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La récidive historique est l'idée que les modèles se répètent au fil du temps, même si les détails diffèrent.

En marketing numérique, le changement est la seule constante.

Au cours des 30 dernières années, nous avons vu des changements et des transformations sans escale dans les plateformes et les tactiques.

La recherche, le social et le mobile ont chacun parcouru leurs propres vagues d'évolution.

Mais l'IA représente quelque chose de plus grand – pas seulement une autre tactique, mais un changement fondamental dans la façon dont les gens recherchent, évaluent et achètent des produits et services.

Les estimations varient, mais Gartner prévoit que la recherche dirigée par AI pourrait représenter 25% du volume de recherche d'ici la fin de 2026.

Je soupçonne que la véritable part sera beaucoup plus élevée car Google tisse l'IA plus profondément dans ses résultats.

Pour les spécialistes du marketing numérique, il peut sembler que nous avons besoin d'une boule de cristal pour prédire la prochaine étape.

Bien que nous n'ayons pas de prévoyance magique, nous avons la meilleure chose suivante: les leçons du passé.

Cet article revient sur les premiers jours de la recherche, comment le comportement des utilisateurs a évolué parallèlement à la technologie et ce que ces modèles peuvent nous enseigner à mesure que nous naviguons dans l'ère IA.

Les premiers jours: des requêtes sauvages et merveilleuses

Si vous vous souvenez du premier Web – Altavista, Lycos, Yahoo, Hotbot – la recherche était gratuite.

Les gens ont tapé de longues requêtes décousues, parfois des phrases entières, d'autres fois quelques mots aléatoires qui «se sentaient».

Il n'y avait pas de suggestions de recherche, pas de «les gens demandent aussi» et pas de correction automatique.

Ce fut une période plus simple, souvent résumé comme «10 liens bleus».

Les chercheurs ont dû expérimenter, affiner et itérer par eux-mêmes, et la variance du libellé de la requête était énorme.

Pour les spécialistes du marketing, cela signifiait l'opportunité.

Vous pouvez capturer le trafic de toutes sortes de manières inattendues simplement en faisant indexer les pages pertinentes.

À l'époque, le référencement était, en grande partie, une chose: existant dans l'index.

Creather plus: un guide de Google: origines, historique et moments clés de la recherche

Rise de Google: de l'exploration à l'efficacité

Quiconque travaille dans le marketing numérique au début des années 2000 se souviendra.

Dès le premier jour, Google s'est senti différent. La qualité de ses résultats était nettement meilleure.

Puis est venu Google suggéré en 2008, changeant tranquillement le jeu.

Soudain, vous n'avez pas eu à finir de taper votre pensée. Google le terminerait pour vous, en fonction des recherches les plus courantes.

La recherche de Moz et d'autres à l'époque a montré que la saisie semi-automatique réduisait la longueur et la variance de la requête.

Les gens ont fait défaut les suggestions de Google parce que c'était plus rapide et plus facile.

Cela a marqué un changement significatif dans notre comportement en tant que chercheurs. Nous sommes passés des requêtes étendus et exploratoires à des requêtes plus courtes et plus standardisées.

Ce n'est pas surprenant. Lorsque quelque chose peut être réalisé avec moins d'efforts, la nature humaine nous pousse vers le chemin de la moindre résistance.

Encore une fois, la technologie avait changé la façon dont nous recherchons et trouvons des informations.

Mobile, voix et deuxième compression

Le passage au mobile a accéléré cette compression.

De minuscules claviers et des contextes sur le pouce signifiaient que les gens ont tapé le moins possible.

La saisie semi-automatique, la saisie vocale et la «recherche en tant que tapez» ont tous encouragé la brièveté.

Dans le même temps, Google a continué à déployer des fonctionnalités qui répondaient directement aux questions, créant un SERP multi-contextuel mixte.

L'effet cumulatif? Le comportement de recherche est devenu plus prévisible et uniforme.

Pour les spécialistes du marketing exécutant Google Ads ou suivi les performances dans Google Analytics and Search Console, ce changement est venu avec un autre défi: moins de données.

Les mots clés à longue queue se sont rétrécis, tandis que la plupart du trafic et du budget se concentraient sur un ensemble plus petit de termes à volume élevé.

Encore une fois, notre comportement de recherche – et les idées que nous pouvions en glaner – avaient évolué.

Recherche zéro clique et le jardin clos

À la fin des années 2010, des recherches sur un clic zéro étaient en augmentation.

Google – et même les plateformes sociales – voulait garder les utilisateurs à l'intérieur de leurs écosystèmes.

De plus en plus de questions ont été répondues directement dans les résultats de la recherche.

La recherche est devenue plus intelligente et les requêtes plus courtes pourraient fournir des résultats plus raffinés grâce à la personnalisation et aux interactions passées.

Google a commencé à tout faire pour nous.

Rechercher un vol? Vous verriez des vols Google.

Un restaurant? Google Maps.

Un produit? Google Shopping.

Information? YouTube.

Vous obtenez l'image.

Pour les entreprises construites sur le trafic organique, ce changement était perturbateur.

Mais pour les utilisateurs, il se sentait transparent – sans doute une meilleure expérience, même si cela a créé de nouveaux défis pour les optimisateurs.

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Qualité vs Brivity

Ce changement a fonctionné – jusqu'à ce qu'il ne soit pas le cas.

Une plainte courante aujourd'hui est que les résultats de recherche sont pires.

C'est un problème compliqué à déballer.

• Les résultats de la recherche ont-ils empiré?
• Ou les résultats sont-ils aussi bons que jamais, mais les sites sous-jacents ont baissé la qualité?

C'est difficile d'appeler.

Ce qui est certain, c'est que lorsque le trafic a diminué, de nombreux sites sont devenus plus agressifs – ajoutant plus d'annonces, plus de pop-ups et des CTA de Gen de plomb plus sournois pour presser plus de valeur à partir de moins de clics.

Les résultats de la recherche eux-mêmes sont également devenus un mélange déroutant d'annonces, de listes organiques et de fonctionnalités SERP.

Pour fournir de meilleurs résultats à partir de requêtes plus courtes, les moteurs de recherche ont dû deviner l'intention tout en envoyant suffisamment de clics pour les annonceurs et les éditeurs pour maintenir l'écosystème en cours d'exécution.

Et comme les éditeurs affamés de la circulation sont devenus plus désespérés, l'expérience utilisateur a pris un nezive.

Quiconque a dû faire défiler la vie d'un blogueur alimentaire – tout en esquivant les pop-ups et les publicités en train de jouer à la mise en scène – juste pour se rendre à une recette sait à quel point cela peut être douloureux.

C'est ce paysage chaotique qui, en partie, a poussé le déménagement pour répondre aux moteurs comme Chatgpt et d'autres modèles de grande langue (LLM).

Les gens sont simplement fatigués de se mettre en or dans les résultats de la recherche.

L'ère AI: de la compression à la conversation

Jusqu'à présent, le modèle a été clair: la longueur moyenne de la requête ne cessait de se raccourcir.

Mais l'IA change à nouveau le jeu, et le pendule de longueur de requête se balance désormais fortement dans la direction opposée.

Des outils comme Chatgpt, Claude, Perplexity et le mode IA de Google rendent normal à nouveau des questions plus longues et plus détaillées.

Nous pouvons maintenant:

• Posez des questions au lieu de rechercher des mots clés.
• Affinez les requêtes en conversation.
• Demandez des suivis sans recommencer.

Et en tant qu'utilisateurs, nous pouvons enfin ignorer les pièges à génération de plomb trop optimisés qui ont fait du Web un endroit pire dans l'ensemble.

Voici le point clé: nous sommes passés des requêtes de mi-longueur et variées au début, à des requêtes courtes et raffinées au cours des 12 dernières années, et maintenant à des questions complètes et détaillées à l'ère IA.

La façon dont nous recherchons les informations a de nouveau changé.

Nous ne recherchons plus seulement des sources d'informations. Nous posons des questions détaillées pour obtenir des réponses claires et directes.

Et comme l'IA devient plus étroitement intégrée dans Google au cours des prochains mois et années, ce changement continuera de remodeler la façon dont nous recherchons – ou, plus précisément, comment nous remettons en question – Google.

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IA et recherche: Google Playing Ratcour son

Google était un peu derrière la courbe d'IA.

Chatgpt a été lancé fin 2022 pour un buzz massif et une adoption sans précédent.

Les aperçus de l'IA de Google – franchement décevant en comparaison – n'ont déploié qu'à la mi-2024.

Après son lancement aux États-Unis à la mi-juin et au Royaume-Uni fin juillet 2025, le mode IA complet de Google est désormais disponible dans 180 pays et territoires à travers le monde.

Maintenant, nous pouvons poser des questions en plusieurs parties plus détaillées et obtenir des réponses approfondies – sans lutter contre les pièges à génération principale qui encombrent tant de sites Web.

La réalité est simple: c'est un meilleur système.

C'est un progrès.

Vous voulez connaître la meilleure façon de faire bouillir un œuf – et si le processus change pour les œufs stockés dans le réfrigérateur par rapport à la température ambiante? Demandez simplement.

Google décidera souvent si un aperçu de l'IA est utile et le génère à la volée, compte tenu des deux parties de votre question.

• Quelle est la meilleure façon de faire bouillir un œuf?
• Cela diffère-t-il s'ils sont du réfrigérateur?

L'aperçu de l'IA répond directement à la question.

Et si vous voulez continuer, vous pouvez cliquer sur le bouton «plonger en mode IA plus profondément» pour continuer la conversation.

À l'intérieur du mode IA, vous obtenez des réponses conversationnelles rationalisées aux questions auxquelles la recherche traditionnelle pourrait répondre – juste sans le chalutage manuel ou les sites de recettes douloureusement trop optimisés et pop-up.

Des requêtes plus courtes aux voyages plus courts

En prenant du recul, nous pouvons voir comment le comportement change – et comment il est lié à la tendance de la nature humaine à rechercher le chemin de la moindre résistance.

L'option «facile» entrait dans de courtes requêtes et pataugeait à travers un mélange de résultats de plus en plus complexe pour trouver ce dont vous aviez besoin.

Maintenant, le chemin de la moindre résistance est de consacrer un peu plus d'effort à l'avance – poser une question plus longue et plus raffinée – et laisser l'IA faire le gros levage.

Une recherche du meilleur restaurant de steak à proximité signifiait autrefois sept requêtes distinctes et examinant plus de 100 sites. C'est beaucoup de travail d'âne que vous pouvez maintenant ignorer.

C'est un changement subtil: un peu plus de travail à l'avant, mais un voyage beaucoup plus fluide en retour.

Ce changement s'aligne également sur un principe informatique classique: gigo – ordures dans les ordures.

Une question plus raffinée et riche en contexte donne au système une meilleure entrée, ce qui produit une sortie plus utile et précise.

Récurrence historique: le modèle révélé

Avec le recul, il est clair qu'il y a un cycle répétitif dans la façon dont la technologie façonne le comportement de recherche.

Le premier Web (1990)

• Comportement: De longues requêtes expérimentales, souvent maladroites.
• Pourquoi: Aucune orientation, mauvaise pertinence et beaucoup d'essais et erreurs.
• Leçon de marketing: Le simple fait d'avoir du contenu pertinent était souvent suffisant pour capturer le trafic.

Google + Assumestre automatique (2000)

• Comportement: Les requêtes sont devenues plus courtes et plus standardisées.
• Pourquoi: Google suggère et des algorithmes plus intelligents a poussé les utilisateurs vers les phrases les plus courantes.
• Leçon de marketing: Le ciblage des mots clés est devenu plus concentré, avec une concurrence plus lourde à moins de termes à volume élevé.

Mobile and vocal Era (2010 – Au début des années 2020)

• Comportement: Des requêtes encore plus courtes et hautement prévisibles.
• Pourquoi: De minuscules claviers, des assistants vocaux et des fonctionnalités SERP qui ont répondu directement aux questions.
• Leçon de marketing: La longue queue s'est effondrée en grappes. Les recherches zéro cliquez sur Rose. La visibilité gagnante signifiait l'optimisation des extraits d'extraits et des données structurées.

L'ère de la conversation AI (2023 – présent)

• Comportement: Les requêtes plus longues en langage naturel reviennent – maintenant dans des conversations de va-et-vient.
• Pourquoi: Des outils d'IA génératifs comme Chatgpt, Gemini et Perplexity encouragent le raffinement, le contexte et les questions en plusieurs étapes.
• Leçon de marketing: Il ne s'agit plus seulement de se présenter. Il s'agit d'être le meilleure réponse – faisant autorité, utile et facile à faire surface pour l'IA.

La technologie entraîne un changement

L'intime à retenir est que la technologie entraîne des changements dans la façon dont les gens posent des questions.

Et tactiquement, nous avons bouclé la boucle – plus près des premiers jours de recherche que nous ne l'avons été depuis des années.

Malgré tout le destin et la morosité autour du référencement, il y a de réelles opportunités à l'époque de l'IA pour ceux qui s'adaptent.

Ce que cela signifie pour SEO, AEO, LLMO, GEO – et au-delà

L'environnement change.

La technologie est de remodeler la façon dont nous recherchons des informations – et comment nous nous attendons à ce que les réponses soient livrées.

Les résultats traditionnels des moteurs de recherche sont toujours importants. N'abandonnez pas le référencement conventionnel.

Mais maintenant, nous devons également optimiser les moteurs de réponse comme Chatgpt, Perplexity et le mode IA de Google.

Cela signifie développer un aperçu plus approfondi de vos segments de clients et comprendre pleinement le voyage de la sensibilisation à l'intérêt à la conversion.

• Parlez à vos clients.
• Exécuter des enquêtes.
• Tendez la main à ceux qui ne se sont pas convertis et demandez pourquoi.

Ensuite, tissez ces informations sur un contenu vraiment utile qui peut être trouvé, indexé et fait surface par les modèles de grande langue alimentant ces nouvelles plateformes.

C'est un nouveau monde courageux – mais incroyablement excitant à faire partie.