Une étude récente menée par BrightEdge apporte des éléments de compréhension sur la manière dont les AI Overviews classent et citent des pages web selon les secteurs, et illustre ce sur quoi les spécialistes du référencement et les éditeurs devraient concentrer leur attention.

AI Overviews et la recherche organique

Les données analysées indiquent qu’environ 54 % des citations issues des AI Overviews correspondent aux pages présentes dans les résultats de la recherche organique. Autrement dit, 46 % des citations ne recoupent pas directement les pages qui apparaissent dans les SERP classiques. Cette disparité soulève la question : s’agit‑il d’un effet lié à l’algorithme baptisé FastSearch par Google ?

Le fonctionnement de FastSearch repose sur des signaux de classement issus d’un modèle d’apprentissage profond nommé RankEmbed, entraîné à partir des logs de recherche et d’évaluations humaines externes. Les logs de recherche comprennent des données comportementales — ce que Google appelle les « données de clic et de requête ». Les clics des utilisateurs servent de rétroaction pour le modèle RankEmbed et l’aident à déterminer ce que les internautes considèrent pertinent pour une requête donnée.

Le comportement de clic est une forme de signal utilisateur indiquant la pertinence d’un document pour une requête, au même titre que les annotations fournies par les évaluateurs de qualité. Par exemple, si les personnes qui tapent « comment faire » cliquent majoritairement sur des vidéos ou des tutoriels, RankEmbed en déduit que ces formats satisfont ce type d’intention. Le modèle identifie alors des patterns : des pages sémantiquement proches d’un tutoriel seront considérées comme adaptées à ce type de requête. Il est important de préciser que ces modèles n’apprennent pas comme des humains : ils détectent et amplifient des corrélations entre requêtes et comportements observés.

Cela n’implique pas automatiquement que les 54 % de sites cités par les AI Overviews sont classés pour les mêmes raisons que dans le référencement traditionnel. Il est possible que FastSearch récupère des résultats qui, par similarité sémantique et comportementale, correspondent aux résultats classiques dans un peu plus de la moitié des cas.

Comprendre les facteurs de classement

Les observations de BrightEdge peuvent refléter la complexité du moteur FastSearch, qui privilégie la rapidité d’extraction et la correspondance sémantique entre requêtes et documents plutôt que l’utilisation exclusive de signaux traditionnels (tels que les liens entrants). Cette évolution invite les acteurs du SEO et les éditeurs à reconsidérer leurs priorités : la qualité du contenu et l’adéquation au format attendu par les utilisateurs deviennent centrals.

Autrement dit, lorsqu’un internaute recherche des informations sur un produit, il s’attend le plus souvent à trouver une page produit structurée (fiche, spécifications, disponibilité) plutôt qu’un long article de fond sur ce produit. La nature du contenu — fiche technique, comparatif, tutoriel, étude de cas, vidéo — doit correspondre à l’intention implicite et aux signaux comportementaux observés pour la requête ciblée.

Évolution du chevauchement entre AIO et la recherche organique au fil du temps

Au lancement des AI Overviews, le taux de chevauchement avec les résultats organiques classiques s’établissait autour de 32 %. Selon l’analyse de BrightEdge, ce taux a augmenté progressivement au cours des seize mois suivant l’introduction de la fonctionnalité, pour atteindre la valeur médiane de 54 % observée aujourd’hui. Cette tendance montre une convergence croissante entre ce que FastSearch identifie comme pertinent et les classements organiques traditionnels, bien que des différences sectorielles significatives subsistent.

Le taux de correspondance entre AIO et la recherche organique varie selon les secteurs

La proportion 54/46 que nous avons évoquée n’est pas uniforme : le degré de recoupement entre pages citées par les AI Overviews et résultats organiques varie fortement selon le secteur d’activité. Les contenus relevant du spectre dit « Your Money Or Your Life » (YMYL) montrent un taux de chevauchement nettement plus élevé que la moyenne.

Données mises en avant par BrightEdge :

• Santé : fort chevauchement — 75,3 % (partait de 63,3 %).
• Éducation : progression prononcée — 72,6 % de recoupement, hausse de +53,2 points (passant de 19,4 % à 72,6 %).
• Assurance : augmentation significative — 68,6 %, soit +47,7 points par rapport aux 20,9 % initiaux.
• E‑commerce : faible recoupement — seulement 22,9 % (variation marginale : +0,6 point).

Une hypothèse possible pour expliquer les forts taux de recoupement dans la santé, l’éducation et l’assurance est que ces secteurs disposent d’un nombre relativement restreint de sources « faisant autorité » : les internautes, et par extension les modèles, s’attendent à trouver certaines références fiables (organismes officiels, publications spécialisées, sites institutionnels). Dans ce contexte, FastSearch tend à sélectionner des pages conformes à ces attentes, indépendamment des signaux classiques comme le profil de liens. En somme, l’algorithme privilégie la conformité aux standards attendus, la qualité et la pertinence sémantique plutôt que des combinaisons de facteurs SEO traditionnels.

Note : ces constats ne signifient pas que les pratiques d’optimisation SEO deviennent obsolètes, mais indiquent que la nature et la forme du contenu — ainsi que sa capacité à répondre précisément aux intentions — pèsent davantage dans la sélection des pages citées par des modèles qui intègrent des données comportementales massives.

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Que se passe‑t‑il dans le secteur de l’e‑commerce ?

Le secteur de l’e‑commerce demeure l’exception : le chevauchement entre pages citées par les AI Overviews et résultats organiques est resté faible et relativement stable, et BrightEdge signale même une baisse de couverture AIO de 7,6 % dans ce domaine. Cela suggère que les AI Overviews sont probablement plus adaptés à la recherche et à la synthèse d’informations qu’à la mise en avant de pages destinées à finaliser un achat.

Plusieurs facteurs peuvent expliquer ce phénomène :

• Les requêtes transactionnelles (intention d’achat) entraînent souvent des attentes précises : pages produits, vitrines, comparateurs de prix et disponibilités. Les utilisateurs en phase d’achat privilégient des interfaces marchandes complètes plutôt que des résumés synthétiques.
• Les pages e‑commerce varient considérablement en qualité de données structurées (fiches produit, avis, disponibilité, prix dynamisés) : si ces informations ne sont pas normalisées ou bien interprétées par le modèle, la probabilité d’apparition dans un résumé généré diminue.
• Le modèle peut privilégier des contenus évaluatifs, comparatifs ou éditoriaux qui aident à la décision plutôt que des fiches produit pures, surtout pour des requêtes de recherche d’information.

En conséquence, les sites marchands doivent maintenir un haut niveau d’optimisation technique et de structuration des données tout en comprenant que l’apparition dans une AI Overview n’est pas nécessairement synonyme d’opportunité de conversion directe.

Interprétations et implications pour les éditeurs et les responsables SEO

Les enseignements de l’étude conduisent à plusieurs implications stratégiques :

• Pour les secteurs où le chevauchement dépasse 60 % (ex. santé, éducation, assurance), les pratiques SEO classiques restent cruciales : optimisation on‑page, contenu d’autorité, signaux E‑A‑T (Expertise, Autorité, Fiabilité) et accessibilité. Ces éléments continuent de favoriser la visibilité organique et la probabilité d’apparaître dans les citations synthétiques.
• Dans les secteurs à faible chevauchement, il faut envisager des stratégies hybrides combinant optimisation traditionnelle et formats alternatifs (guides pratiques, FAQ structurées, contenus multimédias) qui collent à l’intention d’information observée par les modèles.
• L’attention portée aux données comportementales (analyse des clics, temps de visite, taux de rebond segmenté par intent) permet d’aligner le format et la structure du contenu sur ce que les utilisateurs privilégient réellement pour une requête donnée.
• La structuration des contenus (données structurées Schema, balisage sémantique, titres et sous‑titres pertinents) facilite l’interprétation par les modèles et augmente les chances d’extraction pertinente par FastSearch.

Il est important de souligner que ces recommandations ne suppriment pas la valeur du référencement traditionnel : elles le complètent en insistant sur la nécessité d’un contenu ciblé, sémantiquement pertinent et adapté aux différents types d’intentions (informationnelles, transactionnelles, navigationnelles).

Conseils pratiques (synthèse de l’approche préconisée)

Parmi les orientations que l’on peut tirer des résultats généralement partagés par BrightEdge, on distingue plusieurs actions concrètes, présentées ici sous forme d’un cadre d’analyse et d’ajustement :

« Étape 1 : Définir votre profil de chevauchement. Mesurez la part des citations d’AI Overviews qui figurent également dans vos classements organiques et comparez‑la à la moyenne de 54 % pour situer votre position.

Étape 2 : Adapter la stratégie à l’intention. Un chevauchement élevé (> 60 %) invite à renforcer les efforts SEO classiques ; un chevauchement faible (< 30 %) nécessite une stratégie de contenu bifurquée (contenus transactionnels + contenus informationnels adaptés) ; un chevauchement intermédiaire (30‑60 %) requiert une couverture complète qui sert plusieurs formats et intentions.

Étape 3 : Surveiller la convergence. Suivez mensuellement votre pourcentage de chevauchement : l’industrie a affiché une croissance moyenne de +22 % en 16 mois — restez attentifs aux variations rapides (par exemple, le bond de +5,4 % observé en septembre 2024). »

Observations méthodologiques et limites

Quelques précautions méthodologiques sont utiles pour interpréter ces chiffres :

• La façon dont BrightEdge collecte et segmente les données (échantillonnage par secteur, temporalité des tests, définition des correspondances exactes entre citation AIO et URL organique) peut influer sur les pourcentages rapportés.
• Les AI Overviews évoluent en continu : mises à jour algorithmiques, ajustements de pondération des signaux comportementaux et modifications du traitement multimodal (texte, image, vidéo) peuvent altérer la distribution des citations dans le temps.
• La granularité des requêtes analysées (requêtes courtes vs longues, requêtes locales vs globales) joue un rôle : certains segments de requêtes sont plus susceptibles d’être servis par des extraits synthétiques que d’autres.

En conséquence, il est recommandé d’intégrer ces résultats comme un indicateur stratégique parmi d’autres (données analytics, études utilisateurs, tests A/B) plutôt que comme une règle universelle et immuable.

Conséquences pratiques pour la production de contenu

Sur la base des constats ci‑dessus, voici des orientations pragmatiques pour la conception et la structuration des contenus qui veulent rester visibles et utiles, quel que soit le profil sectoriel :

• Prioriser la clarté et la concision : structurez les pages pour répondre rapidement à l’intention (titres explicites, paragraphes courts, listes à puce, encadrés de résumé). Les modèles qui s’appuient sur des données de clic favorisent les contenus qui délivrent une réponse lisible et accessible.
• Adapter le format au besoin : privilégier la vidéo/script quand les comportements de clic montrent une préférence pour ces formats ; proposer des fiches techniques détaillées pour des requêtes transactionnelles ; produire des guides approfondis pour des requêtes informationnelles de haut niveau.
• Soigner la signalisation de l’autorité et de la fiabilité : citer des sources reconnues, afficher des informations d’auteur, indiquer les mises à jour des contenus, et utiliser le balisage Schema adapté (article, FAQ, produit, organisation).
• Suivre les tendances comportementales : analyser les logs de recherche internes, les parcours utilisateurs et les données de recherche sur site pour repérer les formats et rubriques qui génèrent le plus d’engagement.
• Maintenir la performance technique : temps de chargement, compatibilité mobile, intégration des données structurées et accessibilité pour garantir que les pages puissent être indexées et interprétées correctement par les systèmes automatisés.

Quelques scénarios concrets

Pour rendre ces recommandations plus tangibles, voici des exemples de mise en œuvre selon l’intention de la requête :

• Requête informationnelle (« comment fonctionne X ») : article long structuré avec sommaire, extraits clairs, graphiques explicatifs et version vidéo courte. Inclure une FAQ marquée en Schema.
• Requête de recherche produit (« meilleur aspirateur sans sac 2025 ») : guide comparatif, tableau récapitulatif, avis utilisateurs et section « comment choisir », avec pages produit optimisées pour la conversion distinctes du guide.
• Requête locale (« médecins dermatologues Paris ») : pages locales optimisées (NAP, avis, horaires), contenu orienté sur la prise de rendez‑vous et la confiance (certifications, biographies), et fiches Google Business Profile à jour.

Conclusion : où se situer face à l’importance croissante des modèles comportementaux

La montée des AI Overviews et la progression du chevauchement avec les résultats organiques mettent en lumière une réalité simple : la façon dont les utilisateurs interagissent avec les résultats de recherche influence désormais fortement la sélection des pages citées par les systèmes automatisés. Les modèles comme RankEmbed, exploités par FastSearch, intègrent des signaux comportementaux qui peuvent rapprocher ou éloigner les extraits générés des classements traditionnels.

Pour les secteurs où le recoupement est élevé (santé, éducation, assurance), le maintien d’un socle SEO solide reste indispensable. Pour des secteurs comme l’e‑commerce, il faut composer entre optimisation technique, richesse des fiches produit et formats d’aide à la décision qui correspondent aux usages des internautes. Quelle que soit la verticalité, la combinaison d’un contenu de qualité, d’une structuration sémantique précise et d’une observation continue des comportements utilisateurs est la clef pour rester visible et pertinent face à l’évolution des systèmes de synthèse d’information.

Rapport source :

Étude BrightEdge — Chevauchement des citations d’AI Overviews et classements organiques à 54 %