Parcours de recherche

Définition du parcours de recherche

Un parcours de recherche est la séquence complète des requêtes et interactions qu’un utilisateur entreprend pour rechercher des informations, évaluer des options ou prendre des décisions d’achat. Contrairement à une requête unique, qui ne représente qu’un instant, un parcours de recherche englobe de multiples recherches menées sur plusieurs heures, jours, voire semaines, à mesure que les utilisateurs rassemblent progressivement des informations et franchissent différentes étapes de prise de décision. Ce concept reconnaît que les utilisateurs modernes trouvent rarement toutes les informations dont ils ont besoin en une seule recherche ; ils naviguent plutôt à travers plusieurs requêtes, plateformes et sources pour se forger une compréhension globale avant d’agir. Ce changement fondamental dans la manière dont les gens recherchent a transformé la stratégie de contenu, la visibilité et l’engagement client des marques, aussi bien sur les moteurs de recherche traditionnels que sur les plateformes de recherche alimentées par l’IA émergentes.

Les trois étapes clés du parcours de recherche

Le parcours de recherche est généralement divisé en trois étapes distinctes, chacune étant caractérisée par des comportements utilisateurs, des intentions de recherche et des besoins d’information différents. La phase de prise de conscience survient lorsque les utilisateurs réalisent qu’ils ont un problème, un besoin ou une question et commencent à rechercher des informations générales sur les solutions possibles. Pendant cette phase, les recherches sont larges et exploratoires, par exemple « quelle est la meilleure façon d’apprendre le marketing digital ? » ou « comment améliorer la vitesse d’un site web ». Les utilisateurs à ce stade ne sont pas encore prêts à acheter : ils recherchent avant tout à s’éduquer et à comprendre. La phase de considération démarre une fois que les utilisateurs ont acquis des connaissances de base et comparent désormais différentes options, solutions ou prestataires. Les recherches deviennent alors plus spécifiques et comparatives, telles que « HubSpot vs Marketo » ou « meilleurs outils SEO pour petites entreprises ». Ici, les utilisateurs évaluent activement les alternatives et consultent avis, études de cas et comparatifs détaillés. Enfin, la phase de décision représente le moment où les utilisateurs ont réduit leurs choix et sont prêts à acheter ou à passer à l’action. Les recherches sont très précises et transactionnelles, comme « acheter HubSpot » ou « essayer Semrush gratuitement ». Comprendre ces trois étapes est capital pour les marques, car cela leur permet de créer un contenu ciblé et d’assurer leur visibilité aux moments précis où les utilisateurs sont les plus réceptifs à leur message.

Contexte historique et évolution du concept de parcours de recherche

Le concept de parcours de recherche a pris de l’importance en 2018 lorsque Google a publié une mise à jour algorithmique qui a profondément modifié la façon dont les résultats de recherche sont délivrés. Avant cette mise à jour, les moteurs de recherche traitaient chaque requête isolément, renvoyant des résultats uniquement sur la base du mot-clé sans tenir compte du contexte de recherche plus large de l’utilisateur. L’innovation de Google a introduit la capacité d’analyser l’historique de recherche d’un utilisateur et de prédire quelles informations pourraient lui être utiles ensuite, permettant ainsi au moteur de fournir des résultats plus contextuels et personnalisés. Cela a marqué un passage d’une recherche basée sur la requête à une recherche basée sur le parcours, dans laquelle le système comprend non seulement ce que les utilisateurs recherchent à un instant donné, mais aussi où ils en sont dans leur processus d’investigation global. L’introduction des cartes d’activité dans Google Search a renforcé cette approche, permettant aux utilisateurs de reprendre leur parcours de recherche et de recevoir des suggestions sur ce qu’il faut explorer ensuite. Au fil de l’évolution de la recherche, cette démarche basée sur le parcours est devenue de plus en plus sophistiquée, les systèmes d’IA étant désormais capables d’analyser les schémas comportementaux, de prédire l’intention utilisateur et de fournir des réponses hautement personnalisées. L’essor des moteurs de recherche IA génératifs tels que ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews a encore accéléré l’importance de la compréhension des parcours de recherche, ces plateformes utilisant le machine learning avancé pour suivre les interactions et fournir des réponses toujours plus contextuelles tout au long du processus de recherche.

Parcours de recherche vs recherche traditionnelle à requête unique

La distinction entre un parcours de recherche et une recherche traditionnelle à requête unique est essentielle pour comprendre le comportement utilisateur moderne et l’optimisation des moteurs de recherche. Dans le modèle traditionnel, les marketeurs se concentraient sur le classement de mots-clés individuels, en partant du principe que les utilisateurs trouveraient toutes les informations nécessaires dès le premier résultat. Cette approche traitait chaque requête comme un événement isolé, sans lien avec les recherches précédentes ou futures. Pourtant, la recherche et la réalité démontrent que ce modèle est fondamentalement erroné. Selon les études de Google sur les parcours de recherche, les utilisateurs effectuent généralement plusieurs recherches avant de prendre une décision, le nombre et la nature de ces recherches variant fortement selon la complexité de la décision. Par exemple, un utilisateur cherchant à acheter un ordinateur portable peut effectuer 15 à 20 recherches sur plusieurs semaines, commençant par des requêtes larges comme « meilleurs ordinateurs portables 2024 » et allant jusqu’à des requêtes très spécifiques comme « Dell XPS 15 vs MacBook Pro M3 Max ». L’approche parcours de recherche prend acte de cette réalité et invite les marques à réfléchir à la façon dont leur contenu peut accompagner les utilisateurs à différentes étapes de leur réflexion, et non se limiter à les capturer au moment de la décision finale. Ce changement a de profondes implications pour la stratégie de contenu, car il oblige les marques à créer un écosystème de contenus couvrant toutes les étapes du parcours, et non seulement à optimiser pour des mots-clés transactionnels à fort potentiel.

Tableau comparatif : concepts du parcours de recherche et termes associés

Comment les plateformes IA surveillent et exploitent les données de parcours de recherche

Les moteurs de recherche IA ont révolutionné la collecte, l’analyse et l’exploitation des données de parcours de recherche pour offrir des résultats personnalisés. Contrairement aux moteurs traditionnels qui s’appuient principalement sur la correspondance de mots-clés et l’analyse des liens, les plateformes alimentées par l’IA comme ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews utilisent des algorithmes de machine learning sophistiqués pour saisir le contexte global de la recherche utilisateur. Ces systèmes analysent de nombreux points de données, dont les requêtes précédentes, le temps passé sur les pages, les interactions avec le contenu et les signaux comportementaux afin de dresser un profil complet de la position de chaque utilisateur dans son parcours. Perplexity, par exemple, utilise le traitement du langage naturel avancé pour comprendre non seulement les questions posées mais aussi le contexte implicite et les connaissances déjà démontrées dans l’historique de recherche. ChatGPT conserve l’historique de conversation pour suivre la progression de la demande et fournir des réponses toujours plus affinées au fil des échanges. Cette capacité à suivre et comprendre les parcours de recherche donne aux plateformes IA un avantage majeur pour délivrer des réponses pertinentes et contextualisées. Pour les marques, cela signifie que la visibilité tout au long du parcours—et non seulement au moment de la décision—devient critique. Une marque présente uniquement lors des recherches de décision, mais absente en amont lors de la prise de conscience et de la considération, manque l’opportunité de construire son autorité et d’influencer les préférences avant le choix final.

Les trois étapes en détail : prise de conscience, considération et décision

Étape de prise de conscience : découverte et identification du besoin

La phase de prise de conscience marque le début du parcours de recherche, lorsque l’utilisateur réalise qu’il a un problème, un besoin ou une question nécessitant des informations. À ce stade, il effectue généralement des recherches larges et exploratoires pour comprendre l’éventail des solutions possibles. Les requêtes sont alors généralistes et éducatives, comme « qu’est-ce que le SEO », « comment créer un blog » ou « avantages du cloud computing ». Les utilisateurs à ce stade ne sont pas prêts à acheter : ils veulent avant tout s’informer et explorer leurs options. Selon une étude de seoClarity, environ 78 % des utilisateurs commencent par des recherches informationnelles visant à acquérir des bases. Cette étape est cruciale pour bâtir la notoriété de la marque, car elle représente la première occasion d’établir son autorité et sa crédibilité auprès de futurs clients. Les marques proposant du contenu éducatif de qualité à ce stade se positionnent comme des références et augmentent leurs chances d’être considérées lors des étapes ultérieures. Le contenu optimisé pour la prise de conscience inclut généralement des guides complets, des articles de blog pédagogiques, des tutoriels et des vidéos explicatives. Le défi pour les marques est d’assurer leur visibilité dans les réponses IA à ce stade, car de nombreux utilisateurs se tournent désormais vers ChatGPT ou Perplexity pour leurs premières recherches plutôt que vers les moteurs traditionnels.

Étape de considération : évaluation et comparaison

La phase de considération commence lorsque l’utilisateur a acquis des connaissances de base et évalue activement différentes solutions, fournisseurs ou produits. Les requêtes deviennent alors plus spécifiques et comparatives, telles que « HubSpot vs Marketo », « meilleurs outils de gestion de projet » ou « Shopify vs WooCommerce ». Les utilisateurs lisent des avis, comparent les fonctionnalités, analysent les tarifs et évaluent les avantages et inconvénients des différentes options. Les études montrent que les utilisateurs effectuent en moyenne 8 à 12 recherches durant la phase de considération, ce qui en fait une période clé pour la visibilité des marques. Le contenu optimisé pour cette étape inclut des articles comparatifs, des avis détaillés, des études de cas, des analyses de fonctionnalités et des témoignages clients. Cette étape est particulièrement importante pour la visibilité dans la recherche IA, car les systèmes IA synthétisent souvent des informations provenant de nombreuses sources pour proposer des comparaisons exhaustives. Une marque publiant des contenus comparatifs de référence a plus de chances d’être citée dans les réponses générées par l’IA lors de cette étape. La phase de considération est aussi l’occasion pour les marques de se différencier en mettant en avant leur valeur ajoutée et en répondant aux objections ou préoccupations courantes sur les solutions concurrentes.

Étape de décision : choix final et passage à l’action

La phase de décision est la dernière étape du parcours de recherche, lorsque l’utilisateur a réduit ses choix et s’apprête à acheter ou passer à l’action. Les requêtes sont alors très spécifiques et transactionnelles, telles que « acheter Dell XPS 15 », « s’inscrire à Salesforce » ou « télécharger HubSpot CRM gratuit ». L’utilisateur a déjà effectué ses recherches et cherche principalement à finaliser son achat ou son action rapidement et efficacement. Selon une étude de Salesforce, environ 65 % des utilisateurs effectuent au moins une dernière recherche avant d’acheter, souvent pour vérifier le prix, consulter les promotions ou confirmer la disponibilité d’un produit. Le contenu optimisé pour la décision comprend les pages produits, pages de tarifs, offres d’essai gratuit, témoignages clients et appels à l’action clairs. Si cette étape concentre les recherches à plus forte intention, elle est aussi la plus concurrentielle, car toutes les marques veulent capter l’utilisateur à ce moment critique. Les marques ayant construit leur autorité et leur crédibilité en amont lors de la prise de conscience et de la considération bénéficient d’un avantage : les utilisateurs privilégient alors des fournisseurs déjà identifiés et reconnus. Par ailleurs, assurer sa visibilité dans les réponses IA lors de la phase de décision devient de plus en plus important, car les utilisateurs sollicitent les systèmes comme ChatGPT pour des recommandations ou des vérifications finales avant l’achat.

Parcours de recherche et moteurs de recherche IA

L’émergence des moteurs de recherche IA génératifs a fondamentalement transformé le fonctionnement des parcours de recherche et la manière dont les marques doivent gérer leur visibilité. Les moteurs de recherche traditionnels comme Google proposent une liste de liens à cliquer et à évaluer un à un, obligeant l’utilisateur à naviguer activement sur plusieurs pages pour collecter l’information. À l’inverse, les moteurs de recherche IA comme Perplexity et ChatGPT synthétisent l’information de multiples sources et présentent directement des réponses complètes à l’utilisateur, changeant radicalement la nature du parcours. Dans ce nouveau paradigme, les utilisateurs effectuent potentiellement moins de recherches, chaque réponse générée étant plus complète et contextuelle. Cependant, le parcours de recherche devient plus complexe car l’utilisateur interagit désormais avec plusieurs plateformes en parallèle. Un utilisateur peut démarrer sur Google, puis consulter ChatGPT pour des explications détaillées, interroger Perplexity pour des informations à jour, puis revenir sur Google pour des pages produits spécifiques. Ce parcours multi-plateformes signifie que les marques doivent assurer leur visibilité sur plusieurs systèmes IA, et pas seulement sur les moteurs classiques. AmICited et d’autres plateformes de suivi IA émergent pour aider les marques à surveiller où leur contenu apparaît sur ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews et Claude. Comprendre comment fonctionnent les parcours sur ces plateformes variées est essentiel pour les marques qui souhaitent maintenir leur visibilité et influencer les décisions.

Indicateurs clés et données pour le suivi des parcours de recherche

Pour surveiller et optimiser les parcours de recherche, il faut suivre un ensemble complet d’indicateurs et de données révélant la progression des utilisateurs à chaque étape. Le clustering de mots-clés est l’une des techniques majeures, consistant à regrouper les mots-clés associés par étape du parcours afin de comprendre la progression des recherches. Par exemple, « qu’est-ce que l’email marketing », « avantages de l’email marketing » et « bases de l’email marketing » relèvent tous de la prise de conscience, tandis que « meilleures plateformes d’email marketing » et « Mailchimp vs ConvertKit » relèvent de la considération. Les tendances de volume de recherche pour ces clusters de mots-clés révèlent combien d’utilisateurs se trouvent à chaque étape et si l’intérêt progresse ou régresse dans le temps. Les taux de clics (CTR) et le temps passé sur la page indiquent si le contenu correspond aux attentes des utilisateurs à chaque étape. Un contenu qui attire des clics mais affiche un taux de rebond élevé suggère un décalage entre les attentes et le contenu livré. Le suivi du taux de conversion à travers le parcours révèle quelles étapes sont les plus efficaces pour engager les utilisateurs vers l’objectif visé. Les marques doivent également surveiller la fréquence de citation IA, qui mesure combien de fois leur contenu est cité ou référencé dans les réponses générées par l’IA. Cet indicateur est crucial pour la visibilité dans l’écosystème IA, la citation dans les réponses étant un facteur clé d’acquisition de trafic et d’influence dans le nouvel environnement de recherche.

Bonnes pratiques pour optimiser le contenu à chaque étape du parcours

• Créer du contenu spécifique à chaque étape : développez des contenus distincts pour la prise de conscience, la considération et la décision, au lieu de tout traiter dans un seul article
• Mapper les mots-clés aux étapes du parcours : réalisez une recherche approfondie de mots-clés et classez-les explicitement par étape pour aligner le contenu
• Construire une autorité thématique : développez des clusters complets couvrant les sujets et sous-thèmes liés afin d’établir votre autorité sur l’ensemble du parcours
• Optimiser pour la visibilité IA : structurez le contenu avec des titres clairs, des définitions et des informations factuelles facilement exploitables par l’IA
• Mettre en place une stratégie de maillage interne : reliez les contenus entre les différentes étapes pour guider les utilisateurs dans votre écosystème et améliorer l’indexation
• Surveiller les parcours concurrents : analysez la présence de vos concurrents dans les résultats et les réponses IA à chaque étape pour identifier les opportunités
• Tester et itérer : analysez en continu les données de performance et les comportements pour affiner votre contenu et améliorer votre visibilité à chaque étape
• Varier les formats : utilisez blogs, vidéos, infographies, podcasts, outils interactifs pour répondre à toutes les préférences d’apprentissage
• Suivre les mentions IA : exploitez des outils comme AmICited pour surveiller où votre marque apparaît dans les réponses IA et adapter votre stratégie
• Actualiser le contenu : mettez régulièrement à jour vos contenus pour refléter les informations, tendances et besoins actuels à chaque étape du parcours

L’avenir des parcours de recherche dans un monde piloté par l’IA

L’avenir des parcours de recherche sera façonné par les progrès continus de l’intelligence artificielle, la personnalisation et l’intégration de multiples plateformes de recherche. À mesure que les moteurs de recherche IA gagnent en sophistication, ils comprendront de mieux en mieux non seulement les requêtes, mais aussi le contexte global des besoins, préférences et processus décisionnels de l’utilisateur. Les fonctionnalités de recherche prédictive permettront aux systèmes d’anticiper les besoins à venir et de proposer des recommandations proactives, raccourcissant potentiellement les parcours en devinant les attentes avant même qu’elles ne soient formulées. L’essor de la recherche conversationnelle, où l’utilisateur engage un dialogue continu avec le système IA plutôt que d’enchaîner des requêtes isolées, brouillera encore la distinction entre recherches individuelles et parcours global. Les marques devront alors penser leur contenu pour accompagner l’utilisateur dans des conversations étendues, pas seulement pour répondre à une question ponctuelle. Par ailleurs, la montée en puissance de la donnée propriétaire et de la personnalisation respectueuse de la vie privée changera la façon de suivre et d’optimiser les parcours, obligeant les marques à bâtir des relations directes et à comprendre les parcours via leurs propres canaux, plutôt qu’en se reposant sur les données tierces des moteurs. L’apparition de moteurs IA verticaux spécialisés par secteur ou usage offrira de nouvelles opportunités pour affirmer son autorité sur des parcours de recherche de niche. Enfin, l’intégration de la recherche vocale, visuelle et des IA multimodales élargira la notion même de parcours de recherche au-delà du texte, obligeant les marques à optimiser leur contenu sur plusieurs formats et canaux.

Conclusion : pourquoi comprendre le parcours de recherche est crucial pour les marques modernes

Dans un paysage numérique de plus en plus complexe, où les utilisateurs interagissent avec de multiples plateformes et mènent des recherches approfondies avant de prendre une décision, comprendre les parcours de recherche est devenu indispensable au succès des marques. Le passage d’une logique centrée sur la requête à une approche basée sur le parcours marque une évolution majeure dans la stratégie de contenu, la visibilité et l’engagement client. En identifiant les étapes de prise de conscience, de considération et de décision, les marques peuvent créer un contenu ciblé répondant aux besoins des utilisateurs à chaque moment de leur parcours. L’essor des moteurs de recherche IA amplifie encore l’importance de cette compréhension, ces plateformes synthétisant désormais des informations issues de multiples sources pour fournir des réponses personnalisées en fonction du contexte et du comportement. Les marques qui négligent l’optimisation pour les parcours de recherche risquent de passer à côté d’opportunités cruciales pour asseoir leur autorité, influencer les préférences et générer des conversions. Des outils comme AmICited permettent de surveiller la visibilité sur l’ensemble du parcours et sur plusieurs plateformes IA, fournissant les données nécessaires pour ajuster la stratégie et s’assurer d’être présent à chaque étape. À mesure que la recherche évolue, les marques qui réussiront seront celles qui sauront comprendre non seulement les requêtes individuelles, mais le parcours complet qui mène l’utilisateur de la détection du problème à la décision finale.