La recherche par IA n'a pas changé la recherche autant que vous le pensez

Alors que l'adoption de la recherche pilotée par l'IA s'accélère, son impact sur l'optimisation traditionnelle pour les moteurs de recherche (SEO) n'est pas aussi drastique que souvent perçu. Les professionnels du marketing doivent comprendre quatre aspects fondamentaux du fonctionnement de la recherche par IA pour s'adapter au paysage numérique en évolution.

Historiquement, la recherche signifiait utiliser des moteurs comme Google, qui fournissaient aux utilisateurs une liste de liens bleus et quelques publicités payantes. Cependant, ces dernières années ont vu un changement significatif vers des outils d'IA tels que ChatGPT et Gemini, qui offrent des réponses directes aux requêtes. Selon une étude de Bain & Company, environ 80 % des consommateurs s'appuient sur des résumés générés par l'IA pour au moins 40 % de leurs recherches, et environ 60 % des recherches se concluent désormais sans que l'utilisateur ne clique sur aucun site web.

Les craintes quant à la mort du SEO sont en grande partie infondées. Les grands modèles linguistiques qui alimentent la recherche par IA sont entraînés sur le web ouvert, le même écosystème que le SEO a largement façonné. Bien que la qualité et la découvrabilité du contenu restent cruciales, les mentions de marque sur le web sont désormais étroitement corrélées à la visibilité de l'IA, rivalisant avec les classements traditionnels des sites web. Par conséquent, les efforts de SEO devraient se poursuivre, mais avec un accent élargi sur les mentions en ligne plus larges.

La recherche par IA fonctionne sur des données historiques, introduisant un décalage dans la réflexion des nouvelles informations. Si le site web ou le message marketing d'une entreprise change, les modèles d'IA n'incorporeront pas immédiatement ces mises à jour. Par conséquent, les marques doivent être proactives et investir dans du contenu qui peut être exploré et absorbé par ces modèles sur plusieurs mois.

Les réponses fournies par la recherche par IA sont personnalisées et non uniformes pour tous les utilisateurs. Cette personnalisation, basée sur des facteurs tels que l'historique de navigation et la localisation de l'utilisateur, combinée à la variabilité inhérente des systèmes, rend chaque résultat de recherche unique. Les entreprises doivent reconnaître que l'évaluation de la présence en ligne de leur marque en effectuant simplement des recherches dans les outils d'IA peut être peu fiable en raison de ces résultats fluctuants.