Decryptage : L’impact de l’IA sur le média

Après avoir exploré, dans notre 1er article, les leviers et indicateurs de l’acquisition marketing digitale, il est naturel de s’intéresser à la suite du parcours : la manière dont les médias se transforment et se mesurent à l’ère de l’intelligence artificielle. 

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus seulement un sujet d’avenir. Elle façonne dès aujourd’hui la manière dont les campagnes média sont diffusées, optimisées et mesurées. Plateformes publicitaires, parcours utilisateurs, mesure de la performance : tout l’écosystème évolue sous son influence. Chez Avisia, nous accompagnons cette transformation, en aidant nos clients à tirer le meilleur parti de l’IA dans leurs stratégies média. Décryptage.

Interfaces IA-first : Google AI Overviews, ChatGPT Search, et la fin du SEO traditionnel ?

L’arrivée d’interfaces comme Google AI Overviews ou ChatGPT Search marque une rupture : l’IA devient le point d’entrée principal pour trouver des réponses, synthétisant des contenus issus de milliers de sites sans nécessairement renvoyer vers eux.
Pour l’utilisateur, c’est la promesse d’une réponse rapide, contextualisée et digeste. Pour les créateurs de contenus et les marques, c’est un basculement qui rebat complètement les cartes.

Ce changement entraîne plusieurs conséquences :

• Visibilité organique en déclin : même un contenu SEO performant peut se retrouver invisibilisé si l’IA ne l’inclut pas dans ses citations ou le place derrière un bouton “sources”.
• Sélection biaisée des références : les modèles d’IA s’appuient sur un panel restreint de sources, parfois influencé par des accords commerciaux, comme ceux signés par OpenAI ou Meta avec Le Monde, Reddit ou Associated Press…
• Comportements utilisateurs transformés : les recherches deviennent plus conversationnelles, le nombre de sites visités par requête diminue, le temps consacré à comparer des sources se réduit et les allers-retours vers les moteurs sont moins fréquents.
• Impact sur la qualité de l’information : si les sites à forte valeur éditoriale ne sont plus consultés, leur modèle économique (souvent publicitaire ou par abonnement) s’affaiblit, limitant leur capacité à produire des contenus fiables. Ironiquement, c’est sur ces contenus que l’IA s’appuie pour répondre aux utilisateurs.
• Dépendance à des environnements fermés : ces nouvelles interfaces gardent l’utilisateur dans leur écosystème, compliquant le tracking et réduisant l’accès aux données de navigation pour les annonceurs.

En résumé, la question n’est plus seulement de “remonter dans Google”, mais de comprendre comment exister dans un environnement où l’utilisateur pourrait ne jamais quitter l’interface IA.

Des algorithmes toujours plus intelligents : Meta, Google et consorts

Les grandes plateformes publicitaires (Meta, Google, TikTok, Amazon Ads…) intègrent désormais l’IA générativeQu'est-ce que la Data Privacy ? La Data Privacy (ou confidentialité des données en français) est un terme qui englobe l'ensemble des règles, des processus et des technologies visant à garantir que les données personnelles et sensibles des individus sont collectées, utilisées, partagées et c... More et prédictive au cœur de leurs algorithmes :

• Ciblage prédictif : Grâce à des modèles d’apprentissage automatique, les plateformes sont capables d’anticiper les comportements des utilisateurs, même sans cookies tiers. Google Performance Max ou Meta Advantage+ en sont les exemples les plus visibles.
• Création automatisée : Les créas deviennent dynamiques. Meta et Google génèrent automatiquement des combinaisons de visuels, de titres et de CTA pour maximiser les performances en temps réel.
• Enchères intelligentes : Les algorithmes s’ajustent en continu pour maximiser les conversions selon les objectifs business, au-delà du simple CPC ou CPM.

 Pour les marques, cela implique de repenser leur rôle : moins de contrôle micro, mais plus de pilotage stratégique. L’IA devient le copilote des campagnes.

Mesurer dans l’ère IA : attribution, prédiction, analyse créative et interaction directe avec la donnée

L’IA ne transforme pas uniquement l’accès à l’information : elle change aussi la manière de mesurer l’efficacité marketing.

• Attribution avancée : grâce au machine learning, il est possible de mieux répartir la valeur d’une conversion entre tous les points de contact du parcours client, même sur plusieurs devices et plateformes.
• Modèles prédictifs : ils permettent d’anticiper des conversions futures (par exemple, d’utilisateurs exposés mais n’ayant pas encore acheté).
• Analyse créative en temps réel : via le NLP ou la computer vision, l’IA peut évaluer la qualité d’une création publicitaire et suggérer des optimisations instantanées.
• Dashboards conversationnels : les LLM rendent possible l’interrogation directe de la donnée (“Quels canaux ont contribué au chiffre d’affaires ce mois-ci ?”) sans passer par un analyste.
  

Selon Adobe (Digital Trends Report), 65 % des décideurs estiment que l’IA et la data prédictive seront un moteur clé de croissance d’ici 2025.

4. Le rôle clé du Marketing Mix ModelingQu’est-ce que le Marketing Mix Modeling ? Imaginez que vous êtes un grand chef cuisinier. Votre plat signature (disons, vos ventes ou vos nouveaux clients) est le résultat d'un mélange subtil d'ingrédients : une pincée de publicité TV, une bonne dose de campagnes SEA, un zeste d'emailing, et... More (MMM) dans ce nouveau paysage

Dans un contexte où les signaux de mesure se fragmentent (cookies tiers en voie de disparition, données d’IA propriétaires inaccessibles), le Marketing Mix Modeling redevient central.
Son objectif n’est pas de traquer chaque clic, mais d’aligner les décisions budgétaires sur la réalité des résultats.

Le MMM permet de répondre à des questions structurantes :

• Quel est le véritable impact de chaque levier payant (search, social, TV, affichage) sur les ventes ?
• Faut-il réallouer des budgets vers des canaux moins “traçables” mais plus rentables à long terme ?
• Comment modéliser l’effet cumulé des actions marketing sur la performance globale ?

En agrégeant des données historiques (ventes, budgets, saisonnalité, contexte concurrentiel), il devient possible de simuler différents scénarios d’allocation et de mesurer l’efficacité globale, là où l’attribution classique devient aveugle.

Conclusion

L’IA ne se contente pas de faire évoluer les outils : elle redessine les contours de la performance média, en offrant des outils d’analyse et d’optimisation. 

Pour en saisir pleinement la valeur, encore faut-il disposer d’une mesure fiable et adaptée. C’est justement ce que nous aborderons dans notre prochain article, consacré à la mesure de la performance.