L’évolution des moteurs de recherche avec l’impact des assistants IA et du Social Search va amener de nouvelles stratégies chez les annonceurs et les éditeurs de contenu. C’est ce qu’annonce l’Observatoire de l’e-pub publié par le SRI et l’Udecam, réalisé par le cabinet Oliver Wyman.
De nouvelles façons d’interagir avec les consommateurs
Pour les annonceurs, ces évolutions amènent de nouvelles façons d’interagir avec les consommateurs. Ils vont diversifier leurs achats publicitaires face aux différentes formes de Search, que ce soit Google Search, Gemini Search, Retail Search, le Search via ChatGPT d’OpenAI, etc.
Les marques vont devoir développer des stratégies GEO (Generative Engine Optimization) dans le même esprit que le SEO (Search Engine Optimization) afin d’être naturellement citées par les assistants IA tels que ChatGPT lorsque ces nouveaux assistants sont questionnés. Le SRI et l’Udecam estiment que les annonceurs doivent faire évoluer leur mix communication dans son ensemble: offline, branding, influence, partenariats, contenus propriétaires, etc.
Développer des offres autour du GEO (Generative Engine Optimization)
Une évolution deviendra nécessaire également pour les éditeurs de contenus et les régies publicitaires. Le SRI et l’Udecam préconisent le développement d’offres autour du GEO (Generative Engine Optimization). Il est question également d’identifier de nouveaux modèles de rémunération tels que des partenariats, l’abonnement, etc. Il faudra produire des contenus spécifiques pour maximiser la visibilité au sein des réponses « zéro click » des grands modèles de langages LLMs et des feeds des réseaux sociaux.
Dans le même temps, les agents IA vont commencer à transformer la création, le déploiement et l’analyse des campagnes publicitaires digitales. L’usage de l’IA pourrait amener l’automatisation des arbitrages et des décisions en média. Cela réduirait le nombre et le rôle des intermédiaires.
Les éditeurs de contenu pour leur part vont devoir mener un travail pour mettre en valeur leurs assets et leurs offres auprès des LLMs. L’IA pourrait faciliter l’A/B testing en temps réel et la génération d’insights à partir de grands volumes de signaux. L’étude évoque l’automatisation de tâches opérationnelles à faible valeur ajoutée telles que le reporting, les bilans et le suivi de mesures.
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