Publié le: 21 février 2025 / mise à jour de: 21 février 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Mode AI dans la recherche Google et les plans avancés dans Google Ads: Intelligence artificielle en tant que jeu de jeu en 2025-IMAGE: Xpert.Digital
Concentrez-vous sur la transformation: la vision de Google pour le paysage numérique
Transformation de Google Search et Google ADS
L'année 2025 se caractérise par des changements profonds pour le paysage numérique, en particulier pour la façon dont nous recherchons des informations et comment les entreprises atteignent leurs groupes cibles en ligne. Google, le leader incontesté du marché dans le domaine des moteurs de recherche et de la publicité en ligne, stimule cette transformation avec deux innovations révolutionnaires: le mode AI dans la recherche Google et les plans avancés dans Google Ads. Ces développements promettent non seulement une amélioration de l'expérience utilisateur, mais redéfiniront également fondamentalement les règles du jeu pour l'optimisation des moteurs de recherche (SEO) et le marketing numérique.
Convient à:
La montée du mode AI dans la recherche Google: un changement de paradigme dans l'approvisionnement des informations
L'approche conventionnelle de Google Search, qui domine depuis des décennies, est basée sur la saisie des mots clés et la présentation ultérieure d'une liste de sites Web contenant ces mots clés. Cette approche a été révolutionnaire et a fondamentalement changé l'achat d'informations, mais a atteint ses limites avec des questions plus complexes et exploratoires. Les utilisateurs qui recherchent des informations plus profondes, veulent des analyses comparatives ou qui souhaitent se familiariser avec les nouveaux sujets doivent souvent formuler plusieurs requêtes de recherche, rechercher dans de nombreux sites Web et mettre en place des informations laborieusement.
C'est là que le mode AI entre en jeu. Google teste déjà intensivement ce nouveau mode de recherche en interne, qui devrait être ouvert au grand public au début de 2025. Le mode AI représente un changement fondamental de l'interaction de recherche en permettant aux utilisateurs de poser des questions ouvertes, exploratoires et complexes en langage naturel. Au lieu de vous limiter à des mots clés précis, les utilisateurs peuvent formuler leurs besoins d'information sous forme de phrases complètes et de demandes détaillées, similaires à une conversation avec un expert.
Le cœur du mode AI forme Gemini 2.0, le modèle d'IA le plus progressif et le plus puissant de Google. Gemini 2.0 est capable de comprendre les nuances du langage humain, d'enregistrer le contexte des questions et de reconnaître les relations complexes. Contrairement aux algorithmes traditionnels basés sur le simple accord des mots clés, Gemini 2.0 analyse la génération d'utilisateurs derrière la question et fournit des réponses qui sont précisément adaptées aux besoins de l'utilisateur.
Convient à:
Domaines d'application du mode IA: conseils, comparaison et interaction contextuelle
Le mode AI dépose son plein potentiel, en particulier dans les domaines où les utilisateurs demandent des conseils et de l'orientation, souhaitent faire des comparaisons complexes ou avoir besoin d'informations approfondies sur un sujet. Certains exemples de types de questions qui sont idéaux pour le mode IA sont:
Calculs et planification
Au lieu de rechercher laborieusement des ingrédients individuels et des tailles de portions, le mode AI peut reprendre des calculs complexes et une planification. Une question "De combien de briques ai-je besoin pour un mur de jardin de 5 mètres de long et 1,80 mètre de haut?" Peut répondre avec le mode AI avec précision et immédiatement. Il peut également aider à la planification des voyages: "Planifiez un voyage en trois jours à Rome pour deux personnes en octobre avec un budget de 1500 euros, y compris le vol et l'hébergement au centre."
Comparer et analyser
Le mode AI permet des comparaisons et des analyses détaillées de différents produits, services ou options. Par exemple, les utilisateurs peuvent demander: "Comparez les avantages et les inconvénients des voitures électriques et des voitures hybrides en termes de convivialité environnementale, de coûts et de portée." Ou: "Quelle est la meilleure carte de crédit pour les étudiants avec des voyages fréquents à l'étranger?" Le mode AI analyse les données pertinentes, prend en compte divers critères et présente une analyse de comparaison complète.
Entrée dans de nouveaux passe-temps et activités
Si vous souhaitez commencer un nouveau passe-temps ou essayer une nouvelle activité, vous faites souvent face à un flot d'informations et avez besoin d'orientation. Le mode AI peut agir ici en tant qu'assistant personnel. Des questions comme "De quoi ai-je besoin pour commencer le kitesurf?" ou "Quel équipement est recommandé pour commencer la randonnée?" sont répondues de manière approfondie par le mode IA, y compris les recommandations pour l'équipement, les cours et les ressources.
Planification des voyages et recommandations locales
La planification des voyages peut être du temps et complexe. Le mode AI simplifie considérablement ce processus en fournissant des recommandations personnalisées pour les destinations de voyage, l'hébergement, les restaurants et les activités. Par exemple, les utilisateurs peuvent demander: "Trouvez les meilleurs restaurants végétaliens de Berlin-Kreuzberg avec espace extérieur et option de réservation." Ou: "Quels sites de Florence sont particulièrement recommandées pour ceux qui s'intéressent à l'art et comment éviter les longues files d'attente?" Le mode AI prend en compte les préférences des utilisateurs, les informations locales et les avis actuels pour créer des suggestions de voyage sur mesure.
Convient à:
Interaction contextuelle à travers des questions de suivi: une conversation avec le moteur de recherche
Une caractéristique exceptionnelle du mode IA est la capacité d'interaction contextuelle à travers des questions de suivi. Les utilisateurs peuvent affiner, spécifier ou développer leur demande d'origine sans avoir à formuler une nouvelle requête de recherche. Le mode AI conserve le contexte des questions précédentes et interprète les questions de suivi en relation avec la conversation précédente.
Supposons qu'un seul utilisateur demande d'abord
"Quels sont les meilleurs sentiers de randonnée dans la forêt noire?" Le mode AI fournit une sélection de sentiers de randonnée. Ensuite, l'utilisateur peut poser une question de suivi telle que: "Lesquels d'entre eux conviennent aux familles avec enfants?". Le mode AI comprend que la demande suivante fait référence à la demande précédente et filtre les sentiers de randonnée dans la forêt noire pour la convivialité de la famille. Cette interaction conversationnelle permet un achat d'informations plus naturel et plus efficace, car les utilisateurs peuvent progressivement affiner leur requête de recherche et recevoir des informations plus profondes sans perdre le contexte.
Fondements technologiques de la fonction de suivi: Modèles de compréhension contextuelle et de transformateurs
La capacité du mode IA pour l'interaction contextuelle est basée sur des technologies avancées pour la formulation contextuelle des questions de suivi. Le système analyse toute question de suivi, reconnaît s'il fait référence aux contextes précédents et interprète la question en interne afin d'incorporer explicitement les informations manquantes. Cette question reformulée est ensuite répondue comme une demande indépendante, par laquelle le contexte de l'interaction précédente est pris en compte.
La base technologique de cela forme des modèles de transformateurs, une architecture spéciale des réseaux neuronaux qui s'est avérée particulièrement efficace dans le traitement du langage naturel. Gemini 2.0, qui entraîne le mode AI, utilise cette architecture de transformateur en combinaison avec des règles linguistiques, des données historiques et des modèles d'apprentissage automatique. Le système génère plusieurs candidats de formulation pour chaque demande et son contexte et évalue ces candidats en fonction de divers signaux pour fournir la réponse la plus pertinente et la plus précise.
Plans avancés dans Google ADS: Optimisation du budget basé sur l'IA pour un effet publicitaire maximum
Parallèlement à la transformation de Google Search, Google introduit également des innovations innovantes dans le domaine de la publicité en ligne. Avec les plans avancés, l'outil Planner Reach dans Google ADS est élargi pour inclure une fonction basée sur l'IA qui est destinée à aider les annonceurs à allouer leurs budgets publicitaires plus efficacement et à atteindre un effet publicitaire maximal.
Traditionnellement, la planification des campagnes publicitaires en ligne dans Google ADS nécessite un degré élevé d'expertise et de travail manuel. Les annonceurs doivent combiner divers types d'affichage (par exemple, des annonces de recherche, des annonces d'affichage, des affichages vidéo), du ciblage des options, des stratégies d'offre et des budgets pour atteindre leurs objectifs de marketing. Ce processus peut être en temps de temps, complexe et sujet aux erreurs, en particulier pour les entreprises avec des ressources limitées ou sans équipes de marketing spécialisées.
Suggestions soutenues par l'IA pour les combinaisons optimales d'allocation et d'affichage du budget
Les plans avancés visent à simplifier et à optimiser ce processus de planification en fournissant des suggestions soutenues par l'IA pour des combinaisons optimales d'annonces et d'allocations budgétaires. Sur la base des objectifs de conversion définis par l'annonceur (par exemple, les visites du site Web, les prospects, les ventes), les plans avancés analysent les données historiques, les informations concurrentielles et les tendances actuelles du marché afin de générer des recommandations personnalisées.
L'outil prend en compte une variété de facteurs, tels que:
- Groupe cible: caractéristiques démographiques, intérêts, comportements du groupe cible.
- Environnement de concurrence: activités des concurrents, paysage offrant, parts de marché.
- Budget: budget publicitaire disponible et allocation budgétaire souhaitée via différents canaux.
- Objectifs de conversion: Objectifs marketing définis et résultats souhaités de la campagne.
- Types d'affichage: potentiel et portée de divers types d'affichage par rapport au groupe cible et aux objectifs de conversion.
Sur la base de cette analyse, les plans avancés proposent des combinaisons optimales de publicités et de budgetallocations qui visent à atteindre les objectifs de conversion définis avec le budget disponible. Les annonceurs reçoivent ainsi une base bien fondée pour leur planification de campagne et peuvent distribuer leurs budgets plus efficacement à différents canaux.
Avantages des plans avancés: augmentation de l'efficacité et amélioration des performances de la campagne
L'introduction de plans avancés offre aux annonceurs un certain nombre d'avantages:
Efficacité accrue
Le processus de planification est considérablement accéléré et simplifié car les suggestions basées sur l'IA réduisent la recherche et les analyses manuelles. Les équipes marketing peuvent se concentrer sur les tâches stratégiques et la conception créative des campagnes.
Amélioration des performances de la campagne
Grâce aux combinaisons optimales d'allocation budgétaire et de type publicitaire, les annonceurs peuvent améliorer les performances de leur campagne et atteindre des taux de conversion plus élevés. Les suggestions soutenues par l'IA sont basées sur des connaissances basées sur les données et minimisent le risque de mauvaises décisions.
Accès à une expertise avancée
Les entreprises sans équipes marketing spécialisées ou avec un budget limité peuvent également bénéficier de plans avancés car ils ont accès à une expertise avancée dans le domaine de la planification des campagnes. Les suggestions soutenues par l'IA permettent de développer et de mettre en œuvre des stratégies de campagne complexes sans avoir à développer une expertise complète.
Flexibilité et adaptabilité
Les plans avancés sont flexibles et adaptables à l'évolution des conditions du marché et aux objectifs de l'entreprise. Les annonceurs peuvent ajuster leurs objectifs de conversion et leurs exigences budgétaires à tout moment et recevoir des recommandations mises à jour.
Effets sur le référencement: conception de l'utilisateur, contenu de qualité et EEAT dans Focus
L'introduction du mode AI dans la recherche Google et le développement ultérieur des publicités Google à travers des plans avancés ont des effets de grande envergure sur l'optimisation des moteurs de recherche (SEO). Les stratégies de référencement doivent s'adapter à ces changements afin de réussir à l'avenir. Certains des effets les plus importants sont:
Concentrez-vous sur les stations d'utilisation
En mode IA, la génération d'utilisateurs se déplace encore plus au centre des efforts de référencement. L'optimisation des mots clés pure perd de l'importance, tandis que l'optimisation des besoins et des questions des utilisateurs devient de plus en plus importante. Les experts SEO doivent traiter intensivement la génération d'utilisateurs qui se trouve à l'origine des requêtes de recherche et créer du contenu qui a répondu de manière approfondie et précisément répondu. Cela nécessite une analyse plus approfondie du groupe cible, vos questions, problèmes et besoins d'information.
Contenu de qualité comme facteur de classement numéro un
Les algorithmes de Google privilégient de plus en plus de contenu de haute qualité, pertinent et complet qui offrent une valeur ajoutée réelle aux utilisateurs. Un contenu superficiel, en bouton-clé ou non pertinent aura encore moins de chances d'un bon classement en mode IA. Les stratégies de référencement doivent se concentrer sur la création d'un contenu expert qui offre des informations détaillées, des analyses bien fondées, des conseils pratiques et des perspectives originales. La qualité du contenu devient une caractéristique de différenciation décisive de la concurrence pour les principales positions des résultats de recherche.
Le principe EEAT gagne en importance
Les principes EEAT (expérience, expertise, autorivité, expérience de confiance, expertise, autorité, fiabilité) deviennent encore plus importants pour le classement en mode IA. Google attache une grande importance pour présenter aux utilisateurs des informations dignes de confiance et crédibles, en particulier avec des sujets complexes et sensibles. Les stratégies de référencement doivent renforcer les signaux EEAT d'un site Web en mettant en évidence l'expertise des auteurs et de la société, en citant des sources crédibles, en fournissant des informations transparentes et en garantissant une expérience utilisateur positive. L'établissement de l'autorité et de la confiance devient un processus à long terme et continu pour un référencement réussi.
L'optimisation technique reste pertinente
L'optimisation technique d'un site Web reste également un facteur de classement important en mode IA. Le Core Web Vital, en particulier l'interaction à Next Paint (INP) Metrik, qui mesure la réactivité d'un site Web aux interactions utilisateur, est toujours crucial pour une expérience utilisateur positive et un bon classement. Les experts du référencement doivent s'assurer que les sites Web sont rapidement chargés, adaptés aux mobiles, offrent une navigation intuitive et ont des performances techniques optimales. Une base technique solide est la condition préalable au succès dans l'environnement de recherche basé sur l'IA.
Adaptation et innovation pour l'avenir du marketing numérique
L'introduction du mode IA dans Google Search et les plans avancés dans Google Ads marquent un tournant dans le marketing numérique. Google souligne ainsi ses efforts pour améliorer en permanence l'expérience de recherche grâce à l'intégration de l'IA et en même temps fournir aux annonceurs des outils plus avancés. Pour les experts du référencement, les experts en marketing et les entreprises, il sera crucial de s'adapter à ces changements, d'optimiser leurs stratégies en conséquence et d'utiliser les opportunités de ces innovations. L'avenir du marketing numérique sera façonné par la capacité de comprendre, d'intégrer et d'utiliser les technologies de l'IA. Ceux qui sont confrontés à ces défis et développent des approches innovantes réussiront également dans le paysage numérique basé sur l'IA.
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