La montée de la recherche par IA s'accompagne d'un coût brutal pour les sites web traditionnels. Pour certaines entreprises, c'est rien de moins qu'une crise existentielle.
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Tout le monde sait que la recherche traditionnelle est en train de mourir. Personne ne sait vraiment ce qui va suivre.
r, environ 1 recherche sur 5 inclut désormais des Aperçus AI, la fonctionnalité apparaissant dans 60 % des recherches basées sur des questions et 36 % des recherches de phrases complètes. Pendant ce temps, , le trafic vers les sites de détail à partir des outils AI a grimpé de 1 200 % depuis l'été dernier.
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Mais l'essor de la recherche par IA a un coût brutal pour les sites Web traditionnels. Selon la même recherche du Pew, les recherches avec des vues d'ensemble de l'IA se traduisent par beaucoup moins de clics vers d'autres sites Web. Lorsque Google affiche un résumé par IA, les utilisateurs cliquent vers d'autres sites seulement 8 % du temps, contre 15 % pour les recherches sans réponses IA, ce qui représente une baisse de près de 50 %. Pire encore, seulement 1 % des vues d'ensemble de l'IA génèrent des clics vers les sources qu'elles citent.
Pour les marketeurs, cela représente rien de moins qu'une crise existentielle. Contrairement à l'algorithme de Google, qui a été inversé et optimisé pendant plus de deux décennies, la recherche par IA reste largement opaque.
Ce qui émerge du chaos est une discipline que les marketeurs appellent GEO (Optimization du Moteur Génératif) ou AIO (Optimization de l'Intelligence Artificielle), essentiellement le SEO pour l'ère de l'IA. Mais contrairement à l'optimisation de recherche traditionnelle, qui suivait des schémas quelque peu prévisibles, l'optimisation de l'IA ressemble plus à lire dans les feuilles de thé.
Le changement fondamental est philosophique. Là où l'algorithme de Google recherchait la pertinence et l'autorité, les modèles d'IA priorisent l'utilité et la résolution. Au lieu d'optimiser pour des termes larges comme "chaussures de course", certains experts recommandent maintenant aux marques de se classer pour des requêtes détaillées comme "meilleures chaussures de course pour pieds plats à moins de 150 $ avec bon soutien de la voûte plantaire."
"Les LLM ne s'optimisent pas pour l'attention ; ils s'optimisent pour la résolution", selon un rapport de la Harvard Business Review qui a étudié comment les marques apparaissent dans les recommandations par IA. "Identifier le 'travail à accomplir' devient ainsi la priorité numéro un pour les leaders de marque."
Cela a créé une période délicate où l'expertise en marketing traditionnel semble soudainement obsolète. Les mots-clés et les backlinks qui garantissaient autrefois la visibilité ne signifient plus grand-chose pour les modèles de langage à grande échelle qui privilégient des signaux entièrement différents. En l'absence de directives claires, les marketeurs essaient tout. Certains publient de manière obsessionnelle sur Reddit $RDDT, espérant influencer les données d'entraînement qu'OpenAI utilisera à partir de la plateforme. D'autres créent du contenu très structuré comme des sections FAQ, des spécifications détaillées de produits et des tableaux de comparaison que les modèles d'IA peuvent facilement analyser et citer.
La panique a engendré une nouvelle industrie. Au moins une douzaine de startups développent maintenant des outils pour aider les marques à naviguer dans la recherche par IA, selon The Wall Street Journal. Athena, lancée par Andrew Yan, ancien membre de l'équipe de recherche de Google, a levé 2,2 millions de dollars et compte maintenant plus de 100 clients. "Les entreprises ont passé les 10 ou 20 dernières années à optimiser leur site Web pour la version des '10 liens bleus' de Google," a déclaré Yan au Journal. "Cette version de Google change très rapidement, et elle change pour toujours."
Des startups comme Profound, qui a levé 3,5 millions de dollars pour aider les marques à s'optimiser pour la recherche par IA, génèrent des milliers de variations sur les incitations de recherche et suivent la fréquence à laquelle leurs clients apparaissent dans les réponses d'IA. C'est une approche de force brute pour percer une boîte noire algorithmique.
"Chaque marque sur la planète a un nouveau client, très gros, très important, qui s'appelle ChatGPT," a déclaré James Cadwallader, PDG de Profound à The Information.
Cette philosophie représente un défi fondamental à la mentalité d'optimisation qui a dominé le marketing numérique pendant des décennies. Si les moteurs de recherche par IA ne peuvent pas être manipulés, que se passe-t-il pour les centaines de milliards de dollars en publicité numérique qui se sont développés autour de la manipulation d'algorithmes ?
Les marques qui ne parviennent pas à apparaître dans les résultats de recherche IA ne perdent pas seulement du trafic — elles deviennent invisibles. Contrairement à Google, où même les sites mal optimisés apparaissent quelque part dans les résultats, les modèles IA mettent soit en avant les marques soit les ignorent totalement. Il n'y a pas de "deuxième page" sur ChatGPT.
Pour les marketeurs habitués à avoir un certain contrôle sur leur destinée numérique, ce résultat binaire est terrifiant. Soit vous faites partie de la conversation, soit vous n'en faites pas partie, et les règles d'inclusion ne cessent de changer.
Bien sûr, cette technologie de pointe pourrait finir par emprunter quelques vieux trucs. L'IA générative est coûteuse à faire fonctionner, et la publicité est la façon dont Internet a toujours payé ses factures. OpenAI envisage maintenant d'incorporer des publicités dans ChatGPT, selon des rapports, tandis que Perplexity a déjà commencé à expérimenter avec des recherches sponsorisées. Si les plateformes de recherche IA commencent à vendre des espaces publicitaires, les marketeurs pourraient se retrouver à nouveau en terrain connu, achetant leur visibilité tout comme ils le font sur Google aujourd'hui. Certaines choses ne changent jamais, après tout.
