L'histoire jusqu'à présent : De l'appariement au raisonnement
- Les premières fondations (1998-2015): Le classement et l'appariement ont défini les premières années de Google. Des mises à jour telles que Panda et Penguin ont poussé l'écosystème vers un un classement axé sur la pertinence et la qualité du contenu. Leur base de données massive, Knowledge Grapha fait passer la recherche de de l'appariement de chaînes de caractères à la reconnaissance d'entités. Le lancement de E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) a souligné l'importance d'un contenu crédible, précis et digne de confiance. contenu crédible, précis et digne de confiance, tandis que RankBrain a introduit l'apprentissage automatique dans le classement.
- Le saut neuronal (2017-2019): L'architecture Transformer de Google a permis une compréhension sémantique et a jeté les bases des LLM modernes. Le BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google a permis d'analyser les nuances dans les requêtes, rapprochant ainsi la recherche de la compréhension du langage. de la compréhension du langage.
- Diversification des plateformes (2010-maintenant): Le comportement des utilisateurs ayant évolué vers une utilisation plus répandue des médias sociaux, la découverte s'est étendue à YouTube, TikTok, Reddit et Pinterest, chacun ayant une audience et des signaux de confiance uniques.
- Le virage génératif (2022-2023) : Avec le lancement de ChatGPT par OpenAI, l'IA générative fait son entrée dans la recherche. Bing a intégré GPT ; Google a lancé Bard et AI Overviews. La recherche commence à "répondre".
- La SERP AI-first (2024-2025) : Le mode IA et les aperçus ont reconfiguré les SERP (Search Engine Results Pages) en un espace de travail conversationnel, où le raisonnement et la synthèse comptent plus que le classement.
"L'IA façonne la recherche depuis des années, mais le type, l'ampleur et la rapidité des changements que nous observons aujourd'hui sont différents. Il ne s'agit pas seulement d'une nouvelle technologie ; il s'agit d'une redéfinition de la manière, de l'endroit et de la raison pour laquelle les gens font des recherches, ainsi que de la manière dont la recherche fonctionne. - Charlie Kay
Fonctionnement et impact des LLM (grands modèles linguistiques) sur la recherche
Les grands modèles de langage, ou LLM, sont les cerveaux de ChatGPT, Gemini, Claude et de tous les chatbots ou résumés alimentés par l'IA que vous avez vus apparaître récemment dans les moteurs de recherche. Ils apprennent des modèles de langage à partir de cette documentation et utilisent ces connaissances pour.. :
- Comprendre les requêtes en langage naturel,
- Générer des réponses fluides et humaines,
- Résumer ou reformuler le contenu,
- Déduire les relations entre les mots, les concepts et les idées.
Les LLM sont formés sur de vastes ensembles de données, transformés en modèles mathématiques. Ils génèrent du texte en prédisant des tokens ou des séries de tokens, parfois complétés par une génération augmentée par la recherche (RAG), qui associe des connaissances statiques à des sources en temps réel.
Contrairement à la recherche traditionnelle, les LLM ne se contentent pas de parcourir le web pour obtenir des résultats ; ils construisent des réponses, souvent en raisonnant étape par étape. La visibilité dépend désormais de la structuration, de l'accessibilité et de l'aptitude au raisonnement.
Google lance les aperçus de l'IA et le mode IA
Le référencement se concentrait autrefois sur l'optimisation des pages pour une requête, mais avec la recherche générative, nous devons désormais optimiser pour un espace hyperpersonnalisé, axé sur l'intention, multi-requêtes et axé sur le raisonnement. Les aperçus et le mode IA sont construits et fonctionnent différemment de la recherche Google traditionnelle.
- Aperçu de l'IA: Les résumés extractifs sont intégrés dans les SERP, reformulant le contenu avec des citations. Les impressions augmentent mais les clics diminuent car les réponses apparaissent directement dans les SERP.
- Mode AI : Une expérience conversationnelle en plein écran, le mode IA utilise l'expansion des requêtes, les traces de raisonnement et les comparaisons au niveau du paragraphe, en construisant des réponses de manière dynamique. Le contenu n'est pas classé mais jugé.
Ensemble, ils marquent une nouvelle logique : des mots-clés aux groupes d'intentions, des classements aux raisonnements, des clics aux citations.
Mode AI vs. Aperçus AI : Une comparaison côte à côte
La recherche par l'IA : Qui l'adopte ?
Bien que la recherche par IA reste limitée, elle se développe rapidement. Moins de deux pour cent du trafic organique provient actuellement de recherches basées sur l'IA, mais le trafic de référence augmente fortement. ChatGPT et Perplexity dominent les références à l'IAL'adoption de l'IA est la plus forte chez les jeunes et les personnes qui maîtrisent le numérique. La recherche traditionnelle domine toujours, mais la trajectoire est claire.
Assistants d'IA : Lesquels sont les plus utilisés ?
Bien que les plateformes d'IA ne représentent qu'une fraction de l'utilisation numérique totale, elles se développent indubitablement, et il y a des leaders dans cette course.
A Rapport SparkToro x Datos sur l'état de la recherche montre que ChatGPT est devenu l'assistant IA dominant au niveau mondial, faisant partie du Top 5 des destinations visitées à partir des moteurs de recherche traditionnels aux États-Unis et en Europe - avec une part d'IA d'environ 30 %. Une récente étude de SEMRush indique même que ChatGPT est en train d'élargir la manière dont les gens recherchent des informations.
Selon la recherche, 63% des utilisateurs de ChatGPT ont moins de 34 ans, ce qui signifie que les Millennials et la Génération Z sont les groupes d'utilisateurs les plus importants, dont beaucoup sont des utilisateurs quotidiens. Seuls 13 % des utilisateurs de ChatGPT ont 55 ans ou plus et 5 % seulement ont plus de 65 ans.
Ce que ces statistiques signifient pour les spécialistes du marketing et les marques
Il existe de nouvelles mesures de l'influence et de la visibilité. Si les indicateurs traditionnels de référencement restent importants dans certaines circonstances, ceux qui sont utilisés doivent s'adapter et changer. Voici une liste de ce que les marques et les spécialistes du marketing doivent faire :
- Recherche approfondie de l'audience : Dépassez les mots-clés pour vous intéresser aux forums, aux avis et aux data sociales.
- Visibilité et mesure de l'IA: Suivez les citations, les mentions et l'influence zéro-clic, et pas seulement les classements.
- Adapter la stratégie à la plateforme : Optimiser différemment pour Gemini, Copilot, Perplexity et ChatGPT.
- Création d'une marque et relations publiques : Les mentions et l'autorité sont des signaux essentiels pour l'inclusion dans l'IA.
- Réputation et confiance : Un contenu structuré et factuellement clair s'aligne sur les principes de l'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 : Créer un contenu modulaire, "fractionnable", que l'IA peut utiliser.
- Possibilité d'exploration et accès des agents :S'assurer que les assistants peuvent accéder aux flux et aux API.
- Retour d'information et suivi : Suivez la façon dont les outils d'IA citent et utilisent votre contenu.
- Préparation agentique : Se préparer à des transactions pilotées par l'IA, où les assistants gèrent les flux d'achat.
Dernières conclusions - et perspectives d'avenir
La recherche traditionnelle et la recherche par l'IA sont toutes deux en plein essor : certaines études prévoient que la recherche par IA dépassera la recherche traditionnelle d'ici 2028.
Une nouvelle étude suggère que 20 % des Américains utilisent des outils d'IA 10 fois par mois. Le mode IA et les aperçus de Google modifient les comportements, et l'adoption va s'accélérer. Pour l'instant, le référencement traditionnel reste à la base de la visibilité de l'IA : un bon classement est corrélé à une citation dans les résultats de l'IA.
Ce n'est pas la fin du référencement, mais son évolution. Les spécialistes du marketing doivent passer de l'optimisation pour le classement à l'optimisation pour le raisonnement, en visant l'inclusion et l'influence dans les réponses générées par l'IA. Les marques qui prospéreront combineront des éléments fondamentaux tels que des produits solides, une narration authentique, une véritable compréhension du client et l'adaptation à la nouvelle logique de recherche de l'IA.
"Les marques qui gagneront dans ce nouvel écosystème sont celles qui resteront visibles sur toutes les plateformes, qui structureront leur contenu pour qu'il soit lisible à la fois par l'homme et par la machine, qui feront évoluer leurs cadres de mesure et qui donneront toujours la priorité à la valeur réelle, à la confiance et à la facilité d'utilisation. L'avenir de la recherche est stratifié, multimodal et agentique - et c'est maintenant qu'il faut s'y préparer". - Charlie Kay
