Ce n’est plus une transition, c’est une bascule. L’interface du web change de nature, entraînée par les usages d’une génération qui ne clique plus, mais qui parle, filme et photographie. La GenZ ne tape pas de mots-clés : elle pose des questions, et souvent, c’est une IA générative ( Gen AI ) qui lui répond.
Selon Gartner, 25% des recherches en ligne se feront à travers ces IA génératives d’ici 2026. Et d’ici 2028, 50% du trafic organique des sites web sera absorbé par ces nouveaux moteurs conversationnels. Pour les marques, ce changement de paradigme signifie bien plus qu’une mise à jour marketing ou technique : il redéfinit les conditions mêmes de leur visibilité auprès du public.
« On passe d’un moteur de recherche unique, homogène, monétisé par la publicité, à une multitude d’agents conversationnels fondés sur des abonnements, où chaque réponse est construite à partir du contexte, de l’intention et de la personnalité de l’utilisateur », résume Maxime Girardeau, vice-président, en charge de la stratégie IA et de la transformation chez Capgemini.
Constatez : vous êtes coureur régulier, et vous consultez un agent conversationnel pour des douleurs au genou. Plutôt que de servir une liste de liens, l’IA propose un diagnostic basé sur vos habitudes sportives, votre âge et poids. Puis elle recommande une paire de chaussures adaptée. Pas de classement, pas de top 10, pas même la mention d’une grande marque pourtant omniprésente dans le retail sportif.
Ce silence algorithmique n’a ainsi rien d’anodin. Il illustre le cœur du sujet : une marque peut perdre en visibilité non pas parce qu’elle est moins pertinente, mais parce qu’elle ne sait plus comment assurer un référencement/visibilité sur cette nouvelle interface pour le consommateur.
GEO : les marques face à un tournant digital majeur
Face à cet implacable constat, de nombreuses entreprises abordent ce sujet avec un réflexe pavlovien : tenter de reproduire l’existant, ce qu’elles font depuis vingt ans et ce pour quoi elles ont déjà dépensé tant d’argent. C’est ainsi que le sujet est spontanément renvoyé au département SEO, comme si le Generative Engine Optimization (GEO) pouvait se traiter avec les mêmes outils que l’optimisation pour moteurs de recherche. C’est l’un des principaux écueils observés sur le terrain.
« Le SEO fonctionne sur le classement de mots-clés. Le GEO repose sur la capacité à répondre à des questions contextualisées. Les anciennes méthodes ne s’appliquent plus », tranche Maxime Girardeau. Là où Google propose un tri algorithmique des pages selon des règles connues, les IA génératives réagissent à des intentions individuelles et formulées en langage naturel. Résultat : une marque peut dominer un marché, tout en étant absente des réponses générées.
Pour y remédier, Capgemini préconise une approche en trois temps. D’abord, simuler une multitude de conversations à partir d’agents synthétiques qui incarnent les profils clients : âge, langue, habitudes, préoccupations, etc. Ensuite, analyser les résultats avec une grille sémantique précise qui peut comprendre la présence ou absence de la marque, la perception, la concurrence ou la tonalité. Enfin, nourrir les IA avec du contenu dédié, spécifiquement conçu pour être capté et intégré par leurs systèmes.
Ce « nouveau » contenu n’est toutefois pas destiné aux utilisateurs finaux. Il est publié dans des zones non visibles du site web, mais accessibles aux crawlers des IA. Il s’agit moins de convaincre un internaute que d’éclairer une machine.
Cette approche commence à être déployée en mode pilote. Car il n’existe pas encore de manuel du GEO. Ainsi chaque projet se construit pas à pas, sur le terrain, en adaptant l’approche à la maturité data et aux objectifs business.
S’organiser pour gagner : entre gouvernance data et alliances métiers
Le GEO repose sur la donnée, devenue un prérequis technique. Et pas de visibilité possible sans un vœu pieux, mais nécessaire : un référentiel fiable, structuré et interopérable. « La donnée c’est la matière première de l’IA, rappelle Marie Monteil, Lead Data & IA pour le secteur des Biens de consommation et Retail chez Capgemini. Pour qu’un agent conversationnel exploite correctement les informations produit, il faut trois éléments de fondation : une plateforme data bien structurée, avec une gouvernance claire, qui assure l’accessibilité et la fiabilité des données?; un MDM (Master Data Management) pour garantir la cohérence entre les différentes sources?; et un PIM (Product Information Management) pour enrichir cette donnée produit et la diffuser dans un format exploitable par les modèles d’IA ».
Le sujet dépasse donc largement la production de contenu. Il mobilise les équipes Marketing, la DSI, les équipes data et cloud, dans une collaboration aussi étroite qu’inédite. Une visibilité efficace dans les IA suppose aussi des flux désilotés et évidemment des plateformes unifiées.
Certaines industries, à l’image du luxe, avancent vite. Le contrôle de l’image, la pression sur l’excellence produit et la culture de l’innovation en font des pionniers naturels. Le retail quant à lui, fait face à un double enjeu : rester visible pour les clients… mais aussi pour les agents de e-commerce. Pour les marques, ce sont donc autant de choix stratégiques, dans la continuité des chantiers déjà engagés sur la data et la gouvernance.
Capgemini présentera son démonstrateur autour du sujet GEO à VivaTech, du 11 au 14 juin à Paris. Retrouvez plus d’informations ici.
Contenu proposé par CAPGEMINI