En 2026, les annonceurs devront relever le défi de concilier deux forces opposées : l’automatisation exponentielle et les liens humains profonds, combinés à de nouvelles possibilités d’atteindre les clients. Les experts de la société d’analyse marketing Nexoya identifient trois tendances dans ce contexte.
– 9 décembre 2025
Les marques qui réussiront maîtriseront les deux univers : l’évolutivité de l’IA et la crédibilité humaine. Les équipes marketing n’auront pas à choisir entre les deux. Elles associeront les possibilités offertes par l’IA à la pertinence et à la confiance inspirées par les connaissances humaines. Celles qui utilisent des stratégies axées sur l’attribution, l’authenticité et l’intention mèneront la prochaine ère du marketing à la performance. La nouvelle premium se caractérisera par l’authenticité, la proximité et des contenus vérifiés. C’est l’avis de la société d’analyse marketing Nexoya, qui a identifié trois grandes tendances.
Tendance n° 1 – Un monde publicitaire hybride : les réseaux générés par l’IA se développent, mais l’interaction humaine inspire davantage confiance
Aujourd’hui, toutes les plateformes de réseaux sociaux utilisent l’intelligence artificielle. La nouveauté réside dans le fait que de plus en plus de nouvelles plateformes sociales générées par l’IA font leur apparition sur le marché. L’IA n’est plus ici une fonction supplémentaire comme sur les plateformes traditionnelles. Les réseaux utilisent l’IA pour tout, de la création de contenu à la personnalisation du flux et à la modération. Désormais, même les micro-communautés peuvent être entièrement générées par l’IA. Ici, l’environnement tout entier peut être automatisé. Cela ouvre des possibilités évolutives en matière d’engagement et de narration.
Cependant, la part croissante de l’IA soulève de nouvelles questions concernant l’authenticité, la confiance et le risque pour les marques. Les contenus générés par l’IA, tels que les textes, les images et les vidéos, sont certes peu coûteux à produire et semblent plausibles. Cependant, ils contiennent souvent des faits et des informations erronés. Et l’IA peut être utilisée pour manipuler délibérément les gens à grande échelle. Les fausses informations et la perte générale de confiance dans les médias restent problématiques lorsque les sources ne peuvent être vérifiées ou que les contenus ne sont pas sélectionnés. Les utilisateurs commencent donc à remettre en question les plateformes générées par l’IA. Cette évolution a déjà un impact sur le comportement des consommateurs et influence donc également la stratégie en matière de marketing à la performance. Marco Hochstrasser, PDG de Nexoya, déclare : « Il reste à voir dans quelle mesure les nouvelles plateformes d’IA peuvent influencer durablement les décisions d’achat. Leur essor va certainement changer le paysage publicitaire. En outre, leur forte diffusion pourrait conduire à des normes plus strictes en matière de vérification, d’identité et de sécurité des marques. »
Alors que les contenus générés par l’IA inondent les flux des réseaux sociaux, une tendance inverse se dessine clairement : dans un monde saturé de contenus synthétiques, la confiance devient un facteur de différenciation. Les marques qui peuvent présenter des données vérifiables, des attributions crédibles et des résultats de campagne vérifiés se démarqueront des autres. Les flux sociaux contenant exclusivement du contenu créé par des humains, la priorisation du contenu en fonction des amitiés et les expériences hors ligne organisées gagnent en popularité.
Les spécialistes du marketing ne renonceront pas à l’automatisation de l’IA en raison de cette évolution. Mais ils la combineront avec la création de communautés axées sur l’humain, des événements hybrides et des formats exclusifs. Les annonceurs investiront de préférence leurs budgets dans des plateformes qui expliquent le pourquoi de chaque changement, recommandation ou prévision. Marco Hochstrasser souligne : « La transparence n’est plus seulement une exigence de conformité, elle devient un avantage en termes de performance pour les annonceurs. »
Tendance n° 2 – Recherche multiforme : les résultats basés sur l’IA s’éloignent des mots-clés pour se rapprocher des requêtes conversationnelles.
La recherche ne se limite plus depuis longtemps aux requêtes textuelles dans les moteurs de recherche traditionnels et s’oriente vers des assistants IA conversationnels. Les stratégies basées uniquement sur les mots-clés perdent ainsi de leur influence. Les résultats ont également changé de manière fondamentale : les moteurs de recherche affichent de plus en plus souvent des réponses générées par l’IA. Aujourd’hui, les consommateurs découvrent les produits et les marques grâce aux assistants vocaux, à la recherche visuelle et aux interfaces d’IA génératives. Les outils de recherche fournissent des réponses au lieu des longues listes de liens web que l’on connaissait jusqu’à présent. Dans le même temps, les plateformes sociales telles que TikTok et Instagram deviennent des destinations de recherche à part entière, qui influencent fortement la visibilité et la perception des produits et services.
Des plateformes telles que ChatGPT, Gemini et Perplexity développent des « informations géolocalisées ». Les résultats de recherche reflètent ainsi un mélange entre l’intention de recherche, la localisation, le contexte et le scénario d’utilisation. À l’avenir, les annonceurs optimiseront leurs campagnes en fonction des moments, des intentions liées à la localisation et des réponses axées sur la conversation. Nous utiliserons bientôt des systèmes géolocalisés qui montreront comment les requêtes de recherche diffèrent selon la ville, la maturité du marché ou l’environnement concurrentiel.
De plus, les imprécisions régionales dans les domaines GEO, SEA et SEO, auxquelles les modèles et les plateformes publicitaires ont été confrontés par le passé, seront corrigées. Marco Hochstrasser s’attend à des améliorations significatives dans ce domaine d’ici 2026 : « Les plateformes de recherche et de publicité fourniront progressivement des informations spécifiques à chaque région sur les intentions des utilisateurs, des résultats d’attribution localisés et des données géolocalisées sur les performances publicitaires. Les équipes chargées de la performance seront enfin en mesure d’adapter les dépenses à l’impact local réel et non plus uniquement aux moyennes agrégées. Combiné à des plateformes qui permettent la diffusion de publicités – comme les annonces publicitaires dans la version gratuite de Perplexity –, cela ouvre de nouvelles possibilités pour le marketing à la performance. »
Cette évolution oblige les annonceurs à repenser fondamentalement leur stratégie. Ils doivent comprendre les contextes dans lesquels leurs groupes cibles effectuent leurs recherches : des requêtes vocales sur les appareils intelligents aux moments d’inspiration guidés par l’image, en passant par les résumés générés par l’IA des meilleurs produits ou services. Pour réussir dans cet environnement, ils doivent adapter leurs contenus et leurs formats créatifs, les optimiser pour les nouvelles interfaces de recherche et surveiller les premiers effets de la recherche générative sur le trafic et les chemins de conversion.
Tendance n° 3 – Attribution cross-canal : à l’ère post-cookies, l’attribution multi-touch a atteint ses limites
Les modèles d’attribution traditionnels sont remis en question, car les réglementations en matière de protection des données et les changements apportés aux plateformes limitent la transparence des données : les cookies utilisables sont de moins en moins nombreux et les données des éditeurs sont faussées. La triangulation statique, qui consiste à combiner systématiquement plusieurs méthodes d’analyse et sources de données pour obtenir une évaluation globale des campagnes, est source de confusion plutôt que de clarté, en particulier pour les grands annonceurs. La nouvelle norme est l’attribution cross-canal basée sur la régression, rendue possible par des intégrations CRM/boutique et ERP conformes à la protection des données, des données agrégées et la modélisation statistique. Ces systèmes mesurent en permanence la contribution réelle par canal, type de campagne et même concept créatif, sur la base des variations budgétaires réelles et des effets incrémentiels. Marco Hochstrasser déclare : « Les annonceurs sont de plus en plus sceptiques à l’égard des instruments de mesure des plateformes et invoquent des conflits d’intérêts et un manque de transparence comme raisons. »
Nexoya résout le dilemme de l’attribution qui existe depuis longtemps en mettant en œuvre des méthodes d’attribution basées sur la régression dans la pratique quotidienne. La modélisation statistique mensuelle utilise les ajustements hebdomadaires du budget comme des micro-expériences continues, permettant au modèle d’apprendre en permanence, semaine après semaine, et d’améliorer sa précision. Les équipes marketing bénéficient ainsi à la fois de mesures rigoureuses et de recommandations budgétaires exploitables au niveau des campagnes, qui peuvent être examinées par les équipes et mises en œuvre en un seul clic.
Source : Nexoya
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