Oubliez les mots-clés, le search entre dans l’ère de la découverte visuelle et de l’IA

Comment la recherche sur Internet est-elle en train de se fragmenter ?

Mathieu Spick : La recherche se fragmente au-delà des moteurs de recherche traditionnels, comme Google Search, sur lesquels, il y a dix ans, la majorité des investissements médias étaient concentrés sur le mot-clé. Aujourd’hui, on observe un éparpillement des usages vers de nouveaux moyens de recherche.

Le trafic se dirige vers les IA et les LLM (Large Language Models), mais aussi vers des plateformes plus visuelles, telles que Pinterest et TikTok.

Pourquoi les médias sociaux comme TikTok et Pinterest sont-ils devenus des moteurs de recherche ?

Ces plateformes répondent à une demande de recherche visuelle. Lorsqu’un utilisateur pose une question, il s’attend à un retour qui n’est pas du texte, mais de l’image ou de la vidéo.

Le comportement d’adresser des publicités à des personnes qui tapent des mots-clés directement dans les réseaux sociaux est un phénomène relativement nouveau. TikTok a lancé ses fonctionnalités search cet été avec une version bêta.

Quel impact ces changements ont-ils sur le funnel marketing et la considération des marques ?

La fragmentation change la dynamique du funnel. Un step supplémentaire est en train de se rajouter : la considération inspirationnelle ou émotionnelle. Auparavant, le search Google classique jouait un rôle prépondérant dans la partie achat et visite avant achat. Désormais, l’inspiration est souvent recherchée dans les réseaux sociaux.

Ce qui change, c’est que la considération émotionnelle, historiquement travaillée sur des formats vidéo via du push marketing, peut maintenant être ciblée via du pull marketing. Les annonceurs peuvent désormais adresser des cibles au moment même où elles sont en train de prendre une décision d’achat (par exemple, taper une requête comme « outfit rentrée » sur TikTok), ce qui permet de remonter dans le funnel par rapport à Google, où l’on se rend habituellement quand la décision est déjà bien engagée.

Quel est l’enjeu principal en matière de contenu ?

Le passage du push au pull exige des marques qu’elles soient présentes pour répondre à la requête de l’utilisateur, qu’elle soit informationnelle ou inspirationnelle.

Une marque qui veut être présente en organique ou en paid doit être capable de décliner son contenu en fonction des différentes recherches des utilisateurs. Si une vidéo sponsorisée ne répond pas directement à l’information recherchée, cela dégrade les coûts et la performance.

Cette approche demande beaucoup de réactivité et de flexibilité : il ne s’agit plus de pousser une campagne décidée par la marque, mais de comprendre ce qui fait le « buzz » sur les plateformes et de le médiatiser en y intégrant un message de marque.

Pouvez-vous revenir sur les tests que vous avez menés avec Kiabi sur TikTok Search ?

Kiabi a participé à un test alpha sur la partie TikTok Search pour sa campagne de rentrée, en utilisant la tendance des recherches visuelles pour afficher des messages publicitaires.

Des pistes variées ont été testées, mêlant de la « pub classique » (créas brandées développées par Kiabi) et de la publicité avec des influenceurs (créas 100% influenceurs ou créas hybrides développées par Kiabi avec participation d’influenceurs).

Les résultats sont intéressants en matière de coûts par clic (CPC), qui sont compétitifs. Les taux de complétion ou le nombre de requêtes sont plus élevés pour les créatives hybrides ou avec influenceur. En effet, sur TikTok, le public s’attend à un message authentique et à de l’UGC (contenu généré par l’utilisateur). Les messages de marque pure fonctionnent moins bien sur ces plateformes.

La prochaine étape pour Kiabi est de passer du pilotage au trafic/CPC (avec un objectif d’engagement) à un pilotage direct au coût par achat sur le site.

Qu‘est-ce que ces changements d’usage impliquent en matière de mesure et d’attribution des achats ?

Avec la fragmentation du funnel et l’existence de parcours clients complexes, le tracking devient très compliqué. Les parcours de consommation sont de plus en plus difficiles à tracer, car les utilisateurs peuvent s’inspirer sur les réseaux sociaux, faire du trafic sur un moteur de recherche, puis acheter sur Amazon ou même directement sur une plateforme comme TikTok Shop.

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L’attribution classique ne permettra plus de savoir ce qui s’est passé. L’enjeu est de passer d’un média à la performance stricte, visant le trafic et le ROAS, à une approche beaucoup plus basée sur des signaux et des indicateurs moins mesurables concrètement.

De plus, ces écosystèmes sont souvent des walled gardens gérés par les GAFAM, ce qui rend la donnée de plus en plus opaque et fragmentée, compliquant la tâche de comprendre ce qui a réellement créé l’achat. Il est nécessaire d’adopter une stratégie et une mesure de plus en plus holistiques.

Ce mécanisme de réponse par du contenu, en l’occurrence l’image, est aussi celui utilisé par les moteurs d’IA…

Les médias sociaux servent de centre d’entraînement et de datalake pour la perception de la marque par les LLM.

Il existe une corrélation entre les deux écosystèmes : plus une marque fait de médias payants ou produit de contenu sur ces plateformes, plus elle augmente sa perception et sa part de mention.

Une perception positive de la marque dans les réseaux sociaux aura tendance à l’améliorer également sur Google et dans les IA, créant un cercle vertueux. Les outils permettent d’ailleurs de comprendre quelles sont les sources qui permettent d’avoir cette perception de la marque sur chacun des LLM.

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