Que se passe-t-il vraiment si on ignore l’optimisation pour la recherche IA ? Quelqu’un a-t-il des données concrètes sur le risque ?

J’étais exactement dans ta position il y a 14 mois. Voici ce qui s’est réellement passé :

Notre situation à l’époque :

• “La recherche IA est encore marginale”
• “On va attendre et voir”
• “D’autres priorités d’abord”
• “Laissons les premiers s’y casser les dents”

14 mois plus tard :

• 3 concurrents dominent maintenant les recommandations IA dans notre secteur
• Quand des prospects interrogent ChatGPT sur notre catégorie, on est rarement cités
• Ces concurrents ont pris de l’avance, difficilement rattrapable
• On investit désormais 3 à 4 fois plus que ce qu’on aurait dépensé en commençant plus tôt

Le vrai coût :

Ce n’est pas juste du trafic manqué. C’est la place dans l’esprit. Quand les décideurs demandent à l’IA “qui sont les leaders dans [notre secteur]”, on n’est pas dans la réponse. Cela influence la perception avant même qu’ils arrivent sur notre site.

Ce que je dirais à mon moi du passé :

La stratégie “attendre et observer” est en fait une décision de laisser les concurrents s’installer tandis que tu regardes. Ce n’est pas neutre — c’est perdre du terrain.

Je te donne la perspective data :

Impact sur le trafic (chiffres études) :

• Les AI Overviews peuvent entraîner 15 à 64 % de baisse du trafic organique
• 65 % des recherches se terminent désormais sans clic
• Seuls 8 % des utilisateurs cliquent sur des liens traditionnels quand un résumé IA apparaît

Dynamique concurrentielle :

Le problème cumulatif :

Les systèmes IA renforcent ce qu’ils citent déjà. Une fois que des concurrents sont “la réponse”, les déloger devient exponentiellement plus difficile. Ce n’est pas un simple rattrapage linéaire — c’est un désavantage qui s’amplifie.

Ce que disent les données :

Le coût de l’attente n’est pas “il faudra travailler plus plus tard”. C’est “il se peut que vous ne puissiez plus jamais rattraper dans certains contextes compétitifs”.

Point de vue agence (plus de 50 clients observés) :

Ce qu’on constate chez les clients attentistes :

Année 1 (ignore l’IA) :

• “Notre trafic vient surtout de Google”
• Les concurrents commencent à optimiser
• Aucun problème visible

Année 2 :

• Trafic qui stagne ou baisse légèrement
• Les concurrents apparaissent dans les réponses IA
• Premières plaintes des commerciaux sur la notoriété

Année 3 :

• Baisse de trafic visible (10-20 %)
• Les concurrents dominent les recommandations IA
• La direction demande “que s’est-il passé ?”
• Investissement en urgence pour rattraper

Le schéma :

Quand le problème devient évident, tu as déjà 12 à 18 mois de retard sur les concurrents qui ont commencé quand ce n’était pas évident.

L’investissement minimal :

Au minimum, mets en place un suivi. Comprends ta visibilité actuelle. Cela prend peu de ressources et te donne des données pour décider.

Angle perception de marque :

Ce qu’on a découvert :

On a demandé aux prospects comment ils nous avaient découverts. Réponses de plus en plus courantes :

• “J’ai demandé à ChatGPT des solutions comme la vôtre”
• “Perplexity a recommandé votre concurrent, donc j’ai commencé par eux”
• “L’IA m’a dit que [le concurrent] était le leader”

L’influence invisible :

Quand les prospects arrivent sur ton site, leur perception est déjà façonnée par l’IA. Si l’IA ne t’a pas cité — ou défavorablement — tu pars avec un handicap.

Le côté inquiétant :

Tu ne sais même pas que ça se passe. Les prospects ne te disent pas “l’IA m’a conseillé ton concurrent, donc il a fallu me convaincre du contraire.”

Ce qu’on a fait :

On a commencé à surveiller ce que l’IA disait sur nous et nos concurrents. On a trouvé plusieurs cas où des concurrents étaient recommandés là où on aurait dû l’être. Ça a rendu l’urgence évidente.

Point de vue fondateur pragmatique :

L’évaluation honnête :

Oui, tu peux attendre. Tu ne fermeras pas boutique le mois prochain.

Mais réfléchis :

• Ton secteur est-il à forte considération/recherche ?
• Des concurrents optimisent-ils déjà ?
• Ta cible utilise-t-elle probablement l’IA ?

Si oui à une question :

Le risque d’attendre est plus élevé que tu ne le penses.

Si non à tout :

Tu as peut-être plus de marge. Mais ça vaut quand même le coup de surveiller.

Mon avis :

L’investissement minimum (suivi + optimisation de base) est si faible que le pari “attendre et voir” ne tient pas. Tu ne risques pas tout — tu te protèges contre un avenir probable.

Vos réponses ont fait évoluer ma réflexion. Voici ma réévaluation honnête :

Ce que je pensais : “La recherche IA est petite, on peut attendre.”

Ce que je pense maintenant : “Le coût d’avoir tort sur l’attente est supérieur au coût d’un investissement minimal.”

L’asymétrie du risque :

• Si j’attends et que l’IA reste marginale : j’ai économisé quelques ressources
• Si j’attends et que l’IA explose : je suis derrière, le rattrapage coûte 3-4x plus
• Si j’investis maintenant et que l’IA reste marginale : petite perte
• Si j’investis maintenant et que l’IA explose : je suis prêt, en avance

La décision :

Le risque d’attendre (écart concurrentiel potentiellement irrattrapable) est pire que celui d’investir (quelques ressources gaspillées si l’IA n’a pas d’impact).

Notre plan :

1. Immédiat : Mettre en place un monitoring (faible investissement)
2. Ce trimestre : Évaluer notre visibilité et notre position concurrentielle
3. Selon les données : Décider du niveau d’investissement

Pas tout miser, mais ne pas ignorer non plus.

Merci pour ce rappel à la réalité.

À prendre en compte selon les secteurs :

Secteurs où attendre est risqué :

• SaaS B2B (forte intention de recherche)
• Services professionnels (décisions complexes)
• Santé (recherches informationnelles)
• Services financiers (beaucoup de recherche)
• Technologie (adopteurs IA précoces)

Secteurs avec plus de marge :

• Services locaux (peu de recherche IA)
• E-commerce (transactionnel, peu d’impact IA)
• Commerce physique (localisation)

Mais même les secteurs “sûrs” :

L’adoption IA s’accélère partout. Ce qui est sûr aujourd’hui ne le sera peut-être plus dans 12-18 mois.

L’approche prudente :

Même si ton secteur semble moins risqué, mets en place un suivi de base. Le paysage évolue trop vite pour avancer à l’aveugle.

Point de vue direction générale :

C’est un pari asymétrique classique.

Coût de l’action : modéré (monitoring + optimisation de base) Coût de l’inaction : potentiellement très élevé (désavantage concurrentiel) Probabilité que l’IA compte : élevée et croissante

Le raisonnement :

Quand le risque de ne rien faire est bien supérieur au coût de prévention, il faut agir.

Ce que je dis aux directeurs marketing :

On ne vous demande pas de miser tout le budget sur l’IA. On vous demande de :

1. Comprendre votre position actuelle (monitoring)
2. Ne pas prendre de retard (optimisation de base)
3. Être prêt à accélérer si besoin

C’est de la gestion prudente des risques, pas une mode.

Dernière remarque sur le timing :

Le meilleur moment pour commencer, c’était il y a 12 mois. Le deuxième meilleur, c’est maintenant.

Chaque mois d’attente :

• Les concurrents prennent potentiellement de l’avance
• L’adoption IA augmente
• Le coût de rattrapage grimpe

La trajectoire :

La recherche IA croît de 300 à 500 % par an. Ce n’est pas “si”, c’est “quand”. La vraie question, c’est : serez-vous prêt quand ça comptera — ou en train de courir derrière ?

Commencez par le suivi. Construisez à partir de là. Ne soyez pas le directeur marketing qui doit expliquer pourquoi vous avez deux ans de retard.