Les entreprises qui dépendent des clics des internautes vers des pages web ont traversé deux années difficiles. Pew Research Center a suivi le comportement de navigation de 900 adultes américains et a constaté que, lorsque Google affiche un résumé généré par l’IA, les utilisateurs cliquent sur un résultat de recherche traditionnel seulement 8% du temps, soit environ la moitié du taux de 15% observé lorsqu’aucun résumé n’apparaît. Les liens cités dans les réponses d’IA font encore moins bien, avec des clics dans seulement environ 1% des cas.

L’impact sur les éditeurs a été considérable. Des données de Chartbeat rapportées par Axios ont montré que les pages vues provenant de Google Search ont chuté de 34% dans son réseau d’éditeurs entre décembre 2024 et décembre 2025. Les petits éditeurs ont perdu environ 60% de leur trafic de renvoi issu de la recherche en deux ans. Le trafic de recherche organique de Business Insider a reculé de 55% en trois ans, et certains éditeurs plus modestes ont déjà fermé. Dans le même temps, les renvois provenant des chatbots représentent encore moins de 1% des pages vues des éditeurs, malgré une croissance de plus de 200% en un an.

Dans les milieux de l’édition, l’explication courante est que l’IA tue le web. Les évolutions récentes suggèrent une situation plus complexe.

Les machines lisent davantage le web

Le rapport 2026 Generative AI Landscape de Similarweb indique que, même si les plateformes d’IA envoient moins d’internautes vers les pages web par rapport au nombre de réponses qu’elles génèrent, les systèmes d’IA eux-mêmes consomment le contenu web à un rythme accéléré en recherchant sur le web au nom des utilisateurs pour répondre à leurs questions. La part des réponses de ChatGPT contenant des citations web en direct a plus que quintuplé en moins d’un an, atteignant 6.8% de l’ensemble des réponses en mai 2026. Dans certaines catégories, dont le voyage, ce chiffre monte jusqu’à 22.6%.

Tous les grands produits de recherche par IA récupèrent des pages en direct à partir d’index de recherche et en synthétisent les réponses. Par conséquent, la qualité des réponses générées par l’IA dépend directement de la santé de la couche de contenu sous-jacente. Lily Ray, VP of SEO and AI search chez Amsive, a déclaré dans le rapport de Similarweb que lorsque la visibilité organique diminue, la visibilité dans la recherche par IA suit, car les modèles sont moins susceptibles de trouver ce contenu.

Cette dynamique a créé une boucle de rétroaction difficile. Les réponses d’IA reposent sur une chaîne d’approvisionnement informationnelle dont le modèle de financement, les clics financés par la publicité, est affaibli en grande partie par les réponses d’IA elles-mêmes. Pour les éditeurs, la question ne concerne pas seulement la portée auprès de l’audience, mais aussi la capacité des pages lues par les machines à continuer de financer les reportages, critiques, guides et contenus de référence sur lesquels ces machines s’appuient. Une question centrale pour la viabilité continue du web ouvert est de savoir si un modèle économique alternatif peut fonctionner, et lequel.

Une économie de remplacement se forme dans les interfaces de chat

Les premières données donnent une indication de l’orientation possible des flux de trafic. Après la mise à jour de recherche de ChatGPT du 7 mai, qui a introduit dans les réponses des liens de marque visibles et cliquables, le trafic de renvoi depuis ChatGPT a augmenté de 157% en une semaine. La composition de ce trafic a également changé : la part des renvois arrivant sur les pages d’accueil a plus que doublé, passant d’environ 25% à près de 60%.

La recherche traditionnelle envoyait généralement les utilisateurs vers des articles précis et des pages profondes liées à des requêtes spécifiques. Les renvois par IA envoient de plus en plus un visiteur déjà informé vers la porte d’entrée d’une marque. Le chatbot mène le processus de recherche et de comparaison, et la personne arrive avec davantage de contexte. Les données de Similarweb montrent que les marques recommandées par l’IA reçoivent deux à quatre fois plus de visites ultérieures que les concurrents qui n’ont pas été recommandés.

La publicité commence à suivre ce comportement. Des résultats sponsorisés sont apparus dans 26% des conversations ChatGPT sur ordinateur aux États-Unis en juin 2026, contre 14% un mois plus tôt, selon les données d’intelligence publicitaire de Similarweb. Deux tiers de ces publicités apparaissent après la deuxième invite et sont ciblées selon le contexte conversationnel plutôt que selon un mot-clé. Les taux de clics se situent autour de 0.50%.

Le modèle traditionnel d’enchères sur mots-clés des moteurs de recherche est remis en cause par un autre modèle : un placement payant au sein d’une conversation, ciblé à partir du contexte accumulé. Cela crée un défi direct pour le système d’enchères que Google exploite et domine depuis deux décennies.

Google fait face à la disruption tout en y participant

Google est à la fois l’acteur établi perturbé et l’un des principaux participants à ce basculement. AI Overviews apparaît désormais dans une part croissante des recherches Google, dépassant 40% en mai 2026 selon Similarweb. Les visites vers le mode conversationnel AI Mode de Google ont également progressé régulièrement depuis son lancement. Plutôt que de céder cette catégorie, Google cannibalise une partie de sa propre économie fondée sur les clics.

L’activité principale de Google était déjà sous pression. eMarketer prévoit que la part de Google dans la publicité de recherche aux États-Unis passera sous 50% en 2026, une première depuis environ 2004. La plus grande part de cette perte revient à Amazon, dont les recherches de produits sponsorisés sont comptabilisées comme de la publicité de recherche et progressent trois fois plus vite que celles de Google. Les publicités conversationnelles restent aujourd’hui une petite partie du marché, mais elles ouvrent un second front concurrentiel dans une activité où Google occupe depuis longtemps une position dominante.

D’autres changements structurels touchent également Google. Un tribunal fédéral a rendu un jugement définitif dans l’affaire antitrust du DOJ sur la recherche en décembre 2025, imposant des mesures qui interdisent les accords d’exclusivité par défaut et obligent Google à partager des données de recherche avec des concurrents qualifiés. Google a fait appel en janvier 2026, tandis que le DOJ a formé un appel incident pour obtenir des mesures plus strictes. Quelle que soit l’issue des appels, l’arrangement qui avait fait de Google le péage de facto du web, grâce à des paramètres par défaut largement répandus et à un index fermé, évolue au moment où la publicité conversationnelle émerge.

Le paysage concurrentiel qui en résulte est nouveau. OpenAI, Google, Perplexity et Microsoft se disputent désormais non seulement les utilisateurs, mais aussi la demande publicitaire qui finançait le web ouvert. Aucun d’entre eux, y compris Google, ne contrôle cette nouvelle surface comme Google contrôlait la recherche traditionnelle.

L’impact de la publicité conversationnelle sur le web ouvert reste incertain

Il reste difficile de déterminer si le nouveau modèle aidera ou nuira au web. Le web en tant que destination de l’attention humaine se contracte, et les éditeurs financés par la publicité construits pour cet environnement subissent une pression importante. Dans le même temps, le web en tant que substrat lisible par les machines gagne en importance, tandis qu’une nouvelle économie du renvoi et de la publicité se forme en orientant la valeur vers les marques plutôt que vers les pages de contenu.

Les éditeurs pourraient avoir une capacité limitée à influencer le résultat. Ahrefs, en analysant plus d’un milliard de points de données dans ses études, a constaté que 67% des sources les plus citées par ChatGPT sont des entités que les spécialistes du marketing ne peuvent pas influencer. Wikipedia représente à lui seul près de 30%. Ahrefs a également constaté que 28.3% des pages les plus citées par ChatGPT n’ont aucune visibilité organique sur Google, ce qui suggère que la couche de récupération n’est que partiellement liée à la recherche traditionnelle et complique l’idée selon laquelle le succès en SEO se traduirait directement en visibilité dans l’IA.

Cette distinction est importante pour toute entreprise qui cherche à comprendre si la visibilité dans les systèmes d’IA peut remplacer le trafic de recherche perdu. Être cité comme élément de preuve, être recommandé comme marque et recevoir un renvoi humain deviennent des résultats distincts plutôt que de simples étapes d’un même entonnoir de recherche.

Les sites web sont découverts différemment

Trois jeux de données indépendants indiquent que, dans l’environnement émergent, les pages que les systèmes d’IA citent et celles vers lesquelles ils envoient les humains sont souvent des pages différentes, remplissant des fonctions différentes. Cela représente un changement majeur, alors que de nombreuses équipes continuent d’optimiser pour l’ancien modèle de recherche.

Les données de Similarweb montrent que 65% des URL citées par ChatGPT se trouvent à deux ou trois dossiers de profondeur dans un site, tandis que 58.8% du trafic de renvoi arrive sur les pages d’accueil. Ahrefs a observé une séparation similaire dans ses propres analyses : plus de 80% de son trafic de renvoi issu de l’IA va vers sa page d’accueil, ses pages produits et ses outils gratuits, plutôt que vers son vaste contenu éditorial. Une analyse de Previsible portant sur 6.77 millions de sessions référées par l’IA a identifié une troisième destination : 28.8% des renvois de ChatGPT arrivent sur des pages de recherche interne, une surface de navigation que de nombreux éditeurs ont longtemps négligée parce que les recherches Google remplissaient auparavant ce rôle.

Les organisations qui évaluent ce changement peuvent commencer par auditer leurs schémas de trafic de recherche. Cela suppose d’examiner les journaux de renvoi issus de l’IA et les données de citation disponibles, puis de cartographier les pages citées comme preuves par rapport aux pages où les visiteurs entrent effectivement. Si les données reflètent le nouveau modèle, plusieurs priorités se dégagent.

Les pages profondes, la documentation, les comparaisons et les benchmarks devraient être structurés de manière à être citables, avec des affirmations précises, des titres clairs et des URL descriptives. Ahrefs a constaté que les pages dont les slugs d’URL sont formulés en langage naturel sont citées à un taux de 89.78%, contre 81.11% pour les pages qui n’en ont pas.

Les pages d’accueil devraient également être conçues pour des visiteurs arrivant avec le contexte d’une conversation plutôt que depuis un lien bleu traditionnel. Ces visiteurs savent peut-être déjà que le site propose ce dont ils ont besoin ; la page devrait donc les aider à atteindre rapidement la destination pertinente.

La recherche interne, souvent une fonctionnalité négligée sur de nombreux sites, devient elle aussi une surface d’acquisition pouvant justifier un investissement significatif en expérience utilisateur.

Beaucoup d’éléments restent incertains ou en évolution. Mais les sources indépendantes qui étudient ce basculement pointent vers le même changement de fond : l’économie du clic ne reviendra pas à sa forme précédente, et les organisations qui apprendront à être citées par les machines et à convertir les humains envoyés par ces machines seront mieux placées pour la prochaine version du web.