Cet article est publié dans le cadre d’un partenariat avec Partoo.
Aux balbutiements d’Internet, la recherche d'informations en ligne consistait à taper quelques mots clés dans un moteur de recherche et à passer au crible une liste de liens.
Google a révolutionné ce processus avec son algorithme PageRank, qui classait alors les résultats de recherche en fonction de leur pertinence et de leur popularité.
Au fil du temps, Google est devenu synonyme de recherche en ligne, dominant le marché grâce à ses algorithmes sophistiqués et à son interface épurée.
Cependant, avec les progrès technologiques et l'évolution du comportement des utilisateurs, les moteurs de recherche traditionnels basés sur des mots clés font face à de nouveaux défis.
L'un de ces défis a été l'essor de la recherche locale, où les utilisateurs recherchent des informations sur les entreprises, les restaurants et les services à proximité de chez eux.
La recherche locale, notamment à travers les fiches d’établissement Google, est devenue de plus en plus importante pour les entreprises cherchant à développer leur clientèle à l’échelle locale et pour les utilisateurs recherchant des résultats toujours plus personnalisés.
C'est là qu’entre en scène l'intelligence artificielle générative (IA générative, ou generative AI en anglais), une technologie qui s'appuie sur des LLM (Large Language Model ou grands modèles de langage) pour générer des textes et des réponses semblables à ceux des humains.
Un LLM est un type de programme informatique très performant pour comprendre et générer des textes similaires à ceux d'un être humain.
Il est formé à partir d'énormes quantités de données textuelles provenant d'Internet, de livres, d'articles, etc.
Les LLM sont capables d'écrire des histoires, de répondre à des questions, de traduire des langues et même d'avoir des conversations avec des personnes.
La Search Generative Experience (SGE) de Google et le Bing Copilot de Microsoft sont de parfaits exemples de la manière dont l'IA générative est en train de remodeler le paysage de la recherche.
En intégrant des LLM tels que ChatGPT et Gemini, les moteurs de recherche peuvent désormais fournir aux utilisateurs des résultats plus contextualisés et plus pertinents que jamais.
L'IA générative s'est également imposée dans la recherche locale, en améliorant la précision et la pertinence des résultats de recherche pour les utilisateurs qui recherchent des entreprises ou des services à proximité.
Grâce à l'IA générative, les moteurs de recherche peuvent mieux comprendre les requêtes des utilisateurs et fournir des recommandations personnalisées en fonction de la localisation, des préférences et du comportement antérieur.
Encore en phase expérimentale aux États-Unis, Google a lancé une nouvelle fonctionnalité utilisant l'IA générative sur Google Maps permettant de recevoir des recommandations personnalisées en fonction des préférences des utilisateurs.
Cette fonctionnalité permettrait ainsi aux utilisateurs de trouver via IA des lieux selon des critères spécifiques tels que les restrictions alimentaires ou les options pour les animaux de compagnie.
L'IA conversationnelle fait passer la recherche au niveau supérieur en permettant des “interactions en langage naturel” entre les utilisateurs et les moteurs de recherche.
Au lieu de saisir des mots-clés dans une barre de recherche, les utilisateurs peuvent désormais poser des questions et engager des conversations avec des assistants vocaux dotés d'IA tels que Google Assistant et Siri.
Ce passage de requêtes basées sur des mots clés à des interactions conversationnelles présente plusieurs avantages pour les utilisateurs : l'IA conversationnelle offre des réponses plus rapides, des recommandations personnalisées et une expérience de recherche potentiellement plus intuitive.
Les utilisateurs peuvent poser des questions complexes, recevoir des résumés d'informations et explorer différents points de vue sur un sujet, le tout grâce à des interactions en langage naturel.
La recherche locale joue un rôle crucial dans la mise en relation des utilisateurs avec les magasins, restaurants, professionnels et autres entreprises locales à proximité.
L'IA générative améliore l'expérience de la recherche locale en fournissant des résultats plus précis et plus pertinents en fonction
Par exemple, lorsqu'ils recherchent des restaurants à proximité, les utilisateurs peuvent recevoir des recommandations personnalisées en fonction de leurs préférences alimentaires, de leurs expériences passées et des avis qu’ils ont déjà laissé en ligne.
Ainsi, il est plus que jamais crucial pour les établissements de proposer des informations à jour, détaillées et cohérentes, sur lesquelles l’IA peut se baser pour proposer des résultats de recherche.
S’appuyer sur une solution comme Partoo, qui centralise ces informations et les diffuse automatiquement sur les plateformes de référencement qui comptent, permet de gagner du temps, et en visibilité sur Internet.
L'IA générative aide également les entreprises à optimiser leur présence en ligne pour la recherche locale.
En comprenant l'intention de l'utilisateur et en fournissant des recommandations personnalisées, les entreprises peuvent attirer plus de clients, et améliorer leur visibilité dans les résultats de recherche locaux sur des produits ou services plus spécifiques.
Malgré les avantages de l'IA générative et de la recherche conversationnelle, il reste des défis et des considérations à prendre en compte.
Les algorithmes de recherche alimentés par l'IA peuvent avoir des limites et des biais qui ont un impact sur la qualité et la précision des résultats de recherche.
En outre, l'utilisation de l'IA dans la recherche suscite des inquiétudes quant à la confidentialité des données et aux implications éthiques.
Il est essentiel que les moteurs de recherche et les entreprises technologiques adoptent une approche responsable du développement et de la mise en œuvre de l'IA.
Cela passe par :
"L'IA générative et les LLM présentent des limites connues, et la recherche en ligne, même aujourd'hui, ne donne pas toujours de bons résultats", explique Elizabeth Reid, vice-présidente et directrice générale de la Search chez Google.
"Nous adoptons une approche responsable et délibérée pour apporter de nouvelles capacités d'IA générative à la recherche en ligne. Nous avons formé ces modèles pour qu'ils respectent les critères de qualité élevés de Search, et nous continuerons à les améliorer au fil du temps."
L'avenir des technologies de recherche en ligne est riche en possibilités.
Les progrès de l'IA générative, de la recherche conversationnelle et de la recherche locale continueront à transformer la façon dont les utilisateurs interagissent avec les moteurs de recherche et découvrent des informations en ligne.
Pour les spécialistes du marketing et les entreprises, cela représente de nouvelles opportunités d'exploiter les technologies de recherche basées sur l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel.
En se tenant au courant de l'évolution des tendances de recherche et en adaptant leurs stratégies en conséquence, les entreprises peuvent booster leur visibilité sur Internet, améliorer significativement leur relation client et stimuler leur croissance dans un écosystème numérique de plus en plus alimenté par l'IA.
Ce qu’il faut retenir
En conclusion, l'évolution de la recherche en ligne, des méthodes traditionnelles basées sur les mots clés aux interfaces conversationnelles alimentées par l'IA, représente un changement de paradigme significatif dans la manière dont les utilisateurs accèdent et interagissent avec l'information en ligne.
L'IA générative et la recherche conversationnelle ont révolutionné l'expérience de la recherche, offrant aux utilisateurs des moyens plus rapides, plus intuitifs et plus personnalisés de découvrir des informations.
Alors que les entreprises et les spécialistes du marketing embarquent dans cette nouvelle ère, l'adoption de technologies basées sur l'IA et le suivi des tendances émergentes seront la clé du succès.
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