De la visibilité à la recommandation : un changement de paradigme

Pendant plus de 20 ans, le marketing digital s’est structuré autour du SEO : être bien positionné pour être vu. Mais comme le rappelle Jellyfish, une nouvelle logique s’impose avec l’IA générative : être recommandé pour être choisi.

Ce glissement est loin d’être anecdotique. Les agents conversationnels deviennent des points d’entrée majeurs, capables de répondre, comparer et même orienter un achat en quelques minutes. Dans ce nouvel environnement, le risque pour les marques n’est plus seulement d’être mal positionnées, mais d’être totalement exclues des recommandations.

Les chiffres confirment cette bascule : une part croissante des utilisateurs fait confiance aux réponses générées par IA, et certains ont déjà réalisé des achats sur la base de ces recommandations.

GEO : rendre sa marque “visible” pour les LLM

Face à ce basculement, le GEO (Generative Engine Optimization) apparaît comme l’évolution naturelle du SEO. Mais optimiser pour un modèle conversationnel ne se résume pas à reproduire les recettes du passé.

Le retour d’expérience d’AXA est éclairant : l’enjeu consiste désormais à mesurer sa présence dans les réponses des LLM, comprendre les sources mobilisées et piloter son positionnement dans le temps.

Trois leviers structurants se dégagent :

• Accessibilité technique : s’assurer que les IA peuvent lire et exploiter les contenus (structure, balisage, ouverture des sites)
• Qualité et pertinence des contenus : répondre directement aux questions que les utilisateurs posent aux IA
• Présence sur des sources d’autorité : médias, encyclopédies, plateformes d’avis, largement utilisés par les modèles

« Environ 70 % de ce que disent les IA sur votre marque ne vient pas de votre site », souligne Jellyfish, rappelant l’importance stratégique de l’écosystème éditorial et de la e-réputation.

Du GEO au GEM : repenser toute la stratégie marketing

Mais comme le souligne Jellyfish, le GEO n’est qu’une première étape. Les marques doivent déjà se projeter vers une approche plus globale : le GEM (Generative Engine Marketing).

Cette approche repose sur quatre piliers clés :

• Être présent dans les réponses
• Être préféré grâce à la force de la marque
• Être compris via des contenus structurés
• Être activable par les agents (capacité à interagir, réserver, acheter)

Ce changement de logique redessine les priorités marketing. La notoriété et la cohérence de marque redeviennent centrales, car les IA privilégient les marques crédibles, cohérentes et reconnues.

Autre mutation majeure : le parcours d’achat se compresse. Là où il fallait auparavant plusieurs semaines et de nombreux points de contact, une interaction avec une IA peut désormais couvrir découverte, comparaison et décision en quelques minutes.

GEA : les premières briques d’un nouveau modèle publicitaire

En parallèle, Numberly a mis en lumière l’émergence du GEA (Generative Engine Advertising), qui ouvre un nouveau territoire pour les marques : la publicité au cœur des conversations IA.

Google et OpenAI testent déjà des formats intégrés aux réponses, basés sur le contexte et l’intention utilisateur. Ces dispositifs reposent sur des logiques nouvelles :

• ciblage conversationnel plutôt que par mots-clés
• formats natifs intégrés aux réponses
• optimisation pilotée par l’IA elle-même

Même si ces offres restent émergentes, elles pourraient profondément transformer les modèles d’acquisition. Numberly insiste : les marques doivent dès maintenant tester, apprendre et structurer leurs dispositifs de mesure, malgré des environnements encore en construction.

Apprendre vite pour ne pas disparaître

Au-delà des outils, c’est un changement de mindset qui s’impose. Le search piloté par l’IA marque le passage d’un marketing du clic à un marketing de la recommandation.

Dans ce nouveau cadre, deux impératifs se dégagent :

• comprendre ce que les IA disent réellement de sa marque
• aligner contenus, données et réputation pour influencer ces réponses

Comme l’ont montré les échanges entre AXA, Jellyfish et Numberly, nous sommes encore dans une phase d’apprentissage riche en opportunités. Pour les marques, c’est le moment idéal pour tester, s’approprier ces nouveaux leviers et partager leurs retours d’expérience.

Plus qu’un sujet à observer, le search piloté par l’IA devient un terrain d’expérimentation collectif. C’est justement tout l’enjeu de la communauté Performance digitale de l’Union des marques : accompagner les annonceurs dans cette transformation, décrypter les évolutions et créer des espaces d’échange pour progresser ensemble.