Le déploiement de la mise à jour antispam de Google de septembre 2026 est annoncé comme terminé. Il a également été question de vérifier les faits avant de publier des contenus générés par l’IA et de mettre en garde contre les fausses informations sur les auteurs. En parallèle de ces évolutions concernant la qualité de la recherche, la manière d’évaluer les budgets SEO, notamment ceux consacrés à la recherche par IA, fait débat.
Écrire avec l’IA et assumer la responsabilité de la publication
Certains avancent que les sanctions imposées par Google à la suite d’une décision humaine, appelées « actions manuelles », pourraient être plus nombreuses dans le contexte de cette mise à jour. Toutefois, ni l’ampleur de cette hausse ni son lien de causalité avec la mise à jour antispam ne sont confirmés. Il faut distinguer l’achèvement du déploiement de la mise à jour des raisons pour lesquelles un site donné a été sanctionné.
Outre la détection du spam par l’IA, la vérification humaine de l’exactitude des contenus générés par l’IA et l’abandon des informations sur les auteurs susceptibles d’induire les lecteurs en erreur sont également au cœur des discussions. L’enjeu pratique qui se dessine concerne donc non seulement la manière de produire les textes, mais aussi les procédures de vérification avant publication. Rien ne permet d’en conclure que le simple fait d’utiliser l’IA pour rédiger entraîne une sanction.
Pour les communications d’entreprise aussi, le budget consacré à la production de textes et celui consacré à la vérification de leur contenu sont deux choses distinctes. Accroître l’efficacité de la production ne suffit pas à mettre en place des mécanismes permettant d’éviter les erreurs dans les informations sur les produits ou les problèmes liés à leur attribution à un auteur.
Remplacer le terme SEO par GEO ne change pas les fondamentaux
Le SEO regroupe les démarches visant à faciliter la découverte d’informations dans les résultats de recherche. Le GEO désigne les démarches qui cherchent à faire reprendre des informations, par exemple dans les réponses de l’IA générative. Malgré ces différences de nom, les deux approches se recoupent sur certains aspects, comme les améliorations permettant aux systèmes de recherche de lire les pages ou l’organisation des informations sur les produits.
Pour les fonctionnalités de recherche par IA de Google, les exigences fondamentales du SEO traditionnel restent pertinentes, et aucune optimisation technique spécifique aux seules fonctionnalités d’IA n’est nécessaire, selon Google. Il est toutefois impossible de généraliser cela à l’ensemble des services d’IA.
Pour établir un budget, il convient d’abord de recenser les tâches qui se chevauchent. Ajouter des outils destinés à mesurer la visibilité sur les plateformes d’IA ne résoudra pas les problèmes liés aux bases d’information si des informations obsolètes sur les produits ou des pages illisibles restent en place.
Distinguer les investissements de croissance de ceux qui protègent l’existant
Les objectifs d’investissement peuvent se répartir en quatre catégories : accroître les ventes, protéger les ventes existantes, maintenir le socle informationnel et évaluer des effets encore inconnus. Il est difficile de mesurer avec les mêmes indicateurs les résultats de l’amélioration d’une page produit qui favorise les achats et ceux des efforts visant à préserver le trafic de recherche lors d’une migration de site.
Par exemple, les mesures prises lors d’une migration visent moins à générer de nouvelles ventes qu’à limiter le risque que les utilisateurs ne puissent plus accéder aux pages existantes. Juger qu’elles ont échoué au seul motif que le trafic n’a pas augmenté revient à perdre de vue leur objectif. Pour l’organisation des informations sur les produits, la réduction des erreurs de mise à jour et des tâches redondantes peut aussi faire partie des critères d’évaluation.
Fixer une échéance pour évaluer les expérimentations de recherche par IA
Avant tout nouvel investissement dans la recherche par IA, il faut déterminer ce que l’on souhaite vérifier. Il s’agit de définir un périmètre précis — par exemple, vérifier si les produits de l’entreprise sont décrits correctement ou quelles pages sont citées — puis de décider, en fonction des résultats, s’il faut poursuivre ou arrêter. Plutôt que de fusionner indistinctement le SEO et le GEO, mieux vaut distinguer les améliorations du socle commun des expérimentations propres à chaque service : les dépenses redondantes seront ainsi plus faciles à repérer.
Les mesures de SEO traditionnelles ne doivent toutefois pas être maintenues sans condition. Qu’il s’agisse de multiplier les articles sans pouvoir en amortir les coûts de production ou de poursuivre des expérimentations sur l’IA aux objectifs flous, il faut comparer ces dépenses à la possibilité de réaffecter le budget à d’autres usages.
Le nombre de mentions dans les réponses de l’IA peut servir d’indicateur de visibilité, mais ne prouve pas à lui seul une contribution aux achats. Le trafic issu des moteurs de recherche, les ventes, l’exactitude des informations et les coûts d’exploitation mesurent chacun des résultats différents.
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