Le Parcours de Recherche IA est l’ensemble du chemin que suit un utilisateur lorsqu’il interagit avec des systèmes de recherche alimentés par l’IA, comprenant plusieurs tours de conversation à travers les étapes de prise de conscience, considération, décision, adoption, expansion et plaidoyer. Contrairement à la recherche traditionnelle à requête unique, les parcours de recherche IA impliquent des interactions multi-tours où les utilisateurs affinent progressivement leurs questions et approfondissent leur compréhension via un dialogue avec des systèmes d’IA comme ChatGPT, Perplexity, Google Gemini et Claude.
Le Parcours de Recherche IA est l’ensemble du chemin que suit un utilisateur lorsqu’il interagit avec des systèmes de recherche alimentés par l’IA, comprenant plusieurs tours de conversation à travers les étapes de prise de conscience, considération, décision, adoption, expansion et plaidoyer. Contrairement à la recherche traditionnelle à requête unique, les parcours de recherche IA impliquent des interactions multi-tours où les utilisateurs affinent progressivement leurs questions et approfondissent leur compréhension via un dialogue avec des systèmes d’IA comme ChatGPT, Perplexity, Google Gemini et Claude.
Le Parcours de Recherche IA est le chemin conversationnel complet et multi-tours qu’un utilisateur parcourt lorsqu’il interagit avec des systèmes de recherche alimentés par l’IA pour explorer, comprendre et prendre des décisions concernant un sujet ou une solution. Contrairement à la recherche traditionnelle, qui implique généralement des requêtes de mots-clés isolées et des visites de sites web, le Parcours de Recherche IA englobe une série de questions et de réponses interconnectées au sein d’une même session de conversation. Les utilisateurs progressent à travers des étapes distinctes — de la prise de conscience initiale d’un problème, à la considération des options, jusqu’à la prise de décision finale et au-delà — tout cela dans le contexte d’un dialogue continu avec des systèmes d’IA comme ChatGPT, Perplexity, Google Gemini ou Claude. Ce parcours reflète la manière dont les utilisateurs modernes exploitent l’IA générative pour condenser ce qui nécessitait autrefois des jours de recherche en quelques minutes d’interaction conversationnelle, transformant fondamentalement la façon dont les marques gagnent en visibilité et influencent les décisions d’achat.
Le Parcours de Recherche IA se distingue fondamentalement des parcours clients traditionnels, car il condense de multiples points de contact en une seule interaction continue. Les recherches du Nielsen Norman Group montrent que les utilisateurs s’engagent désormais dans des conversations multi-tours où chaque réponse informe la question suivante, créant un schéma d’exploration dynamique. Ce changement a des implications profondes sur la façon dont les organisations doivent structurer leur contenu, optimiser leur visibilité et mesurer leur succès dans le paysage de la recherche pilotée par l’IA.
L’émergence des Parcours de Recherche IA marque un tournant dans la manière dont les personnes découvrent et évaluent l’information. Pendant des décennies, le comportement de recherche suivait un schéma prévisible : formulation de requêtes par mots-clés, consultation des résultats, visite de sites web et synthèse manuelle de l’information provenant de plusieurs sources. Ce processus était chronophage, nécessitait un effort cognitif important, et aboutissait souvent à des informations incomplètes ou contradictoires. Selon les récentes recherches qualitatives du Nielsen Norman Group, les utilisateurs passaient beaucoup de temps à fouiller par mots-clés — peinant à formuler leurs besoins en informations dans des termes adaptés aux moteurs de recherche — puis à trier des résultats non pertinents.
L’introduction de l’IA générative a fondamentalement modifié cette dynamique. Plus de 70 % des utilisateurs de ChatGPT ont accru leur engagement sur la plateforme, et une hausse de 25 % des requêtes liées au shopping indique que les Parcours de Recherche IA influencent désormais directement les décisions commerciales. La rapidité d’adoption est remarquable : même les utilisateurs ayant peu d’expérience préalable de l’IA en perçoivent immédiatement la valeur. L’étude du Nielsen Norman Group a révélé que les participants qui utilisaient le chat IA pour la première fois lors des sessions de recherche étaient suffisamment impressionnés pour en envisager l’utilisation future, l’un d’eux déclarant : « J’utiliserai certainement cela à l’avenir. Je me rends compte que j’aurais peut-être dû aller sur Gemini pour chercher ces objectifs. »
Ce changement de comportement reflète une évolution fondamentale dans la façon dont les utilisateurs abordent la recherche d’information. Au lieu de traiter la recherche comme une série de transactions distinctes, les utilisateurs s’engagent désormais dans une exploration conversationnelle, où chaque tour s’appuie sur le contexte précédent. Le Parcours de Recherche IA n’est pas un remplacement de la recherche traditionnelle mais une approche complémentaire, utilisée stratégiquement selon les besoins. Selon Search Engine Land, environ 25 % des requêtes de recherche mondiales seront traitées par des assistants alimentés par l’IA d’ici 2026, signalant une transformation structurelle majeure du paysage de la recherche.
Comprendre le Parcours de Recherche IA implique de cartographier les différentes étapes que traversent les utilisateurs lors de leurs interactions avec les systèmes d’IA. Chaque étape représente un type de requête, une intention utilisateur et une opportunité de visibilité pour la marque.
L’Étape de Prise de Conscience correspond au moment où les utilisateurs prennent conscience d’avoir un problème, une question ou un besoin d’information. Dans la recherche traditionnelle, cela implique souvent des requêtes générales comme « Qu’est-ce que l’attribution marketing ? » Dans le Parcours de Recherche IA, les utilisateurs commencent fréquemment par des questions plus larges et conversationnelles. Ils peuvent demander à un système d’IA d’expliquer un concept, de définir une terminologie ou de donner un aperçu d’un sujet. Selon Hendricks.AI, cette étape génère généralement des questions de niveau prise de conscience qui permettent d’établir une compréhension fondamentale.
Durant cette étape, les systèmes d’IA synthétisent l’information de multiples sources pour fournir des réponses complètes et contextualisées. Les marques présentes dans ces premières réponses bâtissent leur crédibilité et leur notoriété. Cependant, la visibilité à cette seule étape est insuffisante — les utilisateurs poseront des questions plus approfondies, et les marques doivent maintenir leur présence tout au long du parcours.
L’Étape de Considération intervient lorsque les utilisateurs dépassent la compréhension de base pour évaluer activement des options. Ils posent des questions comparatives : « Quelles sont les différences entre l’attribution multi-touch et first-touch ? » ou « Quels sont les meilleurs outils d’attribution pour le B2B SaaS ? » Cette étape est cruciale, car les utilisateurs comparent activement les solutions et construisent leurs préférences.
Dans le Parcours de Recherche IA, l’Étape de Considération implique souvent plusieurs questions de suivi au sein d’une même conversation. Les utilisateurs questionnent sur les fonctionnalités, les tarifs, la complexité de mise en œuvre et les capacités d’intégration — toujours dans la même session. Les systèmes d’IA peuvent synthétiser ces informations issues de plusieurs sources, présentant des comparaisons équilibrées qui nécessiteraient traditionnellement de visiter de nombreux sites web. Les marques qui fournissent une information claire et structurée sur leurs différenciateurs à cette étape influencent fortement les résultats de la considération.
L’Étape de Décision représente le moment où les utilisateurs s’engagent envers une solution ou une marque spécifique. Dans le Parcours de Recherche IA, cette étape inclut des questions telles que « Comment mettre en œuvre cet outil ? » ou « Quelles sont les meilleures pratiques pour bien démarrer ? » Les utilisateurs recherchent des preuves, des signaux de confiance et des conseils de mise en œuvre. Selon Search Engine Land, les systèmes IA peuvent désormais faire passer les utilisateurs directement de l’intention à la conversion, avec des taux de conversion trois à huit fois supérieurs pour le trafic issu de l’IA comparé à la recherche traditionnelle.
Les marques visibles à l’Étape de Décision avec des guides de mise en œuvre, études de cas, témoignages clients et informations claires d’onboarding captent des utilisateurs à forte intention. Critiquement, les marques absentes à cette étape — malgré une forte visibilité en phase de prise de conscience — perdent des prospects au profit de concurrents qui maîtrisent la conversation de décision.
L’Étape d’Adoption commence après que l’utilisateur s’est engagé envers une solution et apprend à l’utiliser efficacement. Les utilisateurs posent des questions de mise en œuvre, de dépannage et de bonnes pratiques. L’Étape d’Expansion suit, où ils découvrent des fonctionnalités supplémentaires, de nouveaux cas d’usage ou des offres premium. Dans le Parcours de Recherche IA, ces étapes impliquent souvent que les utilisateurs reviennent vers les systèmes d’IA avec de nouvelles questions au fur et à mesure de l’évolution de leurs besoins.
Les marques qui proposent une documentation complète, des tutoriels et des explications sur les fonctionnalités avancées maintiennent leur visibilité tout au long de ces étapes. Cette présence continue fidélise les utilisateurs et accroît la probabilité d’expansions et de recommandations.
L’Étape de Plaidoyer survient lorsque des utilisateurs satisfaits deviennent des ambassadeurs de la marque, la recommandant à d’autres et fournissant des retours. Dans le Parcours de Recherche IA, cela se manifeste lorsque les utilisateurs demandent des recommandations à des systèmes d’IA ou laissent des avis positifs qui influencent la manière dont l’IA présentera la marque à l’avenir. Les marques qui cultivent le plaidoyer via des expériences exceptionnelles et l’engagement communautaire bénéficient d’une perception positive dans les réponses générées par l’IA.
| Dimension | Parcours de Recherche Traditionnel | Parcours de Recherche IA |
|---|---|---|
| Structure de la requête | Requêtes de mots-clés uniques et distinctes | Interactions conversationnelles multi-tours |
| Synthèse de l’information | L’utilisateur visite manuellement plusieurs sites | L’IA synthétise plusieurs sources en une réponse |
| Temps jusqu’à la décision | Jours ou semaines de recherche | Minutes à heures de conversation |
| Rétention du contexte | Chaque requête est indépendante | Le contexte est conservé au fil de la conversation |
| Nombre de points de contact | 5 à 10+ visites de sites typiques | 1 à 3 interactions IA typiques |
| Effort utilisateur | Élevé (formulation de mots-clés, tri, comparaison) | Faible (langage naturel, synthèse IA) |
| Visibilité de la marque | Position dans les résultats de recherche | Citation dans la réponse générée par l’IA |
| Chemin de conversion | Naviguer → Évaluer → Visiter → Convertir | Requêter → Converser → Convertir |
| Qualité de l’information | Variable (dépend de la qualité des sites) | Cohérente (l’IA synthétise les meilleures sources) |
| Capacité de suivi | Nécessite une nouvelle recherche | Continue au sein de la conversation |
Le fonctionnement même des systèmes d’IA influence profondément le Parcours de Recherche IA. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui associent mots-clés et pages indexées, les systèmes d’IA utilisent la génération augmentée par récupération (RAG) et les grands modèles de langage (LLM) pour synthétiser l’information dynamiquement. Cette différence technique crée des comportements utilisateurs inédits.
Lorsqu’un utilisateur pose une question à un système d’IA, celui-ci décompose la requête, récupère les informations pertinentes de plusieurs sources et génère une réponse synthétique. Le système retient le contexte conversationnel, permettant aux utilisateurs de poser des questions de suivi qui s’appuient sur les réponses précédentes. Cette persistance contextuelle conversationnelle transforme la recherche d’une série de transactions en un véritable parcours.
D’après Nielsen Norman Group, même les utilisateurs peu familiers avec l’IA en perçoivent immédiatement la valeur. L’un d’eux a noté qu’utiliser Gemini pour un problème de plomberie « m’a fait gagner du temps. Il a agrégé énormément de données et les a adaptées à mon besoin précis. » Cette personnalisation — la capacité à synthétiser de l’information spécifique au contexte individuel — est la caractéristique déterminante du Parcours de Recherche IA.
Chaque plateforme IA façonne le parcours différemment. ChatGPT domine grâce à son avantage de précurseur et sa notoriété. Google Gemini bénéficie de son intégration à la recherche traditionnelle, facilitant la transition entre les modes de recherche. Perplexity se spécialise dans les parcours de recherche orientés vers l’actualité et la transparence des sources. Claude se distingue par son raisonnement nuancé et ses analyses détaillées. Les utilisateurs exploitent souvent plusieurs plateformes de façon stratégique, chacune répondant à des besoins différents au sein de leur parcours global.
Chaque grande plateforme IA présente des caractéristiques distinctes qui influencent la navigation des utilisateurs dans leur Parcours de Recherche IA. Comprendre ces différences est essentiel pour les marques souhaitant maximiser leur visibilité.
ChatGPT reste la plateforme dominante, les utilisateurs désignant souvent le chat IA par « Chat », de la même façon que « Google » est devenu synonyme de recherche. ChatGPT séduit par la fluidité de sa conversation et l’étendue de sa base de connaissances. Les utilisateurs l’exploitent pour des échanges exploratoires, la résolution créative de problèmes et des explications approfondies. Pour les marques, la visibilité dans ChatGPT nécessite un contenu complet, bien structuré et accessible aux données d’entraînement du modèle.
Google Gemini bénéficie d’une intégration poussée avec la Recherche Google et l’écosystème Google. Les utilisateurs peuvent passer aisément de la recherche traditionnelle au mode IA, créant des parcours hybrides combinant les deux modalités. Cette intégration confère à Gemini un avantage compétitif, les utilisateurs déjà familiers de Google accédant aux capacités IA sans changer de plateforme. Les marques doivent donc optimiser à la fois leur visibilité dans la recherche traditionnelle et la récupérabilité IA dans l’écosystème Google.
Perplexity se concentre sur les parcours de recherche, privilégiant l’accès à l’information en temps réel et la transparence des sources. Les utilisateurs menant des recherches sur l’actualité, les développements récents ou des sujets sensibles au temps privilégient souvent Perplexity. L’accent mis sur la citation et la transparence séduit les utilisateurs soucieux de vérification. Pour y être visible, il faut proposer un contenu à jour, bien sourcé et reconnu comme faisant autorité.
Claude valorise le raisonnement nuancé, l’analyse détaillée et l’éthique. Les utilisateurs en quête d’analyses complexes, de rédaction ou de discussions approfondies privilégient Claude. Pour y gagner en visibilité, il faut fournir du contenu démontrant profondeur, nuance et réflexion.
La conversation multi-tours est le mécanisme fondamental qui transforme la recherche traditionnelle en Parcours de Recherche IA. Chaque tour permet à l’utilisateur d’affiner sa compréhension, de poser des questions de suivi et de progresser dans les étapes du parcours.
Selon Hendricks.AI, les chemins conversationnels typiques sont : « Qu’est-ce que l’attribution marketing ? » → « Comment fonctionne l’attribution multi-touch ? » → « Meilleurs outils d’attribution pour le B2B SaaS ? » → « Comment mettre en place l’attribution ? » Cette progression illustre le passage de la prise de conscience à la considération, puis à la décision. Chaque tour s’appuie sur le contexte précédent, permettant à l’utilisateur d’approfondir sans répéter les bases.
Les implications pour les marques sont majeures. Une marque peut obtenir 67 % de visibilité sur les questions d’éveil mais seulement 8 % sur les questions d’achat, révélant une lacune critique. L’utilisateur découvre la marque tôt mais achète chez le concurrent qui maîtrise la conversation de décision. L’optimisation pour des parcours conversationnels complets plutôt que pour des requêtes isolées augmente le pipeline IA de 134 %, selon Hendricks.AI.
Cette dynamique multi-tours implique aussi que la persistance contextuelle conversationnelle devient cruciale. Les utilisateurs attendent des systèmes d’IA qu’ils se souviennent des réponses précédentes et s’y réfèrent. Si l’utilisateur interroge sur l’outil A, puis demande « Et l’outil B ? », l’IA doit garder le contexte initial. Les marques doivent fournir une information structurée pour ce type de récupération contextuelle — via des relations d’entités claires, des cadres comparatifs et une divulgation progressive — afin de rester visibles tout au long des conversations.
Le Parcours de Recherche IA exige une stratégie de contenu radicalement différente du SEO traditionnel. Plutôt qu’optimiser chaque page pour des mots-clés, il faut concevoir du contenu couvrant l’ensemble du parcours conversationnel des utilisateurs.
L’architecture centrée sur les entités devient essentielle. Au lieu d’organiser le contenu par mots-clés, il faut structurer autour des entités — concepts, produits et relations clés du domaine. Par exemple, une entreprise de marketing technologique doit structurer son contenu autour d’entités comme « modèles d’attribution », « canaux marketing », « suivi des conversions » et « mesure du ROI », en clarifiant leurs relations. Cette structure basée sur les entités facilite la compréhension et la synthèse de l’information par les systèmes d’IA.
Les données structurées et le balisage de schéma sont indispensables. Les pages enrichies de schéma obtiennent plus de citations dans les Aperçus IA, selon Search Engine Land. Les marques doivent intégrer un balisage complet pour aider l’IA à comprendre le contexte, les relations et l’autorité du contenu.
Le contenu complet et progressif remplace les pages fines optimisées par mots-clés. Plutôt que de multiplier les pages ciblant des variantes proches, il faut privilégier des contenus profonds couvrant plusieurs niveaux de sophistication. La divulgation progressive — partir des notions de base puis introduire progressivement la complexité — aide les utilisateurs à chaque étape du parcours.
Les structures de contenu conversationnel s’alignent sur l’usage des systèmes d’IA. Le contenu doit anticiper les questions de suivi, proposer des cadres comparatifs et des guides de mise en œuvre. FAQ, tableaux comparatifs et guides pas à pas deviennent essentiels, car l’IA peut extraire et synthétiser ces informations structurées.
La cohérence multicanal est indispensable. Les utilisateurs attendent une information cohérente, qu’ils la trouvent via la recherche classique, les Aperçus IA ou le chat IA. Les marques doivent harmoniser les informations sur tous les canaux possédés — site, documentation, réseaux sociaux, données structurées — pour garantir à l’IA la récupération d’informations exactes et cohérentes.
Les métriques SEO classiques — classements, impressions, taux de clics — perdent de leur pertinence dans le paysage du Parcours de Recherche IA. De nouveaux indicateurs mesurent mieux la visibilité et l’interaction avec l’IA.
Le nombre de citations mesure la fréquence d’apparition d’une marque dans les réponses générées par l’IA. Contrairement au classement, la citation reflète la reconnaissance de l’autorité par l’IA. Search Engine Land affirme que la citation devient le nouveau classement.
La part de voix mesure la part de citations d’une marque par rapport à ses concurrents dans un domaine donné. Une marque qui reçoit 15 citations alors que les concurrents en reçoivent 45 détient 25 % de part de voix. Cet indicateur révèle le positionnement concurrentiel dans la recherche IA.
La diversité des requêtes évalue l’étendue des requêtes où la marque est visible. Une marque présente sur 50 variantes de requêtes a une diversité supérieure à celle n’apparaissant que sur 5. Plus la diversité est grande, plus l’autorité thématique et la couverture du parcours sont fortes.
La visibilité par étape du parcours détaille la visibilité selon l’étape : une marque peut être visible à 80 % en prise de conscience mais seulement 20 % en décision. Cela permet d’identifier les lacunes et d’optimiser le contenu.
L’analyse de sentiment mesure la tonalité des réponses IA concernant la marque. Un sentiment positif (« hautement recommandé », « leader du secteur ») contre du neutre ou du négatif (« avis mitigés », « fonctionnalités limitées ») influence la perception et la conversion.
Le score de visibilité LLM combine plusieurs facteurs — fréquence de citation, position dans la réponse, sentiment, diversité des requêtes — en un indicateur synthétique de visibilité IA globale. Ce score aide à suivre les progrès et à comparer les performances entre plateformes.
Le Parcours de Recherche IA évolue rapidement, avec plusieurs tendances majeures appelées à transformer l’interaction utilisateur et la visibilité des marques.
L’IA agentique est la prochaine frontière. Plutôt que de répondre aux questions, les agents IA agiront pour l’utilisateur — prise de rendez-vous, achats, planification. Le Parcours de Recherche IA s’étendra ainsi jusqu’à l’accomplissement de transactions. Les marques doivent se préparer à ce que les agents IA puissent accéder à leurs systèmes et finaliser des opérations sans intervention humaine.
Les moteurs IA verticaux apparaissent pour des domaines spécifiques. Au lieu de systèmes IA généralistes, des moteurs spécialisés ciblent des secteurs ou cas d’usage précis. Un moteur IA santé donnera des réponses différentes d’un généraliste. Les marques doivent optimiser leur visibilité dans les moteurs verticaux pertinents.
L’intégration de l’information en temps réel devient la norme. Les systèmes IA puisent de plus en plus dans des données actualisées, permettant d’offrir des réponses à jour. Les marques doivent donc maintenir des informations exactes et actuelles sur tous les canaux pour garantir leur récupération par l’IA.
Les parcours multimodaux combinent texte, images, vidéo et autres formats. Un utilisateur peut demander à l’IA de « montrer des exemples de modèles d’attribution » et recevoir des schémas visuels en plus des explications. Les marques doivent diversifier leurs formats pour rester visibles sur tous les parcours.
Les parcours personnalisés deviendront plus sophistiqués. Au lieu de suivre les étapes standards, chaque utilisateur suivra un parcours adapté à son rôle, son secteur, ses interactions antérieures. Le parcours d’un DAF sur l’attribution marketing différera de celui d’un responsable marketing. Les marques doivent produire du contenu adapté à chaque persona et à son chemin spécifique.
Le Parcours de Recherche IA représente un bouleversement fondamental dans la façon dont les utilisateurs découvrent, évaluent et achètent des solutions. Les organisations qui comprennent et optimisent ce nouveau paradigme capteront une valeur disproportionnée, tandis que celles qui s’accrochent à l’optimisation traditionnelle verront leur visibilité et leur trafic décliner.
La compression du parcours client — de plusieurs semaines à quelques minutes — impose d’être visible à chaque étape, sous peine de perdre le prospect. Un utilisateur peut passer de la prise de conscience à la décision en une seule session de chat IA, rencontrant les informations de multiples concurrents en chemin. Les marques absentes d’une étape perdent toute influence sur la décision finale.
Le passage du classement à la citation rend les métriques SEO classiques obsolètes. Une marque peut être n°1 sur un mot-clé mais ne jamais être citée dans les réponses IA si son contenu n’est pas structuré pour la récupération par l’IA. À l’inverse, une marque peu classée peut être fréquemment citée si son contenu est reconnu comme faisant autorité, bien structuré et accessible.
L’exigence de cohérence et de relations d’entités impose une collaboration sans précédent entre marketing, produit et contenu. L’information incohérente désoriente l’IA et nuit à la visibilité. Les organisations doivent établir des sources d’information officielles et les diffuser de façon homogène sur tous les canaux.
L’avènement de l’IA agentique signifie que le Parcours de Recherche IA ira jusqu’à la transaction. Les organisations doivent préparer non seulement leur contenu, mais aussi leur infrastructure technique pour accueillir les agents IA qui finaliseront achats et relations clients sans intervention humaine.
Le Parcours de Recherche IA n’est ni un phénomène passager, ni un cas d’usage de niche. Avec environ 25 % des requêtes mondiales traitées par des assistants IA d’ici 2026, il s’agit d’un bouleversement structurel de la découverte d’information et de la prise de décision. Les organisations qui anticipent, optimisent leur contenu et leurs systèmes pour les Parcours de Recherche IA, et se préparent aux interactions agentiques prospéreront dans le nouveau paysage. Les autres verront leur visibilité, leur trafic et in fine leur chiffre d’affaires décliner, à mesure que les utilisateurs font confiance à l’IA pour guider leur parcours.
Les parcours de recherche traditionnels impliquent généralement des requêtes uniques et distinctes où les utilisateurs recherchent, visitent des sites web, et évaluent l’information de manière indépendante. Les Parcours de Recherche IA, en revanche, sont conversationnels et multi-tours, permettant aux utilisateurs de poser des questions de suivi, de demander des clarifications et d’approfondir progressivement leur compréhension au sein d’une même session. Selon les recherches du Nielsen Norman Group, les systèmes d’IA gèrent une synthèse d’informations complexes qui nécessiteraient normalement de visiter plusieurs sites web, ce qui raccourcit considérablement le parcours d’achat traditionnel. Ce changement fondamental permet aux utilisateurs de passer de la prise de conscience à la décision en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs jours.
Le Parcours de Recherche IA se déroule généralement en six étapes interconnectées : Prise de conscience (découverte d’un problème ou sujet), Considération (exploration des options et comparaison des solutions), Décision (sélection d’une solution ou marque spécifique), Adoption (mise en œuvre et apprentissage de la solution), Expansion (découverte de fonctionnalités ou cas d’usage supplémentaires), et Plaidoyer (recommandation de la solution à d’autres). Chaque étape implique différents types de requêtes et schémas conversationnels. Selon Search Engine Land, les systèmes d’IA peuvent désormais faire passer les utilisateurs directement de l’intention à la conversion, en condensant les entonnoirs multi-étapes traditionnels en parcours plus efficaces.
Les marques qui comprennent le Parcours de Recherche IA peuvent optimiser leur contenu et leur visibilité à travers tous les points de contact conversationnels, et pas seulement les requêtes individuelles. Selon Bain & Company, l’utilisation de ChatGPT a augmenté de 70 % au total, avec une hausse de 25 % des requêtes liées au shopping, indiquant une intention commerciale significative. Les marques visibles uniquement lors des requêtes de prise de conscience en début de parcours mais absentes des conversations en phase de décision perdent des prospects au profit des concurrents. En cartographiant les parcours complets, les entreprises peuvent identifier les lacunes critiques et assurer leur présence tout au long du chemin d’exploration utilisateur, augmentant ainsi les taux de conversion issus du trafic IA.
Les conversations multi-tours sont la caractéristique déterminante des Parcours de Recherche IA. Contrairement à la recherche traditionnelle où chaque requête est indépendante, les interactions multi-tours permettent aux utilisateurs de construire le contexte progressivement. Un utilisateur peut demander « Qu’est-ce que l’attribution marketing ? » pour commencer, puis « Comment fonctionne l’attribution multi-touch ? » en second lieu, suivi de « Meilleurs outils d’attribution pour le B2B SaaS ? » en troisième. Selon Hendricks.AI, les marques ayant 67 % de visibilité sur les questions de prise de conscience en début de parcours mais seulement 8 % pour les questions d’achat en fin de parcours révèlent des lacunes critiques. L’optimisation pour des chemins de conversation complets plutôt que pour des requêtes individuelles augmente le pipeline piloté par l’IA de 134 %.
Différentes plateformes IA remplissent des rôles distincts dans le Parcours de Recherche IA. ChatGPT domine en tant que première interface LLM moderne de chat et mène actuellement l’adoption du marché. Google Gemini bénéficie de son intégration avec la recherche Google traditionnelle, lui conférant un avantage compétitif grâce à la familiarité. Perplexity se spécialise dans les parcours orientés recherche avec un accès à l’information en temps réel. Selon le Nielsen Norman Group, les utilisateurs se tournent souvent par défaut vers les plateformes familières en raison d’habitudes ancrées, mais ils utilisent de plus en plus plusieurs plateformes en tandem pour vérifier les faits et explorer les sujets de manière approfondie. Les capacités uniques de chaque plateforme influencent la façon dont les utilisateurs naviguent dans leur parcours.
Le Parcours de Recherche IA modifie fondamentalement la stratégie de contenu, qui passe de l’optimisation pour le classement par mots-clés à l’optimisation pour la récupérabilité et la citation. Les marques doivent désormais créer du contenu répondant aux questions tout au long du parcours conversationnel, et pas seulement aux requêtes initiales. Selon Search Engine Land, la citation devient le nouveau classement, les systèmes d’IA privilégiant la clarté, la cohérence et la couverture complète. Le contenu doit être structuré pour la lisibilité machine à l’aide du balisage de schéma, organisé par relations entre entités, et diffusé de façon cohérente sur tous les canaux détenus. Les marques qui optimisent pour des parcours complets plutôt que pour des requêtes individuelles voient leur visibilité et leurs taux de conversion IA considérablement augmenter.
Les indicateurs traditionnels tels que les classements et le taux de clics perdent de leur pertinence dans la recherche IA. De nouveaux KPI apparaissent : score de visibilité LLM (fréquence d’apparition de la marque dans les réponses IA), nombre de citations (nombre de fois où la marque est citée sur les plateformes IA), part de voix (citations relatives aux concurrents), diversité des requêtes (capacité à répondre à de multiples requêtes longues apparentées) et analyse de sentiment. Selon Demandsphere, la part de voix est l’un des meilleurs KPI pour mesurer le comportement piloté par l’IA. Les marques doivent également suivre leur visibilité aux différentes étapes du parcours — prise de conscience, considération et décision — pour identifier les lacunes et optimiser en conséquence.
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