Une entreprise mondiale forte de plus de 115 ans d’histoire a commencé à constater un phénomène préoccupant : elle n’existait pas aux yeux de l’intelligence artificielle. Concrètement, lorsqu’un utilisateur demandait à ChatGPT, Gemini ou d’autres plateformes d’IA de recommander des produits de sa catégorie, la marque n’était jamais citée. À l’inverse, des concurrents plus récents et moins connus apparaissaient systématiquement dans les réponses.
« Les concurrents ne gagnaient pas grâce à la qualité de leurs produits, mais grâce au contexte », explique OptimizeGEO, une société spécialisée dans l’optimisation de la visibilité des marques dans les moteurs de recherche alimentés par l’IA. Selon l’entreprise, ces marques présentaient leurs informations de manière plus cohérente, permettant aux systèmes d’intelligence artificielle de mieux comprendre leurs produits, leur usage et les sources fiables où les retrouver.
Le cas concernait L’Oréal. Après avoir identifié le problème, le groupe a déployé une stratégie destinée à améliorer sa visibilité auprès des IA. Les résultats ont été spectaculaires : en seulement 60 jours, les mentions de la marque dans les réponses générées par l’IA ont été multipliées par 3,3. L’analyse des sentiments sur ChatGPT et Gemini est devenue nettement plus positive et la part de marché de la marque dans les principales catégories de beauté et de soins de la peau s’est sensiblement renforcée par rapport à ses concurrents.
Les agents d’IA transforment la recherche en ligne
À mesure que l’intelligence artificielle s’impose dans les usages quotidiens, les habitudes de recherche sur Internet évoluent rapidement. L’année 2026 marque également l’essor des agents d’IA, capables non seulement de répondre aux questions des utilisateurs, mais aussi d’exécuter des tâches à leur place, comme effectuer des courses ou réaliser des achats en ligne.
Dans ce nouveau contexte, les contenus publiés sur Internet doivent être conçus non seulement pour les internautes, mais aussi pour ces nouveaux lecteurs : les agents d’intelligence artificielle.
« Les plateformes de commerce électronique ne rivalisent plus uniquement sur le design ou les performances techniques, mais aussi sur leur capacité à être comprises par les systèmes d’IA », explique Juan Cruz Bonina, PDG de Latech, une entreprise qui gère les activités e-commerce de marques telles que SwissGear, Gymkhana Fine Foods, Sarkany, Capilatis, Ansilta ou encore Schneider Electric, représentant plus d’un milliard de dollars de ventes.
Selon lui, les entreprises qui ne structurent pas correctement leurs données, leurs catalogues et leurs stocks perdront progressivement en visibilité dans ces nouveaux environnements de recherche intelligente.
Une nouvelle bataille pour la visibilité
Cette évolution montre que même les grandes marques historiques doivent désormais conquérir leur place dans l’écosystème de l’IA.
Une étude de Bain & Company, intitulée Consumer Pulse et publiée en mai 2026, révèle que 27 % des consommateurs sud-américains utilisent déjà l’IA pour les accompagner dans leurs décisions d’achat.
Les projections citées par Latech, issues du rapport Global Ecommerce Trends 2026, vont encore plus loin : le trafic généré par les grands modèles de langage (LLM) devrait dépasser celui provenant du référencement naturel traditionnel dès 2028 et représenter 64 % du trafic total en 2029.
L’impact ne concerne pas uniquement le volume de visiteurs, mais également les performances commerciales.
Aujourd’hui, le trafic issu de l’IA affiche un taux de conversion supérieur de 54 % à celui provenant de la recherche organique classique. Les visiteurs arrivant directement via ChatGPT enregistrent un taux de conversion de 11,4 %, contre 5,3 % pour les moteurs de recherche traditionnels.
L’adoption de l’IA progresse, mais des obstacles subsistent
Selon l’étude annuelle sur le commerce électronique réalisée par la Chambre argentine du commerce électronique (CACE) avec Kantar Insights, 62 % des entreprises interrogées utilisent déjà l’intelligence artificielle dans au moins une partie de leurs activités.
Cependant, plusieurs freins demeurent :
- un manque de compétences techniques (51 %) ;
- la résistance au changement au sein des organisations (33 %) ;
- la qualité et la disponibilité insuffisantes des données (32 %) ;
- la difficulté à mesurer précisément le retour sur investissement (24 %).
L’humain reste indispensable
Si l’IA prend une place grandissante dans le commerce électronique, plusieurs experts rappellent que la dimension humaine demeure essentielle.
Fernando Colosimo, ingénieur spécialisé dans les ventes et conseiller de grandes entreprises comme Citibank, American Express, HSBC, Banco Galicia ou Mapfre, estime que l’expérience client de demain devra combiner deux dimensions : des processus très performants grâce à l’intelligence artificielle et des interactions humaines capables d’apporter proximité, jugement et empathie.
Selon lui, l’opportunité consiste à utiliser l’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle tout en laissant les conseillers humains accompagner les décisions qui exigent confiance et vision à long terme.
Il cite l’exemple de Starbucks, qui a constaté qu’une automatisation poussée à l’extrême pouvait dégrader l’expérience client. Bien que la technologie ait permis d’améliorer les processus internes, elle a considérablement réduit les interactions humaines.
« Lorsque le lien humain disparaît, une partie de la valeur émotionnelle de la marque disparaît également », souligne-t-il.
Aujourd’hui, la nouvelle source d’avantage concurrentiel réside dans la capacité des entreprises à fournir du contexte, de la crédibilité et des informations structurées permettant aux agents d’IA de comprendre précisément les caractéristiques, les prix, la disponibilité et les attributs des produits.
Du SEO au GEO : les cinq nouvelles règles de la visibilité
Face à cette transformation, Latech recommande aux entreprises de passer du SEO (Search Engine Optimization) au GEO (Generative Engine Optimization), une approche pensée pour les moteurs alimentés par l’IA.
Les cinq actions prioritaires sont les suivantes :
- Mesurer séparément le trafic généré par les IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) au lieu de le confondre avec le trafic organique classique.
- Réaliser un audit GEO du catalogue produits, en vérifiant notamment :
- que toutes les fiches produits sont complètes ;
- que les caractéristiques techniques sont correctement structurées dans des champs dédiés ;
- que les avis clients sont collectés et affichés ;
- que les informations restent cohérentes sur tous les canaux de vente et les marketplaces.
- Mettre en place le balisage Schema Markup (JSON-LD), un langage structuré que les robots d’IA consultent avant toute autre information. Il permet aux modèles de langage d’identifier précisément la marque, les produits, leurs prix, les avis clients et d’autres informations essentielles. Selon Latech, cette optimisation améliore de 67 % la découvrabilité auprès des LLM.
- Créer des contenus répondant directement aux questions des acheteurs. Les IA privilégient les pages qui répondent clairement aux intentions d’achat plutôt que les simples fiches commerciales. Les formats les plus efficaces sont :
- les FAQ de catégorie ;
- les guides d’achat ;
- les comparatifs entre produits.
- Développer les avis clients et la présence sur des plateformes externes. Près de 48 % des citations utilisées par les moteurs d’IA proviennent de contenus générés par les utilisateurs, notamment les avis Google, Reddit, YouTube, Mercado Libre ou les forums spécialisés.
Une marque disposant de nombreuses évaluations positives et d’une forte présence dans les communautés spécialisées a ainsi davantage de chances d’être recommandée par les intelligences artificielles qu’une entreprise possédant un catalogue parfaitement structuré, mais absente des conversations en ligne.lanacion
