💡 En résumé

Les modèles de langage, tels que ChatGPT et Perplexity, promettent d’améliorer la qualité du trafic web en offrant des réponses plus pertinentes aux utilisateurs. Cependant, une étude de Salt Agency démontre que ces LLM ne parviennent pas toujours à rivaliser avec le trafic organique en termes de taux de conversion. Cette situation soulève des questions sur la véritable qualité des clics générés par ces outils. Cet article explore les implications de ces résultats pour les éditeurs et le secteur du marketing digital.

Introduction aux LLM et à leur utilisation croissante

Les modèles de langage (LLM) ont émergé comme des outils révolutionnaires pour traiter le langage naturel grâce à des algorithmes d’apprentissage profond. Des systèmes tels que ChatGPT, Perplexity et Gemini illustrent cette tendance. En 2025, ces outils ont vu leur utilisation croître de manière significative en raison de leur capacité à répondre aux requêtes des utilisateurs avec une efficacité jamais vue auparavant. Ils ciblent particulièrement les utilisateurs à la recherche de réponses rapides et informationnelles.

En revanche, la croissance de ces systèmes soulève des préoccupations parmi les éditeurs de contenu et ceux qui dépendent du trafic organique. Selon Elizabeth Reid, responsable de la recherche chez Google, les clics issus des pages web seraient de meilleure qualité grâce à ces nouvelles technologies. Toutefois, des études récentes tendent à mettre en lumière des résultats plus nuancés.

Analyse de l’étude de Salt Agency

Pour mieux comprendre l’impact réel des LLM sur la qualité des clics, une étude menée par Salt Agency a été entreprise. Cette recherche a comparé le trafic et les taux de conversion issus des références des LLM avec ceux générés par le trafic organique sur une période de trois mois débutant en janvier 2025. Les résultats ont été frappants.

L’étude a inclus un large éventail de systèmes LLM, tels que ChatGPT, Perplexity AI, et d’autres. En revanche, les AI Overviews de Google n’ont pas été pris en compte, se concentrant uniquement sur les références générées par les LLM eux-mêmes. Du côté organique, les principales sources de trafic, comme Google et Bing, étaient incluses.

Les données recueillies montrent qu’un total de 671 694 références de LLM a été observé, contre 188 357 711 sessions organiques. Ces chiffres mettent en lumière un écart significatif entre les deux sources.

Résultats clés et implications

Les résultats de l’étude révèlent que le taux de conversion des événements clés issus du trafic organique est supérieur à celui des événements générés par les LLM. Cela signifie que lorsque des utilisateurs cliquent sur des résultats organiques, ils sont plus susceptibles de réaliser une action significative sur le site, comme un achat ou une inscription.

Dans l’ensemble des secteurs étudiés, le rapport de conversion entre les sessions et les événements clés est très largement en faveur du trafic organique. Par exemple, dans des secteurs comme l’automobile ou le e-commerce, les utilisateurs qui arrivent via les résultats organiques prennent davantage d’actions sur les sites visitées.

Les secteurs où les LLM semblent avoir un impact positif sont peu nombreux. L’étude a néanmoins mis en lumière trois exceptions notables : le secteur de la santé, des carrières et les sites web de catalogues.

Retour sur les secteurs d’exception

Les résultats pour le secteur de la santé montrent un taux de conversion de 13,24 % pour les références LLM, contre 12,88 % pour les références organiques. Cela peut s’expliquer par le fait que les utilisateurs recherchent souvent des informations précises et peuvent être plus enclins à consulter des articles spécialisés après avoir reçu une réponse initiale d’un LLM.

Dans le secteur des carrières, le taux de conversion des LLM atteint 22,31 %, ce qui est significativement plus élevé que le 16,58 % des sources organiques. Cette tendance pourrait être due à la nature déterminante de la recherche d’emploi, où les utilisateurs cherchent des ponts directs vers les opportunités.

Pour les sites web de catalogues, les LLM affichent un taux de conversion de 2,34 %, légèrement supérieur au taux de 2,13 % pour les résultats organiques. Cela pourrait s’expliquer par le fait que ces utilisateurs cherchent des informations spécifiques sur les produits avant de se diriger vers le site source.

Les AI Overviews et le défi du suivi du trafic

La question de l’impact des AI Overviews sur la qualité des clics reste ouverte. Bien que Google prétende que ces aperçus génèrent des intentions de clic plus élevées, il n’existe pas d’étude formelle pour le confirmer. Dan Taylor, de Salt Agency, souligne que le suivi du trafic généré par ces outils est particulièrement complexe.

En effet, ces AI Overviews ne génèrent pas toujours des références claires dans les URL, rendant difficile l’évaluation de leur impact. Les données collectées par Salt Agency montrent que parmi 280 sites web analysés, seuls 22 présentèrent un trafic significatif correspondant aux modèles des AI Overviews.

Il est donc nécessaire d’établir des méthodes solides pour suivre ce trafic afin d’évaluer véritablement l’effet des AI Overviews sur la qualité des clics.

Conclusion : L’avenir du trafic web à l’ère des LLM

Bien que les LLM offrent des opportunités intéressantes pour améliorer l’expérience utilisateur sur le web, les résultats d’études récentes suggèrent qu’ils ne remplacent pas encore complètement le trafic organique en termes de conversions de qualité. Les éditeurs et les spécialistes du marketing digital doivent être conscients de ces dynamiques.

Pour éviter de perdre des utilisateurs, il est crucial de combiner les efforts de référencement organique avec des stratégies d’engagement des utilisateurs basées sur les LLM. Les entreprises doivent être prêtes à s’adapter à cette évolution technologique tout en restant centrées sur la fourniture d’un contenu de qualité et d’une expérience utilisateur enrichissante.