Cet article a été sponsorisé par AgencyAnalytics. Les opinions exprimées dans cet article sont celles du sponsor.
Les sessions organiques sont en baisse. Le client veut savoir pourquoi.
C’est l’une des questions les plus courantes de l’année, avec 42 % des agences déclarant y répondre. Cela vient du rapport 2026 de référence des agences de marketing d’AgencyAnalytics, basé sur les réponses de 494 professionnels d’agence.
Il y a un an, la réponse était claire et courte. Si le contenu était solide, il s’agissait probablement d’une mise à jour principale, d’une baisse saisonnière ou peut-être d’un concurrent dépassant le classement.
En 2026 ? La réponse pourrait être encore plus courte. Deux lettres, pour être exact : AI.
Pourquoi le trafic organique diminue : aperçus de l’IA et recherche sans clic
Un aperçu de l’IA répond à la requête de recherche, de sorte que le clic n’est jamais effectué. Ou quelqu’un demande une recommandation à un assistant IA, la suit et il n’y a aucune référence à son origine.
Ce n’est pas que le classement ait changé ou que le contenu se soit dégradé. Rien ne s’est mal passé du côté du client, ce qui rend cette baisse plus difficile à expliquer que celle que les agences expliquent depuis des années.
La plupart des agences le savent déjà. Dans le même rapport, 64 % des personnes interrogées ont désigné les aperçus de l’IA de Google comme la principale préoccupation du secteur cette année, la recherche par l’IA perturbant le référencement traditionnel juste derrière, à 59 %.
Les répercussions se font déjà sentir : 43 % des agences signalent une concurrence accrue pour le trafic à forte intention qui continue de convertir, et 41 % sont confrontées à de nouveaux défis pour mesurer le retour sur investissement alors que les modèles d’attribution traditionnels perdent en fiabilité.
Rien de tout cela n’est non plus une nouveauté pour le client. Ils ont probablement entendu ces deux lettres expliquer trois autres chiffres ce trimestre.
Ce que les clients attendent réellement des rapports SEO
Il a également été demandé aux agences quelle mesure leurs clients s’intéressent le plus. Les conversions sont arrivées en premier à 44 %, puis les leads à 22 %, le retour sur investissement à 12 % et les revenus à 11 %. Pour 89 % des agences, la réponse était un résultat.
Ce qui peut surprendre, cependant, c’est que le trafic n’a atteint que 6 %. Derrière chaque résultat de la liste.
Alors, pourquoi les agences reçoivent-elles généralement une question sur un indicateur que les clients classent si bas ?
Pourquoi l’attribution devient plus difficile
Parce que la baisse du trafic est le premier symptôme qu’ils voient. Il se situe en amont de tout ce qui est suivi, donc une baisse des sessions est un signe d’avertissement : moins de visiteurs signifie désormais moins de conversions au prochain trimestre. Ce que les clients veulent vraiment savoir, c’est où ils en sont.
Le problème est que de nombreuses agences ne peuvent pas répondre à cette question avec certitude. Près de la moitié des agences déclarent qu’elles ne peuvent pas suivre de manière fiable les personnes qui découvrent une marque grâce à des outils d’IA. C’est une position inconfortable pour un expert rémunéré. Quelqu’un suit une recommandation d’un assistant, atterrit sur le site sans référent et est enregistré comme trafic direct. La découverte a eu lieu, mais son enregistrement n’a pas eu lieu, ce qui laisse le graphique du trafic comme seul chiffre sur la table.
Ce n’est pas non plus une lacune isolée. Lorsque l’enquête a posé des questions sur les défis d’attribution, les réponses sont revenues presque à égalité :
- 48 % ont du mal à suivre les utilisateurs grâce à la découverte de l’IA.
- 47 % ne peuvent pas attribuer de conversions sur des parcours multi-sessions.
- 45 % ne savent pas quel contenu a influencé une conversion.
- 44 % déclarent que les modèles d’attribution traditionnels perdent en fiabilité.
Comme le dit le rapport, l’attribution est devenue un défi systémique, et cela devient de plus en plus difficile à mesure que la découverte basée sur l’IA crée des points de contact que vous ne pouvez pas suivre.
Ce qui donne plus de poids au rapport client lui-même. Un nombre stupéfiant de 97 % des agences considèrent que des rapports précis sont importants pour la fidélisation. Lorsque les modèles traditionnels rendent le retour sur investissement plus difficile à prouver, le rapport devient la preuve.
Alors, que dites-vous aux clients ?
Arrêtez de défendre la carte du trafic
Montrez-leur plutôt où ils apparaissent dans l’IA. Les clients le demandent déjà. La demande d’optimisation des moteurs de réponse (AEO) et de référencement dans les services de recherche d’IA a atteint un niveau record de 66 %. Cela en fait la nouvelle demande de service la plus importante en 2026, devant même les publicités payantes et les vidéos courtes.
Les 4 mesures de visibilité de la recherche AI qui méritent d’être signalées
Il existe désormais quatre indicateurs que les agences peuvent mesurer et sur lesquels ils peuvent rendre compte et qui donnent au client les informations réelles qu’il recherche. AgencyAnalytics a intégré les quatre dans AI Tracker. Vous pouvez également les suivre manuellement. Voici comment procéder :
Visibilité (le client se présente-t-il du tout ?)
Suivre la fréquence à laquelle le client est nommé à travers un ensemble d’invites que ses acheteurs utiliseraient de manière réaliste. Gardez les invites de catégorie séparées de celles de marque, car un modèle répétant le nom d’une entreprise après que quelqu’un l’a tapé ne prouve pas grand-chose.
- Écrivez 20 à 30 invites que les vrais acheteurs utiliseraient et répétez l’ensemble par emplacement si le client dessert plusieurs marchés.
- Exécutez-les mensuellement, déconnecté de la plateforme AI ou lors d’une session privée, en utilisant la même formulation à chaque fois (les réponses peuvent varier, alors exécutez-les deux fois).
- Enregistrez chaque mention, puis déterminez le pourcentage d’exécutions nommées client, par moteur.
Position (à quelle heure se présentent-ils ?)
Où atterrit le client lorsqu’il est nommé. Les gens parcourent les réponses de l’IA de la même manière qu’ils parcourent une page de résultats, de sorte que ceux qui se trouvent en haut reçoivent le plus d’attention.
- Lorsque le client est nommé, enregistrez sa place dans la liste et la longueur de la liste (le tiers sur cinq n’est pas la même chose que le tiers sur 12).
- Calculez la moyenne des réponses là où elles apparaissent, puis suivez la direction mois après mois.
Citations (apparaissent-elles comme source ?)
Chaque grand modèle de langage s’appuie sur des sources, et ces sources sont généralement visibles, qu’il s’agisse de la page du client ou de celle d’un concurrent qui est référencée.
- Développez le panneau des sources et enregistrez chaque domaine cité, en notant toute réponse qui n’en donne aucune.
- Identifiez chacun d’eux : client, concurrent ou tiers tel qu’un annuaire ou un site d’avis.
- Enregistrez l’URL spécifique, pas seulement le domaine (cela vous indiquera de quelle page le modèle est extrait).
Sentiment (Que dit le modèle à leur sujet ?)
Comment le client est décrit dans la réponse et si quelque chose doit être signalé.
- Copiez textuellement la phrase décrivant le client.
- Marquez-le positif, neutre ou négatif, en utilisant la même règle chaque mois.
- Signalez séparément les erreurs factuelles, par exemple les prix obsolètes, les services abandonnés, le mauvais emplacement (ce sont des gains rapides que vous pouvez corriger dès aujourd’hui).
Suivis au fil du temps, ces quatre indicateurs se demandent « où en sommes-nous ? dans un rapport que vous pouvez présenter au client.
Mettez la visibilité de l’IA là où les clients regardent déjà
L’exécution de 25 invites sur les quatre principaux moteurs d’IA, deux fois, équivaut à 200 requêtes par client et chaque mois. Gérable pour un client, mais pour une agence de 20 clients, cela devient 4 000 avant que quiconque ouvre un rapport. Un défi unique. Créer votre propre version réduit ces heures, mais cela ne garantit pas que les données sont exactes et liées de manière fiable au bon compte client. Les clients remarquent que les chiffres ne correspondent pas, ce qui en fait un risque que la plupart des agences ne sont peut-être pas disposées à prendre.
Pour résoudre ce problème, AgencyAnalytics a intégré les quatre métriques dans son AI Tracker, qui suit la visibilité des clients sur ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity et d’autres moteurs, puis dépose ces métriques dans les tableaux de bord et les rapports que vous et vos clients utilisez déjà. Vous le configurez une fois par client et il reste à jour à partir de ce moment-là. De cette façon, la visibilité de l’IA se trouve à côté des conversions et des prospects qu’elle affecte et, plus important encore, les données des clients restent séparées de manière fiable.
Pour les équipes travaillant déjà dans Claude ou ChatGPT, les mêmes données sont disponibles via la connexion Model Context Protocol (MCP) d’AgencyAnalytics.
Si vous extrayez vous-même les données client dans vos outils d’IA, vous copiez probablement les chiffres d’un tableau de bord et les collez dans Claude ou ChatGPT. Cela fonctionne, mais les données sont statiques au moment où elles quittent la plateforme ; il n’est pas lié à un compte client spécifique et rien ne garantit que vous avez saisi les bons numéros. La connexion MCP d’AgencyAnalytics extrait les données en direct directement de vos intégrations connectées, limitées au bon client, avec vos autorisations existantes déjà en place. Pas d’exportation, pas de changement d’onglet et aucun risque de données obsolètes ou incompatibles.
Même réponse dans tous les cas. Il vous rencontre là où vous travaillez déjà, et il rencontre les clients là où ils regardent déjà.
La prochaine fois que la question de la circulation se posera, vous aurez plus de deux lettres.
Découvrez ce que 494 agences ont déclaré avoir changé cette année
