Depuis deux décennies, la stratégie numérique est claire : obtenir des clics. Que vous vendiez des baskets ou des billets d’avion, le succès consistait à grimper dans les résultats de recherche, à optimiser les pages d’accueil et à guider les utilisateurs à travers un tunnel de conversion que vous aviez méticuleusement construit sur votre propre site web. Ce chemin prévisible, qui mène d’une recherche Google à votre page de paiement, est aujourd’hui fondamentalement bouleversé.
L’ère de la découverte guidée par l’IA est arrivée. Des outils tels que Perplexity, Google AI Overviews et ChatGPT font passer le comportement des utilisateurs de la recherche à la question. Au lieu d’une liste de liens bleus, les utilisateurs obtiennent une réponse directe, un résumé sélectionné ou un itinéraire de voyage complet. Aujourd’hui, avec l’intégration de la fonctionnalité « acheter » dans les modèles d’IA, le parcours est entièrement court-circuité. La conversation elle-même devient le point de vente.
The era of AI-driven discovery is here. Tools like Perplexity, Google’s AI Overviews, and ChatGPT are shifting user behavior from searching to asking. Instead of a list of blue links, users get a direct answer, a curated summary, or a complete travel itinerary. Now, with AI models integrating “buy” functionality, the journey is being short-circuited entirely. The conversation itself is becoming the point of sale.
Il ne s’agit pas simplement d’un nouveau canal à gérer, mais d’un changement de paradigme qui remet en question les principes fondamentaux du marketing numérique. Pour les marques d’e-commerce et de voyage, la question n’est pas seulement « comment s’adapter ? », mais « à quoi s’adapter ? ». En réalité, personne n’a encore toutes les réponses. Ce qui suit n’est pas un guide pratique, car aucun guide n’existe. Il s’agit d’un regard pragmatique sur les changements que nous observons, sur la manière dont nous pourrions commencer à évaluer ce nouveau monde et sur les raisons pour lesquelles une culture de l’expérimentation n’a jamais été aussi cruciale.
La nouvelle réalité : de la recherche aux réponses
Le changement fondamental réside dans l’introduction d’une nouvelle couche intermédiaire puissante entre l’intention de l’utilisateur et le site web d’une marque. Les grands modèles linguistiques (LLM) deviennent des synthétiseurs experts. Un utilisateur qui demande « Quelles sont les meilleures chaussures de course pour s’entraîner au marathon à moins de 150€ ? » ne reçoit plus dix articles à lire. Il obtient une réponse directe et compilée qui répertorie trois modèles spécifiques avec des avis résumés et éventuellement un lien.
Il s’agit là d’un véritable bouleversement de la page de résultats de recherche. L’utilisateur obtient sa réponse sans avoir à consulter plusieurs sites pour comparer et contraster. Et avec des plateformes telles que ChatGPT qui intègrent des fonctionnalités d’achat, la dernière étape, à savoir la transaction, peut s’effectuer directement dans l’interface de chat. Le site web, qui était autrefois au cœur du parcours client, risque désormais de devenir un simple point de vente ou, dans certains cas, d’être complètement ignoré.
Impact sur l’e-commerce : quand la vitrine se réduit à une fenêtre de chat
Pour les marques de commerce électronique, ce changement revêt un caractère personnel. La page détaillée du produit (PDP) est un espace sacré. Il s’agit d’un espace soigneusement conçu pour raconter une histoire, réaliser des ventes croisées et renforcer l’image de marque. Lorsque la découverte et la comparaison s’effectuent au sein d’une IA, cet espace disparaît.
Les répercussions immédiates sont évidentes :
- Baisse du trafic direct : Moins d’utilisateurs arriveront directement sur les pages produits ou catégories, ce qui rendra plus difficile de les guider à travers une expérience personnalisée.
- Le casse-tête de la conversion : Si une vente est initiée dans un chat et finalisée sur votre site (ou via une API), comment l’attribuer ? Les modèles traditionnels basés sur le dernier clic deviennent obsolètes.
- Opportunités manquées : La vente croisée spontanée (« Les clients ont également acheté… ») ou la vente incitative soigneusement placée deviennent beaucoup plus difficiles lorsque vous ne possédez pas l’interface.
Le succès dans ce nouvel écosystème pourrait dépendre de la capacité d’une marque à être « compatible avec l’IA ». Il ne s’agit pas ici de mots-clés, mais bien de données. Les marques les plus susceptibles d’être recommandées par un LLM seront celles qui disposent de données produit impeccables et hautement structurées, que l’IA peut facilement analyser et auxquelles elle peut se fier. Votre catalogue de produits devient votre nouvelle page d’accueil.
Le nouveau guide touristique : l’agent IA
Le secteur du voyage est peut-être encore plus exposé à cette disruption. Un LLM est, en effet, l’agent de voyage ultime. Une simple requête telle que « Planifier un voyage familial de 5 jours à Lisbonne en mai, avec un hébergement près du centre-ville et un budget de 2 000€ » peut générer un itinéraire complet avec des options d’hôtels, des suggestions de vols et des liens pour réserver des activités.
Les marques risquent d’être réduites à un simple élément dans un plan généré par l’IA. Les principaux défis sont les suivants :
- Désintermédiation : Si l’IA présente trois options d’hôtels qui répondent toutes aux critères de l’utilisateur, le marketing et le site web de la marque deviennent secondaires par rapport à la sélection effectuée par l’IA.
- La précision des données est primordiale : Les voyages sont soumis à des contraintes de temps. Une IA ne recommandera pas d’hôtel ou de vol si elle ne peut pas accéder en toute confiance à des informations en temps réel sur les disponibilités, les tarifs exacts et les conditions générales claires. Des données obsolètes ou mal structurées sont synonymes d’échec.
- Commoditisation : Sans la possibilité de mettre en avant une expérience de marque unique sur leur propre site, les hôtels et les compagnies aériennes risquent d’être choisis uniquement sur la base du prix et des fonctionnalités de base.
En matière de voyage, la voie à suivre nécessite de se concentrer radicalement sur la qualité et l’accessibilité des données. Pensez à des informations riches, structurées et immédiatement disponibles qui font de votre offre le choix le plus simple et le plus fiable pour une IA.
L’attribution à l’ère des réponses
Alors, comment mesurer le succès lorsque les clics et les classements ne reflètent plus toute la réalité ? C’est là que l’incertitude est la plus palpable. Les nouvelles plateformes sont largement opaques, et un nouveau jeu de métriques est encore en train d’émerger.
La conversation passe de « comment ont-ils trouvé notre site ? » à « faisons-nous partie de la conversation de l’IA ? ». Les nouvelles mesures potentielles pourraient inclure :
- Mentions et citations : Suivi de la fréquence à laquelle votre marque ou vos produits sont cités en réponse à des requêtes pertinentes.
- Augmentation des requêtes de marque : Une augmentation du nombre d’utilisateurs qui recherchent votre marque par son nom (« Trouver des chaussures de course Nike ») devient un indicateur puissant de réussite.
- Attribution par parrainage : À mesure que des partenariats se nouent, il sera essentiel de suivre les références provenant directement des plateformes d’IA, même si cela sera probablement limité aux partenaires choisis.
Pour l’instant, le suivi reste expérimental, mais certains signaux deviennent plus clairs. Nous pouvons désormais voir le trafic référent provenant de sources telles que chat.openai.com et perplexity.ai dans les analyses. Cependant, le trafic provenant des aperçus IA de Google est actuellement mélangé à la recherche organique traditionnelle, ce qui le rend difficile à isoler. Cela signifie qu’il est encore impossible d’avoir une vue d’ensemble complète, ce qui nécessite une combinaison de surveillance de la marque et d’analyse approfondie des données de référencement que nous pouvons obtenir.
Les marques peuvent-elles rattraper leur retard ? Les arguments en faveur de l’approche « tester et apprendre »
Ce nouveau paradigme de recherche comporte de nombreuses inconnues, mais attendre qu’un plan d’action soit établi n’est pas une stratégie viable. La seule approche possible est d’adopter une attitude disciplinée, axée sur l’expérimentation et l’apprentissage. L’objectif est de rendre votre marque aussi lisible, fiable et accessible que possible pour l’IA, afin de vous préparer à tout ce qui pourrait arriver.
Les stratégies possibles comprennent :
- Maîtriser les données structurées : La mise en œuvre d’un balisage schématique complet sur votre site n’est plus facultative, c’est le prix d’entrée.
- Création de contenu adapté à l’IA : Développez un contenu clair, factuel et facile à comprendre qui répond directement aux questions courantes des clients, ce qui en fait un excellent support à citer pour un LLM.
- Investir dans la marque et la fidélité : Lorsque les utilisateurs sont submergés par les choix proposés par l’IA, une marque de confiance devient un raccourci puissant. Les programmes de fidélité et l’excellence de l’expérience client seront plus importants que jamais.
- Explorer les intégrations API : Pour les grandes marques, rechercher des intégrations API directes avec les principales plateformes de chat pourrait être un moyen de garantir que votre inventaire et vos données soient intégrés de manière transparente dans leurs résultats.
En réalité, cet écosystème est encore en cours de construction et les règles changent en temps réel. Les marques les mieux placées pour naviguer dans cette transition ne seront pas celles qui auront correctement anticipé l’avenir, mais celles qui auront su instaurer une culture d’expérimentation rapide. La seule question qui se pose est la suivante : qu’allez-vous essayer ensuite ?
