La fin de l’ère du SEO ? Le début de l’optimisation marketing pour les agents IA

• Les agents IA s’imposent comme les nouveaux intermédiaires du parcours d’achat marketing, démantelant la structure traditionnelle du funnel
• La recherche « zero-click » pousse aux décisions d’achat via les seules réponses de l’IA, sans point de contact direct avec la marque
• Le nombre de visiteurs sur les sites d’entreprise diminue, tandis que le trafic de recommandation provenant de l’IA explose
• Les marques doivent désormais définir une stratégie de contenu que l’IA peut comprendre et exploiter, car le SEO traditionnel seul atteint ses limites
• Pour s’adapter avec succès, une approche en 3 étapes est nécessaire : définir de nouveaux indicateurs → optimiser la visibilité dans l’IA → élaborer une stratégie fondée sur l’expérimentation rapide

L’IA devient le centre du parcours d’achat

D’une époque où le client cherchait lui-même à une époque où l’IA recommande

• Pour trouver un produit, les utilisateurs prennent des décisions d’achat à partir des seuls résumés IA sur Google, Bing, etc., ou effectuent directement leurs recherches avec des LLM comme ChatGPT
  • Étude de Bain & Company : 80 % des consommateurs américains résolvent plus de 40 % de leurs recherches uniquement via des réponses fondées sur l’IA
  • HubSpot : baisse jusqu’à 30 % du nombre de visiteurs sur les sites d’entreprise
  • Adobe : en février 2025, le trafic entrant via l’IA a augmenté de 1200 % par rapport à juillet 2024

Effondrement du funnel d’achat classique et émergence d’un funnel centré sur l’IA

• Funnel traditionnel

  • Le parcours d’achat numérique classique suit un flux linéaire et manuel : recherche → clic → comparaison → exploration de téléchargements/avis
  • Chaque étape demande un effort de la part de l’utilisateur, ce qui conduit au final à une hausse du taux d’abandon
  • En particulier pour les achats peu importants ou impulsifs, un parcours complexe pousse à renoncer à l’achat

• Funnel fondé sur l’IA

  • La recherche fondée sur l’IA allège la charge de l’utilisateur en prenant en charge ces étapes complexes
    • L’IA assure résumé, comparaison, recommandation et réponses personnalisées
  • Plus elle apprend les données de préférence d’un individu, plus la qualité de ses réponses s’améliore continuellement
    • Le client peut prendre une décision sans même explorer consciemment
  • Les avancées technologiques (scaling, architecture, infrastructure, etc.) accélèrent les performances de l’IA

• Les taux de conversion des parcours d’achat fondés sur l’IA sont déjà visibles

  • Analyse d’Adobe : le taux de conversion via la recherche fondée sur l’IA rattrape les méthodes de découverte classiques
  • Scrunch AI : sur certains parcours d’achat, le taux de conversion est plus de 2 fois supérieur à celui de Google Search

• Un funnel où marketeurs et marques disparaissent

  • Le parcours d’achat du client est mené par l’IA sous la forme résumé IA → recommandation de produit → prédiction des préférences → choix
  • Les marques ont moins d’occasions d’être exposées au client, et il devient plus difficile de se différencier ou de construire la confiance
  • Dans certains cas, un client simplement intéressé atteint une recommandation d’achat après une seule réponse de l’IA
  • En conséquence, l’ancien funnel se fragmente, et ce n’est plus le client mais l’IA qui domine le flux du funnel

• Les domaines où la transition est la plus rapide

  • Les secteurs de l’apprentissage, du shopping et des recommandations de style basculent particulièrement vite vers des parcours d’achat fondés sur l’IA
  • Principales raisons :
    • les utilisateurs sont plus ouverts au partage de données personnelles
    • il s’agit de choix à faible prix et faible enjeu
    • le risque d’un mauvais choix est limité

• Répondre à ce nouveau funnel

  • La montée des recommandations fondées sur l’IA (AI referral) représente un changement inédit pour les équipes marketing et sales
  • Si une entreprise ne s’optimise pas pour un funnel centré sur les agents IA, elle perd déjà des prospects

    Le problème, c’est que l’entreprise peut même ne pas se rendre compte de cette perte

  • Autrefois, le client laissait des points de contact d’exploration en visitant un site ou en téléchargeant du contenu
    • Ex. : pages vues, clics publicitaires, formulaires soumis, abonnement e-mail, etc. → possibilité de retargeting marketing ensuite
  • Mais dans un funnel d’achat fondé sur l’IA, ce processus d’exploration se déroule uniquement à l’intérieur de l’IA, et la marque peut ne même pas entrer dans le funnel

• Un processus de décision d’achat où la marque disparaît

  • Exploration → évaluation → présélection se déroulent tous de manière invisible à l’intérieur de l’IA
  • Si la marque ne vient pas immédiatement à l’esprit ou si l’IA ne la mentionne pas, elle ne figure même pas parmi les options
    • Exception : les clients fidèles ou en réachat peuvent toujours aller directement vers la marque

• Les trois trajectoires du parcours client

  • Visite directe du site de la marque
    • Concerne les clients fidèles ou les achats répétés
  • Flux d’achat médié par l’IA
    • L’IA prend en charge tout le processus : recherche, comparaison, recommandation, paiement
    • Le client peut décider en ne regardant que la réponse de l’IA
  • Segment de clients qui n’utilisent pas l’IA générative
    • Continue d’utiliser la recherche et l’exploration classiques
    • Mais même eux sont influencés par les résumés IA inclus dans les résultats de recherche

L’IA joue un nouveau rôle de porte d’entrée en « filtrant » les marques dès le début du funnel d’achat, et les stratégies marketing classiques fondées sur les points de contact perdent progressivement leur efficacité

Les critères de contenu jugés importants par les LLM

• Désormais, il ne s’agit plus d’une opposition binaire entre SEO traditionnel vs optimisation pour l’IA, mais d’optimiser la stratégie de contenu pour tous les parcours
• Pour les canaux existants (visite directe, recherche classique, etc.), des principes comme la conception de parcours personnalisés et la réduction des frictions restent valables
• En revanche, pour le trafic provenant des agents IA, des critères de valeur totalement différents du SEO traditionnel s’appliquent

• Comment les LLM évaluent le contenu de marque

  • Les LLM ne font pas confiance aux seules affirmations de la marque sur elle-même
    • Ils privilégient plutôt des sources tierces de validation (earned media, avis, forums, etc.)
  • Résultats de l’analyse de Scrunch AI :
    • Parmi les réponses IA à des requêtes de recherche sans nom de marque, plus de 90 % reposent sur du contenu externe
    • Même dans les réponses mentionnant une marque, plus de 60 % citent du contenu de sources non brandées

• Les 5 caractéristiques de contenu que les LLM privilégient

  • Style de langage
    • Plutôt que des webinaires ou du contenu centré sur l’image,
    • ils préfèrent des phrases riches et conversationnelles, comme dans les blogs ou les articles explicatifs
  • Structure adaptée aux agents
    • Des listes organisées, définitions et formats de guide sont adaptés à la synthèse d’information par les LLM
  • Site propre et facilement scrapable
    • Les anciennes pages créées pour le SEO ou le bourrage excessif de mots-clés sèment la confusion
    • Des pages récentes, structurées et correctement indexées sont plus efficaces
  • Validation par une autorité externe (Off-site earned authority)
    • Les citations dans des articles de presse, avis d’experts et médias externes crédibles apportent de la fiabilité
  • Conversations clients approfondies hors site (Off-site deep customer conversations)
    • Des mentions actives sur des forums, sites d’avis et communautés
    • sont un actif clé pour renforcer les backlinks et la confiance envers la marque

Stratégie en 3 étapes pour l’ère des LLM

• Certaines entreprises en avance analysent déjà l’impact business de la conversion du trafic de recommandation IA et investissent pour améliorer les performances marketing fondées sur les LLM
• Pour s’adapter rapidement à ce changement, une approche opérationnelle en 3 étapes est nécessaire

• 1. Définir de nouveaux KPI essentiels

  • Pour comprendre correctement l’évolution des flux clients,
    il faut de nouveaux indicateurs de performance au-delà du trafic web traditionnel
  • Il faut être capable de rendre visible la valeur créée par le trafic IA,
    afin de capturer et suivre les principales sources de leads marketing

• 2. Construire une intelligence d’analyse du funnel

  • Il faut analyser en continu l’impact actuel des LLM sur le funnel client, ainsi que
    les possibilités d’évolution à venir
  • L’essentiel est de visualiser la structure du funnel fondé sur l’IA et l’état de la visibilité de la marque,
    puis de les gérer sous la forme d’un scorecard actualisable
  • Comme les LLM peuvent produire des résultats complètement différents de la recherche traditionnelle à entrée égale,
    des outils capables de mesurer cet écart sont nécessaires

• 3. Formuler des hypothèses testables et les valider rapidement

  • Une fois les points d’amélioration identifiés,
    il faut les prioriser et lancer des expérimentations rapides
  • Cela exige un système de tests itératifs rapides et d’allocation des ressources fondé sur l’impact
  • Les équipes marketing doivent, via des influence experiments,
    tester quels contenus obtiennent une meilleure exposition dans l’IA, puis les déployer à plus grande échelle

Les LLM commencent à filtrer avant même que le client ne rencontre la marque
→ impossible d’y répondre avec la seule stratégie SEO classique
→ il faut adopter une stratégie d’optimisation de contenu qui prend en compte les LLM pour créer un cercle vertueux

Conclusion : optimisez non plus pour les humains, mais pour les « agents IA »

• Dans l’ère des LLM, un marketing performant ne consiste plus seulement à convaincre les humains, mais à amener l’IA à faire confiance à votre marque et à la recommander
• Plus vous disposez de contenus internes, de confiance externe et de contenus nourris par les conversations utilisateurs, plus l’IA mentionnera votre marque souvent et positivement
• Autrement dit, la conception de contenu pour les agents IA, et pas seulement pour les humains, devient l’enjeu central du marketing

[zziuni]

C’est vrai... mais sur le plan de la réponse technique, il n’y a pas grand-chose à faire de différent (pour l’instant) par rapport à l’approche SEO existante.