30+ nouveautés IA qui changent tout pour le marketing… et comment s’y adapter !

Le 21 mai 2025, Google a organisé son événement Marketing Live annuel, marquant un tournant historique dans l’industrie publicitaire.revêt une importance particulière car elle marque un changement de paradigme fondamental : l’intelligence artificielle devient le cœur même de l’écosystème publicitaire Google.

« Le futur de la publicité, alimenté par l’IA, est déjà là ».

Cette formulation n’est pas anodine. Elle signale que Google considère que nous avons franchi un point de bascule technologique où l’IA n’est plus expérimentale mais opérationnelle à grande échelle.

Pour comprendre l’ampleur du changement, il faut réaliser que Google traite quotidiennement plus de 8,5 milliards de requêtes de recherche et gère des budgets publicitaires dépassant les 300 milliards de dollars annuels. Chaque modification de ses systèmes impacte donc directement des millions d’entreprises et des milliards d’utilisateurs.

Les annonces de cette édition 2025 représentent probablement la transformation la plus radicale depuis le lancement d’AdWords il y a plus de 20 ans.

Les 10 annonces majeures qui transforment le paysage publicitaire

1. Le Power Pack : l’écosystème publicitaire unifié par l’IA

Google remplace son célèbre « Power Pair » (Performance Max + Search) par un trio plus ambitieux baptisé Power Pack. Cette nouvelle approche combine Performance Max, AI Max for Search et Demand Gen dans un écosystème totalement intégré. L’innovation majeure réside dans la transparence accrue avec des rapports détaillés par canal, permettant enfin de comprendre précisément d’où proviennent les conversions entre Search, YouTube, Display, Maps et les autres inventaires Google.

Cette évolution répond à une critique récurrente des annonceurs concernant l’opacité de Performance Max. Désormais, les marketeurs peuvent analyser la contribution spécifique de chaque placement tout en bénéficiant de l’optimisation croisée de l’IA. Le système permet également un contrôle plus fin des audiences avec des options d’exclusion avancées pour éviter de cibler des utilisateurs déjà convertis ou exposés à certains messages.

2. AI Max for Search : la révolution post-mots-clés

L’annonce d’AI Max for Search constitue probablement la disruption la plus fondamentale de l’événement. Avec un simple toggle, les annonceurs peuvent activer le Keywordless AI Targeting, permettant à l’intelligence artificielle de Google de comprendre et cibler les intentions utilisateurs au-delà des listes de mots-clés traditionnelles. Le système analyse en temps réel le contexte de recherche, l’historique utilisateur et des milliers de signaux pour déterminer la pertinence d’afficher une annonce.

Parallèlement, la fonction Asset Optimization génère automatiquement des titres et descriptions en analysant le contenu des pages de destination. L’IA adapte le message publicitaire en fonction du contexte spécifique de chaque recherche, créant potentiellement des millions de variations personnalisées. Cette approche marque la fin progressive du modèle traditionnel où les marketeurs devaient anticiper et couvrir manuellement toutes les variantes de recherche possibles.

3. L’expansion publicitaire dans l’univers conversationnel de l’IA

Google étend son inventaire publicitaire aux AI Overviews (les réponses génératives qui apparaissent en haut des résultats de recherche) et au nouveau AI Mode, une interface conversationnelle où les utilisateurs peuvent poser des questions complexes et obtenir des réponses détaillées. Les données présentées montrent que les requêtes en AI Mode sont en moyenne deux fois plus longues que les recherches traditionnelles, révélant des intentions plus nuancées et offrant de nouvelles opportunités de ciblage.

Cette expansion représente un territoire publicitaire entièrement nouveau. Les annonces dans ces espaces captent l’utilisateur plus tôt dans son parcours de recherche, au moment où il explore et affine ses besoins. Pour les marques, c’est l’opportunité d’influencer la considération à un stade où les préférences ne sont pas encore cristallisées.

4. Smart Bidding Exploration : l’intelligence artificielle au service de la découverte

Présenté comme « la plus importante mise à jour du système d’enchères en dix ans », Smart Bidding Exploration utilise l’apprentissage automatique avancé pour identifier et exploiter des opportunités de conversion sur des requêtes que les annonceurs n’auraient jamais pensé à cibler. Le système explore activement de nouveaux territoires sémantiques tout en maintenant les objectifs de rentabilité grâce à des cibles tROAS (target Return On Ad Spend) flexibles qui s’adaptent au potentiel de chaque opportunité.

Cette approche exploratoire représente un changement philosophique majeur. Au lieu de se limiter aux territoires connus et balisés par les listes de mots-clés, l’IA part en reconnaissance pour découvrir de nouvelles poches de demande. Les premiers tests montrent des augmentations de volume de conversions de 15 à 25% sans dégradation du ROI, suggérant l’existence de vastes opportunités inexploitées dans le long tail des recherches.

5. La suite créative générative : Veo, Imagen 3 et Asset Studio

Google intègre ses modèles d’IA générative les plus avancés directement dans Google Ads et Merchant Center. Veo permet la création de vidéos à partir de simples descriptions textuelles, Imagen 3 génère des visuels haute résolution adaptés à chaque format publicitaire, et Asset Studio centralise l’ensemble du processus créatif dans une interface unifiée.

L’impact le plus significatif concerne la démocratisation de la création publicitaire de qualité. Les petites entreprises qui n’ont pas les moyens de produire des dizaines de variantes créatives peuvent désormais rivaliser avec les grandes marques en termes de personnalisation et de volume de production. Asset Studio peut transformer automatiquement une simple photo produit en scènes lifestyle contextualisées, générer des vidéos courtes pour YouTube Shorts, ou créer des bannières display adaptées à chaque placement.

6. YouTube Shopping et l’écosystème Creator

YouTube accélère sa transformation en plateforme de commerce avec l’introduction du Masthead shoppable sur mobile et l’expansion du shopping dans YouTube Shorts. Les créateurs peuvent désormais transformer leurs vidéos en véritables vitrines interactives où les produits mentionnés sont directement achetables sans quitter l’application.

Le nouveau Creator Partnerships Hub intégré dans Google Ads révolutionne la gestion des collaborations influenceurs. Les marques peuvent identifier, contacter et gérer leurs partenariats créateurs directement depuis leur compte publicitaire, avec des métriques de performance unifiées. Cette intégration répond à l’explosion du creator commerce, estimé à plus de 50 milliards de dollars en 2025.

7. Modern Measurement Suite : la mesure à l’ère de la privacy

Face aux défis croissants de la mesure publicitaire dans un contexte de protection des données, Google lance sa Modern Measurement Suite. Le Data Manager permet d’intégrer nativement des sources first-party comme BigQuery, HubSpot ou Shopify pour enrichir les signaux de conversion. Les tests d’incrémentalité deviennent accessibles dès 5 000 dollars de budget mensuel, démocratisant une méthodologie jusqu’ici réservée aux grands annonceurs.

L’introduction de Meridian, un modèle de Marketing Mix Modeling open-source, représente une avancée majeure vers la transparence. Les annonceurs peuvent désormais comprendre et personnaliser leurs modèles d’attribution au lieu de dépendre de boîtes noires propriétaires. Cette approche ouverte vise clairement à rassurer un marché de plus en plus méfiant vis-à-vis de l’opacité des plateformes.

8. Les agents IA Gemini : vers l’automatisation cognitive

Google déploie trois agents intelligents basés sur Gemini, son modèle d’IA le plus avancé. Google Ads Expert agit comme un consultant virtuel capable d’analyser les performances, suggérer des optimisations et même implémenter des changements après validation. Google Analytics Expert répond aux questions complexes sur les données en langage naturel, générant des insights qu’un analyste humain mettrait des heures à produire. Marketing Advisor, intégré comme extension Chrome, fournit des conseils contextuels pendant la navigation web.

Ces agents représentent l’avenir du marketing digital : des assistants cognitifs qui augmentent les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Ils démocratisent l’accès à une expertise avancée, permettant aux petites équipes de bénéficier d’insights dignes des meilleures agences.

9. La transparence Performance Max enfin concrétisée

Répondant aux critiques persistantes sur l’opacité de Performance Max, Google déploie une série d’améliorations majeures en matière de reporting. Les annonceurs peuvent désormais voir précisément quel inventaire génère leurs conversions, analyser les performances par type d’asset, et comprendre les audiences réellement touchées. Les options d’exclusion permettent d’éviter le gaspillage sur des segments non pertinents tout en laissant l’IA optimiser sur les territoires prometteurs.

Cette transparence accrue ne sacrifie pas la puissance de l’automatisation. Au contraire, elle permet aux marketeurs de mieux comprendre et donc de mieux alimenter la machine learning avec des assets et des données pertinentes. C’est un équilibre subtil entre contrôle et automatisation qui répond aux besoins des annonceurs sophistiqués.

10. L’expansion de Demand Gen vers de nouveaux formats

Demand Gen, la solution de Google pour générer de la demande en amont du funnel, s’enrichit de capacités vidéo avancées et d’un ciblage lookalike nouvelle génération. Le système peut désormais créer des audiences similaires basées sur des signaux comportementaux complexes plutôt que sur de simples caractéristiques démographiques. L’intégration native avec YouTube Shorts ouvre l’accès à une audience jeune et engagée difficile à atteindre via les canaux traditionnels.

Comment ces changements révolutionnent-ils le SEA traditionnel ? 

La transformation du Search Engine Advertising annoncée lors du Google Marketing Live 2025 marque la fin d’une ère qui aura duré plus de deux décennies. Le modèle traditionnel, basé sur l’achat de mots-clés spécifiques et l’optimisation manuelle des enchères, cède progressivement la place à un paradigme radicalement différent où l’intelligence artificielle prend en charge l’essentiel des décisions tactiques.

Cette évolution s’accompagne d’une redistribution fondamentale des rôles et des compétences. Les gestionnaires de campagnes qui excellaient dans la micro-optimisation des groupes d’annonces et l’ajustement fin des enchères voient leur expertise devenir obsolète. Le temps passé sur ces tâches opérationnelles diminuera de 60 à 70% selon les estimations de Google, libérant des ressources pour des activités à plus forte valeur ajoutée.

La nouvelle réalité du SEA place la stratégie créative au centre des préoccupations. Avec l’IA qui gère automatiquement le ciblage et les enchères, la différenciation competitive se déplace vers la qualité et la pertinence des messages. Les marques qui réussiront seront celles capables de produire des assets créatifs diversifiés, de raconter des histoires compelling et de maintenir une cohérence de marque à travers des milliers de variations générées automatiquement.

L’architecture des comptes publicitaires elle-même est appelée à se simplifier drastiquement. Fini les structures complexes avec des centaines de campagnes et des milliers de groupes d’annonces. Le futur appartient aux configurations épurées où quelques campagnes Power Pack couvrent l’ensemble des objectifs business, l’IA se chargeant de l’allocation optimale des budgets entre les différents canaux et audiences.

Cette simplification apparente cache cependant une complexité accrue au niveau stratégique. Les marketeurs doivent désormais maîtriser l’art de nourrir l’IA avec les bons signaux : données first-party de qualité, objectifs business clairement définis, assets créatifs pertinents et contraintes réglementaires ou de marque bien paramétrées. La réussite dépend moins de la maîtrise technique de l’interface Google Ads que de la capacité à penser en termes de systèmes et d’écosystèmes.

La mesure de performance évolue également vers des approches plus holistiques. L’obsession du CPC (coût par clic) et du CTR (taux de clic) laisse place à des métriques d’impact business réel : valeur vie client, incrémentalité des conversions, contribution à la notoriété de marque. Les nouveaux outils de mesure permettent enfin d’appréhender l’impact réel des investissements publicitaires au-delà du dernier clic.

Quel est l’impact réel sur le SEO et le trafic organique ?

L’introduction massive de l’IA dans les résultats de recherche représente une menace existentielle pour le modèle traditionnel du SEO.

Les AI Overviews, ces réponses génératives qui apparaissent en haut des pages de résultats, captent déjà une part significative de l’attention utilisateur. Avec l’arrivée de publicités dans ces espaces, le trafic organique traditionnel est pris en étau entre l’IA conversationnelle en haut et les annonces traditionnelles en dessous.

Les données collectées par Business Insider et d’autres observateurs du secteur suggèrent une érosion du trafic organique de l’ordre de 20 à 30% sur les requêtes informationnelles.

Cette baisse n’est pas uniforme : les sites qui dépendent de contenus facilement résumables par l’IA (définitions, faits simples, tutoriels basiques) sont les plus touchés. À l’inverse, les contenus nécessitant une expertise approfondie, des données propriétaires ou une expérience personnelle résistent mieux.

La nature même du SEO évolue en conséquence. L’optimisation ne consiste plus seulement à apparaître dans les résultats traditionnels, mais aussi à être cité comme source par l’IA. Cela nécessite une approche radicalement différente : structurer l’information pour qu’elle soit facilement extractible, développer une autorité thématique reconnue par les algorithmes, et créer des contenus impossibles à synthétiser sans perte de valeur.

Les requêtes conversationnelles longues, caractéristiques du AI Mode, ouvrent paradoxalement de nouvelles opportunités. Ces recherches complexes révèlent des intentions précises difficiles à satisfaire avec des réponses génériques. Les sites capables de répondre à ces besoins spécifiques avec du contenu expert peuvent capturer un trafic hautement qualifié que l’IA peine à servir efficacement.

L’architecture de l’information devient critique dans ce nouveau paradigme. Les sites doivent être pensés comme des bases de connaissances structurées plutôt que comme des collections de pages. Le schema markup, les données structurées, les FAQ enrichies et les knowledge graphs deviennent des éléments essentiels pour être « compris » et cité par l’IA. Cette évolution favorise les acteurs capables d’investir dans une infrastructure technique sophistiquée.

La vélocité de publication, longtemps considérée comme un avantage SEO, perd de son importance face à la profondeur et l’unicité du contenu. Publier quotidiennement des articles superficiels devient contre-productif quand l’IA peut générer instantanément des contenus similaires. La valeur se déplace vers la création de ressources de référence impossibles à répliquer : études propriétaires, analyses basées sur des données exclusives, retours d’expérience détaillés.

Quelles stratégies alternatives les marketeurs doivent-ils adopter ?

Face à ces bouleversements, la diversification devient une question de survie pour les marques digitales. L’objectif prioritaire consiste à réduire la dépendance à Google sous la barre des 50% du trafic et du chiffre d’affaires d’ici fin 2025. Cette diversification ne signifie pas abandonner Google, mais construire un portefeuille équilibré de canaux d’acquisition complémentaires.

Les réseaux sociaux commerciaux émergent comme l’alternative la plus prometteuse. TikTok Shop connaît une croissance explosive en captant l’attention de la génération Z avec un modèle de découverte produit radicalement différent. Les marques qui réussissent sur cette plateforme ne se contentent pas de transposer leurs publicités traditionnelles, mais créent du contenu natif authentique en collaboration avec des créateurs. Un budget de 20% alloué à TikTok Shop paraît raisonnable pour la plupart des e-commerçants ciblant une audience jeune.

Amazon Ads représente une opportunité sous-exploitée pour de nombreuses marques. Avec plus de 40% des recherches produits commençant directement sur Amazon, ignorer cette plateforme revient à abandonner une part significative du marché. Les Amazon DSP et Sponsored Products offrent un ciblage basé sur l’intention d’achat réelle, souvent plus précis que les signaux de Google. Pour les marques e-commerce, allouer 15% du budget acquisition à Amazon devient une nécessité stratégique.

Meta continue d’innover avec Advantage+, sa suite d’outils publicitaires dopés à l’IA. Contrairement à Google qui se concentre sur l’intention, Meta excelle dans la création de demande en identifiant des audiences susceptibles d’être intéressées avant même qu’elles ne recherchent activement. Les capacités de ciblage comportemental et les formats immersifs (Reels, Stories) offrent des opportunités uniques de storytelling. Un investissement de 25% du budget sur Meta permet de maintenir une présence forte en haut du funnel.

Le marketing direct connaît une renaissance inattendue. Email et SMS, longtemps considérés comme des canaux vieillissants, redeviennent stratégiques dans un contexte où posséder sa relation client est crucial.

Les taux d’ouverture email augmentent paradoxalement alors que les boîtes de réception se vident grâce aux filtres IA.

Les marques qui investissent dans des programmes de nurturing sophistiqués, personnalisés par des données comportementales riches, génèrent des ROI impressionnants.

Allouer 20% des efforts marketing à la construction et l’animation d’une base propriétaire devient un investissement défensif essentiel.

L’influence et l’affiliation méritent une attention renouvelée. Ces canaux, basés sur la confiance et la recommandation, résistent mieux à l’automatisation que la publicité traditionnelle. Les micro-influenceurs, en particulier, offrent des audiences engagées difficiles à atteindre via les canaux payants saturés. Un programme d’influence bien structuré peut représenter 20% des efforts d’acquisition avec des CAC (coûts d’acquisition client) souvent inférieurs aux canaux traditionnels.

Au-delà de la diversification des canaux, les marques doivent repenser fondamentalement leur approche du digital.

Chez Nexize, nous développons ce que nous appelons la stratégie « Owned Media First ».

Au lieu de louer perpétuellement l’attention sur des plateformes tierces, les marques investissent dans la création d’expériences propriétaires captivantes.

Applications mobiles natives, communautés Discord ou Telegram, programmes de fidélité gamifiés, contenus interactifs immersifs : autant d’actifs qui appartiennent vraiment à la marque et créent une valeur durable.

Le développement d’IA propriétaire représente un levier de différenciation majeur. Alors que toutes les marques auront accès aux mêmes outils Google, celles qui développent des capacités IA spécifiques à leur métier créeront un avantage concurrentiel durable.

Chez Nexize, nous accompagnons nos clients dans la création d’agents conversationnels spécialisés, de moteurs de recommandation sur-mesure, d’outils d’automatisation marketing propriétaires. Ces investissements, amortis sur plusieurs années, offrent un ROI supérieur à la location perpétuelle d’audiences.

La stratégie de contenu doit également évoluer vers la création de ressources impossibles à commoditiser.

Au lieu de produire du contenu SEO générique facilement remplaçable par l’IA, les marques doivent investir dans des formats premium : études sectorielles basées sur des données propriétaires, documentaires vidéo long format, podcasts avec des experts reconnus, livres blancs techniques approfondis. Ces contenus, impossibles à résumer sans perte de valeur, maintiennent leur pouvoir d’attraction même dans un monde dominé par l’IA.

Plan d’action concret pour s’adapter rapidement

La transformation nécessaire est profonde, mais elle doit être menée avec méthode pour éviter de déstabiliser l’activité existante. Nous recommandons une approche en cinq phases étalées sur trois mois, permettant d’apprendre et d’ajuster en continu.

Phase 1 : Audit de vulnérabilité (Semaines 1-2)

La première étape consiste à établir un diagnostic précis de votre dépendance à Google.

Cet audit doit couvrir non seulement le trafic direct, mais aussi les revenus, les leads et la lifetime value des clients acquis via chaque canal. Analysez la répartition entre SEO, SEA, Google Shopping, YouTube et Display. Identifiez les segments de clientèle les plus dépendants de Google et évaluez leur importance stratégique.

L’audit doit également évaluer votre maturité data. Disposez-vous d’un tracking server-side robuste ? Vos données first-party sont-elles correctement collectées et structurées ? Votre CRM est-il connecté à vos outils marketing ? Ces fondations techniques détermineront votre capacité à tirer parti des nouvelles fonctionnalités IA.

Enfin, évaluez les compétences de vos équipes. Sont-elles prêtes pour la transition d’un rôle opérationnel vers un rôle stratégique ? Identifiez les gaps de compétences en analyse de données, création de contenu et pensée stratégique qui devront être comblés.

Phase 2 : Expérimentation contrôlée (Semaines 3-4)

Commencez par allouer 20% de votre budget Google Ads aux nouvelles fonctionnalités. Créez une campagne Power Pack test sur un segment de produits ou services représentatif. Documentez méticuleusement les apprentissages : quels types d’assets fonctionnent le mieux ? Comment l’IA alloue-t-elle le budget entre les canaux ? Les conversions incrémentales justifient-elles la perte de contrôle ?

Parallèlement, lancez des tests sur les canaux alternatifs identifiés. Créez une présence TikTok Shop avec quelques produits phares. Testez Meta Advantage+ sur une audience similaire à vos meilleurs clients Google. Expérimentez Amazon Ads si vous n’y êtes pas encore. L’objectif n’est pas la rentabilité immédiate mais l’apprentissage accéléré.

Cette phase doit aussi inclure des tests créatifs. Utilisez les outils de génération IA de Google pour créer des variations d’assets. Comparez leurs performances avec vos créations traditionnelles. Identifiez les formats et messages qui résonnent dans ce nouveau contexte automatisé.

Phase 3 : Enrichissement de l’infrastructure data (Semaines 5-6)

Les performances futures dépendront largement de la qualité de vos données. Implémentez le Consent Mode V2 de Google pour maintenir la mesure dans un contexte privacy-first. Déployez le tracking server-side via Google Tag Manager Server ou une solution équivalente. Connectez toutes vos sources de données first-party : CRM, outil de support client, plateforme e-commerce, app mobile.

Préparez l’arrivée du Data Manager en structurant vos données dans un format exploitable. Créez des audiences basées sur la valeur client plutôt que sur des actions simples. Développez des modèles de scoring prédictif pour identifier vos clients les plus rentables. Ces investissements data serviront autant pour Google que pour vos initiatives sur d’autres canaux.

Mettez en place des dashboards unifiés permettant de comparer les performances cross-canal. La capacité à analyser rapidement l’efficacité relative de chaque canal deviendra critique pour l’allocation budgétaire dynamique.

Phase 4 : Transformation des compétences (Semaines 7-8)

La réussite de la transformation dépend autant des hommes que de la technologie. Organisez des workshops pour faire comprendre à vos équipes les implications stratégiques des changements. Le message clé : leur valeur ne réside plus dans l’exécution manuelle mais dans la réflexion stratégique et créative.

Formez vos équipes aux nouvelles compétences critiques. L’analyse de données devient incontournable : SQL basique, compréhension des modèles statistiques, interprétation des tests d’incrémentalité. La créativité et le storytelling deviennent des compétences marketing essentielles. La compréhension des mécaniques IA permet de mieux « nourrir » les algorithmes.

Recrutez si nécessaire des profils complémentaires : data analysts, creative strategists, conversation designers pour les interfaces IA. L’équipe marketing de demain ressemble plus à une agence créative augmentée qu’à une équipe d’acheteurs media traditionnels.

Phase 5 : Innovation continue (Mois 3 et au-delà)

Créez une culture d’expérimentation permanente. Allouez 10% de votre budget à tester de nouvelles plateformes et approches. Perplexity commence à offrir de la publicité. Claude et ChatGPT suivront probablement. Microsoft Advertising innove rapidement pour rattraper Google. Être parmi les premiers sur ces nouvelles plateformes offre souvent un avantage coût significatif.

Développez vos propres capacités IA au-delà des outils standards. Un chatbot propriétaire peut qualifier les leads mieux qu’un formulaire générique. Un moteur de recommandation entraîné sur vos données spécifiques surperformera les solutions génériques. Un assistant shopping personnalisé créera une expérience différenciante.

Mesurez obsessionnellement l’incrémentalité de chaque action. Dans un monde multi-touch complexe, comprendre la vraie contribution de chaque canal devient critique. Utilisez les outils de MMM (Marketing Mix Modeling) comme Meridian, mais développez aussi votre propre compréhension intuitive des dynamiques de votre marché.

FAQ et perspectives d’avenir

Quand ces fonctionnalités seront-elles déployées en France et Europe ?

Google a annoncé un déploiement mondial pour la plupart des fonctionnalités, avec des betas démarrant fin mai 2025.

Cependant, l’expérience montre que certaines fonctionnalités, particulièrement celles impliquant l’IA générative, peuvent être retardées en Europe en raison des réglementations spécifiques comme l’AI Act.

Nous anticipons une disponibilité complète au troisième trimestre 2025 pour le marché français, avec possiblement quelques adaptations pour se conformer aux exigences locales de protection des données et de transparence algorithmique.

Quel budget minimum faut-il prévoir pour tester efficacement ces nouvelles approches ?

Google recommande un minimum de 5 000 euros mensuels pour obtenir des données statistiquement significatives sur les nouvelles fonctionnalités IA. Cependant, notre expérience suggère qu’un budget de 10 000 euros mensuels permet une expérimentation plus confortable avec la possibilité de tester simultanément plusieurs approches. Pour les petites entreprises, il est possible de concentrer les tests sur des périodes plus courtes avec des budgets plus élevés pour accélérer l’apprentissage.

Les agences et experts SEA vont-ils disparaître face à l’automatisation ?

Cette question revient systématiquement lors des grandes évolutions technologiques. La réalité est plus nuancée.

Les tâches opérationnelles répétitives disparaissent effectivement, mais le besoin en expertise stratégique augmente.

Les meilleurs professionnels du SEA évoluent vers des rôles de stratèges data-driven, de creative directors digitaux ou d’architectes de l’expérience client.

Chez Nexize, nous constatons que nos clients ont plus que jamais besoin d’accompagnement pour naviguer dans cette complexité croissante.

Comment mesurer le ROI réel dans ce nouveau paradigme multi-touch ?

La mesure devient paradoxalement plus simple et plus complexe.

Plus simple car les outils comme Data Manager et Meridian offrent une vue unifiée des performances.

Plus complexe car il faut abandonner l’attribution simpliste du dernier clic pour embrasser une vision holistique du parcours client.

Nous recommandons une approche triangulaire : tests d’incrémentalité pour valider l’impact causal, MMM pour comprendre les interactions entre canaux, et analyse cohorte pour mesurer la valeur long terme.

Faut-il abandonner le SEO face à la montée de l’IA ?

Abandonner le SEO serait une erreur stratégique majeure : le canal évolue mais reste crucial pour la visibilité digitale.

La clé est d’adapter sa stratégie : passer d’une approche volume à une approche valeur, privilégier l’expertise et l’autorité sur la quantité, optimiser pour l’extraction IA autant que pour le ranking traditionnel. Les marques qui réussiront combineront SEO nouvelle génération et présence dans les espaces conversationnels IA.

Quelle est la priorité numéro un pour une entreprise qui démarre sa transformation ?

Si nous devions identifier une seule priorité, ce serait la construction d’une infrastructure data robuste et conforme. Sans données first-party de qualité, impossible de tirer parti de l’IA, que ce soit celle de Google ou vos propres développements. Investissez dans un tracking server-side, structurez vos données clients, connectez vos systèmes. Cette fondation servira tous vos efforts futurs, quel que soit le canal ou la technologie.

Conclusion : l’opportunité dans la disruption

Les annonces du Google Marketing Live 2025 marquent indéniablement un tournant historique dans l’industrie du marketing digital. La généralisation de l’IA transforme radicalement les métiers, les compétences et les stratégies.

Face à ces changements, deux attitudes sont possibles : subir passivement en espérant que la tempête passe (spoiler : elle ne passera pas…), ou embrasser activement la transformation pour en faire un avantage concurrentiel.

Chez Nexize, nous croyons fermement que cette disruption représente une opportunité extraordinaire pour les marques visionnaires.

L’automatisation des tâches répétitives libère du temps et des ressources pour ce qui compte vraiment : comprendre profondément ses clients, créer des expériences mémorables, construire des relations durables. L’IA devient un amplificateur de créativité et d’intelligence humaine, pas un substitut.

Les marques qui réussiront dans ce nouveau paradigme seront celles qui combineront harmonieusement technologie et humanité. Qui utiliseront l’IA pour augmenter leurs capacités sans perdre leur authenticité. Qui diversifieront leurs canaux tout en maintenant une cohérence de marque. Qui investiront dans des actifs propriétaires tout en tirant parti des plateformes existantes.

La transformation nécessaire est profonde mais elle est à la portée de toutes les organisations prêtes à évoluer. Avec la bonne stratégie, les bons outils et le bon accompagnement, cette période de changement peut devenir le catalyseur d’une croissance renouvelée et durable.