Tout savoir sur les A.I. overviews de Google 📖

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DANS CET ARTICLE

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    Définition des A.I. overviews
    
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    Que contiennent les A.I. overviews ?
    
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    Comment fonctionnent les A.I. overviews ?
    
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    Quel impact pour les utilisateurs ?
    
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    Comment se préparer?
    

C’est un nom donné par Google pour ses résultats de recherche construits par intelligence artificielle générative (pour le moment, par Gemini 2.0, l’un des modèles de Google). Ceux-ci sont composés d’un résumé extrait de plusieurs résultats de recherche pertinents. Les résumés contiennent des liens vers les sources utilisées. Ce nouveau type de recherche est déjà en ligne dans de nombreux pays et vient d’arriver en Belgique en anglais.

Une différence qui vient de l’output

Finalement, la différence essentielle entre une recherche traditionnelle et une recherche utilisant l’IA ne se trouve pas vraiment dans leur fonctionnement profond. L’outil s’appuie toujours sur des résultats bien positionnés dans l’index Google. La véritable différence réside dans l’affichage final : au lieu de présenter simplement une liste de résultats, l’IA en crée une synthèse claire, intégrée directement dans la réponse, accompagnée de nombreux liens. C’est dans cette manière d’afficher les résultats que réside le changement le plus significatif.

• Le cœur de la recherche reste basé sur l’index de Google
• L’intelligence artificielle synthétise les résultats au lieu de les lister
• De nombreux liens sont intégrés directement dans la réponse

1. Ils apparaissent majoritairement sur des contenus informationnels.

D’après nos premières analyses, en Belgique, la situation semble proche des U.S. et des autres pays : les A.I. overviews semblent majoritairement apparaître pour du contenu informationnel (comment, pourquoi, etc.) très en amont dans le funnel. Des requêtes plus proches de produits comme : « Best smartphone in 2025 », « Best smartphone under 500euros », etc. ne donnent pas de résultat I.A. Les recherches locales ne semblent pas non plus impactées pour le moment. Encore une fois, il est important de garder en tête que la situation peut changer. L’amélioration des modèles d’intelligence artificielle pourrait amener Google, qui a récémment intégré Gemini 2.0 dans les A.I. overviews, à accroître la couverture de ceux-ci. Petit rappel les A.I. overviews :

• Apparaissent sur des contenus informationnels (comment, pourquoi, etc.)
• Apparaissent peu sur les requêtes de produits plus transactionnelles
• Les recherches locales ne sont pas impactées pour le moment

2. Certains contenus ne génèrent pas de résultats I.A.

« Best bank in Belgium », « How to choose a bank », « how to play texas holdem », « how to invest money »… Certains résultats proches des thématiques sensibles YMYL (Your Money Your Life, donc des thématiques liées à l’argent et à la santé) génèrent peu de résultats I.A. Il est tout de même possible d’en trouver certains comme : « how to invest in s&p 500 ». Toutefois, ils semblent rares. Encore une fois, il est intéressant de se demander si l’amélioration constante des modèles d’intelligence artificielle générative changera cette réalité en permettant à Google de se fier aux résultats, même sur des sujets complexes.

• Requêtes financières (banques, investissements)
• Catégorie YMYL (Your Money Your Life)

3. Le taux de clics diminuera probablement sur certaines requêtes informationnelles

Le fait que le résultat contienne la réponse complète avec de nombreux liens peut amener les utilisateurs à moins cliquer. Les résultats U.S. semblent confirmer cette réalité. Toutefois, il reste important d’insister que l’adoption des utilisateurs et la couverture des résultats I.A. détermineront aussi l’impact. Si les utilisateurs ne cliquent pas sur le « show more » qui déroule l’entiereté du résultat et si seulement 5% des résultats génère un output I.A. l’impact sera évidement bien moins important. Attention, il reste important de garder en tête que le taux de clics n’est pas forcément un KPI critique. Un taux de clics peut diminuer tandis que la conversion reste similaire. Encore une fois, il faudra suivre plusieurs KPI pour bien analyser ses résultats.

4. Certaines requêtes brandées sont impactées

Sur certaines requêtes liées à une marque ou un produit, les AI overviews apparaissent (best Orange phone subscription, best Belrobotic mower for a large pitch, what are the different car insurance for Axa, …). Ceci aura potentiellement un impact sur le taux de clic en fonction du résultat et de l’intention de l’utilisateur. En effet si celui-ci veut simplement obtenir une information de prix, pourquoi cliquer sur le résultat. Encore une fois, l’impact dépendra de la couverture et de l’adoption.

• Baisse potentielle du taux de clic sur les requêtes informationnelles
• Impact variable sur les requêtes de marque
• Importance du comportement utilisateur face au « show more »

Suivez l’impact, ne changez pas votre stratégie maintenant

Pour le moment, seul l’anglais génère des résultats I.A. et il est impossible de savoir quand ce sera le tour du français et du néerlandais. Avec Google, ces deux langues pourraient être impactées demain, comme dans six mois. Il est donc primordial de ne pas modifier toute votre stratégie SEO dès maintenant.

Par ailleurs, comme expliqué précédemment, l’impact va dépendre de l’adoption et de la couverture des résultats de recherche générés par intelligence artificielle. Si ces derniers couvrent 5% des résultats et du volume de recherche, il est difficile d’en faire une priorité. Évidemment cela dépend aussi du secteur. Certains secteurs pourraient être plus impactés que d’autres. Tout est donc une question de suivi et d’analyse. Pour ce faire ? Rien de tel qu’une analyse sémantique !

La data c’est (toujours) de l’or

Pour pouvoir analyser l’impact des A.I. overviews, il vous faut de la donnée. Sans, elle, vous êtes à la merci de biais et de perceptions erronées. Vos recherches, surtout celles de longue traînes, ne sont pas forcément celles réalisées par vos utilisateurs. Mais alors quelles sont les données critiques pour bien suivre la situation ?

Une liste de mots-clés recherchés avec une vraie valeur

La première chose à avoir, c’est une liste de mots-clés. C’est ce que les spécialistes du SEO appellent une analyse sémantique. Il est important que cette liste soit liée à un volume de recherche pour éviter les biais. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des outils comme le Google Keyword planner.

Toutefois, vous devez aussi absolument être conscient que, quel que soit l’outil, il sera toujours en partie biaisé dans les données qu’il vous transmettra. C’est un concept important, surtout si vous travaillez dans une niche BtoB. En effet, de nombreux mots-clés classifiés comme sans volume par divers outils sont pourtant recherchés. Par ailleurs, l’arrivée de l’I.A. générative amène les utilisateurs à allonger leurs requêtes qui ont, de plus en plus, le potentiel d’être uniques. La solution est un savant mélange d’utilisation de données de volume, de données réelles (search console) et de feedback utilisateur.

Les données de la Search Console

La Google Search Console est l’outil organique par excellence. Elle est gratuite, relativement facile à installer et vous donne un maximum d’infos sur les mots-clés tapés par des utilisateurs. Elle suit les clics et les impressions dans sa partie performances. C’est-à-dire les infos de ceux qui ont vu ou cliqué sur l’un de vos résultats dans Google. Malheureusement, même si elle compte actuellement les interactions sur les A.I. overviews, elle ne précise pas si un clic vient de celle-ci ou d’un clic traditionnel.

Cette réalité risque de rendre l’analyse parfois complexe (si un résultat apparait sur une I.A. overview et aussi dans les résultats traditionnels, la search console vous donnera une moyenne). Quoi qu’il en soit, il est tout même intéressant de pouvoir suivre l’évolution, mais il sera crucial de bien analyser les raisons d’une évolution positive ou négative.

Les données d’outils de suivi de positionnement

La plupart des outils de suivi de positionnement proposent la possibilité de suivre un positionnement dans les pages de recherches. Il sera donc intéressant, en corrélant cette info à celle de la Search Console de pouvoir suivre l’évolution et de voir si certaines positions dans une A.I. overview ont un impact plus fort.

Le Search traditionnel n’est pas mort

Même si l’output change radicalement, le fonctionnement de la recherche I.A. est, en arrière-plan, lié à un index et à un positionnement. Google transforme votre recherche en requêtes. Il y a donc toujours des requêtes à optimiser, même s’il est plus compliqué de les appréhender. Par ailleurs tout le pendant transactionnel de la recherche est encore peu affecté par ce nouveau type de résultat et reste, sans surprise, un grand générateur de R.O.I., il serait dommage de l’oublier !

Le SEO fonctionne encore avec des stratégies connues

Faire un focus fort sur l’intention utilisateur

L’arrivée des A.I. overviews renforce encore plus cette réalité. Si l’utilisateur peut poser une question encore plus longue : « je cherche la meilleure assurance pour une bmw X2 qui soit compétitive, mais complète », avoir une page encore spécifique aura un intérêt réel. Il est évidemment crucial de ne le faire qu’avec un potentiel business, c’est-à-dire si des utilisateurs cherchent réellement ce résultat.

Utiliser une sémantique riche

À l’heure ou la rédaction assistée par I.A. est toujours plus présente, il est crucial de se rappeler qu’une sémantique riche a un impact direct sur le SEO traditionnel, le Search I.A., mais aussi sur les Large Language Models traditionnels (ChatGPT, Claude, …). Sans rentrer dans des détails complexes liés à leur fonctionnement, ces derniers sont capables de comprendre qu’un petit plombier moustachu avec une salopette rouge est la star du jeu vidéo : Mario. Leur entraînement leur permet de statistiquement comprendre les relations entre mots, entités et concepts. À l’heure de l’I.A. le texte et la sémantique sont toujours aussi importants !

Pertinence, profondeur & expertise

Vous avez peut-être entendu parler d’EEAT (Expérience, Expertise, Autority, Trust). Cette notion n’a pas changé à l’heure de l’I.A. générative. Les raisons sont légèrement différentes pour le Search traditionnel et les LLMs. Les modèles de langages sont capables d’associer marques et concepts. Plus une marque est mentionnée avec un concept, plus elle sera associée à des concepts importants pour cette dernière.

Quoi qu’il en soit, il est donc intéressant de faire un focus clair sur des contenus de qualité qui répondent à des besoins réels grâce à la connaissance d’experts. Attention, longueur et qualité ne sont pas forcément liés.

Et bien d’autres choses !

Il existe encore des dizaines de Tips intéressants comme l’ajout de données structurées (dont l’utilisation a été mentionnée comme utile par Microsoft pour aider les LLMs à comprendre un contenu et qui sont très utiles dans la recherche traditionnelle).

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Corentin Donneaux