Le volume de trafic de référence LLM a augmenté de plus de 65 % depuis le début de l’année, mais il faut se préparer à l’éventualité où il retomberait à zéro.

Le trafic de référence LLM diminue

Sur le plan B2B, le trafic de référence LLM a connu une hausse de +65,1 % depuis janvier — toutefois, il accuse une baisse de -42,6 % depuis juillet.

Image Credit: Kevin Indig

Ma prévision publiée en décembre — qui anticipait que les LLM représenteraient 50 % du trafic organique d’ici 2027 — ne tient plus :

• En décembre 2024, une analyse de six sites B2B montrait une progression du trafic LLM si soutenue qu’il semblait plausible qu’il atteigne 50 % du trafic organique en trois ans.
• Plus récemment, le taux de croissance mensuel du trafic LLM a ralenti : il est passé de 25,1 % en 2024 à 10,4 % en novembre 2025.
• Même sur la période de janvier à juillet 2025, la croissance moyenne (19,2 %) est inférieure à la projection initiale. C’est rapide, mais insuffisant pour atteindre la part envisagée de 50 % du trafic organique en trois ans.

La part des LLM dans le total du trafic organique est passée de 0,14 % en 2024 à 1,10 % en 2025, soit davantage que les prévisions (0,79 %).

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Cependant, avec la diminution du trafic organique provoquée par les AI Overviews, cette progression du trafic LLM perd de sa valeur réelle.

Moins de **citations** malgré une utilisation en hausse

En août, plusieurs éléments ont pesé sur le niveau des références LLM :

1. Saisonnalité : comme le note Siege Media, certains sites B2B ont observé une baisse de leur trafic LLM en août, liée aux vacances.
2. Le routeur : le lancement de ChatGPT 5 (7 août) introduit un routeur qui sélectionne le modèle. Ce routeur favorise désormais des modèles moins orientés vers le raisonnement — ils fournissent moins de citations et envoient donc moins de trafic vers les sources externes.
3. Concentration : des analyses comme celle de Josh chez Profound montrent une concentration accrue des renvois vers des sites tels que Reddit et Wikipedia depuis fin juillet.

La saisonnalité commerciale a donc un rôle secondaire : ni ChatGPT (focalisé grand public) ni Claude (axé entreprise) n’ont vu une baisse de leurs visites globales.

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Les mentions de ChatGPT ont toutefois chuté d’un tiers en octobre et poursuivent leur recul en novembre.

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Les grandes plateformes qui servent souvent de sources — y compris Reddit et Wikipedia — montrent également une baisse des citations, conformément aux données de Profound.

Major sites see citation declines in September (Image Credit: Kevin Indig)

En résumé : le nombre de visites via LLM augmente globalement, ce qui écarte la saisonnalité comme unique explication. L’élément le plus déterminant de la baisse du trafic de référence semble être la réduction des citations émises par ChatGPT — conséquence directe du fonctionnement du routeur de modèles.

La visibilité : le vrai enjeu

Mesurer la valeur des LLM par le seul prisme du trafic est réducteur : ces systèmes rendent souvent le clic non nécessaire.

• L’étude sur le mode IA publiée récemment (AI Mode study) montre que les clics surviennent principalement pour des tâches d’achat ; pour d’autres requêtes, le taux de « zéro-clic » est proche de 100 %.
• Une enquête de Pew Research indique que seulement 1 % des utilisateurs cliquent sur les liens présentés dans les AI Overviews.

Autrement dit, se concentrer exclusivement sur le trafic produit des conclusions trompeuses. Dans son fonctionnement, ChatGPT ressemble davantage à TikTok qu’à Google Search : l’unité de valeur n’est plus le clic, mais la visibilité.

Un point positif toutefois : les LLM peuvent élargir l’audience globale. Une étude de Semrush indique que l’usage de Google ne diminue pas nécessairement avec l’adoption de ChatGPT — les utilisateurs emploient souvent les deux. Si les LLM viennent s’ajouter à la recherche traditionnelle, la surface d’« endroit où être visible » augmente même si le nombre de clics par source diminue. Plus de lieux pour être visible, moins de clics par lieu.

Il faut donc revoir nos indicateurs de performance : les trafics de référence ne suffisent plus pour évaluer l’impact sur ChatGPT ou sur Google, car les AI Overviews et le mode IA captent une part croissante de l’attention. L’approche doit devenir axée sur la visibilité.

Se préparer en partant du principe d’un zéro trafic LLM

Compte tenu de l’incertitude et de la variabilité du comportement des modèles, il est prudent de considérer que le trafic LLM peut s’annuler. Voici des actions concrètes et mesurables à privilégier :

1. Suivre la saisonnalité des LLM et du référencement organique propre à votre secteur afin d’évaluer l’évolution globale des citations et d’interpréter correctement les fluctuations (pics ou creux).
2. Mesurer le nombre total de citations et de mentions : posez-vous la question « croissons-nous parce que le marché s’élargit ? » Si le volume de citations ou de mentions baisse, vous avez moins d’occasions d’influencer une décision d’achat.
3. Prioriser les mentions de marque plutôt que l’obtention de liens : une mention sans lien augmente la familiarité auprès de l’utilisateur et influence les décisions d’achat, même sans redirection.
4. Ne comptez plus sur un flux significatif de trafic LLM : préparez vos budgets et vos prévisions sans dépendre de ce type de référencement. Concentrez les ressources sur la visibilité et la notoriété.
5. Allouez des ressources vers les canaux que les LLM consultent pour s’entraîner : contenus générés par les utilisateurs (UGC), avis et critiques sur des tiers (sites d’avis), discussions sur Reddit, vidéos YouTube, forums communautaires. Ces espaces influencent ce que les modèles intègrent et comment ils citent des sources.

Au-delà de ces recommandations, il est utile de revoir les tableaux de bord analytiques : remplacez une métrique unique (clics) par un ensemble qui reflète la présence, la confiance et la capacité d’influence (mentions, portée estimée, position dans les résumés IA, tonalité des avis, etc.).

Comment adapter votre stratégie de contenu et SEO

Face à un paysage où les LLM réduisent les clics, les stratégies de visibilité exigent des ajustements pratiques et tactiques.

1) Renforcer la présence dans les sources citées par les modèles

Les LLM se nourrissent de contenus disponibles publiquement : articles, discussions, avis. Identifiez les plateformes dominantes dans votre thématique — forums, sous-reddits, sites d’avis, chaînes YouTube spécialisées — puis créez ou encouragez du contenu de qualité sur ces canaux. L’objectif n’est pas nécessairement de générer des liens, mais d’apparaître dans les corpus que les modèles utilisent.

2) Travailler la marque et les signaux hors-site

Les mentions de marque non liées sont précieuses. Elles renforcent la reconnaissance et la confiance. Développez des partenariats, incitez à des retours d’expérience authentiques, et soignez la présence sur des annuaires et plateformes d’avis. Surveillez et améliorez la tonalité et l’exactitude des informations disponibles sur ces espaces.

3) Optimiser pour la réponse directe, pas seulement pour le clic

Produisez des contenus structurés et factuels susceptibles d’être repris par les AI Overviews : définitions claires, FAQ détaillées, données vérifiables, tableaux synthétiques. Même si l’utilisateur ne clique pas, votre marque gagne en visibilité et crédibilité lorsqu’un extrait vous cite.

4) Suivre la « part de voix » dans les résumés IA

Créez des indicateurs de performance mesurant à quelle fréquence votre domaine ou vos contenus sont mentionnés dans les réponses fournies par des assistants IA. Cela exige des outils de veille spécifiques ou des audits manuels réguliers.

5) Maintenir et diversifier les canaux d’acquisition

Ne misez pas tout sur une seule source. Consolidez le référencement naturel traditionnel, l’email, le social organique, la publicité payante et la distribution via des partenaires. Si le trafic LLM chute, d’autres canaux doivent continuer d’alimenter votre entonnoir commercial.

Quels indicateurs surveiller désormais ?

Pour piloter dans ce contexte, privilégiez des métriques qui reflètent l’influence plutôt que le simple nombre de sessions :

• Volume de mentions de marque (sites, forums, réseaux sociaux) : fréquence et évolution.
• Nombre total de citations dans les sources consultées par les modèles.
• Présence dans les résumés IA : combien de fois votre contenu ou votre marque est citée dans les réponses générées.
• Tonalité et qualité des avis : indice de confiance perçue par les modèles et les utilisateurs.
• Couverture thématique : diversité des sujets où vous apparaissez (renforce la résilience).

Scénarios et planification financière

Les variations observées imposent d’envisager plusieurs scénarios :

Scénario conservateur — trafic LLM nul

Planifiez vos budgets comme si aucun trafic ne provenait des LLM. Réaffectez les ressources vers la visibilité hors LLM, la génération d’avis, le marketing de contenu classique et les campagnes playback (paid). Les investissements restent pertinents même si les LLM redeviennent sources de trafic à l’avenir.

Scénario intermédiaire — trafic LLM variable

Préparez des plans glissants : un budget flexible qui augmente vos dépenses sur les canaux performants selon les signaux (hausse des mentions, retour des citations). Maintenez une veille rapprochée et des playbooks opérationnels pour capitaliser rapidement si la situation évolue.

Scénario optimiste — visibilité maximisée

Dans cette optique, l’objectif n’est pas d’atteindre un nombre X de clics, mais d’apparaître le plus souvent possible dans les espaces consultés par les assistants IA. Mesurez la portée des mentions et la qualité des références plutôt que les sources de sessions individuelles.

Outils et méthodes de suivi recommandés

Pour surveiller efficacement l’impact des LLM et la visibilité de votre marque, combinez plusieurs sources :

• Outils d’écoute sociale (social listening) pour capter les mentions et conversations.
• Solutions d’analyse d’audience qui distinguent les sources de trafic (mêmes si les LLM transmettent peu de clics).
• Veille manuelle ou outils dédiés pour auditer la présence dans les réponses des assistants IA.
• Surveillance des plateformes tierces (Reddit, YouTube, sites d’avis) et des changements de politique ou d’architecture des modèles (ex. routeurs de modèles).

Perspectives : que retenir ?

Le paysage évolue rapidement. Les données récentes indiquent que, bien que le trafic LLM ait crû fortement en 2025, la part référençante et la propension à générer des clics peuvent s’effriter en peu de temps. Le facteur clé n’est plus seulement d’attirer des sessions, mais d’apparaître dans les flux d’information exploités par les modèles.

En pratique, cela signifie :

• Arrêter d’évaluer le succès uniquement sur les clics générés par les LLM.
• Renforcer la présence là où les modèles puisent leurs données : contenus UGC, avis, forums et vidéos spécialisées.
• Mesurer la notoriété et la couverture thématique — c’est la nouvelle monnaie d’échange face aux systèmes d’IA.

Actions prioritaires pour les équipes SEO et contenu

Voici un plan d’action synthétique pour s’adapter sans délai :

1. Mettre en place une veille des citations et mentions sur les plateformes influentes.
2. Réviser les objectifs KPI : intégrer des indicateurs de visibilité et de réputation en plus du trafic et des conversions.
3. Investir dans la génération d’avis authentiques et dans la création de contenus pouvant être directement cités (données, résumés, définitions).
4. Conserver une diversification des canaux d’acquisition pour limiter la dépendance à un seul type de source.
5. Former les équipes produit/marketing à communiquer des informations précises et structurées susceptibles d’être reprises fidèlement par les LLM.

La transformation du paysage des moteurs de recherche et des assistants intelligents exige une approche plus large et plus stratégique que la simple quête de clics. En misant sur la notoriété, la qualité des sources et la présence sur les plateformes que scrutent les modèles, les marques gagnent en résilience — quel que soit le niveau futur du trafic LLM.

Image en vedette : Paulo Bobita/Search Engine Journal