La prochaine vague de recherche: mode AI, recherche profonde et au-delà

Avec la montée en puissance des fonctionnalités alimentées par AI, les moteurs de recherche ne dirigent pas seulement les utilisateurs vers des informations, mais fournissent des réponses directement.

Ce changement est de redéfinir la façon dont les gens interagissent avec le Web, soulevant des questions sur l'avenir du référencement, la découverte de contenu et le marketing numérique.

Voici ce qui va suivre.

De Chatgpt à Grok 3: le rythme effréné des progrès de l'IA

Le monde a connu des avancées rapides et significatives dans la technologie de l'IA et les modèles de grands langues (LLM) dans les deux ans.

En regardant en arrière il y a seulement trois ans, les Gémeaux de Google et le lama de Meta n'existaient pas et le chatppt d'Openai a ensuite été publié fin novembre 2022.

• Avance rapide jusqu'en janvier 2025, le public a été présenté à Deepseek R1. Ce modèle de raisonnement à grande langue open source a étonné la communauté de l'IA avec sa vitesse, son efficacité et son abordabilité, en particulier par rapport au modèle O1 GPT d'OpenAI.
• Quelques semaines plus tard, la société d'Elon Musk, Xai, a lancé Grok 3, qui a impressionné les utilisateurs en dépassant un classement clé de l'IA avec sa complexité et moins de garde-corps (voir: mode dérangé).
• Plus récemment, Anthropic a publié Claude 3.7 Sonnet et Claude Code, un LLM qui excelle sur la création de code et le débogage à un degré qui a rendu de nombreux ingénieurs logiciels un peu mal à l'aise.

Ces LLM ne sont que le début des progrès rapides de l'IA, avec plus de percées sur le chemin.

Le mode AI de Google: un aperçu de l'avenir

L'IA n'apporte pas seulement de nouveaux produits – il transforme également ceux existants.

Le 5 mars, Google a annoncé qu'ils étendaient les aperçus de l'IA avec une nouvelle fonctionnalité expérimentale appelée mode AI.

Cette fonctionnalité interactive permet aux utilisateurs de:

• Engagez-vous avec la recherche sur le Web d'une manière de chat grâce à une compréhension multimodale.
• Affinez les requêtes à longue queue dans les va-et-vient.

Le mode AI, alimenté par Gemini 2.0, améliore la recherche à l'aide d'une technique de «fan-out-out» pour recueillir des données en temps réel à partir de plusieurs sources et générer des résumés détaillés et approfondis.

Cela peut rendre les SEO inconfortables, car cela réduit potentiellement les clics sur les sites de l'éditeur et favorise davantage un écosystème de clic zéro.

Google intégrant les Gemini 2.0 dans sa suite de produits et sa domination de 89% de l'industrie de la recherche, ses innovations d'IA nécessitent une attention particulière.

Ces technologies seront probablement ajoutées à la recherche, et le mode AI offre un aperçu de ce qui nous attend.

Deux termes pour l'avenir de la recherche: recherche agentique et profonde

Nous entendrons probablement deux termes utilisés plus souvent dans l'IA et l'espace de recherche:

Contrairement aux LLM précédentes, qui utilisent un système de récupération d'informations en une seule étape via RAG (génération auprès de la récupération), la recherche profonde et les modèles agentiques peuvent:

• Effectuer des recherches en plusieurs étapes à travers une série d'actions, en tirant des informations de plusieurs sources pour fournir des résumés complets à l'utilisateur.
• Prenez des mesures proactives, telles que l'exécution de tâches et des instructions complexes.

Google Project Mariner Et Openai Opérateur Présentez déjà ces capacités en permettant aux utilisateurs d'effectuer des tâches au sein de leurs navigateurs tout en comprenant des éléments multimodaux tels que du texte, des images et des formulaires.

Comment ces modèles pourraient changer la recherche

Supposons que vous vouliez planifier un voyage à Tokyo et connaître la meilleure saison où aller, la météo et où séjourner.

En règle générale, ce type de recherche prend quelques jours ou semaines, et vous collectez des informations à partir de diverses sources, telles que des sites Web de voyage ou des vidéos YouTube.

Un modèle de recherche approfondi peut faire le gros du travail en recherchant le Web, en collectant des informations et en résumant le contenu pertinent, ce qui vous fait gagner du temps.

Il peut également «lire, écouter et regarder» diverses sources pour fournir une réponse approfondie.

Un modèle agentique pourrait également réserver vos hôtels et vos vols, naviguant des flux de paiement pour terminer l'achat.

L'IA évolue dans cette direction alors que des entreprises comme Google travaillent vers AGI (intelligence générale artificielle) – Machines qui peuvent raisonner à travers diverses tâches comme les humains.

Les aperçus de l'IA ont déjà eu un impact sur le comportement de clic et le trafic organique.

Maintenant, nous devons considérer les effets à long terme de ces caractéristiques de l'IA sur l'écosystème de contenu.

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À quoi pourrait ressembler le paysage de la recherche future?

Les aperçus d'IA de Google et les progrès agentiques sont là pour rester.

Si le mode AI réussit, ce sera la première fonctionnalité de recherche profonde dans Google Search.

Alors, quelle est la prochaine étape pour le paysage de recherche?

Voici quelques possibilités.

Élévation continue des recherches sur un clic zéro

Depuis le lancement en mai 2024, les aperçus de l'IA ont considérablement réduit les clics des requêtes d'information.

À mesure que les capacités de recherche d'IA avancent, les utilisateurs compteront probablement encore plus sur les outils d'IA pour des réponses rapides plutôt que de cliquer sur des sites Web ou des articles.

Le mode AI et les innovations de recherche futures pourraient accélérer ce changement en priorisant les résumés rapides et générés par l'IA sur la navigation traditionnelle.

À mesure que les recherches sur un clic zéro deviennent la norme, vous devez repenser la façon dont vous mesurez la valeur et l'engagement.

Les KPI traditionnels peuvent ne plus refléter avec précision le comportement des utilisateurs, donc se concentrer sur la visibilité et la sensibilisation de la marque sera plus critique que jamais.

Personnalisation accrue

Les systèmes LLMS et IA révolutionnent la recherche en personnalisant les réponses avec une vitesse et une échelle inégalées, dépassant les algorithmes traditionnels.

Tirant parti des vastes données utilisateur de Google, l'IA peut s'entraîner sur les informations existantes et affiner les requêtes en temps réel pour fournir des résultats plus personnalisés.

À mesure que ces systèmes apprennent continuellement, ils deviendront encore meilleurs pour reconnaître, se souvenir et s'adapter aux préférences des utilisateurs individuels.

Au fur et à mesure que la recherche dirigée par l'IA devient plus personnalisée, il convient de considérer si le contenu hyper-niche est la clé pour atteindre votre public.

Recherche multimodale

Les capacités multimodales alimentées par Google sont déjà intégrées dans bon nombre de ses produits, notamment Project Astra, un assistant AI dévoilé à Google I / O 2024.

Pendant vivre deMONSTRATION, Astra a utilisé plusieurs outils – tels que Google Lens – pour identifier les objets en temps réel et répondre aux requêtes vocales.

Dans Ma propre expérience Chez Google E / S, l'assistant AI:

• Figurines animales classées avec précision.
• Distingué entre des noms similaires («Bob» contre «Rob»).
• Même a créé une histoire sur les chiffres.

Bien que certaines de ces fonctionnalités avancées n'aient pas encore été intégrées à Google Search, la recherche multimodale via Google Lens et Recherche vocale façonne déjà la façon dont les utilisateurs soumettent les requêtes.

Au fur et à mesure que Google développe ces capacités, vous devez anticiper la prochaine étape, regardez au-delà des requêtes textuelles et optimiser pour la recherche d'image, de vidéo et d'audio.

Les requêtes commerciales peuvent toujours attirer les utilisateurs vers des sites Web

Les résultats générés par l'IA ont réduit les clics pour les requêtes d'information, mais les recherches commerciales et transactionnelles offrent toujours des opportunités pour le trafic du site Web.

Au cours du processus décisionnel, les acheteurs potentiels recherchent largement – comparer les produits, lire les avis et explorer plusieurs canaux avant d'effectuer un achat.

Bien qu'il ne soit pas clair comment la recherche générée par l'IA aura un impact sur ce voyage, réfléchissez à la façon dont l'IA peut rationaliser la prise de décision multi-touchpoint tout en conduisant les utilisateurs vers votre site Web.

Lorsque les utilisateurs se rapprochent de l'achat, le contenu généré par les utilisateurs – comme les avis – jouera toujours un rôle crucial dans les conversions.

La qualité du contenu règne toujours

Malgré le rôle croissant de l'IA dans la recherche, une chose reste constante: le contenu de haute qualité est essentiel.

Que les utilisateurs s'appuient sur des moteurs de recherche traditionnels ou des LLM, la visibilité dépendra toujours de la force du contenu lui-même.

Étant donné que Google Search et LLMS utilisent RAG pour tirer de vastes ensembles de données, ce que ces systèmes ont accès à des informations précises et de haute qualité sont essentielles.

Le contenu démontrant EEAT (expérience, expertise, autorivité et fiabilité) continuera de se classer plus haut dans les résultats de recherche dirigés par l'IA.

Votre marque jouera également un rôle plus important dans la visibilité de la recherche, ce qui rend essentiel de créer un contenu précieux et bien optimisé sur plusieurs formats.