Publicité : ce que l’arrivée d’AI Overviews change pour les annonceurs

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Avec AI Overviews et l’AI Mode en France, le SEA change de règles. Léa Gueniffet explique comment adapter ses campagnes quand le clic se raréfie.

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Google a lancé les AI Overviews et l’AI Mode en France le 22 juillet 2026, deux ans après les États-Unis, avec un déploiement progressif mais qui semble rapide. Les éditeurs redoutent une chute du trafic, tandis que, du côté des annonceurs, le sujet reste encore peu documenté. Que devient le SEA quand une partie des requêtes trouve sa réponse dans un résumé généré par Gemini, sans clic ? Léa Gueniffet, consultante Google Ads, spécialiste SEA et hôte du podcast L’Effet Marketing, répond aux questions de BDM sur ce nouveau terrain de jeu et partage ses fiches pratiques.

Les AI Overviews et l’AI Mode sont arrivés en France. Où la publicité peut-elle apparaître, et qu’est-ce qui change pour l’annonceur ?

Les AI Overviews (AIO) et l’AI Mode sont en France, mais la publicité, elle, ne l’est pas encore. Ça ne saurait tarder, mais ce n’est pas encore actif chez nous.

Il y a deux formats de publicité à distinguer :

• Les annonces Search et Shopping traditionnelles : c’est ce qu’on a en France aujourd’hui. Elles s’affichent juste au-dessus du bloc IA, en repoussant le résumé plus bas, ou immédiatement en dessous. Les campagnes Search classiques ne disparaissent donc pas, elles se positionnent autour de l’AI Overview.
• Les annonces dans l’AI Overview et l’AI Mode : ce sont les futures annonces qui vont arriver, déjà déployées dans d’autres pays comme les États-Unis, le Canada, l’Australie ou l’Inde, sur des recherches anglophones. Là, ce seront des publicités intégrées directement au sein de l’AI Overview et de l’AI Mode, des visuels Shopping ou des liens sponsorisés glissés au milieu de la réponse générée par Gemini, comme une recommandation naturelle que pourrait vous faire un ami (voir image de une, ndlr).

Ce qui change pour l’annonceur, ce sont les critères de diffusion. Historiquement, on ciblait grâce aux mots clés et à l’enchère. Aujourd’hui, on se dirige vers la pertinence, le contenu de votre site et les signaux que vous envoyez, comme l’audience et le tracking. Vos leviers de performance évoluent aussi. Avant, c’était la campagne, la landing page et le tracking. Maintenant, il faut y ajouter votre flux de données, votre site entier et votre notoriété de marque.

Il y a tellement de paramètres qui entrent en jeu que ça demande une maturité beaucoup plus importante aux annonceurs.

On a aussi beaucoup moins de contrôle sur la diffusion. Avant, on ciblait nos mots clés et nos annonces diffusaient de façon assez prévisible. Aujourd’hui, une multitude de critères entrent en compte et il devient difficile de savoir précisément ce qui a déclenché une diffusion. Et surtout, la barrière à l’entrée est bien plus élevée. Avant, il suffisait d’un budget et de mots clés bien ciblés pour diffuser. Maintenant, il y a tellement de paramètres qui entrent en jeu que ça demande une maturité beaucoup plus importante aux annonceurs.

Si une partie des requêtes trouve sa réponse dans le résumé IA, sans clic, qu’est-ce que ça fait au modèle SEA construit sur le CPC ?

Le clic devient plus rare et plus cher. Ce n’est pas vraiment une nouveauté, c’était déjà le cas avant l’IA.

Sur des mots clés très transactionnels, on a de plus en plus de mal à aller chercher de gros volumes de recherche et ça coûte de plus en plus cher. Concrètement, à partir d’un certain taux d’impression, Google a déjà tendance à nous renvoyer vers des requêtes plus éloignées. On a du mal à augmenter notre taux de diffusion sur nos mots clés stratégiques.

Résultat, pour aller chercher un volume de clients équivalent, on était obligé de remonter dans le funnel. Ne plus cibler uniquement les prospects prêts à acheter, mais aussi les requêtes de considération, celles des prospects encore en recherche d’information.

L’AIO va accentuer cette tendance. On aura toujours aussi peu de volume en bas de funnel, il faudra continuer à remonter plus haut. Et l’AIO peut même nous aider à aller dans ce sens, parce qu’il se déclenche plus sur des requêtes informationnelles que sur des requêtes transactionnelles. Pour l’AI Mode, c’est moins vrai, on pourrait y être davantage sur du transactionnel en publicité.

La mécanique reste la même. Moins de clics disponibles, et toujours plus de concurrence pour se les partager. Ça fait monter les enchères, et Google se frotte les mains.

Sur la façon de réévaluer la valeur d’un clic, le CPC pris isolément n’est plus le bon KPI depuis un moment. On ne pilote plus au CPC, on pilote avec du Smart Bidding orienté conversion, et je précise à la conversion qualifiée. Payer un clic plus cher n’est pas un problème en soi, si la conversion suit derrière. La vraie question à se poser, c’est de savoir s’il y a une corrélation entre l’augmentation de mon CPC et l’augmentation de mes performances. Si oui, aucun souci. Sinon, c’est qu’il y a des leviers à retravailler, comme nous allons le voir.

Le lexique du paid

Quelques termes techniques employés par Léa Gueniffet dans cet entretien :

• Smart Bidding : les stratégies d’enchères automatiques de Google Ads, pilotées par l’IA pour optimiser vers un objectif de conversion.
• CPC : le coût par clic, soit le montant payé par l’annonceur à chaque clic sur son annonce.
• CAC : le coût d’acquisition client, soit le budget moyen nécessaire pour transformer un prospect en client.
• MQL et SQL : un MQL (marketing qualified lead) est un prospect jugé mûr par le marketing, un SQL (sales qualified lead) est validé par les équipes commerciales.
• Consent Mode V2 : le dispositif de Google qui adapte la collecte de données au consentement de l’internaute, pour rester conforme au RGPD.
• Tracking server-side : une mesure des conversions côté serveur plutôt que via le navigateur, plus fiable face aux limites des cookies.

Seules certaines campagnes apparaissent dans les environnements IA. Est-ce que ça pousse les annonceurs vers l’automatisation ?

Oui, il n’y a que certains types de campagnes qui sont éligibles à la diffusion dans les environnements IA. Et comme d’habitude, Google nous pousse toujours plus vers l’automatisation. Mais que ce soient les campagnes éligibles ne veut pas dire qu’il faut tout switcher dessus. Il faut garder un certain équilibre.

Pour ça, il suffit de regarder ce qu’on a déjà vécu avec Performance Max. À sa sortie, c’était catastrophique, et il a fallu presque deux ans pour qu’elle fonctionne vraiment bien. J’ai audité des dizaines de comptes et je retrouve presque toujours la même erreur, une majorité du budget concentrée sur PMax, poussée massivement par Google et les agences avant même d’avoir été testée. Résultat, des coûts d’acquisition qui s’emballent, des performances très volatiles et aucun levier pour rectifier le tir.

Le Search, qui est pourtant le canal le plus rentable en B2B, se retrouve sous-exploité, et c’est pareil pour le Shopping en e-commerce.

Et là, on est en train de rejouer exactement le même film avec AI Max. Google le pousse comme la prochaine révolution, mais la réalité terrain est bien différente. Ça fait huit mois que je teste de manière intensive AI Max et les résultats ne sont toujours pas satisfaisants.

Sur l’arbitrage entre garder la main et rester visible, ma conviction est simple. Google Ads en 2026, ce n’est ni 100 % manuel, ni 100 % automatisé. C’est savoir orchestrer les deux. Il faut trouver le bon équilibre entre les campagnes Search et Shopping traditionnelles qui fonctionnent et les nouveaux formats qu’on teste, mais toujours en gardant le contrôle. Sur mes comptes lead gen B2B, je garde une base Search solide, autour de 50 % du budget, pour capter l’intention au moment où elle se manifeste, et j’ouvre progressivement vers les formats automatisés comme Demand Gen, PMax et AI Max, pour explorer et aller chercher du volume.

Ce qu’il ne faut surtout pas faire, c’est un switch total vers les campagnes automatiques de Google, parce que c’est comme ça qu’on devient dépendant d’une boîte noire.

Les formats de campagne Google Ads

Les principaux formats cités dans l’article :

• Search : les annonces textuelles classiques, déclenchées par les mots clés tapés dans le moteur.
• Shopping : les annonces produits avec visuel, prix et marchand, affichées sur les requêtes d’achat.
• Performance Max (PMax) : une campagne entièrement automatisée qui diffuse sur l’ensemble des réseaux Google à partir d’un seul objectif.
• AI Max : une option activable sur les campagnes Search qui élargit automatiquement les mots clés et génère les annonces.
• Demand Gen : des campagnes visuelles pensées pour créer la demande en amont, sur Discover, YouTube et Gmail.
• Broad Match : le ciblage en requête large, qui étend la diffusion à des recherches proches des mots clés choisis.

Qu’est-ce que les annonces testées aux États-Unis notamment nous disent en matière de format et d’enchères ?

Les formats qui émergent aux États-Unis restent proches de ce qu’on connaît, des annonces texte intégrées à la réponse et des visuels Shopping.

Il faut considérer l’AIO et l’AI Mode comme un nouvel inventaire publicitaire, au même titre que Discover, YouTube et Display.

Là où il y a un vrai enjeu, c’est sur les enchères, et plus précisément sur les CPC. Ces nouveaux modes IA sont le prétexte que Google attendait pour faire augmenter ses CPC. On observe une corrélation entre le niveau de CPC d’un mot clé et sa probabilité de déclencher une annonce dans un environnement IA.

D’après une étude de SE Ranking, sur des données américaines exprimées en dollars, les mots clés à moins de 2 $ de CPC déclenchent une annonce dans 24 % des cas, ceux entre 2 et 10 $ dans 32 % des cas, et ceux à plus de 10 $ dans 53 % des cas, soit plus du double.

Ni le volume de recherche ni la difficulté du mot clé ne jouent, c’est le CPC qui prédit la présence dans l’IA. Cela veut dire que ça tire encore les prix vers le haut et qu’arriver avec un petit budget en Ads devient d’autant plus compliqué.

La grosse inconnue pour les annonceurs français, c’est notre taux de diffusion dans ces nouveaux formats. Quel impact sur nos performances ? On va devoir tester en conditions réelles, une fois que ce sera déployé chez nous.

Avec une étape conversationnelle dans le parcours, qu’est-ce que ça casse côté attribution ? Et quid des KPI ?

Sans aucun doute, l’attribution va devenir plus compliquée. Il faut accepter qu’on se dirige vers une attribution beaucoup moins précise. C’est déjà le cas aujourd’hui et ça va s’accentuer.

C’est contre-intuitif pour du paid, parce que c’est historiquement le canal de prédilection pour mesurer précisément son ROI. Et ça va l’être de moins en moins.

La conséquence est double. Si c’est plus dur à mesurer, il faut d’un côté un tracking beaucoup plus avancé, et de l’autre accepter de sortir de la logique du pilotage par canal.

Sur le tracking d’abord. Comme l’attribution est moins précise, on va récolter moins de signaux de conversion. Donc, on a tout intérêt à ce que les signaux qu’on récupère soient les plus qualitatifs possibles, parce que c’est eux qui vont orienter le Smart Bidding. Autrement dit, la qualité de la donnée doit devenir une priorité pour le marketing et les sales. Si la data n’est pas propre, le Smart Bidding est sous-optimisé et les performances sont mauvaises. Concrètement, ça veut dire investir en interne pour configurer son CRM comme il faut, pour remonter les différents statuts comme le MQL, le SQL ou le deal signé. Encore faut-il qu’ils existent et qu’ils soient bien documentés, et c’est souvent là que ça coince. À cela s’ajoute le socle technique, avec le suivi avancé des conversions, le Consent Mode V2 et le server-side.

Sur le pilotage par canal ensuite. Il faut sortir de la logique canal par canal, ne pas miser uniquement sur Google, mais adopter une approche beaucoup plus globale et revoir son mix marketing. La vraie question à se poser, c’est de savoir si mes investissements sur Google Ads ont un impact réel sur mon pipe commercial, et si j’arrive à le mesurer. Il ne faut pas se contenter des dashboards de la plateforme publicitaire, il faut croiser ses sources de données.

Sur les KPI, ceux qui deviennent trompeurs, ce sont les métriques de surface, le taux d’impression et le taux de clic. Et celui qui prend de plus en plus de valeur, c’est la conversion. Mais pas n’importe laquelle, la conversion qualifiée, le MQL, le SQL, le deal signé. C’est ça qu’il faut regarder, pas le volume de leads bruts, qui peut contenir une part importante de leads non qualifiés.

Comment un annonceur doit-il se préparer, et quelles erreurs éviter ?

Je vous partage les cinq leviers que je mets en place avec mes clients :

1. Basculer progressivement vers des campagnes AI-friendly : aller vers les formats que Google privilégie et qui alimentent l’IA, comme le Broad Match, AI Max et PMax, pour élargir votre inventaire et maximiser vos chances d’être diffusé dans les emplacements IA. Mais progressivement. On garde le Search sur les prospects prêts à acheter, et on ouvre par étapes, en testant.
2. Adopter une stratégie full-funnel sur Google Ads : c’est pour moi le levier le plus stratégique. 95 % de vos prospects ne vous cherchent pas encore. Si vous attendez qu’ils tapent votre requête, l’IA aura déjà répondu à leur place. Il faut donc créer la demande en amont, répartir le budget sur les différents niveaux de conscience, de celui qui ne connaît pas son problème à celui qui est prêt à acheter, adapter le message à chaque niveau, et diversifier les réseaux : Search, Shopping, Discover, YouTube, Display, et bientôt l’AI Overview et l’AI Mode.
3. Enrichir vos données on-site : Il faut faciliter la lecture de votre site par Google pour ressortir dans les réponses IA, avec une proposition de valeur affinée, des personas et leurs problématiques identifiables dès la page d’accueil, et du contenu riche derrière, des FAQ détaillées, des pages de vente, des guides. Mon avertissement ici, c’est de limiter les landing pages orphelines, en dehors du site. Elles doivent être intégrées, avec une cohérence entre la pub, la page et ce que l’IA comprend de votre site au global.
4. Soigner les signaux, avec un tracking avancé et une bonne qualité de la data : je l’ai déjà abordé plus haut, mais c’est le socle, un CRM connecté à Google Ads, le statut et la valeur des leads remontés, le Consent Mode V2 et le server-side. Si vous nourrissez mal l’algorithme, il vous ramènera du volume de leads mais pas les bons clients.
5. Repenser votre mix marketing : c’est le levier le plus structurant, parce qu’il dépasse Google Ads. J’y reviens en fin d’entretien.

Sur les erreurs, j’en vois trois :

1. Tout basculer en AI Max ou en Performance Max d’un coup, souvent sur recommandation de Google. Vous perdez le contrôle avant même de savoir si vous allez y gagner en performance.
2. Prendre du retard sur les chantiers tracking et data. L’implémentation d’un plan de tracking et la restructuration d’un CRM sont des chantiers qui prennent 3 à 6 mois. Plus vous démarrez tard, plus votre dette augmente.
3. Allouer 90 % de son budget Ads au bas de funnel est une erreur qui vous coûte de plus en plus cher. Les audiences intentionnistes sont sur-sollicitées, la concurrence ne cesse d’augmenter, les CPC explosent et le volume de recherche plafonne. Vous devez développer une approche Demand Gen sur Google Ads pour améliorer votre CAC global.

Cette bascule renforce-t-elle la dépendance à Google, ou pousse-t-elle à revoir tout le mix marketing ?

Côté Google, on a un inventaire publicitaire qui s’élargit. Avant, on était quasi limités au Search. Aujourd’hui, on a des formats comme Discover et YouTube qui fonctionnent très bien, et on va bientôt avoir les AI Overviews et l’AI Mode. On a donc beaucoup plus de possibilités qu’avant. Et là où le Search était surtout orienté transactionnel, on peut maintenant construire une vraie stratégie full-funnel au sein même de Google. De ce point de vue, ça renforce plutôt la dépendance à Google.

Mais le deuxième point vient nuancer ma réponse. Les performances en paid sont de plus en plus conditionnées à la stratégie marketing globale. Tout le travail sur la notoriété de la marque, le positionnement, les relations presse, l’influence, la stratégie de contenu et le social media viennent améliorer drastiquement les performances en publicité. J’ai de bien meilleures performances en paid sur les entreprises qui ont une stratégie marketing 360, qui font des salons, du retail, qui ont un mix média diversifié. Alors qu’il y a quelques années, on pouvait se contenter d’acheter du trafic sur Google pour trouver des clients. Aujourd’hui, ça ne fonctionne plus, il y a beaucoup plus de concurrence et le critère de diffusion devient la pertinence. Or cette pertinence dépend justement de cette stratégie marketing 360.

Et cette bascule vers les environnements IA ne fait qu’accentuer ce retour au marketing traditionnel. Les leviers qu’on considérait comme optionnels, les relations presse, le social media, l’influence, les partenariats, les salons, les forums et les communautés, redeviennent des actifs clés.

Ça ne fonctionne plus de raisonner uniquement en tactiques de performance court-termistes, il faut retrouver une vision long terme de son marketing. Et ça demande des budgets marketing et une conviction forte de la part des responsables marketing.

Léa Gueniffet, Consultante Google Ads, fondatrice de L'Effet Marketing

Léa Gueniffet est consultante Google Ads, spécialisée dans l’optimisation des campagnes d’acquisition. Elle partage son expertise et des retours d’expérience à travers son podcast L’Effet Marketing.

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