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EN BREF
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La mesure de l’impact de la visibilité IA sur la fréquentation physique des points de vente est un enjeu crucial, particulièrement avec l’augmentation du trafic provenant des IA, qui a atteint plus de 1,1 milliard de visites référentes. Les experts soulignent que les outils d’IA influencent la découverte de produits, renforçant ainsi la notoriété et stimulant les recherches locales. Toutefois, mesurer cet impact reste complexe, car les interactions avec les IA ne se traduisent pas dans les canaux d’acquisition classiques, rendant difficile l’attribution des visites. Diverses méthodes, telles que l’attribution par incrémentalité et le scoring d’influence, sont explorées pour évaluer ce rôle, mais les résultats demeurent souvent des estimations incertaines. Les entreprises avancées tentent de surmonter ces défis en intégrant des questions sur la notoriété des IA dans leurs points de vente.
Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le paysage commercial, il devient crucial pour les professionnels du marketing de comprendre l’impact de cette technologie sur la fréquentation physique des points de vente. Les analystes se retrouvent face à un défi majeur : identifier les indicateurs clés de performance (KPI) qui pourront mesurer de manière fiable cet impact. Cet article explore la complexité de cette tâche et les différentes approches à adopter pour obtenir des insights précieux.
L’importance de la visibilité IA dans la fréquentation physique
La visibilité générée par l’IA a un rôle grandissant dans le circuit d’achat. Des études récentes, comme celle de Similarweb, ont prouvé que les plateformes d’IA étaient responsables de plus de 1,1 milliard de visites référentes en juin 2025, représentant une augmentation de 357 % par rapport à l’année précédente. Dès lors, il est impératif de mesurer l’impact de cette visibilité sur la fréquentation des magasins physiques.
Jeanne Cosson, experte chez Resoneo, souligne que cette visibilité a un effet prépondérant, car elle peut renforcer la notoriété de la marque, influencer les requêtes et entraîner des recherches locales croissantes, voire des visites directes en magasin. En d’autres termes, la façon dont les consommateurs interagissent avec les outils d’IA doit être observée de près pour quantifier cet impact.
Les défis de la mesure de l’impact réel
Malgré l’importance cruciale de la visibilité IA, la mesure de son impact sur la fréquentation physique reste complexe. Tout d’abord, les interactions avec les outils d’IA ne sont pas toujours reconnues comme un canal d’acquisition dans les outils d’analytics traditionnels. Cela complique l’analyse des données et rend difficile l’établissement d’un lien direct entre cette interaction et les visites en magasin.
Selon Thibaut Fitoussi, cofondateur de Minddex.ai, les indicateurs classiques deviennent insuffisants. Les nouveaux critères à considérer incluent la part de présence dans les réponses IA, les citations, le sentiment associé à ces mentions, ainsi que les scores d’influence concernant les achats ou les visites. Ces indicateurs sont plus pertinents pour comprendre la dynamique d’influence de l’IA sur le comportement des consommateurs.
Les écueils des citations d’IA
Un autre problème réside dans le fait que les citations générées par les IA ne comportent pas toujours de liens directs vers les plateformes des commerces. Ainsi, lorsque ces liens existent, le taux de clic ne reflète pas nécessairement une intention d’achat. Une étude du Pew Research Center a révélé que le taux de clic sur les références citées directement par les IA est souvent faible, ce qui soulève des questions sur la qualité et la pertinence de ces interactions.
Ce phénomène illustre un défi supplémentaire : lorsque les clients découvrent une marque via des outils d’IA comme ChatGPT, puis effectuent des recherches sur des plateformes comme Google, l’attribution de la vente revient généralement à des canaux plus traditionnels, faussant ainsi la compréhension de l’impact de l’IA sur la décision finale d’achat.
Des méthodologies pour évaluer l’impact de la visibilité IA
Pour surmonter ces complexités et obtenir une vision claire de l’impact de l’IA sur la fréquentation des magasins, plusieurs méthodologies peuvent être explorées. L’une d’entre elles est l’attribution par incrémentalité, qui consiste à réaliser des tests dans différentes localités en coupant temporairement la visibilité IA dans certaines zones pour observer l’effet sur le trafic des magasins. Cela permet de quantifier les variations de fréquentation découlant directement de la visibilité générée par l’IA.
Jeanne Cosson recommande également d’analyser des indicateurs liés aux visites physiques, comme les clics sur les itinéraires, les appels à l’entreprise et les recherches d’informations sur les horaires ou l’adresse du magasin. Une augmentation de ces interactions peut être un signe de l’influence de la visibilité IA sur la fréquentation physique, même sans attribution directe.
La méthode hybride pour une analyse plus complète
Thibaut Fitoussi propose une approche hybride qui allie différents niveaux d’analyse. Comme Jeanne Cosson, il débute par l’étude des signaux entre le digital et le physique (Online-to-Offline) pour identifier les indicateurs fortement corrélés à des visites en magasin. Cela inclut des éléments comme les `demandes d’itinéraires`, les clics pour appeler, ou même les réservations. En parallèle, le suivi du trafic provenant des IA est essentiel, bien qu’il ne représente souvent qu’une fraction du trafic global.
L’évolution rapide des plateformes d’IA, comme la diminution des citations de sources par ChatGPT depuis 2025, nécessite une adaptation constante des méthodes d’analyse. Les marques doivent rester vigilantes face à ces évolutions pour maximiser l’impact de leur visibilité IA.
L’attribution déclarative pour une compréhension améliorée
Un aspect négligé mais crucial est l’attribution déclarative. Certaines entreprises intègrent remarques telles que « Comment avez-vous entendu parler de nous ? » lors des transactions en magasin. Cela permet d’identifier les canaux ayant généré des visites, incluant l’IA, et d’établir un lien entre cette notoriété et les ventes constatées. Également, lorsque des codes promo spécifiques, tels que « PROMOIA10 », sont utilisés par les clients, cela permet de prouver l’efficacité de l’influence de l’IA.
Thibaut Fitoussi a mis en place des systèmes de notation d’influence, qui mesurent les visites provenant d’IA en les corrélant avec l’intention d’achat. Les requêtes contenant des termes comme “où acheter” ou “meilleur produit près de moi” sont suivies dans les réponses IA et pondérées en fonction de leur potentiel business. Cela aide à orienter la stratégie en passant d’une logique de notoriété à un modèle focalisé sur le retour sur investissement (ROI).
Les défis temporels et la mesure de l’impact
Malgré ces méthodologies avancées, plusieurs défis demeurent. Par exemple, lorsqu’une marque essaie de tirer des conclusions sur l’impact de sa visibilité IA, elle peut faire face à la difficulté de mesurer de manière isolée la fréquentation physique résultant directement de cette visibilité. Thibaut Fitoussi explique qu’il a récemment mis en place un dispositif GEO pour aider un client à se positionner comme référence dans le secteur sur les outils d’IA. Bien qu’il ait obtenu des résultats significatifs, il reste incapable d’isoler l’impact de la visibilité IA sur les visites physiques.
Dans cette optique, il est souvent difficile de quantifier l’apport d’une telle visibilité. Comme le déclare Jeanne Cosson, les analyses menées restent finalement des estimations, ce qui rend difficile la validation de l’impact réel des stratégies basées sur l’IA.
Vers une meilleure compréhension de l’IA dans le commerce
Malgré les obstacles liés à la mesure et à l’analyse des données, il est clair que l’IA joue un rôle déterminant dans l’évolution du commerce. Les entreprises doivent s’efforcer d’adopter des méthodologies innovantes qui leur permettront de tirer parti des opportunités offertes par ces technologies tout en tenant compte des défis associés à ces nouvelles interactions.
Alors que l’intelligence artificielle continue à transformer le paysage commercial, le chemin vers la détermination des KPI parfaits pour évaluer son impact sur la fréquentation des points de vente est encore à tracer. Les analystes auront besoin de rester à la pointe des tendances émergentes et d’adapter leurs méthodes en conséquence pour maximiser l’efficacité de leurs évaluations.
Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’IA dans le commerce et ses implications, consultez des sources comme Retail France, Le Webmarketing, ou encore Les Échos.
Témoignages sur l’Intelligence Artificielle et la Fréquentation des Points de Vente
Dans le monde actuel où l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un acteur clé dans le parcours d’achat, les analystes se retrouvent à la recherche du KPI parfait pour mesurer son impact sur la fréquentation des points de vente. Selon Jeanne Cosson, responsable du pôle Analytics et Data chez Resoneo, la complexité de la méthodologie réside dans la capacité à dissocier les indicateurs traditionnels des nouveaux signaux apportés par l’IA.
Elle souligne que la visibilité IA joue un rôle crucial en amont, en influençant les décisions des consommateurs. « On peut voir une réelle augmentation de la notoriété, qui se traduit souvent par des recherches locales ou des visites directes. Cependant, quantifier cet impact est un véritable défi », déclare-t-elle. Les outils d’analytique ne capturent pas toujours les interactions avec les plateformes d’IA, et cela complique encore davantage la situation.
En évoquant les défis de l’attribution, Thibaut Fitoussi, cofondateur de Minddex.ai, met en avant une réalité frappante. « Un client peut découvrir un produit via ChatGPT, vérifier les avis sur Google, puis se rendre effectivement au magasin plusieurs jours après. Dans ce cas, l’attribution finale se perd souvent dans un canal déjà connu. » Il propose une approche hybride mêlant plusieurs niveaux d’analyse pour mieux cerner cet impact souvent caché.
« Nous intégrons systématiquement dans les points de vente la question ‘Comment nous avez-vous connus ?’ Cela nous aide à objectiver la contribution de l’IA », note Fitoussi. Cependant, même cette méthode n’est pas infaillible et requiert une interprétation prudente des données, car une part substantielle du parcours d’achat demeure invisible aux outils traditionnels.
Pour ce qui est des techniques à adopter, Jeanne Cosson parlera d’attribution par incrémentalité, en réalisant des tests géographiques. « C’est un excellent moyen de mesurer les variations de fréquentation en magasin, sans compter les indicateurs en ligne comme les clics vers les itinéraires ou les interactions locales », précise-t-elle. Ces méthodes peuvent développer une vision plus claire du rôle des IA dans la génération de trafic en magasin.
Les enjeux liés à la temporalité et à la mesure des résultats sont également soulevés. « Malgré les progrès réalisés avec mes clients, je ne peux pas encore mesurer isolément la fréquentation physique attribuable exclusivement à la visibilité IA », conclut Fitoussi. Cette réalité pose une question essentielle pour les professionnels : comment démontrer de manière exacte l’influence de l’IA sans outils adaptés ?