AI Mode et AI Overviews de Google : quelles conséquences pour le trafic des enseignes de mode ?

Avec l'AI Mode et les AI Overviews de Google, les distributeurs de mode recevront moins de clics issus des recherches informationnelles, car Google répond de plus en plus directement sur la page de résultats à des questions comme quoi porter ou comment se comporte un tissu. Parallèlement, Google intègre le shopping à l'AI Mode, de la comparaison de produits à l'essayage virtuel et au paiement : la concurrence pour les clics restants se déplace donc dans l'interface même de Google. Les distributeurs disposant de données produit solides et de contenus uniques sont mieux placés que ceux qui misent sur des guides génériques.

Que sont les AI Overviews et l'AI Mode ?

Les AI Overviews sont des résumés générés par l'IA, affichés au-dessus ou au milieu des résultats classiques lorsque Google estime qu'ils apportent une valeur ajoutée. L'AI Mode est une expérience de recherche conversationnelle distincte. Google a annoncé lors de sa conférence I/O, le 20 mai 2025, que l'AI Mode commencerait à être déployé auprès de tous aux États-Unis, puis a indiqué le 7 octobre 2025 qu'il était lancé dans plus de 35 nouvelles langues et plus de 40 nouveaux pays et territoires, ce qui le rendait disponible dans plus de 200 pays et territoires, dont de nombreux pays européens.

Les deux fonctionnalités peuvent recourir à ce que Google appelle le query fan-out : « décomposer votre question en sous-thèmes et lancer simultanément une multitude de requêtes ». Selon Google, cela lui permet d'afficher un éventail de liens plus large et plus diversifié que la recherche classique.

Quelle part du trafic les résumés IA captent-ils ?

La mesure indépendante la plus citée provient du Pew Research Center. Celui-ci a analysé les recherches Google de 900 adultes américains en mars 2025, soit 68 879 recherches au total. Un résumé IA apparaissait dans 18 % d'entre elles. Sur les pages comportant un résumé, les utilisateurs cliquaient sur un résultat classique lors de 8 % des visites, contre 15 % sur les pages qui n'en comportaient pas. Ils cliquaient sur un lien figurant dans le résumé lors de 1 % des visites, et mettaient fin à leur session de navigation lors de 26 % des visites avec résumé, contre 16 % sans.

Ces données ne concernent que les États-Unis, datent du début de 2025, avant le déploiement élargi de l'AI Mode, et couvrent tous les sujets et pas seulement la mode. Elles fournissent néanmoins aux distributeurs une hypothèse de planification raisonnable : là où un résumé IA apparaît, il faut s'attendre à une baisse sensible du taux de clic.

Les distributeurs doivent aussi surveiller l'effet de second ordre. Lorsque moins de visiteurs arrivent par les recherches informationnelles, les audiences de remarketing, les inscriptions à la newsletter et les données first-party collectées lors de ces visites diminuent elles aussi. La perte ne porte donc pas seulement sur les sessions, mais sur le vivier de prospects qui convertissent ensuite par d'autres canaux.

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Quelles recherches de mode sont les plus touchées ?

Il s'agit d'une estimation, pas d'une mesure. Chaque distributeur devrait la confronter à ses propres données de la Search Console en regroupant les requêtes selon ces types et en comparant l'évolution des taux de clic dans le temps. Google indique que le trafic des AI Overviews et de l'AI Mode y est inclus dans les chiffres de la recherche Web.

Qu'est-ce que Google intègre à l'AI Mode pour le shopping ?

Google a annoncé le 20 mai 2025 des fonctionnalités shopping pour l'AI Mode, reposant sur son Shopping Graph qui, selon l'entreprise, contient plus de 50 milliards de fiches produit, dont environ 2 milliards actualisées chaque heure. Les fonctionnalités annoncées comprennent :

• La navigation et le filtrage, avec un panneau de produits qui se met à jour à mesure que le client affine sa demande.
• Le suivi des prix, le client indiquant taille, couleur et prix maximum pour recevoir une alerte.
• L'essayage virtuel de chemises, pantalons, jupes et robes à partir d'une photo en pied du client, lancé dans Search Labs aux États-Unis.
• Le paiement agentique, Google ajoutant un article au panier du marchand et finalisant le paiement avec Google Pay après confirmation du client, annoncé pour les fiches américaines.

Pour les distributeurs de mode, cela signifie qu'une part croissante de la découverte, de la comparaison et même de l'achat peut se dérouler au sein de Google. Les flux produit, les prix, la disponibilité par taille et les images deviennent le terrain de la concurrence.

Que doivent faire les distributeurs de mode en 2026 ?

1. Segmenter les requêtes de la Search Console par intention et suivre l'évolution des taux de clic des requêtes informationnelles par rapport aux requêtes produit.
2. Réorienter les investissements de contenu des conseils génériques vers des atouts uniques : données de coupe, informations détaillées sur les matières, visuels originaux et avis vérifiés.
3. Auditer les flux Merchant Center et le balisage produit pour vérifier l'exhaustivité des données de couleur, taille, matière, genre et disponibilité.
4. Conserver les informations importantes sous forme de texte sur la page ; Google cite les contenus textuels, l'explorabilité et des données Merchant Center à jour parmi les fondamentaux pour ses fonctionnalités d'IA.
5. Établir les budgets en partant du principe qu'une partie du trafic informationnel ne reviendra pas, et mesurer l'activité au chiffre d'affaires et à la marge plutôt qu'aux sessions.

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Y a-t-il des opportunités pour les distributeurs de mode ?

Le travail sur la marque gagne aussi en importance. Lorsque la présélection est établie par un assistant, être une marque que le client connaît déjà et recherche par son nom protège contre la disparition dans une réponse générique. Les investissements dans la recherche de marque, le CRM et les canaux propriétaires comme les applications et les newsletters réduisent la dépendance à un trafic de recherche informationnel qui pourrait ne pas revenir.

Il peut y en avoir. Google fait valoir que le fan-out met en avant un éventail de liens plus diversifié, ce qui peut offrir aux distributeurs spécialisés une chance d'être cités pour des sous-questions précises. Les clients qui arrivent après une comparaison assistée par l'IA peuvent aussi être plus avancés dans leur décision. Aucun de ces avantages n'est garanti, et les données disponibles indiquent jusqu'ici une baisse globale des clics. Les distributeurs devraient traiter l'AI Mode comme un canal doté de ses propres règles, investir dans les données qu'il lit, et éviter à la fois la panique et l'excès de confiance.