La montée des plateformes conversationnelles et des réponses générées par l’IA est en train de transformer en profondeur les règles de visibilité des marques.
Pendant longtemps, le Search reposait sur un schéma relativement lisible. Identifier une intention. Apparaître sur la bonne requête. Générer un clic. Convertir.
Ce modèle reste structurant, mais il ne suffit plus à expliquer la réalité actuelle.
Avec la progression du zero click search, la baisse des clics sur de nombreuses requêtes informationnelles et l’intégration croissante de réponses générées par l’IA, une partie de la visibilité ne se joue plus uniquement dans la page de résultats.
Elle se joue désormais dans la réponse elle-même.
C’est dans ce contexte que le Generative Engine Advertising, ou GEA, devient un sujet stratégique pour les marques.
Le GEA n’est pas encore un levier média pleinement mature. Les modèles émergent, les usages restent mouvants et les standards de mesure ne sont pas stabilisés. Mais les mutations qu’il entraîne dans l’écosystème du Search sont déjà bien visibles.
La question n’est donc plus de savoir si le GEA va transformer les règles du jeu, mais comment les marques peuvent s’y préparer dès aujourd’hui.
Le GEA transforme en profondeur les critères de visibilité des marques.
Les agents IA deviennent de nouveaux intermédiaires entre les marques et les utilisateurs.
Ils ne se contentent plus d’afficher des résultats. Ils interprètent les intentions, comparent les offres, synthétisent l’information et sélectionnent ce qu’ils jugent le plus pertinent.
Cette évolution marque un double basculement structurant :
Dans des environnements pilotés par l’IA, la visibilité ne dépend plus uniquement de la capacité à acheter une position ou à générer du trafic.
Elle dépend de la capacité d’une marque à être comprise, jugée crédible et considérée comme recommandable par les systèmes d’IA.
Le GEA ne remet pas en cause les fondamentaux de la construction de marque. La différenciation, la cohérence du discours et la qualité de l’expérience restent essentielles.
Mais leur rôle évolue.
Jusqu’ici, certaines fragilités pouvaient encore être compensées par la puissance des investissements média ou par l’optimisation tactique des campagnes.
Dans un environnement où l’IA compare et recommande, ces faiblesses deviennent beaucoup plus visibles et beaucoup plus pénalisantes.
Le transfert progressif de l’arbitrage vers les agents IA soulève ainsi des questions centrales pour les marketeurs :
La visibilité devient alors un enjeu stratégique de long terme, et non plus une simple logique d’optimisation à court terme.
Le GEA ne remet pas en cause les fondamentaux historiques du Search advertising.
Les modèles d’achat restent largement structurés autour de logiques de performance éprouvées. Enchères CPC, automatisation, campagnes Search, Shopping ou Performance Max continuent de constituer le socle des investissements.
En revanche, les environnements pilotés par l’IA renforcent fortement le rôle des signaux exploités par les plateformes pour arbitrer la visibilité des marques dans les réponses générées.
Une marque peut ainsi disposer d’investissements média significatifs tout en étant moins visible ou moins recommandée si ses contenus, ses données ou ses signaux restent peu clairs ou difficilement interprétables par les systèmes d’IA.
Dans ces environnements, les algorithmes privilégient notamment :
Le sujet ne consiste donc plus uniquement à acheter de la visibilité.
Il s’agit désormais de fournir aux plateformes suffisamment de signaux pertinents et de qualité pour être correctement interprété, comparé et intégré dans les réponses générées par l’IA.
La compréhension devient ainsi un actif stratégique à part entière, au même titre que le budget ou la pression média.
Les grandes plateformes ne se contentent plus d’expérimenter. Les premiers modèles publicitaires intégrés aux environnements conversationnels prennent désormais forme, avec des logiques de plus en plus comparables au Search advertising traditionnel, mais profondément transformées par l’IA.
OpenAI a récemment dévoilé son gestionnaire publicitaire pour ChatGPT, marquant une évolution notable de son modèle économique. Après avoir initialement testé un modèle au CPM, la plateforme expérimente désormais des formats au CPC, avec des enchères estimées entre 3 et 5 dollars par clic.
Cette évolution rapproche progressivement ChatGPT des standards du Search advertising.
Elle permet surtout aux annonceurs de comparer plus directement ses performances à celles de Google Search ou de Microsoft Ads, et d’intégrer ces nouveaux environnements dans leurs arbitrages média.
Lors du Google Marketing Live 2026, Google a présenté Ads in AI Mode, de nouveaux formats publicitaires intégrés directement aux réponses générées par Gemini.
Avec des formats comme les Conversational Discovery Ads ou les Highlighted Answers, la publicité devient une composante à part entière de la réponse conversationnelle, et non plus un simple encart adjacent.
La plateforme pousse également des formats Shopping enrichis, dans lesquels Gemini peut générer automatiquement des argumentaires produits, appelés AI explainers, à partir des données disponibles.
Search évolue ainsi progressivement vers un moteur de recommandation conversationnel. Cette dynamique s’accompagne d’un basculement vers des modèles d’achat toujours plus automatisés.
AI Max et Performance Max deviennent progressivement le socle des campagnes Search et Shopping.
Le modèle reste fondé sur des logiques d’enchères et de performance, CPA ou ROAS, mais dans un environnement où la qualité des signaux et des données produits devient déterminante pour être recommandé par l’IA.
Microsoft intègre, de son côté, la publicité directement au cœur des expériences conversationnelles de Copilot. Les annonces apparaissent comme des recommandations contextuelles intégrées aux réponses générées par l’IA, avec une logique fortement orientée intention et performance.
Cette évolution repose principalement sur les campagnes Search Ads et Performance Max, que Microsoft positionne comme le socle des stratégies Search dans les environnements IA.
Ces modèles automatisés permettent d’élargir le matching des requêtes, de personnaliser les créations et de diffuser les annonces sur Bing, Copilot Search et Copilot Answers.
Microsoft développe également de nouveaux formats, comme les Offer Highlights, qui mettent en avant directement dans les réponses IA des éléments différenciants tels que la livraison gratuite, les promotions ou la disponibilité produit.
Le modèle d’achat reste ancré dans des logiques Search classiques.
Mais, là encore, la qualité des signaux, des assets et des données first party devient de plus en plus déterminante pour apparaître dans les réponses générées par Copilot.
Se préparer au GEA ne repose pas sur un levier isolé.
Il ne s’agit ni d’un sujet purement technique, ni d’un simple sujet média. La préparation au GEA suppose d’agir simultanément sur plusieurs dimensions structurantes : les fondations techniques, la qualité des données, les stratégies de ciblage, la mesure de la performance et la gouvernance des signaux.
Autrement dit, le GEA est un sujet d’operating model marketing autant que de média.
Sans fondations techniques solides, les agents IA ne peuvent ni lire ni interpréter correctement une marque et ses offres.
Cela implique notamment :
Sans ces éléments, les marques deviennent mécaniquement plus difficiles à comparer, à qualifier et à sélectionner dans des environnements pilotés par l’IA.
La visibilité dépend alors moins du budget investi que de la capacité à rendre l’offre lisible et comparable pour les systèmes d’IA.
Le GEA accélère une transformation déjà engagée dans le SEA : le recul du contrôle granulaire par mot clé au profit de stratégies de plus en plus pilotées par l’IA.
Les algorithmes interprètent désormais le contexte, les signaux utilisateurs et l’intention globale, plutôt que des mots clés isolés.
Cette évolution se traduit concrètement par :
Dans cette logique, les données first party et les audiences activables deviennent centrales.
Le ciblage n’est plus uniquement un sujet de paramétrage.
Il devient un sujet de qualité, de cohérence et de gouvernance des signaux envoyés aux plateformes.
Dans un environnement GEA, le clic n’est plus systématiquement l’indicateur principal de création de valeur.
La performance se construit de plus en plus en amont de la visite.
Elle repose sur la capacité d’une marque à être visible, citée, comparée et recommandée directement dans les réponses générées par l’IA.
Cette évolution impose une nouvelle lecture des indicateurs de performance.
Au delà des métriques historiques, les marques doivent progressivement intégrer de nouveaux signaux d’évaluation, tels que :
Ces indicateurs ne remplacent pas les KPI existants.
Ils les complètent, en permettant de mesurer la valeur créée avant même l’interaction directe avec l’utilisateur.
Le GEA repose sur une automatisation croissante, avec un transfert progressif de certaines décisions vers les systèmes d’IA.
Dans ce contexte, la performance ne peut plus être pilotée uniquement par l’optimisation tactique.
Les marques doivent apprendre à gouverner les signaux qu’elles transmettent aux plateformes afin d’orienter les modèles de manière cohérente avec leur stratégie, leur positionnement et leurs objectifs business.
Cela implique notamment de :
En parallèle, une politique de brand safety claire devient indispensable.
Elle permet de garantir que la marque apparaisse uniquement dans des contextes alignés avec son image, ses valeurs et ses enjeux de réputation.
En conclusion…
Le véritable enjeu du GEA n’est pas d’adopter de nouveaux formats, mais de rendre les marques lisibles et recommandables par les IA.
Avec le Generative Engine Advertising, la visibilité ne se joue plus uniquement dans le clic, mais dans la qualité des signaux envoyés aux plateformes conversationnelles. Données structurées, cohérence des contenus, gouvernance de l’automatisation et lecture renouvelée de la performance deviennent déterminantes. Dans cet environnement, la performance média est la conséquence directe de fondations solides, et non d’une simple intensification des investissements.
Chez EY Studio+, nous accompagnons les entreprises dans la structuration de leur marketing à l’ère du GEA, de la stratégie à l’exécution opérationnelle :
Dans un écosystème piloté par l’IA, la visibilité ne s’achète plus seulement. Elle se construit.
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