François Loviton (Google France) : “Les annonceurs ont plus de chance d’apparaître en lien sponsorisé sur AI Overviews s’ils utilisent AI Max”

AI Max, votre solution intégrant l’IA dédiée aux campagnes search, est disponible pour tous les annonceurs dans le monde depuis septembre. En quoi répond-elle aux nouvelles pratiques de search et aux nouveaux besoins des annonceurs ?

AI Max est là pour répondre à l’évolution des recherches sur internet. Avec l’IA générative, les internautes ont de plus en plus d’outils à disposition pour assouvir leur curiosité, en leur permettant notamment d’effectuer des recherches multimodales, ce qui donne de nouvelles requêtes, qui sont aussi plus longues, plus riches et plus complexes. Face à cela, il est devenu très compliqué, pour les annonceurs, de savoir quels mots-clés sélectionner. L’intérêt de cette solution est d’élargir les campagnes aux mots et expressions sur lesquels les utilisateurs vont avoir des comportements similaires. Pour les marques, le bénéfice d’AI Max est dans la lignée des 25 ans d’évolution de Google Ads. D’abord, Google leur a permis d’acheter des mots-clés, puis des audiences, et maintenant, des objectifs business. AI Max vient aussi simplifier l’exécution des campagnes médias en créant automatiquement les textes et les liens vers les landing pages les plus appropriées. 

Quelles sont les performances d’AI Max par rapport aux campagnes reposant sur des mots-clés exacts ? Avez-vous des chiffres concernant les annonceurs français ?

Au niveau mondial, nous constatons que la hausse du ROI peut aller jusqu’à +27%. En France, Seb, par exemple, a obtenu 57% de transactions supplémentaires et une augmentation du ROAS de 20%.

Est-ce que AI Max aide également les annonceurs à ressortir dans AI Overviews (AIO), dans les pays où ce mode d’affichage des réponses est présent ?

Oui, AI Overviews affiche les formats publicitaires gérés par AI Max, et l’annonceur a plus de chance d’apparaître en publicité sponsorisée sur AI Overviews s’il utilise AI Max. Ce qui est intéressant, c’est que AIO est activé quand l’intention, derrière une recherche, est assez large. Par exemple : “je veux partir quatre jours à New York, donne-moi des conseils”. Dans cet exemple, on ne sait pas trop si l’internaute a besoin de conseils concernant des billets d’avion, des hôtels ou les activités durant son séjour. De même qu’AIO va résumer des réponses pouvant répondre à la requête, AI Max va se baser non seulement sur la phrase saisie, mais aussi sur l’analyse prédictive qu’il fait du comportement de l’internaute, qui au-delà de sa question, va peut-être chercher des produits. Il va détecter l’intérêt commercial derrière la requête. Des tests sont en cours pour l’appliquer également à AI Mode. 

Dans l’assistant IA Gemini, en revanche, il n’y a pas de projet publicitaire ?

Pour ce qui est spécifiquement de la monétisation publicitaire, ce n’est pas notre priorité pour le moment. Nous nous concentrons sur la qualité de l’expérience utilisateur.

De nombreuses études indiquent que AI Overviews fait baisser les clics sur Google. Cependant, votre modèle économique est basé sur les clics que vous renvoyez aux annonceurs. Si les internautes ne cliquent plus, comment va évoluer votre modèle ? Quel est le potentiel publicitaire de AIO et AI Mode, par rapport au search standard ?

AIO est une porte d’entrée vers l’open web, vers lequel Google continue d’envoyer un trafic significatif, et de meilleure qualité quand il provient d’AI Overviews, parce que les gens qui cliquent sont mieux préparés à ce qu’ils vont trouver sur le site. À la différence des chatbots LLM, dont le trafic envoyé vers les sites reste très faible, nous restons donc dans cette logique d’apport de trafic. Globalement, le volume total de clics organiques provenant de Google vers les sites web est resté relativement stable d’une année sur l’autre. De plus, la qualité moyenne des clics a augmenté et nous envoyons plus de clics de qualité vers les sites web qu’il y a un an. Nous avons choisi d’afficher de la publicité dans cette interface, même si l’intention commerciale n’est pas si claire dans la requête, donc nous restons dans ce modèle d’open web, qui consiste à envoyer du trafic à la fois gratuit et payant, en permettant aux annonceurs d’être présents pour générer du business.

Aujourd’hui, des agences médias indiquent que certains annonceurs leur demandent d’élaborer des stratégies “Google Zero”, c’est-à-dire de bâtir des réponses à un scénario dans lequel Google ne leur renverrait plus que du trafic marginal. Que leur répondez-vous ?

Que cela part d’une mauvaise interprétation. Ce n’est pas parce que des usages nouveaux se développent, comme les chatbots IA basés sur des LLM, dont Gemini fait partie, que le trafic venant de Google Search diminue. Selon une étude récente de Semrush, le trafic, au contraire, augmente sur Google Search chez les personnes qui utilisent ChatGPT. Nous ne sommes pas dans un jeu à somme nulle, mais dans un territoire qui grossit au fur à mesure qu’on amène de nouvelles possibilités de recherche. Les gens qui utilisent des LLM sont amenés à accroître leur usage de ces outils. C’est donc un mauvais raisonnement, et ce serait une erreur de partir de Google. Je les invite plutôt à se poser la question du référencement de leur site, de sa performance et de leur stratégie de contenu, et à travailler leur qualité, pour mieux ressortir dans les résultats de recherche.

On parle beaucoup d’IA agentique en ce moment. Pourriez-vous citer des cas d’usage publicitaires, et nous donner votre définition de l’agentique ?

On parle d’IA agentique quand plusieurs agents s’exécutent l’un après l’autre, dans une séquence, pour effectuer une action complexe. C’est une succession d’actions programmées dans un certain ordre. Si vous demandez à Gemini de vous écrire un poème, nous ne sommes pas dans de l’agentique, c’est de l’IA générative simple. Si vous lui demandez de comparer un véhicule A à un véhicule B, et de vous livrer le résultat dans un document Word, c’est de l’agentique. Cela va activer, dans une séquence logique, différents agents, la fonction Deep Research de Gemini, Google Doc… tout cela en un seul clic. Dans AI Mode, je peux aussi avoir de l’agentique, par exemple en demandant à Google de m’alerter lorsque le prix d’un modèle de baskets aura baissé en dessous d’un certain prix. Cela veut dire que régulièrement, le moteur va chercher les prix, et quand celui-ci atteint une cible donnée, alors il va remonter une information et m’informer. C’est un cas d’usage marketing. 

Derrière, on peut imaginer le cas d’usage publicitaire, avec une marque qui va chercher à cibler ce consommateur en lui disant que s’il est prêt à changer de couleur sur ce modèle, il peut l’acheter tout de suite au meilleur prix. Concrètement, un annonceur va cibler tel scénario de recherche du consommateur pour afficher sa publicité, en s’aidant de l’IA qui va identifier dans quels cas afficher sa publicité, en détectant quel consommateur est susceptible d’être intéressé même si tous ses critères ne sont pas remplis. L’objectif de l’annonceur va en fait être traduit et concrétisé par une succession d’agents.