Baisse du trafic : les éditeurs doivent repenser la valeur de chaque visite

Article réalisé en collaboration avec Opti Digital

Comment l’essor des agents IA et des AI Overviews impacte-t-il le trafic et le modèle économique des éditeurs ?

Magali Quentel-Reme : Le processus de découverte des contenus a changé de manière extrêmement rapide. Auparavant, les éditeurs s’adaptaient progressivement aux évolutions d’algorithmes de recherche de Google ou au RGPD. Aujourd’hui, l’apparition des AI Overviews de Google et la migration des utilisateurs vers des outils comme ChatGPT, Gemini ou Claude créent une rupture beaucoup plus directe et agressive pour leur modèle économique.

Jusqu’ici, le modèle reposait sur la création de contenus permettant d’acquérir une audience organique gratuite via le SEO, audience qui était ensuite commercialisée auprès des annonceurs. Sans cette audience, les médias n’ont plus d’inventaires à vendre. L’ère du trafic organique gratuit est désormais révolue, et certains grands groupes sont contraints d’acheter une partie de leur audience par de l’arbitrage, ce qui réduit la frontière entre les médias traditionnels et les sites dits Made For Advertising (MFA).

On observe également une hausse du trafic généré par des bots. Quel est le problème pour la monétisation publicitaire ?

C’est un sujet critique, particulièrement visible depuis l’été. Ce trafic non humain pose deux difficultés majeures aux éditeurs. D’une part, il falsifie les analyses d’audience en biaisant l’ensemble des données statistiques globales. D’autre part, il génère une invalidation de revenus en fin de mois. Les plateformes de publicité programmatique comme Google et les SSP ne détectent pas toujours ces bots en amont, ce qui amène l’éditeur à comptabiliser un chiffre d’affaires théorique dont la partie considérée comme invalide lui sera finalement retirée en fin de mois.

Pour répondre à ce problème, Opti Digital déploie des filtres visant à bloquer l’affichage de publicités sur le trafic bot. Cela protège l’éditeur contre les mauvaises surprises financières tout en rehaussant la qualité globale de l’inventaire auprès des acheteurs programmatiques.

Face à la chute d’audience, quelles sont les mauvaises réactions observées chez certains éditeurs, et quelles alternatives recommandez-vous ?

La réaction réflexe, mais erronée, consiste à vouloir compenser la baisse du nombre de pages vues par une augmentation du volume de publicités par page. Cela se traduit par une densité publicitaire excessive, l’accélération artificielle des rafraîchissements d’annonces avec un refresh toutes les 10 secondes ou encore l’effondrement des prix planchers à zéro.

C’est une vision très court-termiste. Les annonceurs constatent une baisse de rentabilité sur leurs campagnes à la performance et finissent par désinvestir le site, tandis que l’expérience utilisateur se dégrade, faisant fuir le peu d’audience organique restante.

La bonne approche consiste à effectuer un diagnostic approfondi de l’audience par source de trafic, par appareil et par type de maquette de page avant toute décision. Plutôt que de multiplier les bannières à faible valeur qui engorgent la lecture, il est préférable d’intégrer moins d’emplacements, mais de miser sur des formats à fort impactmieux rémunérés, comme les interstitiels ou les effets de parallaxe (diffusion de plusieurs éléments à des vitesses différentes, ndlr) sur mobile.

Vous avez lancé la plateforme Insights Hub. En quoi la donnée et l’IA permettent-elles de mieux piloter la rentabilité d’un média ?

Il existe historiquement un cloisonnement entre les équipes. D’un côté, la rédaction et les équipes produit suivent les outils d’audience comme Google Analytics, Search Console ou Core Web Vitals. De l’autre, la régie publicitaire travaille séparément sur les ad servers et les rapports de chaque SSP. Il manquait un outil unifié pour évaluer la rentabilité réelle par session, par source d’audience ou par article.

C’est précisément l’objectif de notre plateforme Insights Hub. Notre moteur s’appuie sur la détection de corrélations par IA pour identifier les stratégies les plus rentables. Chez les éditeurs spécialisés en technologie, par exemple, les données montrent qu’il est financièrement plus intéressant de rédiger des articles sur Android que sur iOS ou iPhone. Les lecteurs sur iPhone utilisent le navigateur Safari où l’absence de cookies tiers limite le ciblage publicitaire, ce qui génère une rentabilité moindre malgré un pouvoir d’achat théoriquement plus élevé. En complément, l’outil permet de réaliser des tests A/B et de mesurer la vitesse d’affichage des publicités.

Quelles sont les opportunités de diversification pour les éditeurs qui souhaitent sortir de la seule dépendance à la bannière web ?

Bien que la période soit complexe, des leviers de croissance existent pour les médias qui possèdent une marque forte.

Tout d’abord, le trafic sur les applications mobiles résiste mieux et baisse nettement moins vite face aux outils d’IA que le trafic web traditionnel. Ensuite, la diversification de l’offre passe par le développement de l’événementiel, de la vidéo, de l’affiliation sur les réseaux sociaux et du brand content. Enfin, le repositionnement sur l’IA représente une opportunité majeure : en bénéficiant d’une autorité et d’une crédibilité reconnues par les algorithmes, les éditeurs sont particulièrement bien placés pour accompagner les marques dans la création de contenus optimisés pour les agents conversationnels.