Image, IA, avis clients et données personnelles : les grandes questions sur l’avenir du Search

De la recherche par l'image à la gestion des avis clients, la fragmentation des comportements redéfinit les règles de la recherche en ligne, tout en posant la question éthique de l'exploitation de notre vie privée par l'IA.

Aujourd’hui, la recherche en ligne se structure autour de cinq principaux environnements : le Search classique (qui capte encore près de la moitié du trafic), le Social Search (privilégié par la Gen Z sur TikTok), le Retail Search (mené par Amazon où débutent 56 % des recherches produit), les LLM (ChatGPT, Gemini) qui introduisent une recherche conversationnelle et enfin les applications mobiles fermées.

Dans ce dédale, se déploie le « Messy Middle » (le milieu complexe du parcours client), zone clé située entre l’exploration et la réassurance, où l’utilisateur compare et cherche à être conforté dans son choix.

« Les grandes marques maîtrisent le haut et le bas de l’entonnoir, mais le véritable défi se situe dans ce « Messy Middle ». Être présent sur les réseaux sociaux et les LLM à cette étape stratégique constitue désormais un avantage compétitif », explique Bruna Le Guen, Head of Client Strategy & Growth chez Labelium (Cosmo5).

Une nouvelle approche par l’image

Au sein des nouveaux environnements, la recherche en ligne ne passe plus uniquement par le clavier, mais s’ancre désormais physiquement et instantanément dans le quotidien des utilisateurs. Selon Google, les requêtes comportant une image dans l’AI Mode ont augmenté de 40% sur un mois (sans préciser la période concernée). En 2025, 1 recherche sur 5 sur Google Lens, l’outil de reconnaissance d’image de la firme, comportait une intention commerciale.

« Cette transition change en profondeur notre rapport au Search. L’image s’impose comme un raccourci direct vers l’information. Qu’il s’agisse de photographier la piqûre d’insecte d’un enfant pour identifier le traitement, de capturer la carrosserie rayée d’une voiture pour trouver la bonne peinture ou de flasher le pantalon d’un passant dans la rue, l’usage s’est déplacé. On ne cherche plus des termes théoriques, on capture un instantané de sa vie », développe Bruna Le Guen.

Pour les marques, ce glissement esthétique et pratique impose un changement de paradigme. La visibilité ne se joue plus uniquement sur la sémantique textuelle, mais sur la capacité des entreprises à rendre leurs produits et contenus visuellement indexables et reconnaissables par les algorithmes de vision par ordinateur.

Les avis clients sous-estimés

Alors que le marché de la communication surinvestit massivement dans le contenu de marque et les partenariats d’influence, un domaine a été sous-estimé ces derniers temps : les avis en ligne. C’est l’un des enseignements les plus frappants des audits de maturité menés par Labelium. Les marques affichent presque systématiquement d’immenses lacunes dans la collecte et le traitement de leurs avis clients, alors que ces derniers alimentent l’intelligence artificielle.

« Les modèles de langage comme ChatGPT, Gemini ou Claude se veulent agnostiques. Pour évaluer la crédibilité d’un produit ou d’un service, ils vont scroller et scruter en priorité les plateformes d’évaluation tierces comme Trustpilot. Les marques se demandent comment plaire à l’IA, mais elles oublient que l’IA cherche d’abord des preuves de confiance réelles laissées par les consommateurs », indique-t-elle.

Pour exister dans les réponses conversationnelles de demain, les entreprises doivent réhabiliter ces fondamentaux. Automatiser la collecte d’avis en volume via le CRM et mobiliser des modérateurs pour interagir avec les communautés n’a rien de révolutionnaire sur le papier, mais c’est aujourd’hui un levier de référencement algorithmique névralgique.

Le GEO demande un retour aux fondamentaux

Face à l’essor des moteurs génératifs, les annonceurs se ruent vers le GEO (Generative Engine Optimization) à la recherche d’une formule magique. Pourtant, le GEO reste une boîte noire où aucune règle n’a été explicitement donnée. La réalité est beaucoup plus pragmatique : optimiser sa présence sur l’IA est avant tout une affaire de bon sens, selon Bruna Le Guen :

« Un modèle de langage cherche par définition à simplifier la vie de l’utilisateur. Pour y être visible, il faut donc lui faciliter son travail d’analyse. Cela passe par une structure technique de site impeccable, avec des FAQ riches, claires et organisées selon une présentation « à l’anglaise » : un résumé synthétique direct en introduction, suivi d’explications détaillées point par point. »

L’IA se nourrit également de la popularité et de l’autorité externe d’une marque. Elle vérifie si une entreprise est régulièrement citée par des médias de confiance ou au cœur de discussions authentiques sur des forums comme Reddit. L’IA force en réalité les marques à un retour aux sources : soigner leur branding, structurer leur discours de manière limpide et cultiver une réputation irréprochable à 360 degrés.

La recherche conversationnelle ou le grand dévoilement de l’intime

La transition d’une recherche par mots-clés rigides vers un dialogue naturel avec des agents conversationnels modifie profondément la nature des données partagées par les internautes. Auparavant, l’utilisateur s’appliquait à être synthétique en tapant par exemple « assurance auto familiale ». Aujourd’hui, il raconte sa vie à la machine, dévoilant sans filtre son intimité.

« Les utilisateurs partagent désormais un niveau de contexte et de détails personnels impressionnant : l’âge de leurs enfants, le fait qu’ils habitent en appartement ou même la couleur de leur voiture. Ce changement d’approche est radical. L’effort n’est plus de condenser sa pensée, mais de fournir un maximum d’éléments de contexte pour obtenir la réponse la plus personnalisée possible », illustre la représentante de Labelium.

Plus l’internaute échange avec son assistant virtuel, plus ce dernier apprend à le connaître et mémorise ses goûts, ses antécédents et ses habitudes pour affiner ses recommandations futures. Ce glissement vers une ultra-personnalisation subie ou choisie pose une question d’avenir passionnante pour les marques et les géants technologiques : comment ces précieuses données de contexte intime seront-elles triées, protégées et exploitées demain pour orienter l’acte d’achat ?