sont celles qui resteront visibles sur toutes les plateformes, qui structureront leur contenu de manière à ce qu'il soit lisible à la fois par les humains et par les machines, qui feront évoluer leurs cadres de mesure et qui privilégieront systématiquement la valeur réelle, la confiance et la facilité d'utilisation. L'avenir de la recherche est multicouche, multimodal et axé sur les agents — et c'est maintenant qu'il faut s'y préparer. » – Charlie Kay
