L’intelligence artificielle bouleverse la manière dont les internautes découvrent et interagissent avec les marques. Des outils comme ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot, Claude.ai, ou encore Google AI Overview (anciennement Search Generative Experience) ne se contentent plus de répondre : ils recommandent, citent et redirigent vers des sites web.

Selon les données partagées lors de Piano Academy Live à Paris le 1er octobre 2025, la part du trafic web attribuable aux requêtes générées par l’IA atteint désormais 0,03 %, soit une croissance spectaculaire de 2000 % sur un an.

Parallèlement, les résumés de recherche produits par l’IA représentent aujourd’hui environ 3 % des résultats, une proportion encore modeste mais en forte expansion.

Ces nouveaux points de contact posent une question essentielle pour les équipes Digital Analytics et e-commerce : 👉 Comment mesurer le trafic généré par ces outils dans des solutions comme Google Analytics et Piano Analytics ? 👉 Et surtout, est-ce vraiment possible ?

Dans cette édition d’Optimal Insights, nous faisons le point sur ce que les données montrent aujourd’hui, les limites actuelles et les bonnes pratiques à adopter pour anticiper cette nouvelle ère de la mesure.

🔍 Ce que nous observons aujourd’hui

Le comportement des outils d’IA face au tracking n’est pas homogène. Certains transmettent un referrer identifiable, d’autres non. Voici un tour d’horizon des principaux cas :

🧠 ChatGPT

  • Sur la version web, les liens s’ouvrent dans un nouvel onglet avec le domaine chat.openai.com comme source de référence. ➜ Ces sessions apparaissent donc dans GA4 comme Referral.
  • Sur mobile, en revanche, les liens s’ouvrent souvent via un navigateur externe sans referrer : le trafic est alors compté comme Direct.

🤖 Perplexity.ai

  • Perplexity transmet toujours son domaine (perplexity.ai) lorsqu’un utilisateur clique sur un lien. ➜ Le trafic est donc bien visible dans GA4. C’est aujourd’hui l’une des sources IA les plus facilement mesurables.

💬 Bing Copilot et Microsoft Copilot

  • Les clics passent par bing.com ou copilot.microsoft.com, ce qui les rend traçables dans GA4. ➜ Ces sessions apparaissent également en Referral.
  • Cependant, il est difficile de distinguer ces clics de la recherche Bing classique

🌐 Google AI Overview (SGE)

  • L’AI Overview de Google affiche des résumés génératifs en haut des résultats de recherche, avec des liens “cités”.
  • Quand un utilisateur clique sur un de ces liens, le trafic passe par Google, exactement comme un clic SEO standard. ➜ Le trafic apparaît donc en google / organic, sans distinction spécifique.
  • Google a toutefois annoncé l’arrivée d’un indicateur “AI Overview Impressions” dans Search Console, qui permettra prochainement de mesurer cette exposition.

🧩 Comment mieux suivre le trafic provenant de l’IA

1️⃣ Créer un canal marketing “AI Tools Referrals”

Filtrez les sessions avec cette expression régulière : (chat\.openai\.com|perplexity\.ai|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai|poe\.com|you\.com|bing\.com|gemini\.google\.com)

Cela permet d’isoler le trafic issu des outils d’IA dans vos rapports et dashboards.

2️⃣ Surveiller le trafic de recherche naturelle de Google

Les premiers effets de Google AI Overview sont déjà visibles pour les pays où cette nouvelle fonctionnalité est déployée : baisse du CTR sur certaines requêtes, hausse du trafic sur d’autres. Gardez un œil sur Google Search Console, notamment quand la dimension AI Overview sera disponible.

3️⃣ Intégrer les données IA dans vos dashboards

Dans Looker Studio, créez une vue dédiée regroupant les sources IA pour suivre leur évolution dans votre mix d’acquisition. Cela facilitera l’analyse de la part grandissante du trafic “assisté par IA”.

🧬 Zoom sur Adobe LLM Optimizer : mesurer sa visibilité dans l’ère de l’IA

Lors de la première édition de l’Adobe Summit à Paris le 1er octobre 2025, Adobe a présenté son nouvel outil LLM Optimizer, intégré à sa suite Adobe Experience Cloud.

Cette fonctionnalité vise à aider les marques à analyser et optimiser leur visibilité dans les réponses générées par les grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT, Gemini, Perplexity ou Copilot.

Ses principales capacités :

  • Détection du trafic “agentique” : l’outil identifie les requêtes d’origine IA (crawlers, citations, redirections issues de modèles génératifs) et en mesure le volume d’interactions.
  • Analyse de visibilité concurrentielle : LLM Optimizer compare la fréquence à laquelle une marque est citée dans les réponses IA, par rapport à ses concurrents.
  • Recommandations SEO & contenu : il suggère des optimisations (métadonnées, FAQ, schémas de données structurées) pour augmenter la probabilité d’être cité par un modèle génératif.

Une innovation prometteuse, appelée à jouer un rôle clé dans la mesure du trafic généré par l’IA. 🔍 À surveiller attentivement dans les prochains mois.

✨ En conclusion

Les outils d’IA conversationnelle redéfinissent les parcours utilisateurs et les modèles d’attribution. Même si les plateformes d’analytics ne sont pas encore totalement adaptées à ces nouvelles sources, il est déjà possible de mesurer une partie de ce trafic, de structurer vos données et d’anticiper les évolutions à venir.

Chez Optimal Ways, nous accompagnons les équipes e-commerce et marketing dans cette transition :

  • création de segments IA dédiés,
  • développement de dashboards multi-sources pour suivre la performance dans un écosystème en pleine mutation,
  • veille sur les solutions d’analyse de visibilité dans les LLM.

L’intelligence artificielle transforme la manière dont les internautes trouvent vos contenus. À nous, spécialistes de la donnée, de transformer cette complexité en opportunité 🔍

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