Sur les écrans, une scène devient banale : une cliente photographie une paire de baskets, demande à voix haute « lesquelles vont avec un jean brut ? », puis précise par texte « et en version vegan ». En quelques secondes, Google reformule, compare, illustre et renvoie vers des options concrètes. Ce glissement n’est pas un simple effet de mode, mais une évolution technologique qui recompose la manière dont les marques sont trouvées, évaluées et choisies. La recherche n’est plus seulement une liste de liens : elle devient une recherche conversationnelle où l’interaction utilisateur ressemble à un dialogue, capable de combiner texte, image et audio dans une même intention.
Pour les équipes de marketing digital, l’enjeu est immédiat : comment exister quand l’interface répond à la place des pages, et quand les recommandations se font sur la base d’un contexte multimodal (photo, ton de voix, contraintes, préférences) ? Les stratégies marketing doivent désormais parler le langage des modèles : structuration, preuves, cohérence et formats hybrides. Dans ce nouveau terrain, Google capitalise sur son écosystème et ses modèles multimodaux pour faire de la conversation un point d’entrée, un comparateur, et parfois un arbitre. Ce basculement, déjà visible dans les usages, impose de repenser la visibilité comme une discipline d’intégration multimédia et de crédibilité.
Les innovations de Google dans l’IA conversationnelle au service de la recherche multimodale
La trajectoire de Google vers la recherche assistée par IA s’inscrit dans une histoire longue. Les premiers jalons ont été posés avec la recherche vocale grand public dès la fin des années 2000, puis avec l’Assistant en 2016, capable d’exécuter des tâches et de répondre à des questions simples. Mais la bascule s’est jouée quand l’entreprise a industrialisé la compréhension du langage avec l’architecture Transformer (2017), puis BERT (2018), qui a amélioré l’interprétation du contexte en lisant une phrase « dans les deux sens ». Ce n’était plus un moteur qui repère des mots, mais un système qui comprend des intentions.
Ensuite, les modèles conversationnels ont accéléré : LaMDA (2021) a été pensé pour soutenir des dialogues ouverts et cohérents, puis PaLM (2022) a franchi un cap en raisonnement et en polyvalence à très grande échelle. Avec Gemini (déployé à partir de fin 2023), Google a mis en avant un modèle multimodal natif, capable d’aligner naturellement texte, image et audio (ainsi que le code) dans un même flux d’analyse. C’est précisément ce socle qui rend crédible la recherche conversationnelle moderne : une question n’est plus une requête, c’est une situation.
Pour comprendre l’intérêt marketing, imaginons l’entreprise fictive « Atelier Néo », une marque de mobilier. Avant, elle optimisait ses pages pour “table basse bois clair”. Désormais, un client peut envoyer une photo de son salon, dicter “style scandinave, petit budget”, et ajouter “livraison rapide”. Dans un monde multimodal, le moteur ne cherche pas seulement une page pertinente : il cherche une solution. L’avantage de Google est de relier cette conversation à Maps, Shopping, YouTube, Discover et au graphe de connaissances, ce qui renforce la capacité à contextualiser l’interaction utilisateur.
De Bard à Gemini : la normalisation de l’interface conversationnelle
Après l’arrivée des chatbots grand public, Google a accéléré : Bard (2023) a joué le rôle de premier produit conversationnel accessible, avant d’être renommé Gemini pour aligner le produit sur le modèle. Ce changement n’a pas été cosmétique : il a signalé une montée en puissance et une ambition d’intégration dans les usages quotidiens. Pour les marques, la conséquence est double : d’un côté, une opportunité d’être recommandées dans un échange, de l’autre un risque d’être synthétisées, comparées et parfois écartées sans clic.
Cette transformation s’articule aussi avec l’économie de l’IA. Les offres premium et les options avancées répondent à une logique de valeur perçue : sessions plus longues, tâches complexes, traitement de documents. Sur l’arrière-plan, la question de la rentabilité devient structurante pour l’écosystème, comme l’illustre l’évolution des modèles de revenus détaillée dans les nouvelles approches de monétisation de l’intelligence artificielle. Insight final : à mesure que l’IA devient une interface, la compétition se déplace de “qui est premier sur une page” vers “qui est cité comme réponse fiable”.
Le changement le plus sensible pour le grand public se voit dans Google Search avec des réponses générées qui précèdent parfois les liens. Là où l’utilisateur devait autrefois “naviguer” entre résultats, il peut désormais “dialoguer” : demander une synthèse, exiger une comparaison, préciser une contrainte, puis revenir à un lien pour vérifier. Cette mécanique redéfinit l’attention. Une page peut être très utile sans être visitée, parce que son information nourrit un aperçu. Pour les stratégies marketing, cela impose une discipline : produire des contenus faciles à citer, structurés et vérifiables.
Dans cette logique, AI Overview sert souvent de rampe de lancement : il reformule et contextualise. AI Mode pousse plus loin la dynamique conversationnelle, enchaînant les questions-réponses comme un assistant qui accompagne. La conséquence, c’est une baisse potentielle des clics sur certaines requêtes utilitaires (recettes, définitions, comparatifs simples), au profit de réponses synthétiques. Les données récentes sur la presse ont montré des reculs marqués du trafic organique, et les éditeurs constatent que les contenus pratiques sont parmi les plus exposés à cette “désintermédiation”. Le point clé n’est pas la disparition des sites, mais la modification du rôle : de destination finale à source d’autorité.
Un parcours hybride : l’IA d’abord, Google pour vérifier
Les usages se recomposent : une partie des internautes commence par une IA pour obtenir rapidement une vue d’ensemble, puis repasse par Google pour valider, voir des images, vérifier l’actualité ou consulter des avis. Cette bascule est particulièrement visible quand l’enjeu est sensible (santé, finance) ou lorsqu’il faut des preuves. Dans ce schéma, la marque gagne si elle est à la fois compréhensible par les modèles et rassurante pour les humains.
La question publicitaire n’est pas neutre : quand l’interface résume, où se place l’annonce, et comment reste-t-elle identifiable sans dégrader l’expérience ? Les professionnels suivent de près ces changements, notamment ceux décrits dans l’analyse des impacts de l’IA de Google sur la publicité et la recherche. Un exemple concret : un e-commerçant peut constater que ses campagnes génèrent des impressions “en amont” dans une phase de découverte, tandis que les conversions se font plus tard via une requête de validation. Insight final : l’attribution marketing doit se réconcilier avec une recherche devenue conversationnelle, séquencée et moins linéaire.
Cette bascule modifie aussi la manière de concevoir les expériences sur site : si l’utilisateur arrive avec une idée déjà formée par une réponse IA, il attend une page plus claire, plus rapide, plus convaincante. Les tendances UX orientées conversion, comme celles synthétisées dans les tendances UX e-commerce à suivre, deviennent un prolongement naturel de la recherche conversationnelle.
Texte, image et audio : l’intégration multimédia devient le nouveau SEO des stratégies marketing
La grande rupture, c’est que les contenus ne se battent plus uniquement sur des mots-clés. Dans une recherche multimodale, un utilisateur peut combiner une phrase, une photo et un extrait sonore. Pour une marque, cela revient à “optimiser” non seulement des pages, mais aussi des signaux : visuels cohérents, descriptifs produits robustes, données structurées, avis exploitables, vidéos explicatives, et même tonalité de marque dans l’audio. L’intégration multimédia n’est plus un supplément créatif : elle devient un levier d’identification.
Reprenons « Atelier Néo ». L’équipe marketing publie une vidéo YouTube montrant une table dans trois éclairages, propose des photos de détails (veinage, finitions), ajoute des fiches techniques claires (dimensions, matériaux, entretien) et enregistre un mini-guide audio “comment choisir une table pour un petit espace”. Quand un utilisateur prend une photo d’un salon étroit et demande à voix haute une table adaptée, Google peut croiser la compréhension de l’image avec les contraintes formulées et les données de la marque. La visibilité se joue alors sur la cohérence de l’ensemble.
Une liste de priorités opérationnelles pour le marketing digital
- Rendre les contenus citables : définitions, étapes, comparatifs, preuves, sources et dates visibles.
- Renforcer la lisibilité produit : fiches structurées, tableaux de caractéristiques, politiques SAV et livraison explicites.
- Travailler le visuel comme donnée : photos multiples, angles utiles, contexte d’usage, cohérence des couleurs.
- Penser l’audio : scripts de vidéos, podcasts courts, FAQ audio interne réutilisable, tonalité stable.
- Aligner SEO et brand : même vocabulaire, mêmes promesses, mêmes preuves sur tous les points de contact.
Cette discipline rejoint un phénomène plus large : l’IA devient un point d’entrée de la comparaison et influence l’achat. Dans certaines interfaces, seules quelques marques “survivent” à la synthèse. Il devient donc essentiel d’être compris sans ambiguïté, avec des attributs différenciants faciles à extraire (durabilité, garanties, certification, disponibilité). Les entreprises engagées dans cette transformation organisationnelle trouvent des repères utiles dans les stratégies de digitalisation des entreprises avec l’IA. Insight final : dans une recherche conversationnelle, la marque gagnante est celle qui réduit l’effort cognitif, autant pour l’algorithme que pour la personne.
Mesurer l’impact : attribution, trafic, et nouvelles métriques face à l’interaction utilisateur conversationnelle
Quand les réponses se donnent avant le clic, les métriques traditionnelles deviennent insuffisantes. Une baisse de sessions peut coexister avec une hausse de notoriété, parce que la marque est citée, comparée ou recommandée dans un aperçu. De même, un contenu peut “performer” en alimentant une synthèse, tout en perdant des visites directes. Les équipes doivent donc combiner des signaux : requêtes de marque, évolution du taux de conversion, part de voix sur les comparatifs, et qualité du trafic restant (moins volumineux, mais plus intentionniste).
Pour structurer cette lecture, un tableau simple aide à distinguer les logiques “avant/après” dans un contexte de recherche conversationnelle.
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Élément suivi |
Recherche classique (liens) |
Recherche conversationnelle (AI Overview / AI Mode) |
Ce que l’équipe marketing doit ajuster |
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Trafic organique |
Objectif principal, volume |
Volume parfois en baisse, trafic plus qualifié |
Prioriser la conversion et la valeur par visite |
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Positionnement |
Rang sur une SERP |
Présence dans une synthèse + citations |
Optimiser la citatabilité et la structure |
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Contenu |
Article ou fiche isolée |
Bloc d’informations recomposé |
Assurer cohérence inter-pages et preuves |
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Créa |
Texte surtout |
Texte + image + audio |
Industrialiser l’intégration multimédia |
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Publicité |
Enchères sur requêtes |
Plus de contexte, parcours fragmenté |
Tester des messages alignés sur les synthèses |
Du clic à la confiance : le nouveau centre de gravité
Un autre changement est culturel : l’utilisateur veut une réponse “propre”, sans surcharge, et il devient plus exigeant face aux promesses. Les plateformes qui semblent trop agressives perdent en crédibilité. Les éditeurs l’ont ressenti via la baisse de trafic, mais les e-commerçants y sont confrontés aussi : si Google donne un aperçu, le site doit confirmer rapidement, sous peine de décrochage. C’est ici que des choix de produit, de preuve sociale et de transparence font la différence.
Enfin, la distribution des contenus se diversifie : une partie de la découverte se fait via des interfaces IA, une autre via YouTube, Discover, ou des expériences sociales. Cette fragmentation impose une approche plus résiliente de la visibilité, y compris sur les règles de partage et de circulation des contenus. Sur ce point, la réflexion proposée dans l’évolution des critères de partage sur les plateformes aide à comprendre pourquoi une stratégie ne peut plus dépendre d’un seul canal. Insight final : dans un monde conversationnel, la métrique reine n’est pas le clic, mais la capacité à être choisi et recommandé avec constance.
Vers des agents et des parcours autonomes : ce que Google prépare pour les stratégies marketing
Au-delà des réponses, Google pousse une idée plus ambitieuse : des agents capables d’exécuter des séquences d’actions. Dans cette logique, l’utilisateur ne demande plus seulement “quoi acheter”, il délègue : “trouve-moi une table, vérifie les dimensions, compare les prix, et propose deux options livrables avant vendredi”. Le concept d’agent, illustré par des projets orientés assistance en temps réel, change la nature de la concurrence : la marque ne se bat plus uniquement pour attirer, mais pour être sélectionnée par une orchestration automatique.
Pour « Atelier Néo », cela signifie que le catalogue doit être “agent-compatible” : disponibilité fiable, délais à jour, politique de retour claire, variations bien nommées, et service client accessible. Dans un parcours autonome, l’ambiguïté coûte cher : si l’agent ne comprend pas une dimension ou un matériau, il passe à la marque suivante. Les stratégies marketing se rapprochent alors de l’excellence opérationnelle. Le marketing digital devient une discipline de promesse tenue.
Publicité, créativité et évènements : la bataille de l’attention se déplace
Lorsque la conversation prend le dessus, la publicité doit s’insérer sans casser la fluidité. Les formats se réinventent : recommandations contextualisées, annonces plus informatives, comparatifs sponsorisés plus transparents. Les marques qui investissent dans des démonstrations utiles (vidéos, guides, simulateurs) gagnent parce qu’elles nourrissent la décision au lieu d’interrompre. Les tendances observées lors des grands rendez-vous tech mettent en lumière cette convergence entre IA et marketing, notamment dans les enseignements IA et marketing issus du CES.
Enfin, Google continuera de réduire la latence et d’améliorer la confidentialité via des modèles plus compacts capables de tourner sur appareil. Pour les consommateurs, c’est la promesse d’une interaction plus rapide et plus intime. Pour les marques, c’est l’exigence d’être utiles dans un contexte précis, parfois sans même passer par une page web. Insight final : la prochaine frontière n’est pas seulement d’être visible, mais d’être “actionnable” dans une conversation où Google orchestre le chemin le plus court vers une décision.