Google affirme que les résultats de recherche avec les aperçus de l’IA génèrent le même montant de revenus publicitaires que les résultats de recherche traditionnels.
Cette affirmation a été faite lors de Google Marketing Live lorsque la société a révélé des plans pour étendre les annonces d’aperçu de l’IA aux utilisateurs de bureau et à d’autres marchés anglophones.
Si cela est vrai, cela pourrait remodeler la façon dont les spécialistes du marketing perçoivent l’avenir alimenté par Google. Cependant, la réclamation soulève des questions sur la façon dont Google mesure le succès et ce que cela signifie pour vos campagnes.
Les spécialistes du marketing doivent comprendre ce qui se cache derrière ces affirmations et ce qu’ils indiquent pour l’avenir de la publicité de recherche.
Les aperçus de l’IA atteignent une échelle massive
Google a lancé les aperçus de l’IA sur Mobile aux États-Unis l’année dernière. Depuis lors, la société a rapidement élargi la fonctionnalité dans le monde. Il traite désormais les réponses générées par l’IA pour les utilisateurs dans plus de 200 pays.
Shashi Thakur, VP / GM de la publicité de Google, a déclaré lors de la session de presse:
«Nous avons commencé à déployer des aperçus de l’IA dans la recherche sur US Mobile l’année dernière. À ce stade, nous atteignons un milliard et demi les utilisateurs qui l’utilisent chaque mois.
Thakur supervise la publicité sur les produits de recherche de Google. Cela inclut Google.com, Discover, Recherche d’images, l’objectif et les cartes. Il a noté que les utilisateurs sont satisfaits de la fonctionnalité.
L’expansion montre la confiance de Google à la fois dans l’adoption des utilisateurs et le succès commercial. La société a annoncé l’expansion du bureau ce matin-là lors de l’événement, représentant la dernière phase de leur déploiement mondial rapide.
Thakur a expliqué l’impact de la croissance:
«La conséquence de nous en construisant des aperçus d’IA est que les gens voient la croissance. Les gens posent plus de ces questions… nous voyons donc la croissance. Les gens posent donc plus de questions. Beaucoup de ces questions sont même commerciales. Nous voyons donc une croissance même en commercial.»
La vision plus large de Google pour l’évolution de la recherche
L’approche de Google sur les aperçus de l’IA reflète un changement fondamental dans la façon dont l’entreprise pense aux capacités de recherche. Thakur a décrit cette vision:
«À la base, nous considérons la recherche comme élargissant les types de curiosités que vous pouvez exprimer. Les humains ont un nombre innombrable de curiosités. Il n’y a qu’une fraction de celles qui sont exprimées pour rechercher. Plus nous avançons la technologie, plus nous avançons le produit, les utilisateurs peuvent apporter davantage de leurs curiosités pour rechercher.»
Cette philosophie stimule la poussée de Google vers les réponses alimentées par IA qui peuvent gérer des requêtes plus complexes et nuancées que les recherches traditionnelles basées sur les mots clés.
Comment Google mesure la monétisation de l’aperçu de l’IA
Les réclamations de revenus de Google sont basées sur des expériences contrôlées. La société compare des requêtes de recherche identiques avec et sans aperçu de l’IA. Ils utilisent des méthodes de test A / B standard.
Cela signifie afficher la fonctionnalité AI à certains utilisateurs tout en le retenant d’autres. Ensuite, ils mesurent la différence de revenus.
Thakur a expliqué aux journalistes:
« Lorsque nous disons que les aperçus de l’IA monétise au même rythme, si vous aviez pris exactement le même ensemble de requêtes et non présenté des aperçus de l’IA, il aurait monétisé à un rythme. Cela continue de monétiser au même rythme. »
Les tests se concentrent sur la valeur commerciale globale et les revenus. Il n’examine pas les mesures individuelles, telles que les taux de clics. Google a souligné que cela représente les performances dans de nombreuses requêtes, et non sur les recherches individuelles.
Pour les annonceurs, cela suggère que les aperçus de l’IA ne nuisent pas à l’efficacité de la publicité de recherche existante. Cependant, les effets à long terme de l’évolution des modèles de comportement des utilisateurs restent flous.
Shashi Thakur parle à la presse chez Google Marketing Live.Photo: Matt G. Southern / Search Engine Journal.
Approche stratégique de la publicité sur la vue d’ensemble de l’IA
Google déclare que les annonces dans les aperçus de l’IA adhèrent aux mêmes directives de qualité que les publicités de recherche traditionnelles. L’entreprise exige que les annonces soient de haute qualité et correspondent bien à l’expérience utilisateur. Toutes les annonces doivent être marquées comme du contenu sponsorisé.
Les annonceurs ont trois options de placement pour les publicités de vue d’ensemble de l’IA: au-dessus de la réponse AI, en dessous de la réponse, ou intégrée dans la réponse AI elle-même. Cela donne aux spécialistes du marketing de la flexibilité dans la façon dont ils apparaissent aux côtés du contenu généré par l’IA.
La complexité du comportement des utilisateurs modernes stimule la stratégie publicitaire de Google. Thakur a noté:
«Je pense que l’essentiel à retirer de ces conversations est que les voyages des utilisateurs sont compliqués. Et les utilisateurs s’inspirent de participer à leurs voyages commerciaux à d’innombrables points de leurs voyages.»
L’intégration se concentre sur l’identification de l’intention commerciale dans les requêtes complexes grâce à ce que Google appelle des recherches «à facettes». Ce sont des questions complexes qui contiennent plusieurs sous-questions, dont certaines ont une intention commerciale.
Thakur a donné un exemple d’un utilisateur demandant des règles aériennes pour voyager avec des animaux de compagnie. Cette personne pourrait alors avoir besoin de transporteurs pour animaux de compagnie ou d’accessoires de voyage, créant des opportunités naturelles de publicité. Le système d’IA peut identifier ces besoins commerciaux en couches dans une seule requête complexe.
Google utilise divers classificateurs pour identifier l’intention commerciale, y compris les requêtes d’achat, les requêtes de voyage et les requêtes d’assurance. Ce système de classification automatisé aide à faire correspondre les annonces aux besoins des utilisateurs pertinents.
Thakur a déclaré:
«Les publicités doivent être de haute qualité, et elles doivent être cohérentes avec l’expérience. Les annonces de cette nature étendent la qualité de la réponse pour certains utilisateurs.»
Google rapporte les commentaires positifs des utilisateurs sur les annonces affichées avec les aperçus de l’IA. Cela suggère que l’intégration ne nuise pas de manière significative à la satisfaction des utilisateurs.
Cette acceptation des utilisateurs semble cruciale pour la stratégie de Google. La société prévoit d’élargir la publicité sur la vue d’ensemble de l’IA à davantage de plateformes et de marchés.
Shashi Thakur parle à la presse chez Google Marketing Live. Photo: Matt G. Southern / Search Engine Journal.Implications pour les spécialistes du marketing numérique
La réclamation de parité des revenus répond aux préoccupations des annonceurs concernant l’impact de l’IA sur l’efficacité de la publicité de recherche.
Thakur a reconnu que les spécialistes du marketing fondamental se demandent:
«Alors maintenant, la question que nous obtenons souvent de nos annonceurs, et c’est une question naturelle, c’est-à-dire que c’est génial. La recherche évolue dans de nombreuses directions passionnantes. Comment participons-nous? Et comment nous connectons-nous avec nos clients dans le contexte de cette expérience en évolution?»
Thakur a noté que plus de 80% des annonceurs Google utilisent déjà une certaine forme de technologie publicitaire axée sur l’IA. Cela suggère que l’industrie est prête pour une plus grande intégration de l’IA.
Cependant, le passage vers les réponses de recherche alimentés par l’IA peut obliger les annonceurs à adapter leurs stratégies. Les utilisateurs demandent des requêtes de plus en plus complexes et plus longues. Le ciblage traditionnel des mots clés peut ne pas être efficace pour les résoudre.
La solution de Google implique une automatisation accrue via des outils comme la fonctionnalité «AI Max pour la recherche» récemment annoncée. Les premiers tests bêta de l’IA Max ont montré des résultats prometteurs, les annonceurs ayant subi une augmentation moyenne de 27% des conversions tout en maintenant des objectifs de retour sur investissement (ROI) similaires.
Thakur a expliqué la motivation derrière Ai Max:
« Donc, la motivation à cela, essentiellement, était ce comportement changeant des utilisateurs. C’est le numéro un. Comme nous l’avons entendu de nos annonceurs, nous avons eu les commentaires très clairement que la transparence et le contrôle de la forme, ils étaient déjà utilisés sur les campagnes de recherche. Cela continue d’être super important en plus de l’automatisation. »
L’outil maintient les fonctionnalités de transparence et de contrôle que les annonceurs attendent des campagnes de recherche traditionnelles, y compris les rapports de performances de mots clés et les contrôles de campagne. Cela répond aux préoccupations concernant la perte de visibilité lors de l’adoption de l’automatisation.
L’accent mis par l’entreprise sur l’automatisation reflète un défi. Il est difficile de faire correspondre les publicités à des requêtes de conversation sophistiquées qui peuvent contenir de multiples intentions commerciales.
Les stratégies de mots clés manuelles peuvent devenir moins efficaces au fil du temps. Cela est particulièrement vrai car le comportement de recherche évolue vers les interactions du langage naturel.
L’expansion en mode AI crée de nouvelles opportunités
Au-delà des aperçus de l’IA, Google teste des annonces dans son nouveau mode d’IA, ce qui permet des expériences de recherche entièrement conversationnelles. Les premières données indiquent que les utilisateurs en mode IA posent des questions jusqu’à deux fois plus longues que les questions de recherche régulières.
Ces requêtes plus longues et plus conversationnelles créent des opportunités supplémentaires pour identifier l’intention commerciale dans des questions complexes. La longueur de requête étendue signifie souvent que les utilisateurs fournissent plus de contexte sur leurs besoins, ce qui rend le ciblage d’annonces plus précis.
Google applique les leçons tirées des aperçus de l’IA pour s’assurer que les annonces en mode IA conservent les mêmes normes de qualité et d’expérience utilisateur.
En avant
Thakur a souligné que l’approche de Google reste axée sur la fourniture d’une expérience utilisateur de haute qualité tout en offrant une valeur commerciale aux annonceurs.
Le test réel des réclamations de revenus de Google sera venue à mesure que les aperçus de l’IA mûriront. Les modèles de comportement utilisateur ont besoin de temps pour se solidifier.
Alors que Google continue d’élargir la publicité sur la vue d’ensemble de l’IA à l’échelle mondiale, les spécialistes du marketing numériques sont confrontés à un acte d’équilibrage. Ils doivent adopter de nouveaux outils automatisés tout en maintenant le contrôle et la transparence qui stimulent les performances de campagne réussies.
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