Une nouvelle recherche de Tidio révèle un décalage significatif entre l'influence de l'intelligence artificielle sur le comportement des consommateurs et la manière dont cette influence est mesurée par les analyses web traditionnelles. Selon le rapport, alors que la moitié des consommateurs s'appuient désormais sur l'IA comme source principale ou privilégiée pour la recherche de produits, les sessions référencées par l'IA ne représentent que 0,2 % du trafic web total du commerce de détail. Cet écart crée ce que les chercheurs de Tidio appellent un 'fossé de l'IA sombre', où l'IA façonne les décisions d'achat à une échelle que les méthodes d'attribution actuelles ne peuvent pas capturer.
La recherche synthétise les résultats de multiples sources industrielles pour illustrer l'ampleur de ce problème de mesure. Les recherches de McKinsey indiquent que 50 % des consommateurs utilisent l'IA pour la recherche de produits, tandis que l'analyse de Contentsquare du trafic web réel du commerce de détail montre que les sessions référencées par l'IA ne représentent que 0,2 % des visites totales. Les deux chiffres sont exacts selon l'analyse de Tidio, soulignant les limites des modèles d'attribution actuels pour suivre les parcours consommateurs influencés par l'IA.
Des données supplémentaires de Similarweb suggèrent que le faible pourcentage de références de l'IA effectivement suivies représente un trafic très précieux. Les sessions de commerce de détail américaines référencées par ChatGPT se convertissent à 11,4 %, le taux de conversion le plus élevé de tous les canaux mesurés. Cela implique que les références de l'IA étiquetées reflètent un trafic à forte intention provenant d'un bassin beaucoup plus large de parcours consommateurs influencés par l'IA qui restent invisibles pour les analyses actuelles.
Les implications financières de ce 'fossé de l'IA sombre' sont substantielles selon les projections industrielles citées dans le rapport. McKinsey prévoit que 750 milliards de dollars de revenus américains transiteront par la recherche alimentée par l'IA d'ici 2028, les marques qui ne se préparent pas risquant 20 à 50 % de leur trafic de recherche traditionnel. Morgan Stanley estime que les agents d'IA influenceront 190 à 385 milliards de dollars de dépenses e-commerce américaines d'ici 2030. Ces projections soulignent l'importance économique croissante de comprendre et d'optimiser le comportement des consommateurs influencé par l'IA.
La recherche suggère que les entreprises doivent développer de nouvelles stratégies pour tenir compte du rôle croissant de l'IA dans le parcours consommateur. Les analyses web traditionnelles qui reposent sur le suivi des références sont de plus en plus inadéquates pour mesurer l'influence de l'IA, car les consommateurs peuvent utiliser des outils d'IA pour la recherche avant de visiter des sites web directement ou via d'autres canaux. Cela crée des défis pour l'attribution marketing, l'allocation des budgets et la compréhension des véritables coûts d'acquisition de clients.
Pour les entreprises e-commerce, les résultats soulignent l'importance de se préparer à un environnement d'achat piloté par l'IA. Alors que des outils d'IA comme Lyro évoluent d'agents de service client vers des assistants d'achat capables d'augmenter la valeur moyenne des commandes grâce aux recommandations de produits, les entreprises doivent adapter leurs stratégies pour interagir avec les consommateurs tout au long des parcours influencés par l'IA. La plateforme Tidio illustre cette intégration en unifiant le chat en direct, les chatbots et les agents d'IA dans un seul help desk conçu pour les entreprises e-commerce.
Les conclusions du rapport suggèrent que l'écart entre l'influence réelle de l'IA et l'attribution mesurée devrait probablement s'élargir à mesure que les outils d'IA deviennent plus sophistiqués et intégrés dans le comportement quotidien des consommateurs. Les entreprises qui développent des méthodes pour mieux comprendre et interagir avec les consommateurs influencés par l'IA seront mieux positionnées pour capter les revenus substantiels transitant par les canaux alimentés par l'IA dans les années à venir.
