Par Alban Renard, Head of Expertises & Innovation chez CyberCité
Le 22 juillet 2026, Google a officiellement déployé en France ses nouvelles expériences de recherche générative : les AI Overviews, qui synthétisent une réponse directement au-dessus des résultats traditionnels, et AI Mode, une interface conversationnelle permettant d’approfondir une recherche par des questions successives.
L’événement était attendu depuis plusieurs années. Il a immédiatement ravivé les interrogations autour de la baisse annoncée du trafic organique, de la perte d’influence progressive des liens bleus et de la capacité des marques à rester visibles dans une page de résultats de plus en plus synthétique.
Mais une semaine après le lancement, que montrent réellement les résultats français ?
Chez CyberCité, nous avons analysé ces nouvelles surfaces à travers grâce à notre Baromètre GEO Transactionnel, un dispositif consacré à une sélection stratégique de recherches qui précèdent une décision d’achat, une réservation ou la mise en œuvre d’un projet.
L’objectif n’était donc pas de mesurer l’apparition des réponses génératives sur des questions encyclopédiques, médicales ou purement informationnelles. Nous avons volontairement observé des situations dans lesquelles l’utilisateur cherche à choisir un produit, comparer des offres, trouver un prestataire ou préparer une transaction.
Cette distinction est essentielle. Une requête comme « Comment fonctionne la photosynthèse ? » appelle naturellement une synthèse informationnelle. Une question comme « Quel ordinateur portable acheter pour travailler et voyager ? » doit, elle, arbitrer entre des caractéristiques techniques, un budget, des marques, des distributeurs et des usages. Elle contient un contexte de recherche spécifique et non ambigu.
Or, sur ces recherches transactionnelles, les premiers résultats français dessinent un paysage beaucoup plus nuancé que l’idée d’un remplacement immédiat du Google « historique » par une réponse IA unique.
Gemini, AI Overviews et AI Mode : trois expériences qu’il ne faut pas confondre
La première difficulté consiste à distinguer les trois systèmes proposés par Google.
Gemini est l’assistant conversationnel autonome de Google. L’utilisateur se rend dans une interface dédiée, formule une demande et échange avec un modèle génératif. Gemini peut expliquer, conseiller, comparer ou poursuivre la conversation, mais il ne constitue pas à proprement parler une page de résultats Google.
Les AI Overviews sont des synthèses générées automatiquement au sein du moteur de recherche traditionnel. Elles s’affichent, lorsqu’elles sont déclenchées (ce qui n’est pas systématique), avant les résultats organiques classiques. Leur rôle est de fournir une réponse immédiate à la requête, accompagnée de liens ou de cartes renvoyant vers certaines sources.
AI Mode correspond à une expérience de recherche conversationnelle plus développée. L’outil produit une réponse structurée, mobilise plusieurs sources et permet de poser des questions complémentaires sans recommencer entièrement la recherche. Google travaille d’ailleurs à rendre le passage entre AI Overviews et AI Mode de plus en plus fluide.
Ces trois interfaces utilisent des technologies apparentées, mais elles ne présentent ni les mêmes réponses, ni les mêmes sources, ni les mêmes opportunités de visibilité.
Les traiter comme un seul environnement conduirait donc à une erreur d’analyse. Une marque peut être très visible dans AI Mode, peu citée dans Gemini et totalement absente des AI Overviews sur une même famille de besoins.
Une méthodologie centrée sur les décisions d’achat
Le Baromètre GEO Transactionnel CyberCité repose sur une sélection des mots-clés les plus demandés par les internautes, issus de la visibilité organique des 20 principaux sites transactionnels français. Nous avons analysé 200 scenarii de recherche représentatifs, liés à des mots-clés à forte demande (minimum 10 000 recherches mensuelles estimées par Google) sur 12 secteurs d’activité, ce qui représente près de 4 000 réponses réparties entre les 3 types d’IA proposés par Google.
Première réalité : les AI Overviews restent minoritaires sur les recherches transactionnelles
Le premier enseignement est probablement le plus important : les AI Overviews sont encore loin d’être systématiques sur les requêtes transactionnelles françaises.
Sur le périmètre observé, elles représentent environ 10 à 15 % des réponses susceptibles d’être générées pour les 200 prompts du périmètre d’analyse initial. À l’inverse, Gemini et AI Mode peuvent être interrogés volontairement sur la totalité des prompts.
Il faut donc distinguer la disponibilité d’un outil de son déclenchement effectif.
AI Mode répond parce que l’utilisateur choisit d’entrer dans l’interface. Gemini répond parce qu’une question lui est directement adressée. L’AI Overview, elle, dépend d’une décision algorithmique de Google : le moteur estime ou non qu’une synthèse générative présente suffisamment de valeur pour être insérée dans la page de résultats.
Cette présence minoritaire est cohérente avec les observations réalisées sur d’autres corpus. Une étude académique publiée en mai 2026, portant sur plus de 55 000 requêtes, évaluait par exemple le taux global d’activation des AI Overviews à 13,7 %, avec une hausse très importante pour les requêtes formulées sous forme de questions.
Cela ne signifie pas que leur impact est faible.
Lorsqu’une AI Overview apparaît, elle occupe une position particulièrement visible et repousse mécaniquement les résultats organiques classiques vers le bas. Mais, au moins à ce stade, toutes les requêtes commerciales ne sont pas recouvertes par une couche générative.
Pour les acteurs transactionnels, le scénario immédiat n’est donc pas celui d’une disparition uniforme du SEO traditionnel, dont le socle reste totalement légitime et indispensable pour la « crawlabilité » des contenus. Il s’agit plutôt d’une fragmentation des pages de résultats, dont la composition varie fortement selon la formulation, le secteur et le niveau de complexité de la décision.
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Les AI Overviews privilégient les demandes de recommandation comparative
Les requêtes déclenchant une AI Overview présentent des caractéristiques particulièrement homogènes.
Près de 90% des déclenchements d’AI Overviews identifiés dans notre corpus répondent à des formulations commençant par « Quel », « Quelle » ou « Quels ».
- « Quel MacBook acheter ? »
- « Quelle carte SIM choisir ? »
- « Quels sont les forfaits mobiles les plus intéressants ? »
La structure interrogative joue ici un rôle déterminant. Elle indique à Google que l’utilisateur n’attend pas uniquement une liste de sites, mais une aide à la décision. Si elle est quasi systématique, elle n’est cependant pas suffisante. Le déclenchement reste conditionné à d’autres critères qui viennent s’additionner à cette structure.
Les AI Overviews apparaissent également plus fréquemment dans les univers où la comparaison peut être résumée à travers quelques critères relativement standardisés : prix, puissance, dimensions, débit, autonomie, consommation ou niveau de gamme.
Les télécoms constituent ainsi l’une des catégories les plus exposées. Les box fibre, les cartes SIM, les eSIM et les forfaits mobiles se prêtent bien à une synthèse immédiate combinant prix, volume de données, couverture et conditions contractuelles.
Le high-tech et l’informatique sont également très présents, notamment pour les ordinateurs, les tablettes et certains équipements électroménagers techniques. Les requêtes liées aux tondeuses, aux trottinettes électriques, au financement immobilier ou aux outils de simulation apparaissent aussi régulièrement.
En revanche, les demandes purement localisées, comme « Où acheter… ? », ne constituent pas nécessairement les meilleurs déclencheurs. Les formulations les plus favorables sont celles qui sollicitent un arbitrage : quel produit choisir, quelle offre privilégier, quel modèle correspond à quel usage ou quelle solution présente le meilleur rapport qualité-prix.
L’AI Overview ne remplace donc pas simplement une liste de résultats. Elle intervient surtout lorsque Google estime pouvoir prendre en charge une partie du travail de comparaison.
AI Mode, Gemini et AI Overviews ne construisent pas la décision de la même manière
Au-delà de leur fréquence d’apparition, les trois outils présentent des différences structurelles très marquées.
AI Mode organise la décision
Google AI Mode est l’environnement le plus structuré.
Dans plus de 90% des réponses étudiées, l’outil adopte une organisation récurrente : une introduction courte, une segmentation par usage ou par budget, des conseils pratiques, puis une sélection de sources dépliable sur la droite.
Les tableaux comparatifs sont présents dans environ 35% des réponses. Ils servent à confronter des prix, des dimensions, des niveaux de performance ou des caractéristiques techniques.
AI Mode raisonne donc comme un conseiller chargé de rendre une décision lisible.
Pour un ordinateur, il peut distinguer mobilité, bureautique et création graphique. Pour une piscine, il classe les dimensions selon la superficie disponible. Pour un forfait mobile, il compare la consommation de données, le réseau et le prix. Pour un véhicule, il peut ajouter des distributeurs, des mandataires ou des concessions locales.
L’utilisation de données chiffrées est également plus fréquente : prix au mètre carré, coût par lavage, consommation annuelle, décibels, scores de couverture ou fourchettes de prix locales.
Pour les sites transactionnels, AI Mode est donc à la fois une menace et une opportunité. L’interface peut prendre en charge une grande partie de la comparaison, mais elle a également besoin d’un nombre important de données fiables pour construire sa réponse.
Gemini prolonge la conversation
Gemini adopte une posture plus pédagogique.
Il commence fréquemment par expliquer les critères à prendre en compte ou par prodiguer des conseils génériques, avant de recommander des modèles ou des enseignes.
Dans environ 60% des réponses valides observées, il termine par une question destinée à préciser le besoin de l’utilisateur.
- Quelle est votre surface disponible ?
- Quel est votre budget ?
- Préférez-vous un usage occasionnel ou intensif ?
Cette capacité à prolonger la conversation modifie profondément la visibilité des marques. La première réponse n’est plus nécessairement décisive. Une enseigne ou un produit peut apparaître lors du deuxième ou du troisième échange, après que Gemini a obtenu davantage de contexte.
La visibilité doit donc être étudiée non seulement sur le prompt initial, mais également sur les ramifications conversationnelles les plus probables. Dans cette optique conversationnelle, les spécialistes du Search organique doivent s’éloigner de la logique « mot-clé = prompt », et penser leurs stratégies autour de véritables « scenarii de recherche représentatifs ».
Les AI Overviews condensent la réponse
Les AI Overviews proposent la forme la plus courte et la plus directement exploitable.
Elles ne cherchent généralement pas à construire un guide complet. Elles synthétisent quelques critères, citent un nombre limité d’options et renvoient immédiatement vers des pages sources à travers des liens insérés dans la réponse ou des cartes de prévisualisation.
Cette concision augmente la valeur de chaque citation.
Dans AI Mode, un site peut figurer parmi huit sources. Dans une AI Overview, trois à cinq domaines seulement peuvent se partager l’essentiel de la visibilité.
La compétition n’est donc pas simplement une guerre de positionnement. Elle implique de comprendre, identifier et intégrer un ensemble plus restreint de sources jugées suffisamment utiles pour soutenir la synthèse.
À chaque secteur son périmètre et ses logiques de recommandation
L’analyse par secteur montre qu’il n’existe pas une stratégie GEO transactionnelle universelle.
- Dans le high-tech et l’électroménager, AI Mode privilégie les données techniques, les tableaux et la segmentation par usage. Une fiche produit isolée a donc moins de chances de suffire qu’un contenu comparatif capable d’expliquer les différences entre plusieurs niveaux de gamme ou produits spécifiquement adaptés à un contexte personnalisé.
- Dans le voyage, la granularité géographique est valorisée : quartiers pour les hôtels, périodes, fourchettes de prix, options de transport et conditions de réservation pour les voyages ou billets de transports. La précision locale devient un avantage concurrentiel.
- Dans la maison et la décoration, Gemini cherche davantage à comprendre le style, les contraintes de la pièce ou les dimensions disponibles. Les contenus qui relient produits, usages et configurations concrètes peuvent ainsi mieux alimenter la conversation.
- Dans l’automobile, AI Mode mobilise des informations locales, des prix et des canaux de distribution. Il peut citer des constructeurs, des mandataires et des concessions dans une même réponse, brouillant la frontière entre marque, distributeur et comparateur.
- Dans le bricolage, les métriques opérationnelles deviennent essentielles : coût au mètre carré, quantité nécessaire, rendement, compatibilité des matériaux ou niveau d’expertise requis. Le contexte personnalisé s’approche d’une logique d’assistant personnel.
- Dans l’alimentation et la grande distribution, les réponses s’appuient davantage sur des tests, des prix unitaires, des formats et des calculs d’usage comme le coût par lavage ou par portion.
Chaque univers possède ainsi ses propres critères de « citabilité ». Les mêmes optimisations ne peuvent pas être appliquées indistinctement à une banque, un distributeur de meubles, une enseigne sportive et un opérateur télécom.
Les sources ne bénéficient pas toutes de la même visibilité
Les différences les plus importantes concernent peut-être la manière dont les sources sont exposées.
AI Mode offre la couverture la plus large. Une section consacrée aux sources apparaît dans environ 98 % des réponses étudiées, avec généralement cinq à dix liens. Des références peuvent également être intégrées directement dans le corps du texte.
Les AI Overviews offrent une couverture plus restreinte, mais une visibilité beaucoup plus immédiate. Les liens ou cartes apparaissent directement dans la synthèse, située au-dessus des résultats classiques.
Gemini cite également des sources dans la majorité des réponses, mais celles-ci interviennent souvent après un développement plus long. L’outil cherche davantage à maintenir la conversation qu’à provoquer un clic immédiat. Leur mise en valeur visuelle est également beaucoup plus faible.
C’est pourquoi il faut toutefois rester prudent lorsque l’on évoque un « potentiel de clic ». Un baromètre mesure la présence et la mise en avant des sources, pas les clics réels générés par chacune de ces interfaces.
La visibilité la plus spectaculaire n’est pas nécessairement celle qui produira le plus de sessions, et la citation d’une marque sans lien peut également influencer une décision sans générer de visite directe.
Le GEO oblige ainsi à élargir la définition de la performance. Être visible peut signifier obtenir un clic, mais aussi être cité comme référence, apparaître dans un tableau comparatif, être associé à un critère de qualité ou intégrer la liste initiale des options envisagées.
Le SEO ne disparaît pas : son périmètre s’élargit
Une semaine après le déploiement français, il serait prématuré et factuellement erroné de conclure à la disparition du Search « traditionnel ».
Les AI Overviews restent minoritaires sur le périmètre transactionnel étudié. AI Mode nécessite encore une démarche volontaire. Gemini constitue une expérience distincte du moteur de recherche classique.
En revanche, il serait tout aussi dangereux de considérer ces changements comme une simple évolution d’interface.
Google ne se contente plus de classer des pages. Il les lit, les compare, en extrait des informations et les assemble dans une recommandation. Cette expérience de recherche, forcément concurrente des autres acteurs de la recherche IA (Chat GPT, Perplexity, mais aussi Claude et Copilot dans une certaine mesure) démontre la forte porosité entre SEO et GEO par le simple fait que Google intègre tout ou partie des possibilités offertes par ses concurrents. Avec un avantage non négligeable dans l’accès à une donnée fraiche et dans sa capacité historique à lutter contre le spam et le slop IA.
La grille de questionnement a muté
La question n’est donc plus uniquement : « À quelle position mon site apparaît-il ? »
En tant que décideurs, vous devez vous interroger :
- « Sur quels critères ma marque est-elle citée ? », « dans quels contextes est-elle invisible ? »
- « À quels usages ou niveaux de gamme est-elle associée ? »
- « Mes informations sont-elles suffisamment explicites ? », « Mon discours de marque est-il suffisamment validé par des sources externes ? », « Mes contenus ont-ils la capacité à être repris dans une synthèse IA ? »
- « Suis-je visible dans la première réponse, dans les sources ou seulement après une relance conversationnelle ? »
- « Mon contenu permet-il à une IA de comparer objectivement mon offre à celle de mes concurrents ? »
Google affirme vouloir faire de ses fonctionnalités génératives un point de départ vers les sites et écosystèmes sociaux des marques, et continue à renforcer la présence de liens dans ses réponses. Mais le moteur prend désormais en charge une partie croissante de la découverte, de la comparaison et de la présélection.
Pour les sites transactionnels, l’enjeu n’est donc plus seulement d’attirer l’internaute avant qu’il ait commencé à réfléchir. Il faut parvenir à rester présent pendant que l’IA structure cette réflexion.
Quelles priorités pour les marques transactionnelles ?
Les premiers résultats du baromètre font émerger plusieurs priorités.
- La première consiste à produire et à accepter de diffuser des contenus réellement exploitables dans une décision : tableaux, critères de choix, fourchettes tarifaires, dimensions, compatibilités, avantages, limites et profils d’usage.
- La deuxième est de rendre les informations facilement extractibles. Une promesse marketing abstraite sera moins utile à un modèle qu’une réponse explicite, contextualisée et vérifiable.
- La troisième est de travailler la cohérence entre les différentes sources disponibles : site officiel, fiches produits, comparateurs, médias spécialisés, avis, plateformes vidéo, réseaux sociaux et bases institutionnelles.
- La quatrième est de mesurer séparément Gemini, AI Mode et AI Overviews. Un score GEO global masquerait des différences trop importantes entre les trois environnements. Bien entendu, il est également essentiel de réaliser ce suivi sur les concurrents de Google !
Enfin, il faut suivre les résultats dans le temps. Les observations réalisées après une semaine de déploiement décrivent un point de départ, pas un état stabilisé du marché.
Google ajuste en permanence ses interfaces, ses modèles et ses mécanismes de citation. Le déclenchement d’une AI Overview, la composition des sources et la forme des réponses peuvent évoluer rapidement.
Du classement des pages au classement des solutions
Le Search ne disparaît pas. Il change d’unité de mesure. Hier, nous observions surtout des positions, des impressions et des clics. Aujourd’hui, nous mesurerons aussi des citations, des attributs de marque, des associations à des usages, des parts de voix conversationnelles et des probabilités de recommandation. C’est précisément l’ambition du Baromètre GEO Transactionnel CyberCité : ne pas spéculer sur ce que les moteurs génératifs pourraient devenir, mais observer ce qu’ils montrent réellement aux consommateurs français lorsqu’une décision d’achat commence à se construire.
Sources : Baromètre CyberCité – GEO Transactionnel / Data collectée via Meteor.ia
