L'émergence d'outils comme Search GPT et Perplexity transforme radicalement la
recherche d'information en ligne, bouleversant les stratégies publicitaires traditionnelles de Google et Meta et des annonceurs. Cela redéfinit non seulement l'interaction utilisateur mais aussi l'ensemble de l'écosystème publicitaire.
1. Une nouvelle ère de la recherche interactive
L'expérience de recherche devient conversationnelle, avec des réponses complètes générées directement par l'IA. Cette transformation oblige Google et Meta à repenser l'intégration des annonces pour préserver une expérience utilisateur fluide.
Exemples :
Mode et style personnel : Un utilisateur demandant "Comment m'habiller pour un entretien dans une start-up tech ?" reçoit des conseils personnalisés incluant des suggestions de tenues de marques partenaires, avec un style adapté à la culture start-up.
Planification de Voyage : Pour une recherche "Week-end à petit budget", l'IA propose un itinéraire complet intégrant subtilement des offres d'hébergements, restaurants et activités partenaires, le tout dans une narration cohérente.
Santé et Bien-être : Face à la question "Comment améliorer mon sommeil naturellement ?", l'IA combine conseils pratiques et recommandations de produits (matelas, oreillers ergonomiques, applications de méditation) de manière contextuelle.
2. L'évolution vers des publicités contextuelles et intelligentes
Les formats publicitaires s'intègrent organiquement aux conversations, créant une nouvelle génération de publicités natives basées sur une analyse précise des intentions.
Cas d'Usage :
Assistant Culinaire Intelligent : Pendant une conversation sur la cuisine, l'IA suggère des recettes et intègre naturellement des recommandations d'ustensiles spécifiques ou d'ingrédients de marques partenaires, adaptés au niveau de l'utilisateur.
Coach Sportif Virtuel : L'IA analyse le niveau, les objectifs et les contraintes de l'utilisateur pour proposer un programme d'entraînement personnalisé, incluant des recommandations d'équipements adaptés.
Conseiller en Décoration : Pour une recherche sur la décoration d'intérieur, l'IA crée une planche d'ambiance virtuelle intégrant des produits de différentes marques qui s'harmonisent parfaitement.
3. Nouveaux indicateurs de performance et modèle de tarification
Le système évolue vers des métriques plus sophistiquées et un modèle "Pay-for-Relevance". Si on se projette dans un modèle de monétisation, il serait probable que Google et Meta intègrent des options de tarification basées sur la pertinence et l’engagement, plutôt que sur le simple clic ou l’impression.
Coût par Pertinence : Les annonceurs pourraient payer pour obtenir une place plus ou moins privilégiée selon la pertinence du contenu pour une requête donnée.
Enchères basées sur l’intention : Plutôt que des enchères sur des mots-clés précis, les annonceurs enchériraient sur des intentions d’achat spécifiques
Exemples :
Parcours d'Achat Automobile : Un concessionnaire paie en fonction de la qualité des interactions (questions détaillées sur les modèles, prise de rendez-vous pour essai) plutôt que sur les simples clics.
Services Financiers : Les banques sont facturées selon la pertinence de leurs offres par rapport au profil financier détecté (premier emploi, achat immobilier, préparation retraite).
Formation Continue : Les plateformes d'apprentissage en ligne paient selon le taux d'engagement réel des utilisateurs avec leur contenu éducatif.
Scénario : Recherche d'Huile d'Olive Bio
Imaginons un utilisateur recherchant "la meilleure huile d'olive bio".
Voici comment l'IA traiterait cette requête :
Analyse de l'Intention :
Comprend le besoin d'un produit bio de qualité
Identifie le niveau de connaissance culinaire
Évalue le contexte (cuisine, santé, environnement)
Sélection des Annonceurs :
Priorise les marques certifiées bio avec des scores de qualité élevés
Met en avant les partenaires de confiance dans le secteur alimentaire bio
Intègre les avis et retours d'expérience positifs
Présentation Contextuelle :
Combine informations éducatives sur les huiles d'olive
Intègre naturellement les recommandations de marques
Propose des suggestions d'utilisation personnalisées
Mesure de Performance :
Suit le temps d'interaction avec chaque recommandation
Analyse les questions de suivi des utilisateurs
Évalue les conversions et la satisfaction post-achat
Cette évolution publicitaire pilotée par l'IA marque une transition vers un modèle plus intelligent, personnalisé et respectueux de l'expérience utilisateur. Les annonceurs devront s'adapter à ces nouveaux paradigmes pour rester compétitifs dans un paysage publicitaire en constante évolution.
À travers ces exemples, nous voyons émerger un écosystème publicitaire où la pertinence et la valeur ajoutée pour l'utilisateur deviennent les piliers centraux de la stratégie marketing digitale.
Comments