Les moteurs conversationnels modifient la manière dont les consommateurs découvrent les marques. Au lieu de comparer eux-mêmes plusieurs pages et avis, ils demandent directement à un assistant quelle solution choisir et quels reproches lui sont adressés. La réponse obtenue peut ainsi influencer leur décision avant toute visite sur le site de l’entreprise.
Une recherche de produits de plus en plus confiée à l’IA
Cette évolution concerne déjà une part importante du public. Selon une étude de Capgemini publiée en janvier 2025, 58 % des consommateurs déclarent avoir déjà sollicité une IA générative pour obtenir une recommandation de produit ou de service. Dans la recherche logicielle professionnelle, 51 % des acheteurs commencent désormais leurs démarches dans un chatbot, d’après G2.
Les réponses générées peuvent également toucher une audience très large. Les AI Overviews de Google sont utilisées par plus de 2 milliards de personnes par mois. Pour les annonceurs et les équipes marketing, la visibilité d’une marque ne dépend donc plus seulement de son référencement ou de ses pages commerciales, mais aussi de la façon dont les outils d’IA synthétisent les informations disponibles.
| Indicateur | Donnée | Organisme |
|---|---|---|
| Consommateurs ayant demandé une recommandation à une IA | 58 % | Capgemini, janvier 2025 |
| Part des acheteurs de logiciels débutant dans un chatbot | 51 % | G2 |
| Audience mensuelle des AI Overviews | Plus de 2 milliards de personnes |
Deux façons de construire une réputation
Un modèle de langage ne possède pas d’opinion personnelle sur une entreprise. Il assemble les éléments qu’il a appris ou qu’il retrouve au moment de répondre. Sa représentation d’une marque peut d’abord venir de données d’entraînement : articles de presse, Wikipédia, forums, avis publiés et contenus du site officiel. Les informations souvent répétées et cohérentes peuvent alors constituer une image générale qui évolue lentement.
Certains services complètent cette mémoire par une recherche en temps réel. ChatGPT, Perplexity, Gemini ou les AI Overviews de Google peuvent décomposer une question d’achat en plusieurs recherches, notamment autour du nom d’une marque et des avis qui lui sont associés. Les évaluations et commentaires deviennent ainsi des matériaux directement utilisés pour formuler une réponse destinée à un prospect.
Les avis pèsent dans la synthèse finale
Le client ne consulte pas nécessairement chaque témoignage : l’assistant peut en extraire les points positifs récurrents, les limites signalées et les critiques les plus fréquentes. Une entreprise peut donc être jugée à partir d’une synthèse produite par l’IA, alors même que l’utilisateur n’a pas lu les pages qui ont servi à la construire.
- Les avis clients alimentent les réponses données lors des recherches de produits et de services.
- Les contenus anciens peuvent continuer à influencer la perception d’une marque lorsque l’outil s’appuie sur ses données d’entraînement.
- Les recherches en direct peuvent faire remonter des critiques ou des retours récents dans la réponse affichée.
Pour les professionnels du marketing, cette évolution déplace une partie de l’enjeu de la réputation en ligne : il ne s’agit plus seulement de savoir ce que les clients lisent, mais aussi ce que les systèmes d’IA retiennent et reformulent à propos de l’entreprise.
