Aujourd’hui, YouTube n’est plus simplement une plateforme de partage de vidéos pour travailler la notoriété de marque. Comme l’a fortement réaffirmé Google lors du Google Marketing Live 2026 à Dublin, la plateforme a muté. Entre la montée en puissance des Shorts, l’omniprésence de la TV Connectée (CTV) et l’essor du social commerce via les créateurs, YouTube se positionne désormais comme le concurrent frontal de la télévision traditionnelle et des réseaux sociaux.

C’est une véritable machine à performance. Mais pour les directions marketing, c’est aussi devenu un immense casse-tête.

Face à cet inventaire ultra-fragmenté, Making Science lance Siever : notre solution d’IA propriétaire conçue pour redonner aux marques le contrôle total de leurs investissements sur YouTube.

Le paradoxe YouTube : Entre opportunités géantes et risques d’erreurs

Sous l’ombrelle de YouTube cohabitent désormais plusieurs mondes : le format vertical et rapide sur mobile, le spot historique TrueView et le flux massif sur les écrans de salon.

Pour les annonceurs, ce kaléidoscope de fonctionnalités génère une double crainte légitime :

• La perte de contrôle et le risque de Brand Safety : Sans une expertise pointue, le risque est grand de voir ses budgets publicitaires dilués sur des contenus de mauvaise qualité, non qualitatifs ou mal ciblés.

• La complexité de pilotage : Un inventaire perçu comme trop hétérogène, nécessitant un décryptage permanent pour éviter le gaspillage média.

C’est précisément pour briser ces barrières que nous avons développé Siever.

Siever : L’IA qui décode et isole chaque facette de l’inventaire YouTube

Siever n’est pas un simple outil de filtrage. C’est une intelligence artificielle propriétaire capable d’auditer dynamiquement chaque chaîne YouTube, sur tous les devices, selon quatre piliers fondamentaux :

Le résultat ? Une curation sur mesure qui s’affranchit des catégories traditionnelles pour vous livrer des listes d’inclusion ultra-qualifiées, enrichies en données de performance réelles (volumes de vues, taux d’engagement, etc.).

Objectifs Business : À chaque format sa stratégie de performance

Siever permet d’adapter chirurgicalement votre diffusion selon vos objectifs marketing réels :

• Couverture à bas coût ? Siever cible les Shorts sur mobile.

• Engagement maximal ? L’IA privilégie les formats longs et affinitaires.

• Mémorisation de marque ? Priorité aux spots non skippables sur TV Connectée.

Des résultats concrets sur le terrain

La théorie est séduisante, mais les chiffres parlent d’eux-mêmes. Lors de nos premiers tests réalisés pour un annonceur du secteur de l’éducation, l’utilisation de Siever a permis de générer +7,8 points de lift incrémental sur l’item du souvenir publicitaire (Brand Lift).

Prêt à reprendre le contrôle de vos campagnes vidéo ?

L’ère du ciblage YouTube « généraliste » est révolue. Pour maximiser l’efficacité de votre ROI média et protéger votre image de marque, l’automatisation intelligente est votre meilleure alliée.

Vous souhaitez transformer votre inventaire YouTube en un levier de performance complet ?

Découvrez dès maintenant la puissance de notre outil sur Siever.ai ou contactez nos experts Making Science pour une démonstration.

Des questions sur l’intégration de Siever dans votre mix média actuel ? Rencontrons-nous pour en discuter !

Nous revenons tout juste du Google Marketing Live 2026, et autant le dire tout de suite : c’était l’un des GML les plus marquants de ces dernières années. Google ne s’est pas contenté d’annoncer de nouvelles fonctionnalités ; le groupe a dévoilé une vision totalement repensée de la manière dont les utilisateurs recherchent, achètent et interagissent avec les marques.

La bonne nouvelle ? Avec les bons partenaires et les bons outils, cela représente une opportunité immense. Voici ce qu’il faut retenir.

Le grand tournant : l’IA ne se contente plus de répondre, elle agit

L’IA Gemini de Google a franchi un cap majeur. Ce n’est plus simplement un chatbot qui répond à des questions. C’est désormais un agent capable de naviguer, décider et agir pour le compte des utilisateurs.

Google a parlé de « plusieurs décennies d’innovation condensées en une seule année » et, après avoir assisté aux annonces, nous sommes assez d’accord. L’IA n’est plus un gadget : elle devient l’infrastructure même du marketing digital.

Google Search devient un moteur de recherche dopé à l’IA et l’adoption est massive

Un chiffre nous a particulièrement marqués : le mode IA de Google Search compte désormais plus d’un milliard d’utilisateurs mensuels. On n’est plus dans une phase de test ; c’est devenu le produit principal.

Et surtout, les usages changent profondément. Les internautes recherchent plus tôt dans leur parcours d’achat, avec des requêtes beaucoup plus exploratoires et conversationnelles. Google affirme également que 75 % des utilisateurs prennent leurs décisions plus rapidement lorsqu’ils commencent leur recherche avec AI Mode ou AI Overviews.

Ce que cela implique pour les marques :

Vos clients prennent leurs décisions plus vite, et ils le font via des expériences de recherche alimentées par l’IA. Votre marque doit donc apparaître dans les réponses générées par l’IA, et plus seulement dans les résultats SEO traditionnels. Le conseil de Google — que nous partageons totalement : miser sur ce qui rend votre marque réellement différenciante, investir dans des avis authentiques et du contenu original, et penser au-delà des formats purement textuels.

Un autre point souvent sous-estimé : votre flux produit est désormais la base de tout. Si Gemini doit faire remonter vos produits dans les résultats enrichis par l’IA, il lui faut des données propres, structurées et faciles à exploiter. Un catalogue incomplet ou mal organisé limitera vos performances, même avec d’excellentes campagnes.

Côté publicité, AI Max est clairement l’outil pensé pour cette nouvelle réalité du Search. Il permet aux campagnes de se positionner sur des requêtes longues, complexes et conversationnelles, qui génèrent désormais des volumes considérables. Google annonce +27 % de conversions par rapport aux campagnes manuelles, avec un ROAS Search à 6 $. Si vous ne l’avez pas encore testé, c’est probablement le bon moment.

Google veut devenir l’endroit où l’on achète, pas seulement où l’on cherche

Google a annoncé le « Universal Commerce Protocol » (UCP), un protocole permettant aux retailers, restaurants et acteurs du voyage de se connecter directement à une couche transactionnelle commune entre Google Search, Maps et YouTube.

Concrètement, cela signifie : réserver un hôtel directement depuis AI Mode, commander un repas via Google Maps, ou ajouter un produit à son panier pendant le visionnage d’une vidéo YouTube.

Le tout connecté par un panier universel alimenté par Google Pay, offrant une expérience de paiement unifiée dans tout l’écosystème Google.

Pourquoi c’est important : Google cherche clairement à s’imposer sur le moment de l’achat, un territoire historiquement dominé par Amazon. Pour les marques, les bénéfices sont évidents : moins d’étapes entre découverte et conversion signifie davantage de ventes finalisées. Mais cela nécessitera une mise en place technique rapide. Les retailers qui adopteront l’UCP en premier bénéficieront d’un avantage concurrentiel clair.

YouTube devient une véritable machine à performance

Si certains considèrent encore YouTube uniquement comme un canal de notoriété, GML 2026 change complètement la donne.

Les chiffres partagés par Google sont particulièrement forts :

• ROAS 2x supérieur sur YouTube par rapport aux benchmarks
• +86 % de ROAS long terme par rapport aux plateformes sociales
• Google intervient dans 89 % des parcours d’achat avant les réseaux sociaux
• Annonce majeure : les Oscars seront diffusés sur YouTube dès 2029, symbole de l’évolution du contenu premium.

Les campagnes Demand Gen continuent également de monter en puissance comme moteur de performance YouTube, avec de nouvelles possibilités : diffusion sur Google Maps, intégration de contenus créateurs, ciblage d’audience piloté par Gemini.

Côté mesure, un changement mérite particulièrement l’attention : les Engaged View Conversions deviennent désormais un indicateur principal. Il s’agit des utilisateurs ayant volontairement regardé au moins 5 secondes d’une publicité skippable.

Google travaille aussi à intégrer les données YouTube dans des outils d’attribution tiers, ce qui permettra enfin de mesurer plus précisément la contribution réelle de YouTube dans les stacks de mesure existantes.

En clair : si vos campagnes n’intègrent pas encore un véritable volet performance sur YouTube, vous laissez probablement une partie de la croissance à vos concurrents.

Produire des créa. performantes devient beaucoup plus simple

L’une des annonces les plus intéressantes pour les équipes marketing opérationnelles concerne Asset Studio, désormais transformé en suite créative IA complète directement intégrée à Google Ads, propulsée par Gemini et Veo (le modèle vidéo de Google).

Il est désormais possible de générer des assets visuels à partir d’une simple URL, de créer des vidéos directement dans la plateforme, ou de lancer des tests A/B en un clic sans expertise data avancée.

Mais la démonstration la plus impressionnante sur la vélocité créative reste probablement Google Pomelli.

Qu’est-ce que Pomelli ?
Un outil Google Labs qui analyse votre site web afin de créer une véritable “empreinte ADN” de votre marque : couleurs, ton, identité visuelle, univers créatif…

Avec sa fonctionnalité Photoshoot, une simple photo smartphone peut être transformée en visuel lifestyle de qualité studio, parfaitement aligné avec votre charte graphique. L’outil peut générer 10 à 15 variantes publicitaires cross-platform en moins d’une minute et permettre des itérations via des instructions en langage naturel (“rends le fond plus sombre”, par exemple).

Pourquoi c’est stratégique :
La création représente environ la moitié de l’impact incrémental d’une campagne publicitaire. Les marques capables de tester, itérer et déployer rapidement leurs hypothèses créatives auront un avantage décisif. Et des outils comme Asset Studio ou Pomelli démocratisent cette capacité, quelle que soit la taille des équipes.

La donnée devient plus que jamais le facteur différenciant

Google a été très direct sur ce sujet :
« Si vous ne connectez pas vos données, vous prenez du retard. »

À mesure que les modèles d’IA passent d’une logique d’automatisation à une logique de pilotage global de l’écosystème marketing, la qualité de votre infrastructure data devient essentielle.

L’IA agit comme un accélérateur, mais elle ne peut optimiser que ce qu’on lui fournit. Si vos données first-party sont fragmentées, cloisonnées ou mal intégrées, vos campagnes IA optimiseront potentiellement les mauvais signaux.

Google a présenté plusieurs outils pour répondre à cet enjeu :

Data Manager API,
Google Tag Gateway,
et des solutions permettant de créer une vision client unifiée entre les différents canaux.

Les marques connectant efficacement leurs données first-party enregistreraient déjà +11 % de ROAS incrémental, un chiffre appelé à augmenter avec la disparition complète des cookies tiers.

Chez Making Science, c’est précisément là que nous apportons de la valeur : transformer des environnements data complexes en infrastructures robustes, privacy-first et prêtes pour l’IA. Que ce soit via le server-side tagging (sGTM), la valorisation des boucles de données first-party ou la mise en place de stratégies avancées de bidding prédictif, l’objectif reste le même : construire l’architecture nécessaire pour alimenter efficacement les moteurs IA de Google.

Autres nouveautés mesure particulièrement intéressantes :

• Meridian dans Google Analytics : un MMM cross-canal intégrant TikTok, Pinterest et Snap,
• Qualified Future Conversions : un indicateur permettant enfin de mesurer la valeur à long terme du haut de funnel, Attribution causale sur les recherches brandées : désormais disponible dans Google Ads et GMP.
• L’infrastructure existe désormais. La vraie question est de savoir si votre entreprise est correctement connectée à cet écosystème.

L’IA arrive aussi dans les workflows marketing

Les consommateurs ne sont pas les seuls à bénéficier d’agents IA ; les équipes marketing aussi.

AI Brief permet de soumettre un brief créatif en langage naturel, que Gemini transforme ensuite en recommandations de campagne structurées. Les premiers utilisateurs enregistreraient déjà +15 % de conversions à coût équivalent.

Et avec Ask Advisor, Google esquisse une nouvelle interface conversationnelle de gestion de campagne : une logique où les optimisations passent davantage par le dialogue avec l’IA que par les dashboards traditionnels.

Notre analyse

Google Marketing Live 2026 a vraiment marqué un tournant. Non pas parce que les annonces étaient plus spectaculaires que les années précédentes, mais parce qu’une grande partie de ces innovations est déjà activable aujourd’hui : AI Max, Asset Studio, Pomelli, UCP, Meridian, Demand Gen sur Maps…

Les marques qui réussiront dans ce nouvel environnement seront celles qui avancent rapidement. Pas forcément parfaitement, mais concrètement : tester AI Max, construire une base first-party solide, investir réellement dans la performance YouTube, expérimenter les nouveaux outils créatifs.

Google l’a résumé très clairement : la seule manière de gagner avec l’IA, c’est d’utiliser l’IA. Et nous partageons totalement cette vision.

Vous souhaitez échanger sur l’impact de ces annonces pour votre activité ou auditer votre infrastructure data actuelle ? Les équipes de Making Science seraient ravies d’en discuter avec vous.

Vous avez déjà eu l’impression que vos données ne “parlent pas la même langue” ?
Dans un écosystème où les sources se multiplient et où les contraintes liées à la privacy s’intensifient, travailler avec une data fragmentée revient un peu à piloter à l’aveugle.

C’est précisément là que Data Manager 360 change la donne. Cette nouvelle fonctionnalité (actuellement en Alpha) intégrée à Campaign Manager 360 permet aux équipes marketing de connecter, structurer et activer leur first-party data de manière fluide — sans complexité technique excessive.

Pourquoi maintenant ? Parce qu’en 2026, l’efficacité data n’est plus un avantage compétitif. C’est un prérequis.

Qu’est-ce que Data Manager 360 concrètement ?

Pour faire simple, Data Manager 360 agit comme un pont entre vos environnements data et vos activations média.

Il permet d’ingérer facilement des signaux provenant de CRM, de data warehouses comme BigQuery, ou encore de plateformes de mesure, pour tout centraliser dans un hub unique au sein de la Google Marketing Platform.

L’enjeu n’est pas seulement de connecter la data, mais de la rendre activable.

En supprimant les silos entre les équipes IT et marketing, Data Manager 360 permet d’alimenter vos campagnes CM360 avec des données quasiment en temps réel.

Les bénéfices stratégiques : de la data à la performance

Intégrer Data Manager 360 dans votre stack marketing permet d’obtenir des gains immédiats.

Activation simplifiée
Fini les intégrations complexes et les processus manuels. Les audiences peuvent être directement activées dans vos line items.

Vision client à 360°
En centralisant les signaux, vous obtenez une lecture beaucoup plus fine du parcours utilisateur, avec une attribution nettement plus précise.

Une stratégie prête pour le cookieless
En renforçant votre first-party data, vous réduisez votre dépendance aux cookies et gagnez en résilience face aux évolutions réglementaires et techniques.

Une version Alpha à fort potentiel

Comme souvent, les early adopters ont une longueur d’avance.

La version Alpha de Data Manager 360 permet déjà de tester :

• L’intégration d’audiences
• La mesure des conversions offline
• Des activations data beaucoup plus rapides

Si vous utilisez déjà CM360, l’ajout de ce connecteur devient une suite logique pour améliorer vos stratégies d’enchères et vos performances créatives.

Conclusion : la data ne suffit plus, son orchestration fait la différence

Data Manager 360 ne se limite pas à une nouvelle feature. C’est un changement de paradigme.

On passe d’une logique où l’on analyse le passé (“qu’est-ce qui s’est passé ?”) à une logique où l’on pilote activement la performance (“qu’est-ce qu’on veut faire arriver ?”).

Dans un environnement de plus en plus complexe, la capacité à activer rapidement une data propre et connectée devient un facteur clé de différenciation.

Attendre, c’est laisser le temps à vos concurrents de structurer leur avantage.

Envie d’explorer le potentiel de Data Manager 360 dans vos campagnes CM360 ?
Contactez nos équipes ou échangeons ensemble sur vos enjeux data.

Parce qu’en marketing, avoir la data donne la carte…
Mais bien la piloter, c’est avoir le GPS.

Vous collectez plus de données que jamais sur vos utilisateurs… mais la croissance ne suit pas forcément ?

Aujourd’hui, les équipes digitales disposent d’outils extrêmement puissants : analytics avancées, heatmaps, tracking comportemental, infrastructures data sophistiquées. Pourtant, un problème revient souvent : comprendre ce que font les utilisateurs, oui — mais savoir quoi en faire concrètement, beaucoup moins.

C’est précisément là que la CRO (Conversion Rate Optimization) prend tout son sens.

Trop souvent réduite à des A/B tests ou à quelques optimisations de pages, la CRO est en réalité une approche bien plus globale. Il combine analyse de données, UX, expérimentation, intelligence artificielle et personnalisation pour améliorer en continu l’expérience digitale.

Bien structurée, la CRO devient un véritable levier de croissance, capable de transformer des insights utilisateurs en résultats business mesurables.

Au-delà des tests : ce qu’est vraiment la CRO

Une idée reçue persiste : la CRO se limite à lancer des A/B tests.

En réalité, les tests ne représentent que la phase finale d’un processus bien plus large.

Tout commence par une compréhension fine du comportement utilisateur : comment les visiteurs naviguent, où ils bloquent, ce qui crée de la friction. On croise ensuite ces données avec des insights UX pour comprendre les “pourquoi”.

À partir de là, les équipes formulent des hypothèses d’amélioration, puis les valident via l’expérimentation.

La CRO repose donc sur une logique quasi scientifique :

Observer → Émettre des hypothèses → Tester → Apprendre → Optimiser

Chaque test ne sert pas seulement à améliorer une métrique, mais aussi à mieux comprendre ses utilisateurs.

Pourquoi la CRO n’a jamais été aussi stratégique

Dans un écosystème digital où l’acquisition coûte de plus en plus cher, chaque visite compte.

SEO, paid media, social, content… les investissements pour générer du trafic explosent. Mais si l’expérience ne convertit pas, une grande partie de ces efforts est perdue.

Prenons un exemple simple :

• Un site avec 1 % de conversion → 1 000 visiteurs = 10 clients
• Après optimisation CRO à 2 % → 1 000 visiteurs = 20 clients

Sans augmenter le trafic.
Sans augmenter le budget.

L’impact business est immédiat.

C’est toute la force du CRO : maximiser la valeur de chaque visite.

Les piliers d’une stratégie CRO efficace

Un bon programme CRO repose sur une logique d’amélioration continue, structurée autour de কয় fondamentaux.

Comprendre les comportements utilisateurs
Les données (analytics, heatmaps, session recordings) permettent d’identifier les points de friction et les moments clés du parcours.

Transformer les insights en hypothèses
La data seule ne suffit pas. Il faut la traduire en actions concrètes, testables.

Exemple :
“Réduire le checkout de 4 étapes à 2 devrait diminuer l’abandon panier en simplifiant l’effort utilisateur.”

Tester pour valider
A/B testing ou tests multivariés permettent de prendre des décisions basées sur la data, et non sur l’intuition.

Apprendre et itérer
Chaque test enrichit la compréhension utilisateur et alimente un cycle d’amélioration continue.

Même de petits gains (exemple : +5 % à plusieurs étapes du funnel) peuvent générer un impact global très significatif.

La CRO comme système de croissance incrémentale

Les organisations les plus matures ne voient plus la CRO comme une suite de tests isolés.

Elles le structurent comme un système de croissance continue, intégré à l’ensemble de leur écosystème digital : data, UX, stratégie, martech.

L’intelligence artificielle accélère encore cette dynamique. Elle permet de :

• détecter des opportunités d’optimisation
• prioriser les tests
• identifier des patterns invisibles à l’œil humain

Résultat : des cycles d’expérimentation plus rapides, plus scalables, et plus efficaces.

La CRO devient alors un véritable moteur de performance durable.

Le rôle clé du CRO dans la performance globale

La CRO agit comme un multiplicateur de performance pour toutes les actions marketing.

Vous pouvez générer un trafic qualifié via des campagnes très performantes, mais si l’expérience derrière ne suit pas, vous perdez une grande partie de la valeur.

La CRO garantit que chaque euro investi en acquisition travaille au maximum de son potentiel.

Quand data, UX, personnalisation et expérimentation fonctionnent ensemble, l’expérience s’améliore en continu — pour les utilisateurs comme pour le business.

Conclusion : arrêter de remplir un funnel percé

La CRO ne se résume pas à une tactique. C’est une approche structurée pour comprendre ses utilisateurs, améliorer leurs parcours et générer une croissance durable.

Ne pas investir dans la CRO, c’est comme continuer à verser de l’eau dans un funnel plein de trous.

Vous pouvez augmenter le trafic autant que vous voulez, la vraie croissance vient de l’optimisation de l’expérience.

Une question à se poser dès maintenant :
Quel est aujourd’hui le principal point de friction dans votre parcours utilisateur… et quel serait l’impact si vous le supprimiez ?

Comment mesurer le succès d’une campagne… si personne ne clique ?
Dans l’ère cookieless, la réponse n’est pas seulement possible — elle est essentielle.

Le clickless advertising est passé du statut de curiosité à celui de priorité pour les marques qui misent sur la notoriété, la portée massive et l’efficacité dans des environnements où le clic n’existe tout simplement pas. Avec la montée en puissance de canaux comme YouTube sur Smart TV, le DOOH, l’audio digital ou la CTV, il est temps de dépasser les modèles basés uniquement sur l’interaction directe.

Dans cet article, on vous explique ce qu’est le clickless advertising, pourquoi il est crucial en 2025 et comment le mesurer efficacement avec la Google Marketing Platform (GMP) — pour prouver des résultats réels, même quand c’est la vue, et non le clic, qui compte.

Clickless Advertising : de quoi parle-t-on, et pourquoi c’est en train d’exploser ?

Le clickless advertising regroupe toutes les campagnes où l’objectif n’est pas de générer un clic, mais de faire mémoriser la marque, favoriser la reconnaissance, et influencer les comportements ultérieurs.
Ce type d’impact se produit dans des environnements où l’interaction directe n’est pas possible (ou tout simplement pas pertinente) :

• YouTube sur Connected TV
• Spotify, podcasts ou audio programmatique
• DOOH (Digital Out Of Home), comme les écrans digitaux en centre commercial
• CTV (Connected TV)

Avec la disparition progressive des cookies tiers et l’explosion de la consommation média hors navigateur, mesurer sans clic n’est plus une option — c’est une nécessité.

📊 Selon Nielsen, 65 % des ventes offline sont influencées par de la publicité sans interaction directe.

GMP : votre allié pour mesurer ce qui ne se clique pas

La clé, c’est d’adopter de nouveaux outils et méthodes basés sur la data agrégée, le modelling et les first-party data. C’est là que la Google Marketing Platform entre en jeu, comme solution complète de mesure :

🎯 Campaign Manager 360 : mesurer les impressions et la visibilité
CM360 permet de suivre les impressions, la visibilité, la fréquence et la portée cross-canal. C’est le hub central pour valider que votre message a bien touché la bonne audience.

🧠 Google Analytics 4 : analyser les comportements post-exposition
Même sans clic, GA4 permet d’observer le comportement après exposition : trafic direct, recherches de marque, formulaires complétés…
Grâce à ses modèles d’attribution avancés, il compense la disparition des cookies tout en respectant la vie privée.

🔗 Une plateforme intégrée : GMP comme écosystème unifié
La combinaison CM360 + GA4 + DV360 + SA360 offre une vision holistique des performances, unifiant awareness et performance sous un même toit.

Des stratégies qui fonctionnent (même sans clics)

🧪 Brand Lift & Brand Awareness
Mesurez le souvenir publicitaire, la considération ou l’intention d’achat avec des études comme YouTube Brand Lift ou des sondages post-exposition.

🗺️ Geo-testing & Incrémentalité
Comparez les zones exposées et non exposées avec des outils comme GeoLift pour mesurer l’impact réel sur les recherches ou les ventes.

👤 First-party data & signaux indirects
Analysez le trafic direct, les recherches de marque ou les formulaires envoyés après exposition. Complétez avec des panels ou enquêtes.

🔒 Consent Mode v2 & Conversion Modeling
Même sans cookies, il est possible d’estimer les conversions via le modelling et des outils comme Ads Data Hub, tout en restant conforme au RGPD.

Des cas concrets qui le prouvent

• YouTube sur CTV : +20 % de brand recall sans clic ni call-to-action.
• Spotify Ads : corrélation directe entre les écoutes complètes et les pics de recherches de marque.
• DOOH en centres commerciaux : hausse du footfall et des ventes géolocalisées après campagne, sans interaction digitale.

Conclusion : mesurer sans clics, c’est non seulement possible — c’est indispensable.

Dans un monde cookieless et fragmenté, le clickless advertising représente l’évolution naturelle du marketing digital.
Il ne s’agit plus seulement de poursuivre le clic, mais de comprendre l’impact réel du message sur l’esprit et les décisions du consommateur.

La Google Marketing Platform vous donne les outils pour le faire — avec précision, respect de la vie privée et approche omnicanale.

💬 Et vous, êtes-vous prêts à mesurer sans dépendre du clic ?
Si vous souhaitez savoir comment intégrer ce type de mesure dans votre stratégie, parlons-en.
Parce que le futur du marketing ne se mesure pas en clics, mais en connexions.

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Le paysage du e-commerce traverse une véritable transformation, portée par l’intelligence artificielle (IA). De la personnalisation dynamique à l’automatisation intelligente, l’IA révolutionne la manière dont les acteurs du e-commerce interagissent avec leurs clients, optimisent leurs opérations et accélèrent leur croissance. Au-delà de l’efficacité opérationnelle, l’IA joue aussi un rôle central dans le SEO, en améliorant l’expérience utilisateur, la performance des contenus et la visibilité dans les moteurs de recherche. Cet article décrypte comment l’IA redéfinit le e-commerce, avec un focus particulier sur ses applications SEO, la création de contenus assistée par IA et la mise en œuvre stratégique pour une croissance durable.

L’essor de l’IA dans le e-commerce

Longtemps perçue comme une vision futuriste, l’IA constitue aujourd’hui un moteur majeur d’innovation dans le e-commerce. Le machine learning, le traitement automatique du langage (NLP) et la vision par ordinateur permettent aux e-commerçants d’analyser les comportements, d’anticiper les intentions et de personnaliser les expériences à grande échelle.

Plusieurs facteurs accélèrent cette adoption dans l’e-commerce et le SEO :

• Attentes clients en hausse : les acheteurs veulent des parcours fluides et personnalisés. L’IA propose des recommandations pertinentes, une recherche intelligente et une assistance instantanée, renforçant ainsi l’engagement et la performance SEO.
• Explosion des données : chaque action en ligne génère des informations. L’IA exploite ces données pour affiner le ciblage, structurer les sites et optimiser le parcours utilisateur, autant de leviers clés pour le référencement.
• Accessibilité accrue : les solutions d’IA dédiées au SEO, à l’automatisation et à l’analytics se démocratisent, même pour les petites structures.
• Pression concurrentielle : les entreprises qui exploitent l’IA gagnent en avance sur les classements, l’expérience client et la stratégie de contenu. Les autres risquent un décrochage rapide dans les SERPs.

Applications clés de l’IA dans l’e-commerce

L’IA transforme chaque étape du parcours client et impacte directement le SEO. Voici les cas d’usage les plus stratégiques :

1. Recommandations personnalisées : analyse des navigations et des achats pour proposer des produits adaptés, augmentant taux de clic, conversions et engagement.
2. Recherche interne intelligente : compréhension du langage naturel et de l’intention, pour des résultats plus pertinents et une baisse du taux de rebond.
3. Chatbots et assistants virtuels : assistance instantanée pour guider, informer et orienter, favorisant une meilleure rétention.
4. Détection de fraude : protection des transactions et de la confiance client, renforçant la réputation organique à long terme.
5. Optimisation des stocks : anticipation de la demande, automatisation des réassorts et maintien de la disponibilité produit, garantissant une indexation saine.
6. Tarification dynamique : ajustement des prix selon la demande, la concurrence et le comportement, avec un impact direct sur la visibilité dans les SERPs.

Création et optimisation de contenus par l’IA

L’une des évolutions les plus marquantes concerne la génération et l’optimisation de contenus SEO grâce à l’IA :

• Production à grande échelle : création rapide de pages produits, descriptions de catégories et articles optimisés.
• Optimisation en temps réel : intégration automatique des mots-clés, de la structure, des liens internes et des métadonnées.
• Actualisation continue : repérage des contenus obsolètes ou sous-performants et recommandations de mises à jour.

Le contenu garde une place centrale, mais l’IA en devient le stratège.

Atouts de l’IA pour le SEO en e-commerce

• Meilleurs classements et trafic accru grâce à une optimisation fine des mots-clés, des contenus et de l’UX.
• Engagement renforcé : personnalisation et fluidité favorisent un temps de navigation plus long et un taux de rebond réduit.
• Qualité constante des contenus : maintien du ton, de la structure et de l’intégrité SEO, même à grande échelle.
• SEO technique automatisé : détection et résolution des problèmes tels que les liens brisés ou les pages lentes.
• Décisions plus rapides : identification immédiate d’insights exploitables pour ajuster et tester en continu.

Comment intégrer l’IA dans une stratégie SEO

Pas besoin de révolution complète pour commencer. Une intégration progressive suffit :

• Fixer des objectifs clairs : impressions, positions, trafic ou conversions.
• S’attaquer aux quick wins SEO : briefs de contenu, métadonnées, clustering de mots-clés, rédaction produit.
• Choisir des outils évolutifs : privilégier les solutions IA compatibles avec le CMS et la stack analytics.
• S’appuyer sur l’expertise : collaborer avec des spécialistes SEO et IA pour équilibrer automatisation et stratégie.
• Tester et affiner en continu : utiliser les données de performance pour guider les améliorations.

L’avenir de l’IA pour le SEO en e-commerce

Les évolutions à venir s’annoncent structurantes :

• Recherche visuelle : optimisation des images pour capter la recherche par visuel.
• Recherche vocale et SEO conversationnel : adaptation aux requêtes naturelles et longue traîne.
• Expériences immersives (AR + IA) : création d’univers d’achat enrichis et optimisés pour le SEO.
• Hyper-personnalisation des contenus : ajustement de chaque interaction pour maximiser la pertinence et la visibilité.

L’approche Making Science

Chez Making Science, nous anticipons ces changements avec une stratégie SEO & Content TECH & AI friendly, propulsée par notre technologie propriétaire Trust Generative AI. Cette solution permet de produire et d’optimiser les contenus à grande échelle, en phase avec les exigences des moteurs de recherche et les comportements utilisateurs.

Nous accompagnons nos clients dans cette transition, en identifiant les opportunités, en industrialisant la production de contenus et en consolidant leur visibilité organique sur le long terme.

Conclusion

L’IA dans le e-commerce dépasse la simple tendance : elle agit comme un moteur stratégique de personnalisation, d’automatisation et de performance SEO. De l’amélioration de l’expérience utilisateur à l’optimisation des contenus, elle offre aux marques la possibilité de croître efficacement et de dominer les SERPs. Son intégration dans une stratégie SEO conditionnera la compétitivité digitale des entreprises dans les années à venir.

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Recherche conversationnelle : des mots-clés aux conversations

Le paysage du search évolue rapidement. Nous assistons à un passage du simple matching de mots-clés à l’interprétation complexe de l’intention utilisateur. Grâce aux avancées du traitement du langage naturel et de l’IA générative comme ChatGPT ou AI Mode, les moteurs de recherche ne se contentent plus de répondre aux requêtes : ils commencent à engager une conversation avec les utilisateurs.

Cette évolution transforme la manière dont les internautes interagissent avec les moteurs de recherche et redéfinit ce que signifie le SEO aujourd’hui. Plutôt que de se concentrer uniquement sur le positionnement des mots-clés, il devient crucial de comprendre le contexte, les nuances et les attentes des utilisateurs. Le SEO s’éloigne de la simple visibilité et du ranking pour se recentrer sur la pertinence dans les réponses générées par l’IA.

L’IA générative en action : contenu, réponses instantanées et visibilité de marque

L’IA générative révolutionne la création de contenu pour les entreprises. Les marques peuvent désormais :

• Produire du contenu SEO-friendly à grande échelle,
• Brainstormer des sujets rapidement,
• Optimiser leurs processus éditoriaux.

Les outils IA permettent aux marketeurs de répondre plus vite aux tendances et aux questions des utilisateurs.

De leur côté, les moteurs de recherche utilisent l’IA pour fournir des réponses instantanées directement dans les résultats, sans que l’utilisateur ait besoin de cliquer, ce qui change la valeur des placements traditionnels.

L’objectif stratégique ne se limite plus au ranking : il faut être cité comme source fiable dans les réponses générées par l’IA. Pour cela, il est essentiel de comprendre comment l’IA interprète et traite l’information.

Google pénalise-t-il le contenu généré par l’IA ?

Un mythe courant veut que Google sanctionne les contenus créés par IA. Faux. Ce que Google sanctionne, c’est le contenu de faible qualité, non original ou inutile, peu importe son mode de production.

La référence reste le principe E-E-A-F : expérience, expertise, autorité et fiabilité. L’IA peut aider à produire du contenu à grande échelle, mais la relecture et l’édition humaines restent essentielles pour garantir la qualité.

💡 L’IA doit être considérée comme un assistant de première rédaction, pas comme l’éditeur final.

L’évolution de la recherche de mots-clés avec l’IA

Traditionnellement, la recherche de mots-clés visait à identifier des phrases exactes ou des variations longue traîne. Avec l’IA, on peut aller plus loin :

• Identifier les tendances émergentes,
• Repérer les questions associées,
• Créer des clusters sémantiques reflétant le langage réel des utilisateurs.

La question change : « Quel mot-clé utiliser ? » devient « Comment couvrir entièrement l’intention de l’utilisateur ? ». En combinant insights IA et données de recherche réelles, les marketeurs découvrent des opportunités basées sur des conversations réelles, et non sur des mots isolés.

Ce que nous faisons chez Making Science pour apparaître dans la recherche conversationnelle

Apparaître dans les featured snippets classiques, c’est une chose ; être référencé dans les réponses générées par l’IA en est une autre. Voici les bonnes pratiques que nous suivons pour améliorer la visibilité :

• Répondre à des questions claires et spécifiques dès les premiers paragraphes,
• Utiliser un langage naturel et conversationnel, éviter le jargon,
• Mettre en place des données structurées,
• Développer l’autorité thématique via des clusters de contenu,
• Optimiser les associations marque-thème en liant systématiquement la marque à des sujets précis.

L’objectif ne se limite plus à « être n°1 », mais à être reconnu comme source crédible par les systèmes IA qui interprètent les requêtes.

Points clés à retenir

• L’IA transforme toutes les étapes du SEO, de la recherche de mots-clés au contenu, jusqu’aux résultats de recherche.
• Le contenu reste roi, mais il doit être utile, précis et conçu pour l’intention humaine réelle.
• Les marques qui combinent outils IA, réflexion stratégique et créativité humaine gagneront un avantage significatif dans le paysage de la recherche en évolution.

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• Plus de 800 collaborateurs de Making Science, pionnier des applications d’IA en entreprise, participent déjà à l’adoption progressive de la technologie
  ● Making Science valide des cas d’usage concrets, développe des méthodologies d’adoption et conçoit des accélérateurs techniques afin de partager son expérience avec ses clients
  ● Cette mise en œuvre renforce la position de Making Science en tant que partenaire Google Cloud Premier avec six spécialisations, dont l’IA générative

Paris, le 10 avril 2025 – Making Science, Making Science France, société d’accélération digitale, a déployé Google Agentspace, la plateforme innovante de Google Cloud basée sur l’IA générative et les agents intelligents.

Plus de 800 utilisateurs de Making Science participent déjà à l’adoption progressive d’Agentspace, qui permet une interaction conversationnelle depuis une interface unique avec des applications d’entreprise telles que Salesforce, SAP, Jira, BigQuery ou Atlassian. L’objectif consiste à faciliter la prise de décision, l’accès aux données et l’exécution de tâches complexes. Les prochaines étapes incluent notamment l’automatisation de processus clés, comme l’envoi de factures SAP directement depuis la plateforme.

Making Science a déployé ce système dans le cadre d’une démarche plus globale d’adoption de l’IA, qui inclut différentes solutions d’IA générative, un modèle de formation structuré par département, un programme interne de « Champions IA » pour accompagner l’adoption, ainsi que l’intégration d’indicateurs d’impact et de retour sur investissement.

« Le choix de Google Agentspace réaffirme notre engagement en faveur de l’innovation technologique et notre capacité à mener une véritable transformation digitale de l’intérieur. Cette initiative nous permet non seulement de gagner en efficacité, mais aussi d’apprendre par l’expérience afin de mieux accompagner nos clients dans leurs propres projets d’adoption de l’IA générative », explique José Antonio Martínez Aguilar, fondateur et CEO de Making Science.

Cette mise en œuvre renforce le leadership de Making Science en tant qu’acteur pionnier dans l’adoption des technologies disruptives et s’inscrit dans le cadre de son plan stratégique « AI Transformation Quarter ». Ce programme mondial vise à favoriser l’intégration d’outils d’IA générative, l’automatisation des processus et la formation continue des équipes.

Prêt à accompagner ses clients

Au-delà de l’amélioration de ses propres processus, l’adoption d’Agentspace dans l’ensemble de son organisation, des équipes techniques aux fonctions business, positionne Making Science comme partenaire stratégique pour les entreprises souhaitant intégrer cette technologie. Du fait de cette expérience concrète, le groupe valide des cas d’usage, développe des méthodologies d’adoption, conçoit des accélérateurs techniques et des modèles d’intégration. En parallèle, un socle de compétences est constitué pour connecter Agentspace à des environnements complexes et mesurer son impact à travers des indicateurs de performance et de valeur business clairs.

« Avec Agentspace, nous franchissons une étape supplémentaire dans notre collaboration avec Google Cloud pour faire progresser l’IA dans les environnements professionnels. Cette technologie représente le futur de l’interaction avec les données et applications d’entreprise. En la déployant chez Making Science, nous sommes en mesure de transmettre des enseignements concrets à nos clients, afin d’accélérer leur adoption et maximiser l’impact », commente Álvaro Verdeja, COO – Cloud, AI, Cyber and Software chez Making Science.

En tant que partenaire Google Cloud Premier, Making Science renforce sa capacité à accompagner les organisations dans la mise en place de solutions basées sur l’IA générative, avec une approche combinant expertise technique, expérience opérationnelle et vision business. Cette mise en œuvre s’inscrit dans la stratégie de Google Cloud visant à accélérer l’adoption de l’IA grâce à son réseau de partenaires certifiés.

Multiplication des canaux online et offline, audiences fragmentées, points de contact en croissance… Dans cet environnement, les équipes marketing subissent une pression croissante pour démontrer le retour sur investissement (ROI) et justifier chaque euro dépensé. Il ne suffit plus d’« être présent » ; il faut comprendre ce qui fonctionne, comment cela fonctionne, et surtout, où investir le prochain euro pour un maximum d’impact. La mesure précise et l’optimisation intelligente du budget deviennent alors essentielles.

Pourquoi mesurer avec précision ?

Sans mesure rigoureuse, les décisions d’investissement média reposent sur l’intuition, des données partielles ou des indicateurs de vanité qui ne reflètent pas l’impact réel sur le business. Les enjeux sont nombreux :

• Fragmentation : Les consommateurs interagissent avec les marques via une multitude de canaux et d’appareils. Difficile de suivre l’ensemble du parcours et de cerner le rôle de chaque point de contact.
• Silos de données : L’information se trouve éparpillée entre différentes plateformes et partenaires, rendant la vision unifiée difficile.
• Impact réel vs. corrélation : Une campagne a-t-elle vraiment généré des ventes ou a-t-elle simplement coïncidé avec une tendance de marché ? Distinguer la causalité devient indispensable.
• Vision court et long terme : Certaines actions génèrent des résultats immédiats, d’autres construisent la marque dans la durée. Trouver le bon équilibre devient un enjeu stratégique.

La question clé : où allouer le budget ?

La mesure constitue la première étape. Le défi réside dans la transformation de cette mesure en actions concrètes, notamment dans la répartition du budget. Chaque responsable marketing se pose cette question essentielle :
« Avec le budget disponible, quelle répartition entre les canaux et campagnes permettra de maximiser mes objectifs (ventes, leads, notoriété…) ? »

C’est là qu’intervient la nécessité d’avoir un outil d’allocation budgétaire média.

Les solutions actuelles et leurs limites

Les entreprises essaient de résoudre ce puzzle de différentes façons, chacune avec leurs propres limitations

• Rapports des partenaires (agences, régies)
  • Ce qu’ils fournissent : Des rapports détaillés sur la performance de leurs plateformes ou canaux spécifiques (résultats d’une campagne social media, clics sur une annonce search, GRP TV, etc.)
  • Limites : Vision en silo. Chaque partenaire optimise son canal sans vue d’ensemble ni objectivité sur l’interaction des médias entre eux. Risque de biais en faveur de leur propre solution. Difficile de comparer des canaux très différents (TV vs. TikTok, par exemple).

• Autres technologies (outils analytics, plateformes d’attribution isolées, MMM, BI)
  • Ce qu’elles fournissent : Données sur le comportement utilisateur sur site, insights long terme, modèles d’attribution (souvent centrés sur le digital ou le last-click), tableaux de bord de KPIs.
  • Limites : Vue souvent incomplète, peu intégrée offline/online. Les modèles d’attribution digitaux seuls n’incluent pas l’effet des médias de masse ni des facteurs externes (économie, saisonnalité, concurrence). Les modèles MMM ciblent le long terme, au détriment des décisions court terme. Les outils BI regardent le passé mais manquent souvent de capacités prédictives ou d’optimisation intégrée pour guider la planification future. Ils demandent aussi des intégrations complexes et une expertise poussée pour tirer des recommandations actionnables.

La solution complète : OptiPhi

Une plateforme avancée comme OptiPhi change la donne. Il ne s’agit pas d’un simple outil de mesure mais d’un véritable optimiseur stratégique de l’investissement média.

Ce qu’OptiPhi apporte ? TOUT ce qu’il faut :

• Vision unifiée et holistique : Intégration de toutes les sources utiles : online, offline, ventes, facteurs externes (concurrence, saisonnalité, macroéconomie). Fin des silos.
• Mesure robuste (MMM + Attribution) : Une approche hybride combinant la modélisation du mix marketing (MMM) pour une vision stratégique long terme de tous les canaux (offline compris), enrichie par un modèle d’attribution sans cookie pour un niveau de détail tactique et digital au quotidien. Le tout dans un cadre de mesure unifié.
• Tests sans risque : Possibilité de mener des expérimentations pour valider l’introduction de nouveaux canaux ou stratégies, sans prise de risque. Favorise l’amélioration continue des modèles.
• Compréhension fine du ROI : Identification précise de l’impact de chaque activité marketing sur les KPIs business, en isolant la contribution incrémentale du bruit de fond.
• Capacité prédictive : Anticipation des résultats. OptiPhi simule des scénarios futurs pour faciliter la prise de décision. Par exemple : « Que se passe-t-il si j’augmente de 10 % mon investissement TV et diminue de 5 % sur le search ? »
• Optimisation budgétaire : Le cœur de la valeur. En fonction des objectifs et contraintes, OptiPhi recommande une allocation optimale du budget par canal et campagne pour maximiser le retour. Chaque euro trouve sa place.
• Vitesse et agilité : Des recommandations actualisées mois par mois pour s’adapter rapidement aux évolutions du marché.
• Neutralité : Technologie indépendante, sans biais en faveur d’un canal ou partenaire. La plateforme peut aussi être déployée dans l’environnement du client, garantissant la confidentialité des données.

Conclusion : de l’intuition à l’optimisation intelligente

Dans un contexte ultra-concurrentiel, gérer son budget média sur la base d’intuitions ou de données partielles représente un risque élevé. La nécessité d’une mesure précise et, surtout, d’un outil capable de traduire cette mesure en recommandations budgétaires concrètes devient impérative.

Les solutions traditionnelles ont de la valeur mais restent souvent partielles ou cloisonnées. Un véritable optimiseur comme OptiPhi apporte la vision globale, la capacité prédictive et les recommandations d’allocation nécessaires pour évoluer avec confiance dans un écosystème média complexe, et s’assurer que chaque euro contribue efficacement à la performance business.

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L’intelligence artificielle transforme le monde de l’entreprise. Making Science et Google Cloud ont réuni des leaders du secteur dans les locaux de Google pour discuter du potentiel des « AI agents » en entreprise. L’événement a montré comment les entreprises passent de l’automatisation basique à des systèmes intelligents et autonomes, capables de repenser la relation client et l’efficacité opérationnelle.

L’évolution stratégique de l’IA en entreprise : des outils aux entités autonomes

L’adoption de l’IA en entreprise avance à grande vitesse. Après les phases expérimentales de 2023 et les premières applications concrètes en 2024, les AI agents représentent l’étape suivante en 2025. Ces systèmes prennent désormais des décisions, automatisent des processus complexes et contribuent à la croissance des entreprises.

Enjeux et enseignements clés

De l’IA boîte blanche à l’IA boîte noire : priorité à l’agilité

Les entreprises s’éloignent de l’analyse détaillée des algorithmes (IA boîte blanche) pour se concentrer sur les résultats (IA boîte noire). Les modèles de langage (LLM) devenant plus performants, l’objectif repose sur la confiance, les bons prompts, l’ancrage des données et les tests continus. L’agilité prime sur la transparence algorithmique, ce qui améliore l’expérience utilisateur et l’adaptabilité.

Assistants IA vs AI agents : deux logiques différentes

Les assistants IA assistent les collaborateurs et les clients, tout en nécessitant une supervision humaine. Les AI agents, eux, agissent de manière autonome. Un cadre de gouvernance solide reste indispensable pour garantir la fiabilité de ces systèmes.

Adoption de l’IA : entre innovation et application concrète

Malgré des progrès rapides, l’intégration de l’IA dans les entreprises reste en phase d’amorçage. Les clés du succès reposent sur :

• Une intégration fluide aux processus et APIs existants
• Des données structurées et de qualité
• Des plateformes interconnectées pour une meilleure prise de décision

Un cas d’usage présenté durant l’événement montre l’impact de l’IA conversationnelle et du Retrieval-Augmented Generation (RAG) dans la recherche immobilière. Plus de 30 000 interactions réussies ont permis d’augmenter les conversions tout en réduisant les coûts. Les chatbots comprennent les besoins des utilisateurs, maintiennent le contexte des échanges et recommandent des biens personnalisés. La mise à jour continue du catalogue immobilier et l’ajout d’informations issues de Google Maps (écoles, hôpitaux, transports, etc.) enrichissent l’expérience.

Des applications de l’IA dans tous les secteurs

• Analytique prédictive : détection de fraudes et abus réseau
• Migration de systèmes : évaluation des risques, coûts et délais
• Intégration de données : cohérence renforcée entre plateformes

Sécurité et conformité : un enjeu central dans le déploiement de l’IA

Le développement de l’IA implique une vigilance sur :

• L’alignement avec les réglementations en matière de données
• Une gouvernance éthique pour des décisions responsables
• Des cadres de sécurité solides pour éviter les dérives

Une gouvernance structurée devient essentielle pour maintenir la confiance et tirer pleinement parti de l’IA.

Les innovations Google Cloud au service des AI agents d’entreprise

Customer Engagement Suite (CES) et Gemini 2.0 : l’IA multimodale en action

Parmi les annonces phares : l’intégration de Gemini 2.0 à la suite CES. Cette IA multimodale traite texte, voix et image pour offrir une expérience fluide et personnalisée. Un système de support client peut ainsi gérer des requêtes écrites, vocales ou visuelles tout en conservant le contexte.

AgentSpace : vers une productivité augmentée

La plateforme AgentSpace répond à un défi majeur : la fragmentation des outils et données en entreprise. Grâce à une recherche intelligente et une assistance IA, les collaborateurs accèdent plus facilement aux bonnes informations. Moins de temps perdu entre applications, plus de décisions rapides et informées.

NotebookLM : nouvelle ère pour la gestion de l’information

NotebookLM Enterprise révolutionne la synthèse et l’analyse de contenu. Qu’il s’agisse de documents, de vidéos ou de rapports internes, la plateforme conserve le contexte, identifie les thèmes clés et génère des insights exploitables. Un atout stratégique pour accélérer les recherches et affiner les décisions.

Les perspectives : vers un futur piloté par les AI agents

L’IA d’entreprise avance à un rythme inédit. Les AI agents marquent une transition profonde dans la manière dont les entreprises fonctionnent, interagissent et innovent.

Partenaire stratégique de Google Cloud, Making Science accompagne les entreprises dans l’adoption, l’intégration et l’optimisation de ces technologies. Pour celles qui souhaitent activer leur transformation par l’IA, des experts les guident vers plus d’agilité, de performance et d’intelligence.

L’ère des AI agents d’entreprise commence. Les entreprises qui les adoptent dès maintenant façonneront les leaders de demain.

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