Les assistants d’IA envoient peu d’acheteurs vers les sites de mode, mais ils achètent désormais davantage

Dans les deux mois précédant Noël 2025, le trafic issu d’outils d’IA générative comme ChatGPT, Gemini et Perplexity vers les sites de distribution américains a progressé de 693 % sur un an, selon Adobe Analytics, qui suit plus d’mille milliards de visites sur les sites de distribution américains. À Thanksgiving, les visiteurs arrivés depuis un assistant d’IA convertissaient 54 % mieux que tous les autres.

La réponse courte à la question que se posent sans cesse les dirigeants de la mode est la suivante : les assistants d’IA envoient désormais des acheteurs qui achètent, mais ils sont peu nombreux. Bain, avec Similarweb, constate que l’IA représente jusqu’à un quart du trafic de référence de certains distributeurs, mais encore moins de 1 % du trafic total des distributeurs. Zalando, la plus grande plateforme de mode en ligne d’Europe, a indiqué à ses investisseurs en mars 2026 que le trafic issu des chatbots représentait une part « très faible, de l’ordre de quelques points de pourcentage » de son trafic organique.

Le sujet est d’actualité parce que la qualité du trafic s’est inversée plus vite que son volume. Début 2025, les visiteurs venus de l’IA étaient ceux qui convertissaient le moins sur les sites de distribution ; mi-2026, ils sont les meilleurs, tandis que les taux de croissance sont passés de quatre chiffres à deux chiffres. Pour la mode, qu’Adobe classait début 2025 parmi les catégories convertissant le moins pour le trafic d’IA, la fenêtre pour préparer les données produit, les contenus et le paiement à ce canal est ouverte, mais pas indéfiniment.

À quelle vitesse le trafic d’IA vers les sites de distribution progresse-t-il ?

Très vite, mais la courbe s’infléchit. Adobe a signalé la tendance pour la première fois en mars 2025, en indiquant que le trafic d’IA générative vers les sites de distribution américains en février 2025 était en hausse de 1 200 % par rapport à juillet 2024, doublant à peu près tous les deux mois depuis septembre 2024. Pendant les fêtes 2024, la hausse avait été de 1 300 % sur un an. Les fêtes 2025 ont apporté 693 % de plus, avec +769 % en novembre et +673 % en décembre.

Depuis, les comparaisons annuelles sont devenues plus difficiles. Adobe a mesuré une croissance de 393 % au premier trimestre 2026, de 138 % en mai 2026 et de 62 % en juillet 2026. Par rapport à octobre 2024, date à laquelle Adobe a commencé à suivre cette série, le trafic de référence de l’IA en juillet 2026 était en hausse de 1 219 %. Mai 2026 a établi un nouveau record mensuel, au-dessus de chaque mois de 2025, même sans effet saisonnier.

Similarweb, qui mesure les visites de référence sur l’ensemble du web ouvert plutôt qu’à l’intérieur des outils d’analyse d’un distributeur, observe le même schéma à l’échelle mondiale. Sur les douze mois de juin 2025 à mai 2026, les plateformes d’IA ont envoyé en moyenne 770,7 millions de visites de référence par mois vers des sites du monde entier, soit 117,4 % de plus que l’année précédente. Les visites de référence vers la mode ont augmenté de 278,2 %, plus vite que l’actualité ou le voyage, passant de 4,4 millions en mai 2025 à 6,7 millions en octobre 2025. La beauté a progressé de 312,5 %. Les places de marché sont les grandes gagnantes de la distribution, avec en moyenne 46,8 millions de visites de référence d’IA par mois.

Similarweb ne compte que les visites qui portent des données de référent : ses chiffres constituent donc un plancher. Les visites issues d’applications ou de liens copiés peuvent atterrir dans la catégorie « direct ». Cette réserve joue dans les deux sens : le volume réel est un peu plus élevé, mais personne ne peut dire de combien.

Derrière ce trafic se cache un changement d’habitudes. Dans l’enquête d’Adobe auprès de plus de 5 000 consommateurs américains, publiée en mars 2025, 39 % disaient avoir déjà utilisé l’IA générative pour leurs achats en ligne et 53 % prévoyaient de le faire cette année-là. Les tâches les plus courantes étaient la recherche (55 %), les recommandations de produits (47 %), la recherche de bonnes affaires (43 %) et les idées de cadeaux (35 %), toutes des activités de haut de tunnel où les marques de mode comptaient traditionnellement sur la recherche, les réseaux sociaux et les magazines pour être découvertes.

Le Consumer Lab de Bain situait en novembre 2025 la part des consommateurs américains utilisant l’IA générative pour rechercher et comparer des produits entre 30 et 45 %. Avant les fêtes 2025, 17 % des acheteurs en ligne disaient à Bain qu’ils commenceraient leurs achats de fin d’année sur une plateforme d’IA comme ChatGPT ou Perplexity, contre 30 % qui comptaient démarrer avec la recherche Google, elle-même désormais nourrie de réponses d’IA. Le clivage générationnel est net : 52 % des millennials et 25 % de la génération Z prévoyaient de commencer leurs achats de fin d’année avec un assistant d’IA. Pour la mode, dont la croissance dépend fortement des clients plus jeunes, ces intentions pèsent plus que les petites parts de trafic actuelles.

Les acheteurs venus de ChatGPT convertissent-ils mieux que les autres visiteurs ?

D’après les données d’Adobe, oui, et ce renversement est le chiffre le plus frappant de cette histoire. En juillet 2024, les visiteurs issus de l’IA sur les sites de distribution américains avaient 43 % de chances de moins de convertir que le reste du trafic. Début 2025, l’écart s’était réduit à 9 %. Pendant les fêtes 2025, les visites issues de l’IA convertissaient 31 % mieux que les autres sources. En mars 2026, la prime était de 42 %, en mai 2026 de 54 %, et en juillet 2026 elle a atteint 60 %, soit le onzième mois consécutif où le trafic d’IA fait mieux.

L’engagement raconte la même histoire. En juillet 2026, Adobe indiquait que les acheteurs issus de l’IA passaient 59 % de temps en plus sur le site, rebondissaient 33 % de moins, ajoutaient des articles au panier 28 % plus souvent et généraient 53 % de chiffre d’affaires de plus par visite que les autres. Le tableau était pourtant inverse pour le chiffre d’affaires : pendant les fêtes 2024, une visite hors IA valait 51 % de plus qu’une visite issue de l’IA.

Salesforce, qui agrège les données de plus de 1,5 milliard d’acheteurs, est arrivé à une conclusion comparable pour les fêtes 2025. Selon l’entreprise, les visiteurs issus de la recherche alimentée par l’IA convertissaient neuf fois plus souvent que ceux venus des réseaux sociaux, et la part du trafic arrivant de canaux de recherche d’IA tiers a doublé sur un an. Salesforce estime aussi que l’IA et les agents ont influencé 262 Md USD de ventes en ligne mondiales sur la période, environ 20 % du total, même si son communiqué ne définit pas le terme « influencé ».

Pourquoi certaines études disent-elles que le trafic d’IA convertit moins bien ?

Parce qu’elles mesurent des choses différentes. Un document de travail de Maximilian Kaiser (université de Hambourg) et Christian Schulze (Frankfurt School of Finance and Management), rapporté par Modern Retail en octobre 2025, a analysé douze mois de données propriétaires de 973 sites e-commerce représentant ensemble 20 Md USD de chiffre d’affaires annuel. Il constate que ChatGPT générait plus de 90 % du trafic issu des grands modèles de langage vers ces sites, mais moins de 0,2 % du trafic total, soit environ 200 fois moins que la recherche organique de Google. Sur la base du dernier clic, les liens d’affiliation avaient 86 % de chances de plus de convertir que les visites issues de ChatGPT, et la recherche organique faisait environ 13 % mieux que ChatGPT.

Les auteurs écrivent que leurs « résultats contredisent les attentes répandues d’une supériorité des grands modèles de langage », tout en notant que les taux de conversion de ChatGPT progressaient de mois en mois pendant la période d’étude. Le document n’a pas encore été évalué par des pairs. L’échantillon d’Adobe est différent : de grands distributeurs américains utilisant ses outils d’analyse, plus de 200 des 2 000 premiers distributeurs en ligne, représentant ensemble plus de 836 Md USD de ventes e-commerce en 2025. Les grands marchands connus semblent bénéficier le plus de la recommandation d’une marque par nom par un assistant.

Quelles marques de mode les assistants d’IA recommandent-ils ?

Surtout les plus grandes. Le classement de visibilité IA de Similarweb pour la mode aux États-Unis, fondé sur les réponses de ChatGPT en septembre 2026, place Nordstrom en tête avec un score de visibilité de 25 %, devant Macy’s (15 %), Old Navy (14 %), Uniqlo et Target (12 % chacun) et H&M (10 %). Parmi les domaines les plus cités dans ces réponses figurent des sites de grands magasins et des médias de mode comme Who What Wear et Vogue, ce qui rappelle que les assistants s’appuient largement sur les sélections éditoriales.

Les données de trafic vont dans le même sens. Similarweb a constaté que ChatGPT représentait plus de 80 % des visites de référence de l’IA vers les 1 000 premiers domaines mondiaux mi-2025 : la visibilité dans un seul assistant décide donc encore de l’essentiel du trafic. Les places de marché, qui associent de larges assortiments et des données produit structurées, ont capté la plus grande part des visites de référence de l’IA dans la distribution, avec en moyenne 46,8 millions de visites par mois entre juin 2025 et mai 2026, soit 237,3 % de plus que l’année précédente. Les visites mensuelles de référence vers les places de marché sont passées de 33,2 millions en juin 2025 à 89,9 millions en mai 2026.

Qu’a dit Zalando à ses investisseurs sur le trafic des chatbots ?

Zalando fournit la communication la plus claire d’une grande plateforme de mode. Lors de sa conférence du quatrième trimestre 2025, en mars 2026, le co-directeur général Robert Gentz a indiqué que l’entreprise se classe généralement « 1er, 2e ou 3e » dans les réponses des chatbots aux requêtes de mode et de lifestyle, selon un résumé de la conférence par MarketBeat. Le trafic de référence issu des chatbots « progresse beaucoup », a-t-il dit, mais reste une part « très faible, de l’ordre de quelques points de pourcentage » du trafic organique et « pas encore très significatif ».

Zalando a choisi de traiter les assistants comme un « canal incrémental » plutôt que comme une menace pour sa propre application. Gentz a dit que Zalando « redoublait d’efforts » dans son équipe interne dédiée aux expériences d’IA dans l’application, travaillait avec un laboratoire d’IA et était « l’une des deux seules entreprises » avec lesquelles Google collabore sur son Universal Commerce Protocol pour l’achat agentique. Il a aussi décrit une « couche technique et logistique de consolidation » grâce à laquelle Zalando pourrait aider les marques à vendre via les canaux agentiques.

Que s’est-il passé quand Walmart a permis d’acheter directement dans ChatGPT ?

Le cas le plus instructif à ce jour vient de l’extérieur de la mode. En novembre 2025, Walmart a rendu environ 200 000 produits disponibles via l’Instant Checkout d’OpenAI, qui permet de payer sans quitter ChatGPT. En mars 2026, Daniel Danker, vice-président exécutif produit et design de Walmart, a qualifié l’expérience dans le chat d’« insatisfaisante ». Selon MarTech, les achats finalisés dans ChatGPT convertissaient à environ un tiers du taux des sessions où les utilisateurs cliquaient vers le site de Walmart.

La prochaine étape de Walmart consiste à intégrer son propre assistant, Sparky, dans ChatGPT, les acheteurs se connectant à leur compte Walmart et payant dans le système de Walmart ; une intégration similaire avec Google Gemini est attendue. OpenAI, rapporte MarTech, a commencé à retirer progressivement Instant Checkout au profit d’un paiement contrôlé par le marchand. La leçon pour les marques de mode est que l’assistant peut posséder la découverte, mais que le paiement, le compte client et la logique de retours du distributeur concluent mieux la vente.

Mieux que la plupart des catégories, mais pas assez. L’AI Content Visibility Checker d’Adobe a constaté qu’en juillet 2026, 76 % du contenu des pages d’accueil des distributeurs d’habillement étaient lisibles par les machines, le taux le plus élevé de toutes les catégories, devant l’électronique (70 %) et les cosmétiques (68 %). Sur l’ensemble des types de pages en mai 2026, toutefois, l’habillement n’était lisible qu’à 51 %, derrière les cosmétiques (63 %), l’électronique (56 %) et les articles de sport (51 %). Adobe a indiqué qu’un « contenu produit cohérent et structuré contribue à la visibilité dans l’IA » dans l’habillement, tout en avertissant que de nombreux distributeurs américains « présentent encore des lacunes de visibilité dans l’IA ».

Cela compte parce que la mode était mauvaise élève au départ. Dans son rapport de mars 2025, Adobe indiquait que la conversion du trafic d’IA était la plus élevée dans l’électronique et la joaillerie, et la plus faible dans l’habillement, la maison et l’épicerie. Le vêtement est plus difficile à recommander à partir du seul texte : coupe, matière et stock par taille changent en permanence, et un assistant incapable de lire la disponibilité des tailles ou les conditions de retour hésitera à envoyer un acheteur.

Quels sont les risques et les limites des données sur le trafic d’IA ?

• Une base minuscule. Une croissance de plusieurs centaines de pour cent sur une base inférieure à 1 % du trafic reste un petit canal. Le chiffre de Bain (moins de 1 %) et le résultat académique (moins de 0,2 %) doivent tempérer toute réallocation de budgets.
• Des données d’éditeurs. Adobe, Salesforce et Similarweb vendent des services d’analyse et d’IA. Leurs méthodes ne sont que partiellement publiées, et Salesforce ne définit pas ce que « ventes influencées » signifie.
• Des lacunes d’attribution. Le comptage par référent manque les visites issues d’applications et de liens copiés, tandis que les modèles au dernier clic ignorent les assistants qui nourrissent un achat réalisé plus tard par la recherche ou en accès direct.
• Des effets de sélection. Les visites issues de l’IA convertissent peut-être bien parce qu’elles viennent d’utilisateurs surtout sur ordinateur et aux revenus plus élevés : Adobe a constaté que 86 % du trafic d’IA venait d’ordinateurs début 2025 et que les États américains à hauts revenus généraient 52 % du trafic d’IA.
• Des preuves minces. Juozas Kaziukėnas, analyste e-commerce indépendant, a déclaré à Modern Retail : « On fait énormément de bruit autour de l’impact des agents d’IA sur le commerce, avec très peu de données. » Les assistants qui envoient aujourd’hui des visites gratuites pourraient aussi faire payer les placements plus tard.

Il existe aussi un plafond de confiance des consommateurs. Bain constate qu’environ la moitié des consommateurs américains ne sont pas à l’aise à l’idée de laisser l’IA gérer un achat de bout en bout, et qu’ils font trois fois plus confiance aux agents propres aux distributeurs sur leur site qu’aux agents tiers. Christian Schulze, coauteur de l’étude de Hambourg et Francfort, l’a dit sans détour à Modern Retail : « Si les gens ne font pas encore vraiment confiance à ChatGPT, alors proposer Instant Checkout n’est pas une fonction significative. »

Rien de tout cela ne signifie que le canal peut être ignoré. Le schéma ressemble aux premières années de la recherche et du commerce social : une petite part des visites, une audience d’une valeur disproportionnée et une courte période pendant laquelle les pionniers peuvent établir des positions qui deviendront ensuite coûteuses à acheter. La différence est que la recommandation au sein d’un assistant est bien plus concentrée qu’une page de résultats de recherche : être troisième ou quatrième dans une réponse peut valoir bien moins qu’être premier.

Que doivent faire les entreprises de mode dès maintenant ?

1. Mesurer séparément les visites issues de l’IA. Créez un groupe de canaux dédié aux visites de ChatGPT, Gemini, Perplexity et Copilot, et suivez conversion, panier moyen et retours par rapport à la recherche et aux réseaux sociaux.
2. Rendre les données produit lisibles par les machines. Publiez des données structurées sur le prix, la disponibilité des tailles, les matières, l’entretien et les conditions de retour sur les pages produit et catégorie : c’est le contenu qui, selon Adobe, nourrit la visibilité dans l’IA.
3. Gagner des citations éditoriales. Les assistants puisent dans les médias et les sélections : presse, avis et présence dans les guides d’achat alimentent désormais directement la découverte.
4. Garder le paiement dans votre propre système. Le test de Walmart suggère que les sessions qui cliquent vers le site du distributeur convertissent mieux que les achats finalisés dans un chatbot.
5. Tester votre marque dans les assistants. Lancez chaque mois un jeu fixe de requêtes de catégorie et consignez si, où et comment votre marque est citée, ainsi que vos concurrents.
6. Évaluer honnêtement l’opportunité. Planifiez pour un canal sous 1 % du trafic aujourd’hui, qui croît plus lentement qu’en 2025, et évitez de déplacer des budgets de la recherche et des canaux propres sur la seule foi des taux de croissance.