Les moteurs de recherche pilotés par l’IA réduisent les clics des utilisateurs
La recherche évolue rapidement. Les plateformes d’IA telles que ChatGPT, Claude et Google AI Overviews de Google donnent aux utilisateurs des réponses instantanées et résumées. Pas de liens. Pas de clics. Juste des réponses. C’est efficace pour l’utilisateur, mais brutal pour les éditeurs qui s’appuient sur le trafic web.
Les recettes publicitaires dépendent de la visibilité. Sans visibilité, pas de clics, pas d’argent. Ce phénomène frappe déjà durement. Les recettes publicitaires de Google atteindront 348,15 milliards de dollars en 2024, mais la croissance ralentit : elle n’est plus que de 13,9 % d’une année sur l’autre, alors qu’elle était de 41,3 % à l’époque de la pandémie. Cela vous donne une idée de la situation. La demande s’affaiblit et le modèle est sous pression.
La situation est pire pour les éditeurs. DMG Media, un grand éditeur britannique, a signalé une chute de 89 % des taux de clics en septembre 2025. La faute en incombe directement aux résumés d’IA. Google confirme que ces résumés apparaissent désormais dans environ 30 % des requêtes traitées, et que près de 60 % des requêtes mobiles ne donnent lieu à aucun clic. Ces chiffres ne sont pas théoriques, ils sont réels et en augmentation.
Qu’en est-il des modèles économiques basés sur le web ? Les éditeurs axés sur la publicité voient leur modèle économique s’éroder en temps réel. Si les utilisateurs ne visitent pas les sites web, ils ne peuvent pas déclencher d’impressions publicitaires, cliquer sur des liens d’affiliation ou charger des vidéos sponsorisées. L’économie de l’attention sur le web est en train de changer, et le clic n’est plus roi.
Les dirigeants de plates-formes financées par la publicité devraient s’intéresser de près à cette question. Même des entreprises comme Google, qui ont conçu une grande partie de la monétisation du web, doivent réévaluer leurs fondamentaux. Et lorsque la plateforme qui fixe les règles commence à ajuster son moteur, tous ceux qui suivent cette voie ont beaucoup plus à perdre, à moins qu’ils n’agissent rapidement.
Les éditeurs de livres payants et d’abonnements sont confrontés à une baisse des taux de conversion
Les modèles d’abonnement sont mis à rude épreuve, et l’IA ne fait qu’aggraver la situation. Lorsque des plateformes comme Google utilisent le contenu des éditeurs pour alimenter des aperçus générés par l’IA, la plupart des utilisateurs ne quittent jamais la page de résultats. Cela signifie qu’ils n’atteignent jamais le paywall, qu’ils ne voient jamais d’appel à l’abonnement et qu’ils ne s’engagent jamais avec la marque. Des pertes silencieuses.
Il s’agit là d’un point aveugle majeur. Les utilisateurs obtiennent des réponses, mais ils ne voient pas d’où elles proviennent. Cela rompt l’échange de valeur standard : pas de visibilité, pas de possibilité de convertir un lecteur passif en un abonné payant. Même le Guardian a signalé des baisses de trafic allant jusqu’à 79 % pour les articles les mieux classés, repoussés sous les aperçus de l’IA. Lorsque votre contenu le plus performant est noyé par l’IA, votre entreprise le ressent immédiatement.
Mais ce n’est pas tout. L’épuisement des abonnements est réel. Les gens gèrent de multiples abonnements à des services, à des actualités, à des vidéos, à la productivité. Et lorsque l’IA vous donne ce dont vous avez besoin en quelques secondes, quel intérêt y a-t-il à payer 10 dollars de plus par mois pour un contenu textuel de longue durée ?
C’est la question à laquelle les dirigeants des grandes entreprises de médias doivent répondre, et vite. Pour les éditeurs qui ont des ambitions sérieuses en matière d’abonnement, la réponse ne peut pas se limiter à « plus de murs payants ». Derrière un paywall, le contenu devient invisible pour l’IA, mais à l’extérieur, il alimente des résumés d’IA sans clics. des résumés d’IA sans clics.
Cet exercice d’équilibre est essentiel. Si vous allez trop loin dans les restrictions d’accès, vous perdez de la portée. Si vous êtes trop ouvert, vous vous faites récolter. Les décideurs de la suite devraient commencer à considérer les données propriétaires et les cadres de contenu profondément différenciés non seulement comme des gains éditoriaux, mais aussi comme des lignes de vie commerciales dans un écosystème où le fait d’être au milieu du chemin signifie disparaître.
La marche à suivre est désormais claire : proposez un contenu que l’IA ne peut pas facilement reproduire, intégrez des services qui apportent une valeur ajoutée tangible à l’utilisateur et construisez des systèmes qui convertissent directement les visiteurs. Car ceux qui n’y pensent pas encore ? Ils n’auront plus d’activité à convertir dans un avenir proche.
Attribuer l’engagement et mesurer l’impact du contenu sponsorisé
L’IA ne se contente pas de modifier la manière dont le contenu est découvert, elle rend l’attribution obscure. Lorsque les plateformes d’IA récupèrent, résument et réorganisent le contenu des éditeurs en réponses instantanées, elles sont souvent dépourvues de liens traçables ou d’image de marque. Les articles sponsorisés et le contenu axé sur l’affiliation perdent leur capacité à prouver leur impact. Vous ne pouvez pas mesurer ce que les utilisateurs ont vu s’ils n’ont jamais atterri sur votre domaine.
Il s’agit là d’une question essentielle pour tout cadre responsable du marketing ou des médias de marque. Si les utilisateurs s’intéressent aux résumés de l’IA et ne cliquent jamais, à qui revient le mérite ? Pas le créateur original. L’engagement semble provenir du fournisseur de l’IA, et non de la source des informations. Cela élimine les données de performance sur lesquelles les éditeurs et les publicitaires s’appuient, les pages vues, les conversions, le temps de séjour, la segmentation comportementale. Disparu.
À mesure que les systèmes d’IA étendent leur présence dans l’économie de l’information, les modèles de mesure traditionnels, basés sur les impressions, les conversions et le trafic de référence, se dégradent. Ce n’est pas une hypothèse. Les lacunes en matière d’attribution sont déjà à l’origine d’un problème de crédibilité dans la chaîne du contenu. Les équipes de marque ne peuvent pas lier les résultats d’investissement à des éditeurs spécifiques lorsque le trafic est acheminé à travers de grands modèles de langage.
Pour les sponsors et les acheteurs de médias, le risque est l’inefficacité. Sponsoriser une campagne auprès de plusieurs éditeurs a du sens lorsque vous pouvez voir la performance par propriété. Cette logique est rompue lorsque la mesure s’arrête au niveau de la réponse AI. Il devient plus difficile de justifier les dépenses lorsque vous ne pouvez pas prouver l’impact sur vos indicateurs clés de performance.
C’est là que les dirigeants doivent adapter les cadres de mesure. Des outils tels que les études sur l’influence de la marque, les activations de codes directs ou l’étiquetage des métadonnées prêt pour l’IA peuvent remplacer les formats traditionnels. Nous aurons besoin de nouvelles mesures liées à l’influence, à la visibilité et à l’engagement assisté. Si vous êtes responsable de la marque ou de la croissance d’un média ou d’une campagne à grande échelle, commencez à tester dès maintenant. Si vous attendez que des normes émergent, vous êtes déjà en retard.
Les moteurs de recherche sont aux prises avec les tensions liées aux fonctionnalités de l’IA
Les moteurs de recherche sont confrontés à un compromis perturbateur. La pression pour intégrer l’IA et rester compétitif est forte. Les enjeux le sont tout autant. Leur modèle de revenus, en particulier celui de Google, repose sur les clics. Le PPC et l’affichage publicitaire ne fonctionnent pas sans interaction avec l’utilisateur. Or, les réponses générées par l’IA réduisent le besoin de cliquer. C’est un problème.
Les dirigeants de Google ont retardé le lancement de fonctions d’IA complètes pendant des années. Non pas parce qu’ils n’en étaient pas capables, mais parce qu’en les lançant trop tôt, ils risquaient de cannibaliser leur cœur de métier. Dès lors que Google vous donne des réponses sans vous envoyer de trafic, son propre écosystème publicitaire en pâtit. Aujourd’hui, avec des outils comme ChatGPT, Perplexity et Claude qui gagnent du terrain, le marché leur force la main.
Les aperçus AI, introduits par Google, apparaissent déjà dans environ 30 % des recherches. Plus le nombre de requêtes résolues sans quitter la page de résultats augmente, plus les taux de clics diminuent et plus les revenus par recherche baissent. Ce phénomène n’était pas inattendu, mais il s’accélère plus rapidement que ne le prévoyaient de nombreux acteurs de l’écosystème.
Bing et d’autres acteurs de la recherche sont confrontés à des contraintes similaires. Microsoft s’est empressé d’intégrer la technologie d’OpenAI parce qu’il a moins à perdre que Google dans la course à la domination publicitaire. Les petits fournisseurs de services de recherche comme DuckDuckGo ou Brave sont encore plus flexibles, expérimentant plus rapidement et avec moins de risques.
Si vous êtes responsable du produit ou de la stratégie d’une plateforme de recherche aujourd’hui, vous êtes en train de gérer un changement difficile. Vous devez faire évoluer votre modèle de monétisation tout en conservant votre position dominante en matière de distribution. Ce n’est pas simple sur le plan opérationnel. Les grandes entreprises dotées de systèmes bien établis sont confrontées à une véritable inertie. Mais si elles ne redéfinissent pas leur activité autour des fonctionnalités de l’IA, elles ne maîtriseront pas la prochaine phase du marché.
Cette évolution n’aura pas seulement un impact sur la recherche générale. Elle s’étendra aux cartes, aux achats et aux actualités, c’est-à-dire à toutes les catégories pour lesquelles le moteur de recherche fournit des réponses rapides. Chaque partie de la pile de recherche doit être repensée. Les dirigeants de ces entreprises doivent allouer des capitaux à la refonte du modèle d’entreprise, et pas seulement à la recherche et au développement en matière d’IA. L’IA n’est pas seulement une fonction du produit, c’est le catalyseur d’une reconstruction structurelle de leurs principaux mécanismes de monétisation.
Les éditeurs doivent s’affranchir de la seule dépendance à l’égard des impressions publicitaires
Le nombre d’impressions publicitaires diminue. Si moins de personnes visitent votre site, vous affichez moins de publicités. Si les liens d’affiliation sont supprimés des résumés AI ou n’apparaissent jamais, vos conversions chutent. Les clics génèrent des revenus, et la recherche sans clic est en train de saper les fondements de l’économie traditionnelle de la publication sur le web.
C’est précisément la raison pour laquelle les éditeurs doivent désormais s’appuyer sur des bases plus larges. Pour gagner dans un écosystème influencé par l’IA, il faut rendre votre contenu plus difficile à abstraire et plus facile à monétiser sur différents canaux, et pas seulement sur le web ouvert. Les outils exclusifs, les analyses payantes, les données propriétaires doivent devenir des produits de base, et non des compléments agréables à obtenir.
L’urgence est évidente. L’inventaire des publicités vidéo diminue, non pas parce que les utilisateurs ne veulent pas de contenu, mais parce qu’ils sont moins nombreux à naviguer vers les pages qui l’hébergent. Les CPM chutent lorsque l’inventaire augmente mais que le trafic diminue, ce qui constitue un mauvais compromis pour toute équipe chargée de gérer les revenus de l’éditeur. Par ailleurs, les modèles de revenus des affiliés dépendent des liens vers les produits intégrés dans les contenus éditoriaux. Si les utilisateurs ne cliquent pas pour lire cet éditorial, les programmes d’affiliation se tarissent. L’IA passe outre le contexte et présente la recommandation.
Les dirigeants des éditeurs doivent envisager des partenariats avec des fournisseurs d’IA, des stratégies de données de première partie affinées et des gammes de produits diversifiées qui vont au-delà des mots sur une page. Contrairement aux cycles précédents qui récompensaient l’échelle et le référencement, le prochain cycle récompensera la différenciation, le contrôle des données et la fidélité à la marque. Si votre équipe n’est pas en mesure d’expliquer comment monétiser l’influence sans exiger une page vue, c’est que vous n’êtes pas prêt.
Ne vous attendez pas non plus à ce que l’adoption de l’IA ralentisse. Elle va s’accélérer. Cela signifie que la planification du remplacement des revenus devrait déjà être en cours. Les modèles allégés en actifs, les licences, les intégrations payantes et les stratégies de valeur par impression axées sur l’influence, et non sur le trafic, sont les leviers à utiliser. Attendre de se stabiliser dans le cadre des modèles existants n’est pas la bonne solution.
Les moteurs de recherche devront abandonner les modèles basés sur les clics
Les annonces basées sur le clic ont permis à Google de se développer. Mais ce modèle commence à échouer à mesure que l’IA s’intègre plus profondément dans le comportement de recherche quotidien et que les utilisateurs obtiennent ce dont ils ont besoin sans quitter la page de résultats. Lorsque vous éliminez le besoin de cliquer, la structure publicitaire conçue autour de ces clics perd de son pouvoir.
Le PPC traditionnel est efficace lorsqu’il est lié à une intention élevée. Mais comme l’IA commence à dissoudre la distinction entre les requêtes à forte intention et les requêtes informatives, le volume et le ciblage de ces annonces diminuent. Même la publicité par affichage est moins rentable, car les éditeurs du Réseau Display de Google voient leur trafic diminuer, ce qui se traduit par moins d’appels à la publicité, moins d’impressions et, en fin de compte, moins de revenus pour Google et ses partenaires.
C’est maintenant que les moteurs de recherche doivent combler l’écart de valeur. Abonnements premium à l’IA, mises à niveau basées sur les fonctionnalités, publicité intégrée dans les résumés de l’IA, telles sont les flèches qu’il reste dans le carquois. Google ne peut pas attendre que l’érosion des clics atteigne son paroxysme pour agir. La monétisation doit évoluer parallèlement au déploiement du produit.
La publicité native de l’IA n’est pas encore formée. Mais elle se consolidera rapidement. OpenAI devrait intégrer des publicités. Perplexity teste déjà des réponses sponsorisées intégrées. Meta prévoit de commercialiser ses interactions avec l’IA. Les acteurs historiques de la recherche doivent agir rapidement pour définir cet espace, faute de quoi le prochain format dominant émergera sans eux.
Pour les responsables stratégiques de haut niveau de ces moteurs, ce changement exige une restructuration interne. La monétisation d’un produit d’IA nécessite de nouvelles opérations de vente, de nouveaux modèles de partenariat et de nouveaux cadres de suivi des utilisateurs. L’inertie institutionnelle peut ralentir le changement, mais elle est essentielle. Le financement de ce changement va bien au-delà des expériences marketing, il s’agit de maintenir la domination là où l’ancien modèle offre des rendements décroissants.
La flexibilité est désormais un trait de caractère, et non plus une caractéristique du produit. Les moteurs qui évoluent rapidement et repensent les fondements de l’engagement économique définiront le marché des interfaces d’IA. Tous les autres joueront sur la plateforme de quelqu’un d’autre.
Différents niveaux d’adoption de l’IA
L’essor de l’IA n’est pas linéaire, il s’accélère. La vitesse d’adoption sur les différentes plateformes et les comportements des utilisateurs créera des phases distinctes de perturbation, chacune exigeant sa propre réponse. Au niveau actuel de 30 % d’intégration des requêtes d’IA, nous constatons déjà un impact mesurable. Les sites d’information et les sites « pratiques » perdent du trafic parce que les résumés de l’IA dominent l’espace de recherche visible. Les utilisateurs obtiennent des réponses rapides et le lien n’est plus pertinent.
À ce stade précoce, les modèles d’abonnement conservent une certaine résilience, car les lecteurs interagissent encore avec des analyses plus approfondies ou des contenus exclusifs. Mais le marketing basé sur la performance se resserre. Les performances des publicités affichées s’affaiblissent déjà, et les revenus des affiliés diminuent parallèlement.
Avec 55 % d’adoption de l’IA, nous entrons dans une phase où plus de la moitié des recherches n’aboutissent plus à des visites de sites. La plupart des demandes d’information seront résolues avant même le chargement du site. Les éditeurs de taille moyenne, en particulier ceux qui s’appuient sur le référencement et la syndication, sont confrontés à un risque existentiel. L’économie de la gestion de points de vente indépendants commence à s’effondrer. Les recettes publicitaires diminuent de 40 à 60 % et les modèles d’abonnement s’affaiblissent parce que les utilisateurs n’atteignent jamais le contenu réservé.
Lorsque l’IA domine plus de 85 % des requêtes, c’est toute la structure de l’édition traditionnelle qui est bouleversée. Les licences de contenu deviennent la norme. Les éditeurs se transforment de plateformes de destination en fournisseurs de back-end alimentant les systèmes d’IA. Les marques basées sur la confiance, avec une fidélité historique, des recherches exclusives ou un journalisme essentiel, pourraient rester visibles, mais les éditeurs généralistes de masse pourraient disparaître.
Pour les cadres dirigeants de l’édition ou de la recherche, la conclusion est simple : il faut considérer chaque phase d’adoption comme une ère à part entière, et non comme une simple étape sur un continuum. Les stratégies qui fonctionnent à 30 % ne vous sauveront pas à 55 %, et les outils que vous construisez pour 55 % ne vous protégeront pas dans un environnement à 85 %. Les cycles d’investissement dans la préparation à l’IA, la refonte du modèle de revenus et l’octroi de licences de contenu au niveau de l’entreprise doivent commencer tôt. Une adaptation tardive n’est pas gérable, c’est une non-option.
Les modèles de monétisation natifs de l’IA sont en plein essor
Les modèles traditionnels de monétisation du web sont en perte de vitesse. La monétisation basée sur l’IA est déjà en marche. Les plateformes à l’origine de ce changement ne se contentent pas d’innover sur le plan technologique, elles modifient les mécanismes qui sous-tendent les revenus.
Meta intègre son chatbot alimenté par LLM à son activité publicitaire. Les conversations avec l’IA peuvent influencer les publicités que les utilisateurs voient, même à travers différentes expériences. Cela change la façon dont les annonceurs envisagent le ciblage. CNN a clairement signalé cette orientation : « Meta utilisera bientôt vos conversations avec son chatbot pour vous vendre des produits.
Perplexity a commencé à tester les publicités intégrées en novembre 2024. OpenAI devrait suivre. Les réponses générées par l’IA deviendront effectivement un nouvel inventaire, contextuel, riche en intentions et affiché en temps réel. Pour les éditeurs et les annonceurs, cela crée un espace d’engagement entièrement nouveau, mais introduit également une nouvelle dépendance : la plateforme d’IA elle-même devient le gardien.
L’octroi de licences est l’autre aspect de l’équation. De grands éditeurs comme News Corp l’ont compris très tôt et ont signé des accords avec OpenAI en mai 2024. Ces accords ne se contentent pas de protéger la visibilité, ils créent des flux de revenus directs pour les contenus de grande valeur. La prochaine vague sera définie par les entreprises qui possèdent des données exclusives, des recherches approfondies ou un accès exclusif, un contenu que l’IA ne peut pas générer seule.
OpenAI, par exemple, devrait générer plus de 20 milliards de dollars de recettes annuelles, selon CNBC (6 novembre 2025). Ce chiffre provient essentiellement des abonnements et des partenariats d’entreprise, pas encore de la publicité. Mais la voie vers les publicités intégrées est toute tracée. Le modèle économique est déjà en train de se transformer, alors même que l’échelle est encore en train de se déployer.
Le message essentiel pour les dirigeants est le suivant : L’IA n’est pas simplement une amélioration de la livraison, c’est une plateforme de distribution. Et les plateformes de distribution créent de nouveaux systèmes économiques. Les éditeurs, les marques, les entreprises technologiques, tous ceux qui créent du contenu, doivent désormais penser à une monétisation intégrée et non liée. Le contenu doit avoir suffisamment de valeur pour faire l’objet d’une licence, être suffisamment adaptable pour être intégré et suffisamment distinct pour ne pas être remplacé. C’est l’argument commercial qui permettra de survivre à la prochaine version du web.
Récapitulation
Ce changement n’est pas théorique, il s’accélère déjà. L’IA modifie la façon dont les gens accèdent à l’information, la façon dont la valeur circule sur le web et la façon dont les revenus sont générés. L’économie des liens qui soutenait autrefois les publicités, les affiliés et les abonnements n’est plus garantie. Le trafic n’a plus la même signification qu’auparavant.
Pour les chefs d’entreprise, la priorité est désormais la clarté. Examinez vos modèles et demandez-vous ce qui survivra dans un monde sans clic. Si votre valeur n’est réalisée qu’après qu’un utilisateur a visité votre plateforme, vous êtes exposé. Les entreprises qui mèneront le prochain cycle ne se contenteront pas de produire du contenu, elles posséderont des données exclusives, des expériences différenciées et des relations que l’IA ne pourra ni reproduire ni remplacer.
Les dirigeants de plateformes technologiques, d’entreprises de médias et de marques devraient investir dans des mesures d’influence, des stratégies de licence, des tests de monétisation natifs de l’IA et des écosystèmes plus intégrés. Si vous dépendez trop longtemps des modèles existants, vous construisez en fonction d’une pertinence décroissante.
Les règles du jeu sont déjà en train de changer. Les gagnants du marché seront ceux qui évolueront avec lui et construiront ce qui vient après, au lieu de protéger ce qui a fonctionné.
