Google AI Mode et l’avenir de la monétisation de la recherche: publicités, invites et époque post-Keyword

Le mode Google AI, qui a officiellement été lancé en mai 2025 et est maintenant disponible pour tous les utilisateurs américains sans liste d’attente, représente une étape importante dans la façon dont nous nous engageons avec la recherche.

Propulsé par Gemini 2.5, cette nouvelle interface va au-delà des aperçus de l’IA en introduisant un assistant conversationnel persistant qui mélange des informations générées par l’AI avec les résultats de recherche traditionnels.

Les utilisateurs peuvent basculer entre les résultats classiques et les résumés axés sur l’IA, le suivi des requêtes et explorer des conversations plus exploratoires, le tout dans une seule interface.

Contrairement aux aperçus de l’IA ou à l’expérience générative de recherche (SGE) précédente, qui a fourni une seule réponse générée par l’AI pour une requête de recherche traditionnelle, le mode AI est plus similaire à Chatgpt en ce qu’il favorise une approche conversationnelle pour trouver des réponses.

Cela marque un changement dans la façon dont les gens interagissent avec la recherche, passant des mots clés courts et isolés à des invites plus naturelles qui ressemblent à la façon dont nous parlons et pensons.

Le mode AI prend en charge de riches interactions et des requêtes plus longues, encourageant un engagement plus profond et plus nuancé avec l’information. Et lorsque le comportement des utilisateurs change, les annonceurs doivent adapter la façon dont ils atteignent les utilisateurs avec des solutions et des offres pertinentes.

Réfléchissez à la façon dont les campagnes améliorées ont forcé les annonceurs à vous préparer à l’explosion de l’utilisation des appareils mobiles.

Nous sommes maintenant à une autre jonction où les annonceurs et Google doivent travailler ensemble pour faire évoluer notre façon de réussir. Cela signifie reconsidérer tout, du ciblage et de l’attribution à la monétisation et à la conception d’annonces.

Dans cet article, je partage mes réflexions sur ce que le mode AI signale pour l’avenir de la recherche, comment il remet en question les modèles de publicité numérique de longue date et pourquoi les spécialistes du marketing doivent s’adapter rapidement ou risquer d’être laissés pour compte.

Motifs stratégiques: innovation vs. Défense

Google pousse-t-il le mode AI parce qu’il voit une opportunité ou parce qu’il répond à la pression d’Openai et d’autres? La réponse est probablement les deux.

Le leadership technique de Google est bien établi.

Deepmind, une société Google, a aidé à inventer le modèle de transformateur qui sous-tend GPT. Sa famille de modèles Gemini a mûri rapidement.

Chez Google Marketing Live 2025, Sundar Pichai a déclaré que Gemini avait pris les devants en tant que modèle le plus performant, une réclamation prise en charge par le classement de LM Arena.

Pourtant, Google se déplace avec prudence. En tant que leader du marché sous contrôle réglementaire, il ne peut pas se permettre des faux pas.

L’innovation est réelle, mais la stratégie pour protéger sa domination en faisant une partie de l’IA de ses principaux produits avant que les autres puissent prendre les devants.

Les attentes de contrôle, de l’échelle et de l’héritage des réglementations signifient qu’elle ne peut pas évoluer aussi vite que les joueurs émergents, mais cela ne signifie pas que cela poursuivra toujours l’avance.

Complexité et mémoire rapides: le défi du ciblage

La façon dont les utilisateurs aiment trouver des réponses changent de cliquer sur une page de résultats de recherche pour interagir avec un assistant d’IA.

Cette évolution du moteur de recherche en moteur de réponse présente une nouvelle couche de complexité pour les annonceurs. Les invites en mode AI ne sont pas seulement du texte; Ce sont des conversations riches en contexte personnel et en mémoire.

Prenez un utilisateur engageant une longue session avec le mode AI. Leur conversation peut inclure plusieurs invites dans une ligne comme celle-ci:

• «Je coure mon premier marathon à Los Angeles et j’ai besoin de bonnes chaussures. Que recommandez-vous?»
• « Au fait, j’ai une fasciite plantaire. Je n’essaie pas de battre des records, j’ai juste besoin de quelque chose qui ne me détruise pas les genoux. »
• «Je ne suis pas un fan de couleurs fade. Quelles marques ont quelque chose de plus vibrant dans leur gamme actuelle?»

L’assistant comprend l’objectif et adapte les réponses aux considérations médicales, à l’intention et au ton émotionnel.

Il peut inclure des chaussures de stabilité de surface, des inserts recommandés et même un facteur de délais d’entraînement ou le temps prévu dans la ville où le marathon aura lieu.

Maintenant, contrastez cela avec une courte invite: «Chaussures de course».

Simple à la surface, sauf que l’assistant se souvient qu’hier, j’étais au magasin Adidas, parlant à un commis de la chaussure via mon abeille, portable, et j’ai utilisé mes méta-lunettes Ray-Ban pour prendre quelques images de couleurs que j’ai aimées.

Bien que ce cas d’utilisation ne soit pas encore tout à fait là dans le monde réel, j’utilise personnellement cette technologie maintenant, et ce n’est qu’une question de temps jusqu’à ce que toutes les pièces soient connectées et que le scénario de l’annonceur que j’ai décrit deviendra réel.

Ensuite, nous verrons l’assistant reprendre là où je me suis arrêté, en utilisant la mémoire multimodale pour enrichir la réponse avec des conversations passées et des préférences visuelles.

Aucune de ces interactions ne peut être adaptée au ciblage traditionnel basé sur les mots clés. La mémoire et la personnalisation de l’assistant transforment chaque requête en un moment unique.

Pour les annonceurs, il ne s’agit pas seulement de ce qui a été tapé; Il s’agit de ce que l’assistant sait.

Cela crée une opportunité plus riche pour les annonceurs, mais il y a un défi lié au ciblage car Google Ads a été conçu pour la publicité par mot-clé, pas une publicité rapide – et cela crée une déconnexion.

→ Curieux de savoir comment les spécialistes du marketing s’adaptent à ces changements? Consultez le rapport sur l’état de l’IA 2025 dans le rapport marketing pour les données et les informations.

Des mots clés aux invites: pourquoi l’ancien modèle ne correspond plus

Google Ads a été initialement construit autour d’une idée simple: faire correspondre les annonces aux recherches d’utilisateurs via des mots clés.

Les annonceurs offrent aux termes que les utilisateurs peuvent taper dans la barre de recherche (comme les «chaussures de course» ou les «vols bon marché»), et le système diffusera des annonces pertinentes en fonction de ces entrées.

Mais le mode AI modifie la langue de la recherche. Au lieu de mots clés courts et isolés, les utilisateurs commencent à utiliser des invites de conversation complètes qui reflètent la façon dont elles parlent naturellement.

Ces invites sont souvent plus longues, plus spécifiques et remplies de nuances que le système de publicité d’origine n’était pas conçu pour gérer.

Pour faire fonctionner les choses, Google a introduit une solution de contournement en coulisses: «Mots-clés synthétiques».

Ce sont des représentations générées par la machine qui tentent de ramener les invites modernes dans le cadre des mots clés sur les annonceurs sur les annonces. C’est un patch intelligent, mais finalement temporaire.

Alors que les invites continuent d’évoluer en complexité et en variété, et à mesure que la mémoire et la personnalisation façonnent chaque requête, le mot-clé en tant qu’ancre de ciblage stable devient plus difficile à compter.

Cela exerce une pression sur l’ensemble de l’écosystème publicitaire. L’ancien modèle fonctionne toujours, mais il est de plus en plus synchronisé avec la façon dont les gens recherchent.

Un nouveau système, construit nativement pour les invites, le contexte et la mémoire, devra éventuellement prendre sa place.

Repenser les annonces en mode IA: qu’est-ce qui vient après les clics?

Le passage vers la navigation assistée par AI apporte un autre défi majeur: moins de clics.

Si les utilisateurs obtiennent ce dont ils ont besoin de l’assistant lui-même, la nécessité de visiter les sites Web diminue, affaiblissant les fondements du modèle commercial coûts par clic (CPC).

Mais les clics seront plus pertinents car, contrairement au passé, où un clic était l’exploration initiale par l’utilisateur de votre offre, il sera désormais mieux informé et plus loin dans ses recherches au moment où ils visitent votre site pour la première fois.

Microsoft Research a révélé que les comportements d’achat ont augmenté de 53% dans les 30 minutes suivant une interaction de copilote, soulignant à quel point les suggestions puissantes, opportunes et endemies peuvent être ententes.

Pour rester pertinent, les annonces doivent se sentir comme une partie de la conversation. Ils ne peuvent pas être perturbateurs ou détachés. Ils doivent être intégrés, réactifs et utiles, apparaissant quand et où ils ont le plus de sens.

Les données de performances plus récentes montrent que l’engagement publicitaire a doublé dans certains formats lorsqu’il est servi via Copilot, en particulier dans les achats à propulsion PMAX et les publicités multimédias.

Surtout, Microsoft a repris le volume d’impressions publicitaires dans Copilot, en choisissant plutôt pour afficher des annonces uniquement lorsqu’elles sont prédites d’être très pertinentes et utiles.

Le résultat? Moins d’annonces mieux placées qui entraînent des résultats plus forts, un modèle qui laisse entendre où le mode Google AI pourrait être dirigé.

Google a déjà fait cela auparavant. Son introduction d’AdWords a transformé les annonces à partir de bannières flashy en informations utiles. Le mode AI exige une évolution similaire, qui transforme l’utilité en performance.

Donc, si la façon traditionnelle de Google gagne de l’argent, examinons certaines options sur la façon dont ils pourraient combler l’écart.

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Conversion à l’intérieur de la conversation: la montée des modèles et agents d’affiliation

La partie la plus frustrante pour les consommateurs utilisant des agents d’IA pour trouver quelque chose à acheter est la dernière étape après avoir déterminé ce qu’ils veulent.

Maintenant, ils doivent chasser où l’acheter, entrer sur une carte de crédit et faire face aux minuties habituelles d’acheter quelque chose en ligne.

Une meilleure expérience utilisateur, en particulier pour les petits achats, serait de dire à l’agent: «Je l’aime, l’achetez!» Et demandez à l’article d’arriver à votre porte le lendemain.

Bien que ce scénario zéro cliquez sur la meilleure expérience utilisateur, il est également le plus problématique dans un monde CPC.

Cela ouvre la porte aux modèles publicitaires d’affiliation et basés sur la commission. Au lieu de faire attention, les annonceurs paient pour l’action.

Les publicités deviennent des partenaires décisionnels, pas seulement des générateurs de circulation. C’est mieux pour le fonctionnement des assistants: ciblé, efficace et d’abord des utilisateurs.

Bien que ce ne soit pas la première tentative de monétisation basée sur la commission de Google (les efforts précédents, tels que Buy sur Google, les actions d’achat et Google Express, finalement fermé en raison de l’adoption limitée des marchands et de la faible adoption des consommateurs), ces modèles manquaient du contexte personnalisé que le mode AI permet désormais.

Même des expériences spécifiques à la verticale comme les enchères de commission pour les annonces des prix de l’hôtel (à la retraite en 2024) ont suivi le même schéma: fort en théorie, mais manquant la profondeur comportementale pour maintenir l’engagement.

Avec des invites axées sur la mémoire, des besoins des utilisateurs en temps réel et des signaux multimodaux en jeu, les conditions peuvent enfin être prises pour les prix basés sur les performances pour évoluer de manière significative et alignée sur le consommateur.

Modèles de monétisation: pourquoi les abonnements ne sont pas l’avenir

La monétisation de la recherche alimentée par AI est un sujet brûlant. Des startups comme Neeva de Sridhar Ramaswamy (ancien chef des publicités de Google) ont tenté de remplacer les publicités par des abonnements, mais l’adoption des utilisateurs n’a pas réussi.

Même Openai, avec son niveau de pro de ChatGpt Paye, voit une grande majorité d’utilisateurs optant pour un accès gratuit.

Le modèle est clair: la plupart des utilisateurs ne paieront pas pour les outils de recherche à usage général. Même les entreprises menant à l’IA prévoient que la publicité restera la source de revenus dominante.

Le modèle d’annonce de Google, testé et affiné pendant des décennies, est toujours l’approche la mieux positionnée – si elle peut évoluer pour correspondre au nouveau comportement utilisateur.

Publicités en mode IA

Google a déjà dit qu’il aurait des annonces en mode AI.

Pour maximiser la probabilité que vos annonces apparaissent dans cet environnement, il est conseillé d’utiliser les outils centrés sur l’IA de Google, notamment AI Max dans les campagnes de recherche, Performance Max et Demand Gen.

L’utilisation de mots clés de correspondance générale est également cruciale, car ils facilitent les connexions avec les invites conversationnelles plutôt que les mots clés traditionnels.

Cependant, avec la baisse potentielle des taux de clics, une question pertinente se pose: moins de clics sur les publicités peuvent-ils maintenir le modèle de revenus?

Malgré ce défi, je m’attends à ce que la publicité restera la principale source de revenus, même en mode IA.

Il convient de noter que le PDG d’Openai, Sam Altman, a exprimé ses réserves sur l’intégration des annonces dans les expériences de l’IA.

Dans une conversation avec Ben Thompson, Altman a déclaré:

« Actuellement, je suis plus heureux de comprendre comment nous pouvons facturer aux gens beaucoup d’argent pour un très bon ingénieur logiciel automatisé ou un autre type d’agent que je fais un certain nombre de dix sous avec un modèle basé sur la publicité … Je n’aime pas beaucoup les publicités. »

De même, les co-fondateurs de Google, Larry Page et Sergey Brin, se sont initialement opposés à l’idée de publicité sur leur moteur de recherche. Dans leur document de recherche de 1998, «L’anatomie d’un moteur de recherche Web hypertextuel à grande échelle», ils ont écrit:

«Nous nous attendons à ce que les moteurs de recherche financés par la publicité soient intrinsèquement biaisés vers les annonceurs et loin des besoins des consommateurs.»

Malgré ces réserves initiales, OpenAI et Google ont reconnu les pratiques de la monétisation. Google fait près de 78% de ses revenus à partir de publicités en 2024, illustrant son évolution de la position originale de ses fondateurs.

Ainsi, alors que les méthodes et les philosophies concernant la publicité dans les expériences de l’IA ont évolué, la nécessité de stratégies de monétisation efficaces reste primordiale.

Conclusion: Parier sur l’innovation publicitaire alimentée par l’IA

Bientôt, aider les consommateurs au moment de la pertinence ne concernera plus les mots de recherche et les mots clés; Il s’agira de contexte et d’interactions alimentées par l’IA motivées par la mémoire, l’intention et le dialogue.

Les premiers signaux sont prometteurs: les utilisateurs réagissent mieux lorsque les annonces sont utiles, pas intrusives.

L’expérience de Microsoft avec Copilot montre que lorsque les systèmes génératifs fournissent des publicités moins mais plus pertinentes, l’engagement et les conversions augmentent.

L’opportunité de Google est de reprendre ces leçons, de cuisiner l’utilité et le calendrier dans son moteur de monétisation Ai-Native.

Il ne s’agit pas de construire l’assistant le plus flashy; Il s’agit de gagner la confiance aux moments qui comptent.

Si l’assistant peut fournir des résultats de valeur et conduire sans casser le flux, c’est le modèle qui gagne.

Je ne doute pas que Google et d’autres plates-formes publicitaires trouvera des moyens de monétiser de manière appropriée ces opportunités de publicité, même s’il y aura moins d’impressions pour chaque parcours de consommation.

Les principes fondamentaux de la publicité au moment de la pertinence n’ont pas changé, mais nos tactiques devront évoluer rapidement. Les invites, et non les mots clés, sont le nouveau point de départ – et cela change le jeu.

Plus de ressources:

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Image en vedette: Lana Sham / Shutterstock