Le suivi des performances sur AI Overviews représente un véritable défi pour les professionnels. Comment évaluer la visibilité de votre marque dans les réponses synthétisées par l’IA dans Google ? Pourquoi est-ce plus difficile que sur une page de résultats classique, avec sa liste de liens organiques ? Explications.
Les aperçus IA proposés par Google – mieux connus sous le nom d’AI Overviews – sont un formidable outil d’accès à l’information pour les utilisateurs. Plus besoin de choisir parmi une liste de liens et de sonder une multitude de pages pour trouver ce que l’on cherche, la réponse est donnée d’emblée et dans le détail.
Certes, mais cette nouvelle manière de découvrir le contenu pose un défi d’ampleur aux professionnels du référencement : comment évaluer la visibilité d’une marque dans ces résultats automatisés ? Comment mesurer les performances sur AI Overviews, comme le taux de clics, le volume de trafic, le nombre de citations ou la notoriété, quand on sait que Google verrouille ces précieuses données ? C’est ce que nous allons tâcher de vous expliquer dans cet article.
Que sont les AI Overviews ?
Un point de définition pour commencer : les AI Overviews (« aperçus IA ») sont les résumés générés par le système d’intelligence artificielle de Google qui s’affichent tout en haut des résultats de recherche. Pas dans tous les cas de figure, cependant : ces aperçus apparaissent dans environ une recherche sur cinq, essentiellement pour des requêtes informationnelles de type « longue traîne » (cinq mots ou plus).
Le fonctionnement de ces aperçus rappelle fortement celui des moteurs d’IA générative comme ChatGPT ou Mistral, et ce n’est pas un hasard ! On retrouve, derrière l’interface, un grand modèle de langage (LLM) chargé de générer des réponses complètes à partir de différentes sources. En l’occurrence, le LLM utilisé ici est Gemini.
Il ne faut donc pas confondre cette fonctionnalité avec le « Mode IA » intégré à la recherche Google (onglet tout à gauche dans l’exemple ci-dessus) qui, lui, est similaire aux autres assistants IA et permet aux internautes de poser des questions plus nuancées.
AI Overviews VS résultats de recherche traditionnels
Pour Google, les AI Overviews « permettent aux utilisateurs de comprendre plus rapidement l’essentiel d’un sujet ou d’une question complexe, et de partir à la découverte d’autres sites pour en savoir plus ». En effet, la réponse s’affiche au-dessus des liens organiques et n’empêche donc nullement l’utilisateur d’aller explorer les URL listées, en plus des sources cliquables accessibles depuis un encadré à droite de la synthèse.
Pour autant, dans les faits, ce changement dans l’affichage de l’information contribue à réduire drastiquement le besoin de cliquer sur lesdits liens. Même si ce n’est pas totalement nouveau, Google ayant introduit depuis longtemps les featured snippets de manière à apporter des réponses circonstanciées sur certaines requêtes, l’impact des AI Overviews sur le taux de clics est majeur. Une analyse menée par Ahrefs sur 300 000 mots-clés constate une baisse de 34,5 % du taux de clics sur la première position !
Ce qui, forcément, change la manière qu’ont les entreprises d’évaluer leur visibilité en ligne.
Suivre les performances sur AI Overviews : pourquoi est-ce compliqué ?
Pourquoi est-ce plus compliqué de suivre les performances d’une marque sur AI Overviews que sur la SERP (page des résultats) classique de Google ?
Une partie de la réponse découle de la constatation précédente : la baisse du taux de clics (CTR). En SEO traditionnel, le CTR est l’un des indicateurs de performance les plus significatifs. Il témoigne non seulement de la visibilité d’une entreprise (dont les pages apparaissent dans la SERP), mais aussi de l’intérêt que lui portent les internautes (qui sont prêts à cliquer pour accéder à ses contenus). Par ailleurs, le taux de clics entretient un lien de cause à effet avec le volume de trafic qualifié, et donc avec le taux de conversion.
Mais avec l’IA en général, cet indicateur perd de son intérêt. Si la majorité des internautes ne clique plus sur les liens, il devient impossible de mesurer la popularité d’une marque en fonction du CTR et du nombre de visiteurs.
Ajoutons que dans le cas des AI Overviews, il s’avère quasiment impossible d’évaluer le CTR réellement associé aux aperçus IA, car les données sont mélangées avec celles du Search classique. Et cela, même si les internautes choisissent de cliquer sur les liens présents dans les sources. Dans la Search Console comme dans Google Analytics, tous les clics sont indiqués comme provenant de la recherche organique, sans distinction entre les aperçus et la SERP traditionnelle.
Autre difficulté liée à la mesure des performances sur AI Overviews : le fait que les résultats de l’optimisation pour l’intelligence artificielle sont dynamiques et évolutifs. En somme, ils changent tout le temps, en raison de la forte variation des textes générés. Les études montrent en effet que les réponses affichées dans les aperçus IA changent en moyenne tous les deux jours. Le contenu proposé aux internautes a 70 % de chances d’être différent d’une fois sur l’autre.
Ahrefs donne l’exemple d’une recherche sur les termes « renters insurance » (assurance des locataires). On peut constater que le texte est différent dans le détail :
Attention : ce contenu n’est pas fondamentalement différent. Le sens de la réponse et l’intention de l’algorithme restent globalement stables dans le temps, comme le montre le graphique ci-dessous avec un score de similarité de 0,95. Il ne faut pas craindre, par exemple, que Google valorise une marque un jour pour mieux la débiner le lendemain.
Cependant, cela implique que même si votre marque est citée dans les réponses de l’IA, vous n’avez pas la garantie que cette visibilité sera pérenne. En moyenne, au moins une URL est modifiée à chaque fois que la même requête est relancée dans AI Overviews !
Gardez à l’esprit que ces tests ont été réalisés dans des conditions d’anonymat, via la navigation privée de Chrome par exemple. Les résultats ne tiennent donc pas compte du fait que Google tend à personnaliser les réponses en fonction de la localisation, de l’historique de recherche et d’autres facteurs concomitants. Concrètement, cela signifie que deux utilisateurs tapant la même requête peuvent déclencher des réponses différentes, avec des citations distinctes.
Cela vous semble compliqué ? Rassurez-vous : ça l’est !
En bref, pour mesurer des résultats sur AI Overviews, il faut s’orienter vers d’autres signaux qu’en SEO classique, c’est-à-dire mettre de côté le taux de clics et le volume de trafic. Il faut surtout faire preuve de constance. Il est nécessaire de suivre les performances sur le temps long afin de dégager des tendances et de se faire une idée générale de la visibilité de la marque, sans tenir compte des variations à l’échelle micro.
Comment mesurer les performances de votre marque dans AI Overviews ?
Vous l’aurez compris en lisant ce qui précède : la mesure des performances sur AI Overviews est moins granulaire et plus « macro » que dans le cadre d’une stratégie SEO classique. En substance, on cherche avant tout à surveiller des tendances et à repérer des modifications dans la visibilité d’une marque sur le temps long, puis à évaluer comment ces changements influent sur les résultats.
Voici quelques points à garder en tête pour analyser les performances d’une stratégie de visibilité dans les aperçus IA de Google.
Les métriques à surveiller sur AI Overviews
Pour suivre les performances dans cet écosystème innovant, il est nécessaire de s’appuyer sur des indicateurs utilisés pour évaluer l’impact d’une stratégie GEO :
- Le nombre de mentions de la marque dans les réponses générées par l’IA, sans source cliquable. Par exemple : le nom « Apple » est cité dans un texte qui raconte l’histoire du développement du premier iPhone.
- Le nombre de citations de la marque associées à la présence d’une URL dans les sources, avec la possibilité donnée à l’internaute de cliquer sur le lien pour accéder directement au contenu. Par exemple : un chiffre donné dans le texte qui fait référence à une source identifiable, affichée à droite de l’encart synthétisé par l’IA.
- La part de voix, à savoir : la visibilité relative de la marque lorsqu’on la compare avec les concurrents sur un ensemble de requêtes spécifiques. Cela permet de voir, par exemple, qu’un nom de marque apparaît 9,5 % du temps sur une requête donnée, devant un concurrent direct qui s’affiche dans 7,9 % des cas.
Ces éléments fournissent des indications sur la présence réelle de votre marque dans les aperçus de Google. On peut y ajouter des données post-AIO (Artificial Intelligence Optimization), à l’image du taux de clics résiduel, du trafic référé (le nombre de sessions provenant des aperçus IA) et des conversions indirectes (en corrélant les pics de visibilité IA avec les hausses de trafic sur le site).
Il est important, également, de croiser ces données avec celles d’autres plateformes, comme ChatGPT, Mistral ou Gemini. L’idée est d’obtenir une vision globale de la présence d’une marque dans l’écosystème IA, dont les AI Overviews ne sont qu’une composante.
Les outils de suivi des AI Overviews
Bien sûr, il s’avère très difficile de recueillir ces données sans disposer d’outils à la hauteur de la tâche. Les solutions de suivi des performances sur AI Overviews ont rapidement trouvé leur place sur le marché afin de répondre aux besoins pressants des marketeurs qui, comme on l’a vu, ne peuvent pas se fier aux informations issues des applications grand public de Google.
Parmi les outils de suivi les plus performants permettant de surveiller les mots-clés, les mentions, les citations et l’évolution de la visibilité dans le temps, citons : SE Ranking, LLM Ranking, Profound AI et Ahrefs Site Explorer. Une solution comme Xfunnel va plus loin en rendant possible la segmentation de la visibilité par zone géographique, une fonctionnalité pertinente pour toute marque souhaitant adapter sa stratégie à des marchés spécifiques.
L’analyse de la concurrence
L’analyse concurrentielle revêt un enjeu majeur dans le cadre des stratégies GEO, et en particulier pour suivre les performances sur AI Overviews.
Le but n’est pas d’identifier les concurrents qui apparaissent dans les aperçus IA, mais de comprendre pourquoi certains sont mis en avant plus que d’autres. Ainsi, un examen approfondi des sources citées par l’algorithme révèle que l’autorité ne fait pas tout. La présence de contenus structurés sur le site web d’une marque contribue fortement à sa visibilité et l’aide parfois à dépasser les leaders du marché.
C’est là qu’une métrique comme la part de voix joue un rôle fondamental en vous aidant à identifier les lacunes de visibilité et à trouver les correctifs qui s’imposent. Vous pouvez, par exemple, constater que le nom d’un concurrent revient systématiquement lorsqu’un prompt demande une réponse dans un certain format de contenu (guide, tutoriel, comparatif…), ce qui vous permet d’orienter votre stratégie de manière à produire plus de pages sur ce modèle.
En matière de suivi des performances, AI Overviews change la donne en profondeur. Des indicateurs historiques comme le taux de clics et le volume de trafic deviennent caduques (ou, au minimum, moins pertinents), tandis que d’autres métriques prennent le relais, propres aux stratégies GEO. Il est donc crucial, pour les entreprises et les équipes marketing, de s’adapter le plus rapidement possible et de se tourner vers des outils appropriés afin de savoir précisément comment les algorithmes IA de Google parlent de leurs marques, produits et services.
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