La montée en puissance de l’intelligence artificielle générative (GenAI) n’est pas qu’une simple nouveauté technologique ; c’est un bouleversement sismique qui redéfinit le paysage du commerce électronique. Des données récentes révèlent une augmentation spectaculaire du trafic vers les sites web de vente au détail américains, stimulée par la GenAI, soulignant son influence croissante et la nécessité urgente pour les détaillants de s’adapter. Cette analyse approfondit les facteurs à l’origine de cette augmentation, l’évolution des comportements des consommateurs et les impératifs stratégiques pour les détaillants qui naviguent dans cette ère transformationnelle.
Croissance explosive et modification des habitudes de trafic
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. De juillet 2024 à février 2025, le trafic vers les sites web de vente au détail généré par la GenAI a connu une augmentation stupéfiante de 1200 %. Cette croissance explosive dépasse les canaux traditionnels, signalant un changement fondamental dans la façon dont les consommateurs découvrent et interagissent avec les détaillants en ligne. Bien que la part de la GenAI dans le trafic total puisse encore être inférieure à celle des sources établies comme la recherche organique, son impact est indéniable.
Les principales observations sont les suivantes :
- Dépassement des pics des fêtes de fin d’année : La saison des achats de fin d’année 2024 (du 1er novembre au 31 décembre) a connu une augmentation encore plus impressionnante, le trafic GenAI ayant grimpé de 1300 % d’une année sur l’autre.
- Dépassement de la recherche traditionnelle : Certaines études indiquent que le trafic généré par la GenAI croît à un rythme stupéfiant, soit 165 fois plus vite que la recherche organique traditionnelle.
- Croissance constante : Malgré l’émergence relativement récente d’outils GenAI comme ChatGPT (lancé fin 2022), la tendance montre un doublement constant du trafic tous les deux mois depuis septembre 2024. Cette croissance soutenue signifie un changement fondamental, et non un simple effet de mode passager.
- Données d’Adobe Analytics : Ces informations sont basées sur les données d’Adobe Analytics, qui analysent plus d’un billion de visites sur des sites web de vente au détail américains, ce qui confère une crédibilité significative aux conclusions.
Cette accélération rapide souligne le confort et la familiarité croissants des consommateurs avec l’utilisation de la GenAI pour les tâches liées à la vente au détail. La vitesse à laquelle la GenAI est adoptée dépasse de loin les courbes d’adoption typiques observées avec les technologies précédentes dans le commerce électronique. Cela suggère que les consommateurs découvrent et intègrent rapidement la GenAI dans leurs habitudes quotidiennes, allant au-delà de l’expérimentation pour trouver une réelle valeur. Les détaillants sont confrontés à une fenêtre d’opportunité de plus en plus réduite pour s’adapter, car la GenAI pourrait bientôt devenir le canal de découverte dominant pour une part importante des consommateurs.
La croissance accrue pendant la période des fêtes de fin d’année souligne spécifiquement l’efficacité de la GenAI dans la gestion des tâches d’achat complexes et nécessitant une recherche approfondie, comme la sélection de cadeaux. Les consommateurs utilisent la GenAI pour générer des idées de cadeaux, découvrir des produits uniques et gérer des budgets. La complexité accrue et les enjeux élevés des achats de fin d’année peuvent inciter les utilisateurs à préférer des outils qui regroupent efficacement les informations et offrent diverses recommandations. Cela signifie que la GenAI est efficace dans les phases de “considération” et d’”idéation” des parcours d’achat plus complexes. Les détaillants devraient donc se concentrer sur l’optimisation des informations et du contenu des produits pour répondre à ces requêtes plus complexes et axées sur la recherche, en particulier pendant les périodes de pointe des ventes.
Acteurs clés du paysage de la GenAI
Comprendre les sources du trafic GenAI est essentiel pour les détaillants. Les principaux acteurs actuels sont les suivants :
- ChatGPT (60,6 %) : Sa large base d’utilisateurs et sa polyvalence se traduisent par un trafic de référence substantiel, même si la monétisation directe du commerce électronique n’est pas son modèle commercial principal.
- Perplexity (26,2 %) : Ce “moteur de réponse”, connu pour citer ses sources, souligne l’importance croissante d’être une source d’information citable et faisant autorité.
- Google Gemini (9,8 %) :
- Microsoft Copilot (3,4 %) :
Bien que ChatGPT soit en tête, la présence de Perplexity (connu pour ses réponses sourcées) et de Gemini signale une tendance à la diversification. La domination de ChatGPT découle de son immense base d’utilisateurs et de sa large applicabilité, ce qui conduit à des requêtes diverses, y compris des achats. Perplexity, en revanche, avec son accent sur la précision et les citations, attire les utilisateurs qui apprécient ces attributs, ce qui se traduit par un trafic précieux. Cela dicte une double stratégie pour les détaillants : optimiser pour une large visibilité sur l’IA à usage général comme ChatGPT, tout en créant simultanément un contenu faisant autorité et citable pour les moteurs spécialisés comme Perplexity. Une approche unique ne fonctionnera pas. Il est essentiel de comprendre les nuances de la façon dont les différentes plateformes d’IA présentent l’information.
Engagement accru des utilisateurs et puissance des décisions éclairées
Bien que la part globale du trafic de la GenAI puisse être plus faible par rapport aux canaux matures comme la recherche payante, son taux de croissance est nettement plus rapide. Les canaux traditionnels comme le trafic direct (32,71 %) et la recherche organique (31,09 %) représentent toujours les principales sources de trafic total sur les sites web. Cela fournit une perspective équilibrée : la GenAI est un canal émergent à croissance rapide, mais elle n’a pas encore supplanté les canaux établis. Cependant, sa forte trajectoire de croissance exige que les entreprises donnent la priorité aux ressources de manière stratégique.
Il est important de noter que le trafic GenAI présente un engagement plus élevé des utilisateurs :
- Engagement accru : L’engagement des utilisateurs est supérieur de 8 % à celui des sources non-IA.
- Plus depages par visite : Il y a une augmentation de 12 % du nombre de pages consultées par visite.
- Taux de rebond plus faible : Le taux de rebond est inférieur de 23 %.
Cela suggère que les utilisateurs qui arrivent via les plateformes GenAI sont plus susceptibles d’avoir des intentions claires ou d’avoir déjà effectué des recherches préliminaires, même si leurs taux de conversion initiaux sont légèrement inférieurs. Les utilisateurs de la GenAI s’engagent principalement dans la recherche, la recherche de recommandations et la découverte de produits uniques. Un nombre remarquable de 92 % des consommateurs qui ont utilisé l’IA pour faire des achats déclarent avoir une meilleure expérience, et 87 % sont plus susceptibles d’utiliser l’IA pour des achats importants ou complexes. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent également répondre aux questions préalables à l’achat, ce qui peut potentiellement réduire les taux d’abandon de panier. Les consommateurs emploient activement la GenAI à différentes étapes du funnel d’achat, ce qui indique une confiance et une dépendance croissantes à l’égard de ces outils, allant au-delà de la simple recherche d’informations. La capacité de la GenAI à comprendre le langage naturel et l’intention complexe est un moteur clé de ce changement.
La GenAI donne aux consommateurs une plus grande capacité de recherche, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées, en particulier pour les articles complexes ou de grande valeur. Les achats complexes nécessitent intrinsèquement plus de recherche et de comparaisons de caractéristiques nuancées, et la GenAI simplifie ce processus. Les consommateurs peuvent désormais accéder et synthétiser l’information plus facilement, ce qui signifie qu’ils arrivent sur les sites web de vente au détail plus informés, comptant moins sur la navigation dans des structures de site complexes ou le déchiffrage du jargon marketing. Les détaillants doivent s’assurer que les données relatives à leurs produits sont complètes, exactes et facilement assimilables par l’IA, car ces données constitueront la base des recommandations et des comparaisons de l’IA. Les informations superficielles ou trompeuses seront plus facilement exposées.
Le taux de satisfaction stupéfiant de 92 % parmi les utilisateurs indique que la GenAI répond à des besoins non satisfaits dans l’expérience d’achat en ligne traditionnelle, potentiellement liés à la personnalisation, à l’efficacité de la recherche ou à la confiance dans la prise de décision. Le commerce électronique traditionnel peut encore souffrir de la lassitude de la recherche, de recommandations génériques et de la surcharge d’informations. La GenAI offre un moyen personnalisé, conversationnel et efficace de relever ces défis. Cette expérience “améliorée” découle du fait que la GenAI résout efficacement les problèmes existants. Ce n’est pas seulement un nouvel outil ; pour beaucoup, c’est une meilleure façon d’accomplir les tâches d’achat. Les détaillants devraient identifier les “améliorations” spécifiques que la GenAI peut offrir à leurs clients cibles (par exemple, une meilleure découverte de produits pour les articles de niche, des comparaisons plus claires pour les produits techniques) et se concentrer sur l’optimisation de ces interactions.
Le trafic GenAI se distingue également en termes d’indicateurs d’engagement des utilisateurs. Les utilisateurs passent plus de temps sur le site (engagement supérieur de 8 %), consultent plus de pages par visite (augmentation de 12 %) et sont moins susceptibles de rebondir (taux de rebond inférieur de 23 %). Cela démontre un niveau d’intérêt et d’interaction plus profond avec le contenu.
La réduction du fossé de conversion
Bien que les taux de conversion initiaux pour le trafic GenAI aient été inférieurs (inférieurs de 43 % en juillet 2024), le fossé se réduit rapidement, atteignant seulement 9 % en février 2025. Cela indique qu’à mesure que les consommateurs se familiarisent avec l’utilisation de la GenAI pour faire des achats, ils sont de plus en plus susceptibles de conclure des achats. L’amélioration des indicateurs d’engagement, combinée à la réduction du fossé de conversion, suggère un avenir prometteur pour la GenAI en tant que canal générateur de revenus.
S’adapter au parcours client alimenté par l’IA
Les implications pour les détaillants sont profondes. La montée en puissance de la GenAI nécessite un changement fondamental de stratégie, nécessitant une approche holistique englobant l’acquisition de trafic, l’optimisation du contenu, l’expérience utilisateur et la mesure des performances.
L’essor de l’optimisation pour les moteurs génératifs (GEO) et de l’optimisation pour les moteurs de réponse (AEO)
L’optimisation pour les moteurs génératifs (GEO) englobe les pratiques qui influencent et optimisent la façon dont les systèmes de recherche basés sur l’IA (en particulier les grands modèles linguistiques ou LLM) accèdent, interprètent et intègrent le contenu dans les réponses générées automatiquement. L’optimisation pour les moteurs de réponses (AEO) se concentre sur l’optimisation du contenu afin de répondre directement aux requêtes des utilisateurs dans les moteurs de recherche, souvent afin d’obtenir un placement proéminent dans les “extraits de code mis en avant”. La GEO étend ce concept pour englober les réponses résumées que l’IA génère sur diverses plateformes.
Alors que les utilisateurs se tournent de plus en plus vers la GenAI pour obtenir des réponses, le référencement traditionnel ne suffit plus. La GEO/AEO est essentielle pour obtenir de la visibilité dans ce nouveau paradigme. Le contenu doit être structuré pour la consommation par l’IA et capable de répondre aux questions directement et avec autorité.
L’optimisation pour l’IA équivaut essentiellement à améliorer la clarté et l’exhaustivité pour les utilisateurs humains et les machines. Des descriptions de produits bien structurées, des FAQ complètes et des propositions de valeur claires profiteront à la fois aux algorithmes d’IA et aux acheteurs humains. L’accent devrait passer du bourrage de mots-clés et des tactiques de manipulation à la fourniture d’une valeur et d’une utilité authentiques.
L’importance de la confiance et de la transparence à l’ère de l’IA
Il est primordial d’établir et de maintenir la confiance des clients à l’ère de l’IA. L’IA utilise les données des clients, est susceptible de biais et soulève d’importantes préoccupations en matière de confidentialité. La transparence et les considérations éthiques doivent être au premier plan des déploiements d’IA.
Les détaillants doivent communiquer clairement la façon dont ils utilisent l’IA, la façon dont les données des clients sont protégées et les mesures en place pour atténuer les biais. Il est également essentiel d’offrir aux clients le contrôle de leurs données et la possibilité de se désinscrire de la personnalisation basée sur l’IA. Un engagement envers des pratiques d’IA responsables permettra non seulement d’établir la confiance, mais aussi d’assurer la durabilité à long terme.
Impératifs stratégiques pour les détaillants
Face aux changements profonds induits par la GenAI, les détaillants doivent ajuster de manière proactive leurs stratégies, en adoptant cette nouvelle tendance de manière globale, de l’acquisition de trafic à l’optimisation du contenu, en passant par l’expérience utilisateur et la mesure des effets.
Adopter de nouvelles stratégies d’optimisation :
- Optimisation pour les moteurs génératifs (GEO) : Avoir un impact et optimiser la façon dont les systèmes d’IA accèdent, interprètent et intègrent votre contenu dans les réponses automatisées.
- Optimisation pour les moteurs de réponses (AEO) : Optimiser le contenu afin de répondre directement aux questions des utilisateurs dans les moteurs de recherche.
- Optimisation du contenu : Structurer le contenu pour la consommation par l’IA, en fournissant des réponses directes et faisant autorité. Améliorer la clarté et l’exhaustivité pour les utilisateurs humains et les machines en se concentrant sur des descriptions de produits bien structurées, des FAQ complètes et des propositions de valeur claires.
Améliorer l’expérience du consommateur : La GenAI peut améliorer l’expérience d’achat grâce à la personnalisation, à l’efficacité et à la confiance. Identifier les améliorations spécifiques pour les clients cibles, telles qu’une meilleure découverte de produits pour les articles de niche ou des comparaisons plus claires pour les produits techniques, et optimiser ces interactions.
Gérer les plateformes de manière stratégique : les détaillants doivent s’adapter aux nouvelles plateformes et aux nouvelles tendances, plutôt que de s’accrocher aux anciennes méthodes. Ils doivent gérer les plateformes de manière stratégique.
Tenir compte des questions d’éthique et de confidentialité : S’assurer que votre stratégie d’IA est conforme aux réglementations en matière de confidentialité des données et aux meilleures pratiques du secteur. Être transparent quant à la façon dont vous utilisez l’IA et à son incidence sur vos clients. Le développement de l’IA et du commerce électronique représente une ère transformationnelle pour le secteur de la vente au détail, alors prenez le temps de vous renseigner et de renseigner vos employés.