Robby Stein, vice‑président produits chez Google, a présenté la manière dont la recherche se transforme en intégrant de plus en plus l’IA. Cette évolution repose sur trois axes majeurs et entraîne des conséquences profondes pour les **éditeurs**, les **SEOs** et les boutiques en ligne.

Les trois piliers de la recherche alimentée par l’IA

Robby Stein décrit la « prochaine génération » de la recherche autour de trois éléments complémentaires :

1. AI Overviews
2. Recherche multimodale
3. AI Mode

Dans ce schéma, AI Overviews correspond aux réponses en langage naturel qui apparaissent en haut des résultats. La recherche multimodale désigne les nouveaux usages permises par la caméra et Lens, c’est‑à‑dire la recherche basée sur des images. Enfin, AI Mode est l’environnement conversationnel et itératif qui combine le contenu web, les données structurées et les graphes de connaissances pour mener une exploration d’information guidée par l’IA. Ces trois composantes sont appelées à se rapprocher et à former une expérience unifiée.

Pour expliquer la logique de cette évolution, Stein souligne trois grands axes :

Premièrement, il y a les synthèses rapides générées par l’IA qui s’affichent en haut des pages et que beaucoup d’utilisateurs rencontrent déjà. Deuxièmement, il y a la composante visuelle, portée notamment par la caméra et Lens, qui enregistre une forte croissance. Troisièmement, AI Mode vise à rassembler ces capacités pour proposer une expérience de recherche fluide et conversationnelle, reposant sur des modèles avancés.

AI Mode activé par des requêtes complexes

La capture ci‑dessus illustre un cas courant : une requête constituée de plusieurs phrases qui déclenche automatiquement une prévisualisation d’AI Mode. Un lien « Afficher plus » permet d’ouvrir l’interface conversationnelle immersive. Pour les **éditeurs** et les **SEOs**, cela signifie repenser la manière dont le contenu est présenté afin d’être susceptible d’être cité ou intégré dans ce type d’environnement.

Voir aussi : Les trois piliers du référencement : autorité, pertinence et expérience

Prochaine étape pour Google : AI Mode comme un « cerveau »

Stein décrit la trajectoire de la recherche comme un déplacement majeur : on passe d’une vision centrée sur une liste de liens (les fameux « dix liens bleus ») à une logique d’interface conversationnelle servant de « cerveau » informationnel. Même si la métaphore du classement par liens a été dépassée depuis l’apparition des extraits enrichis, la transformation actuelle est d’une autre ampleur : il s’agit de construire un système capable d’exploiter de la donnée structurée, des connaissances organisées et le web pour générer des réponses informées et dialoguées.

Dans le cadre d’AI Mode, Stein explique que l’ensemble des données gérées par Google alimente une sorte de « cerveau » :

• un graphe marchand contenant des dizaines de milliards de produits, mis à jour très fréquemment par les commerçants ;
• des centaines de millions de lieux et d’informations issues de la cartographie ;
• des données financières et, plus largement, l’intégralité du contexte disponible sur le web.

En agrégeant ces sources, le système peut répondre de manière informée et contextualisée à des questions complexes.

Le message est clair : la recherche évolue vers quelque chose de moins centré sur l’accès à une page web spécifique et davantage orienté vers la génération ou l’assemblage d’une réponse à partir d’un ensemble de données hétérogènes. Pour les professionnels du contenu, cela impose d’envisager la visibilité au‑delà du simple classement de pages : il faut désormais penser comment être identifié et utilisé comme source au sein d’un dialogue piloté par l’IA.

Voir aussi : AI Mode de Google : état des lieux et points de vigilance

AI Mode : convergence des formats et intégration native

Stein insiste sur le fait que AI Mode n’est pas une fonctionnalité isolée mais une couche qui s’intègre progressivement au cœur des expériences de search. Une question posée naturellement peut générer une synthèse en haut de la page, puis ouvrir un parcours conversationnel. De même, une image prise avec l’appareil peut remonter dans le flux d’information et se connecter au même processus conversationnel.

Il souligne que ces fonctionnalités sont accessibles via une entrée dédiée (par exemple google.com/ai), mais qu’elles se retrouvent aussi dans le flux principal de recherche :

Les synthèses d’AI Overviews peuvent aiguiller vers AI Mode pour approfondir, et la recherche via Lens peut elle aussi offrir une prévisualisation alimentée par AI Mode. L’objectif est d’offrir une expérience cohérente et simple, où l’utilisateur n’a pas à choisir l’interface : tout est orchestré par l’IA.

Comment l’IA va converger dans une interface unifiée

Lorsqu’on demande plus de précision sur la façon dont ces éléments se combineront, Stein indique que l’intention et le contexte détermineront automatiquement si l’expérience doit rester une réponse rapide ou basculer dans un dialogue plus approfondi. Concrètement, il n’y aura pas plusieurs produits distincts à apprendre : saisir une requête, parler ou prendre une photo mènera au même système sous‑jacent.

En pratique :

Le système détectera si une requête nécessite uniquement une réponse synthétique ou un parcours conversationnel approfondi. Les contenus complexes (par exemple plusieurs phrases décrivant une situation) peuvent déclencher directement la version conversationnelle, tandis que des requêtes plus simples génèreront une synthèse rapide avec la possibilité d’approfondir.

• Pour les utilisateurs : taper, dicter ou photographier deviennent des points d’entrée équivalents vers un même mécanisme de réponse.
• Pour les **éditeurs** et les **SEOs** : la visibilité dépendra moins d’un mot‑clé isolé et davantage de la capacité du contenu à répondre correctement à des intentions et à être exploitable par un système conversationnel.

Adapter son contenu aux expériences de recherche déclenchées par l’IA

La transition vers des expériences de recherche hybrides et conversationnelles demande aux producteurs de contenu d’anticiper plusieurs éléments : formats, structure, sources et métadonnées. Voici un ensemble de pistes concrètes pour accroître la probabilité que votre contenu soit exploité par AI Overviews, la recherche multimodale ou AI Mode.

Optimisation pour les AI Overviews

Les synthèses en tête de page favorisent les réponses concises, factuelles et référencées. Pour maximiser vos chances :

• Rédigez des introductions synthétiques qui répondent directement à une question précise (phrase‑lead claire).
• Structurez le contenu avec des balises Hn pertinentes et des listes à puces pour faciliter l’extraction d’informations.
• Incluez des passages résumés (« en bref ») qui condensent l’essentiel en 40–80 mots, sans jargon inutile.
• Référencez vos affirmations par des sources fiables et bien identifiées dans le texte (dates, chiffres, études).

Préparer le contenu pour la recherche multimodale et Lens

La recherche visuelle est déjà utilisée pour identifier des objets, des lieux ou des produits. Pour être pertinent dans ces contextes :

• Soignez les images : haute résolution, angles variés, fond neutre pour les produits, légendes explicites.
• Remplissez systématiquement les attributs alt, captions et légendes avec des descriptions précises et contextualisées.
• Fournissez des vignettes ou captures d’écran pour les guides techniques, et complétez par des instructions étape par étape.
• Pour l’e‑commerce, associez chaque image aux données produit (GTIN, marque, SKU) via le flux Merchant Center et le balisage Product.

Structurer les données pour être compréhensible par un « cerveau »

Les systèmes conversationnels tirent parti des données structurées. Les recommandations pratiques :

• Implémentez du JSON‑LD pour Product, HowTo, FAQPage, Article et QAPage selon la nature du contenu.
• Assurez la complétude des champs : prix, disponibilité, date de publication, auteur, organisation, images.
• Pour le commerce, mettez à jour en temps réel ou aussi souvent que possible les flux d’inventaire et de prix afin d’aligner vos données avec le graphe marchand.
• Utilisez des signaux d’autorité (mentions presse, études, citations) et rendez leur traçabilité évidente via des liens et références.

Concevoir du contenu pensé pour la conversation

Si l’on considère que AI Mode permet des échanges itératifs, il est utile d’imaginer le parcours conversationnel :

• Anticipez les questions de suivi et fournissez des sections « approfondir » ou « questions connexes ».
• Créez des blocs courts et modulaires qui peuvent être assemblés par un modèle pour former une réponse plus longue.
• Incluez des tableaux de comparaison, listes d’avantages/inconvénients et exemples concrets — ces formats sont facilement repris dans des réponses synthétiques.

Spécificités pour l’e‑commerce et les catalogues

Dans le contexte d’un graphe marchand massif (des dizaines de milliards de produits), la réactivité des flux et la qualité du balisage sont primordiales :

• Maintenez un fil d’actualisation régulier des prix et disponibilités via Merchant Center et APIs.
• Normalisez les attributs produit (GTIN, MPN, brand) pour permettre une identification robuste.
• Renseignez les informations logistiques (délais, options de livraison) et les politiques de retour si possible via les balises appropriées.

Mesurer et surveiller l’impact

La nature même des indicateurs va évoluer : il ne s’agit plus uniquement d’observer les classements sur certains mots‑clés mais aussi de suivre l’usage de votre contenu dans des réponses générées par l’IA. Quelques pistes de surveillance :

• Consultez Google Search Console pour repérer les pages qui ont des impressions sur des requêtes longues ou conversationnelles.
• Analysez le trafic issu des pages qui apparaissent comme sources de réponses ou extraits : taux de clic, durée de session, rebond.
• Suivez l’évolution des impressions « sans clic » (où la réponse affichée suffit) et travaillez la conversion via d’autres canaux (newsletter, réseaux, branding).
• Réalisez des audits périodiques du balisage JSON‑LD et des flux produit pour prévenir les erreurs d’extraction.

Conséquences éditoriales et organisationnelles

La montée d’une recherche conversationnelle impose des adaptations dans les processus éditoriaux :

• Renforcer la collaboration entre SEO, rédacteurs, équipe produit et développement pour assurer la cohérence des balises et des flux.
• Former les équipes à produire des résumés de haute qualité et des contenus modulaires prêts à être assemblés.
• Documenter les sources et garantir la traçabilité des informations pour répondre aux exigences de qualité et d’explicabilité.

Exemples concrets d’ajustements

Quelques scénarios illustrent la nature des changements pratiques :

• Un site de tutoriels introduit des captures étape par étape et des fichiers JSON‑LD de type HowTo afin que ses procédures soient facilement reprises dans une réponse conversationnelle.
• Un e‑commerçant synchronise son catalogue avec Merchant Center plusieurs fois par heure pour que le graphe marchand reflète les prix et la disponibilité en temps réel.
• Un média structure ses articles avec des résumés introductifs, des encadrés « faits clés » et des références sourcées pour augmenter la probabilité d’apparaître dans des AI Overviews.

Questions d’éthique, de transparence et de citation

Lorsque des réponses sont générées à partir d’un assemblage de sources, la manière dont les **sources** sont citées et la transparence des processus deviennent essentielles. Les **éditeurs** doivent veiller à :

• Fournir des informations vérifiables et traçables pour permettre à un système de justifier une réponse.
• Indiquer clairement la date et le contexte d’une information (par exemple pour des données financières ou de santé).
• Éviter le contenu trompeur ou ambigu qui pourrait être repris hors contexte par un modèle génératif.

Limites, risques et bonnes pratiques

La nouvelle architecture de recherche comporte des risques (hallucinations, information obsolète, mauvaises interprétations d’images). Pour les atténuer :

• Rédigez des contenus factuels, sourcés et datés.
• Appelez à la prudence quand vous traitez de sujets sensibles et fournissez des références officielles.
• Maintenez un suivi régulier des modifications d’algorithme et des guidelines publiques de Google concernant l’IA et le contenu.

Que doivent retenir les SEOs et les **éditeurs** ?

En synthèse, plusieurs priorités émergent :

• Passer d’une optimisation centrée mot‑clé à une optimisation centrée intention : identifiez les scénarios d’usage et répondez aux questions de façon structurée.
• Investir dans la qualité des images et des vidéos afin qu’elles soient exploitables par la recherche multimodale.
• Structurer les données et maintenir des flux produits précis pour rester visible dans les environnements alimentés par des graphes de connaissance.
• Concevoir du contenu modulaire et conversationnel, prêt à être réutilisé par des interfaces qui assemblent des éléments disparates.

Points techniques d’implémentation prioritaires

• Audit et déploiement complet du JSON‑LD adapté aux formats : Product, HowTo, FAQPage, Article, QAPage.
• Mise à jour régulière des flux Merchant Center et des sitemaps images/vidéos.
• Optimisation des balises alt, des légendes et des métadonnées EXIF si pertinent.
• Surveillance des performances via Search Console et outils d’analytics pour détecter l’émergence des impressions conversationnelles.

Ressources multimédia — entretien complet avec Robby Stein

Pour ceux qui souhaitent entendre l’explication dans son contexte d’origine, l’entretien vidéo est conservé ci‑dessous :

Image à la une / capture d’écran extraite de l’interview de Lenny’s Podcast

En conclusion, la trajectoire décrite par Robby Stein implique une transformation continue : la recherche devient une plateforme conversationnelle et multimodale. Les producteurs de contenu ont tout intérêt à anticiper ce mouvement en structurant mieux leurs pages, en améliorant la qualité des médias, et en pensant leurs contenus comme des briques réutilisables par un système d’IA qui privilégiera la qualité, la traçabilité et la compréhension contextuelle.