Newsletter de novembre 2025

Google poursuit son objectif d’intégrer publicité digitale et mobilité, cette fois-ci avec Performance Max et Waze. En permettant l’affichage d’annonces directement dans l’application de navigation, Google franchit une étape décisive dans le ciblage local, en touchant l’utilisateur en déplacement, à un moment crucial où des décisions concrètes sont prises (se rendre en magasin, chercher un service, choisir un restaurant).

Ce n’est pas simplement un ajout de canal publicitaire. C’est une évolution stratégique majeure qui permet aux marques de s’intégrer de manière plus fluide dans le parcours quotidien de leurs consommateurs. Là où auparavant le ciblage digital se concentrait sur la recherche classique, cette nouvelle dynamique permet de capter l’intention d’achat bien avant qu’elle ne soit matérialisée dans un contexte online traditionnel.

Pourquoi c’est un signal fort pour le retail

Waze, une application de navigation utilisée quotidiennement, devient le terrain de jeu idéal pour les marques locales. En donnant la possibilité de cibler les décisions d’achat en temps réel, Google offre aux entreprises un levier pour générer des visites en magasin, mettre en avant des offres locales et attirer les consommateurs pendant qu’ils sont déjà en déplacement, souvent dans un cadre pré-établi (trajet domicile-travail, trajet à la recherche d’un commerce).

Pour les secteurs comme les GSA, l’automobile, la restauration, ou encore le bricolage, cette évolution apporte une nouvelle opportunité pour capitaliser sur les comportements mobiles.

L’auto-link YouTube : un autre mouvement à suivre

En parallèle, l’auto-link entre YouTube et Google Ads permet une meilleure gestion des signaux et une réduction des erreurs de paramétrage. Google renforce ainsi son écosystème, en assurant que les campagnes deviennent non seulement plus cohérentes, mais aussi plus efficaces dans le cadre d’un environnement piloté par l’IA. Ce changement garantit que les signaux de données circulent de manière fluide, augmentant ainsi l’efficacité et la qualité des campagnes dans un contexte d’évolution technologique constante.

Une vision cohérente avec l’évolution de Google

Avec Performance Max + Waze + YouTube auto-link, Google ne se contente pas de proposer une évolution technique, il construit un écosystème publicitaire omnicanal. Ce modèle intégré réduit la gestion technique, tout en augmentant les possibilités de ciblage basées sur les comportements réels des utilisateurs, sans se limiter à un simple parcours de recherche.

Avis Pixalione :

L’intégration de Waze dans Performance Max marque une étape importante dans l’évolution du ciblage local. Ce n’est pas simplement un ajout de canal, mais une opportunité de réinventer l’engagement client sur un terrain où la mobilité joue un rôle clé. Alors que les annonceurs ont traditionnellement concentré leurs efforts sur l’acquisition à travers la recherche directe, l’extension à Waze impose une vision plus large : capter l’attention des utilisateurs avant même qu’ils ne soient en phase de recherche active, mais dans un contexte où leurs décisions sont déjà influencées par un comportement quotidien.

Google enrichit son écosystème avec deux outils pensés pour alléger le pilotage quotidien : Ads Advisor et Analytics Advisor. Leur promesse est simple : analyser les comptes en continu, détecter ce qui cloche, et proposer des actions concrètes, directement exploitables.
On n’est plus sur une logique de reporting statique, mais sur un diagnostic vivant, qui prend en compte l’état réel du compte, son historique et ses signaux.

Deux assistants conçus pour clarifier un paysage devenu complexe

Le timing n’a rien d’un hasard : omnicanalité, disparition progressive des cookies, multiplication des signaux… le pilotage manuel atteint ses limites. Ces outils s’inscrivent dans une dynamique où il devient difficile, voire contre-productif, de tout analyser à la main.

Ils permettent notamment d’identifier rapidement :
– un tracking incomplet,
– une mauvaise répartition budgétaire,
– un problème d’attribution,
– ou une opportunité sous-exploitée.

Leur avantage est d’autant plus net qu’ils priorisent les actions, ce qui aide à se concentrer sur ce qui aura un impact immédiat sur les performances.

La donnée redevient le cœur de la performance

Un point ressort clairement : ces outils ne sont aussi performants que la qualité des données qu’ils reçoivent.
Sans tracking propre, sans first-party data structurée ou sans intégration CRM, l’analyse reste superficielle : l’IA peut repérer, mais pas corriger.

Le message de Google est limpide : la donnée n’est plus un simple support, elle conditionne toute la chaîne de décision.

Un soutien, pas un remplacement

Ads Advisor et Analytics Advisor ne remplacent ni les analystes, ni les consultants.
Ils accélèrent la lecture, mais l’interprétation, les arbitrages et la cohérence globale restent des enjeux profondément humains. Ces outils permettent surtout de gagner du temps pour se concentrer sur ce qui compte : le sens, la stratégie, et la priorisation.

Avis Pixalione :

Ces nouveaux advisors rappellent une évidence : sans données fiables et bien structurées, les optimisations restent limitées. L’IA peut accélérer l’analyse, mais c’est la qualité du signal qui détermine réellement la performance. Les marques qui sécurisent leur tracking et valorisent leurs données first-party seront celles qui tireront le meilleur parti de ces outils.

Google ajoute enfin un filtre permettant de séparer automatiquement les requêtes de marque des requêtes génériques dans Search Console. Une évolution attendue, discrète en apparence, mais très utile pour mieux comprendre ce qui relève de la notoriété et ce qui relève de la découverte.

Une segmentation qui clarifie vraiment l’analyse

Jusqu’ici, identifier les requêtes de marque demandait des règles maison, des exports, des regex, bref… un peu de bricolage.
Désormais, Search Console effectue cette séparation automatiquement, en reconnaissant les variantes, les fautes d’orthographe et les formulations proches du nom de marque.

C’est un gain de temps, mais surtout un gain de lisibilité : on peut distinguer en un clic ce qui relève d’un trafic déjà acquis, d’un public qui vous connaît, de ce qui dépend réellement de votre capacité à capter de nouvelles intentions.

Pourquoi c’est utile pour les équipes SEO

Cette distinction change la manière de lire la performance :

• Le trafic de marque devient un indicateur clair de maturité et d’ancrage.
• Le trafic non-marque devient un vrai baromètre de croissance, celui qui mesure la capacité d’un site à émerger au-delà de sa base existante.

Cela permet aussi d’ajuster plus finement les stratégies de contenu : on ne construit pas un plan éditorial de la même façon si son trafic dépend majoritairement de requêtes de marque ou de requêtes génériques.

Un outil simple, mais qui demande une vraie lecture derrière

Le filtre ne fait pas le travail à la place de l’analyste : il met simplement en lumière une information qui était difficile à isoler jusqu’ici.
L’interprétation reste essentielle, ce n’est pas la segmentation qui apporte la stratégie, c’est ce qu’on en fait.

Avis Pixalione :

Ce nouveau filtre apporte un niveau de lecture qui manquait jusqu’ici : il permet enfin de séparer nettement ce qui relève de la marque et ce qui relève de l’acquisition. C’est une aide précieuse pour piloter la performance avec plus de précision, et pour aligner les efforts SEO avec les attentes business. Les marques qui intégreront cette distinction dans leurs tableaux de bord gagneront en clarté et en cohérence dans leurs décisions.

OpenAI introduit Shopping Research, une fonctionnalité qui transforme ChatGPT en assistant d’achat complet. L’IA compare des milliers de produits, analyse les caractéristiques, lit les avis, filtre les informations inutiles et fournit des recommandations argumentées.
La recherche ne passe plus par une succession de pages : elle devient une conversation, ce qui réduit le temps, les frictions et la complexité du choix.

Pourquoi cette évolution change la logique de la recherche produit

Jusqu’à présent, le parcours d’achat reposait essentiellement sur Google, les fiches produits et les comparateurs. L’arrivée de Shopping Research introduit un nouvel intermédiaire : l’IA elle-même.
C’est elle qui sélectionne, hiérarchise et synthétise. Les marques ne cherchent plus seulement à être visibles : elles cherchent à être retenues et recommandées.

Cette bascule modifie l’équilibre :
– la pertinence prime sur le positionnement,
– la clarté prime sur la quantité,
– la cohérence prime sur l’hyper-optimisation.

Un nouveau critère de visibilité : être compris par l’IA

Dans ce modèle, une fiche produit confuse ou mal structurée devient un handicap.
Des descriptions peu claires, des avis contradictoires ou une donnée produit incohérente réduiront la probabilité d’être recommandée.

La question n’est donc plus seulement : “Est-ce que mon contenu plaît aux utilisateurs ?”
Elle devient : “Est-ce que mon contenu est exploitable par les IA ?”

Un mouvement qui ne fait que commencer

Les expériences conversationnelles vont se multiplier, et la frontière entre recherche, comparaison et recommandation va continuer de s’estomper.
Shopping Research n’est qu’un premier signal : les IA deviennent des intermédiaires structurants dans le parcours d’achat.

Avis Pixalione :

Shopping Research confirme que l’IA conversationnelle devient un véritable intermédiaire d’accès au produit. Pour les marques, le défi est de passer d’une logique d’optimisation pour les moteurs à une logique d’optimisation pour les modèles : un contenu clair, structuré et cohérent sera naturellement mieux valorisé par l’IA que des fiches complexes ou incohérentes.

Ceux qui anticiperont cette transition renforceront leur capacité à être recommandés, là où se joue désormais une partie de la visibilité.

Si vous suivez l’évolution de l’écosystème Meta, la tendance est limpide : moins de pilotage manuel, plus d’automatisation. La lecture proposée par Bram Vanderhallen ne fait que confirmer ce mouvement : Meta réduit progressivement la place du paramétrage pour donner davantage d’espace à l’apprentissage automatique, désormais au cœur du dispositif.

Le rôle du media buyer se transforme

Historiquement, la valeur du media buyer reposait sur sa capacité à structurer les campagnes, segmenter les audiences et ajuster les paramètres en continu.
Aujourd’hui, la valeur se déplace : le media buyer devient celui qui donne du sens, pas celui qui clique. Son rôle est de fournir à l’algorithme des signaux lisibles, des créations solides et une direction claire.

On passe d’un métier très technique à un métier beaucoup plus stratégique :

• comprendre les dynamiques d’audience,
• interpréter la donnée,
• nourrir l’algorithme avec des contenus cohérents et diversifiés.

L’audience large s’impose progressivement

Meta ne cherche plus à cibler avec précision : il cherche à apprendre des comportements.
L’algorithme observe ce que les utilisateurs regardent, comment ils interagissent, ce qu’ils ignorent, et s’améliore en continu.

Dans ce cadre :
→ le ciblage manuel perd de sa pertinence,
→ la création devient un levier dominant,
→ et la first-party data devient indispensable pour stabiliser l’apprentissage.

Pourquoi ce modèle s’impose maintenant

La montée en puissance de l’IA a changé la donne.
Les signaux sont plus nombreux, plus fiables, et analysés en temps réel.
Les modèles d’optimisation sont plus robustes, capables de comprendre des intentions qui n’étaient pas détectables auparavant.

Meta pousse aujourd’hui un modèle clair : la machine optimise, l’humain orchestre.

Avis Pixalione :

L’évolution des Meta Ads fait évoluer le rôle du media buyer vers un travail plus stratégique que technique. La valeur se joue désormais dans la capacité à fournir des signaux fiables et des créations cohérentes, plutôt que dans le contrôle manuel des paramètres. Les annonceurs qui s’adapteront à ce fonctionnement tireront davantage parti de l’apprentissage automatique, tout en gardant la main sur la direction donnée aux campagnes.