Recherche alimentée par l'IA réinventée : Web Guide de Google et l'avenir du SEO d'entreprise
Introduction
L’intelligence artificielle transforme chaque aspect de l’économie numérique, et son impact est particulièrement visible dans la manière dont les gens recherchent des informations. En juillet 2025, Google a lancé Web Guide, une fonctionnalité expérimentale de Search Labs qui utilise ses derniers modèles d'IA générative pour réorganiser les résultats de recherche par thème et contexte. Plutôt que de présenter une liste linéaire de liens, Web Guide regroupe les pages web en clusters thématiques, avec des titres, de courtes résumés et un bouton « Plus » pour encourager une exploration approfondie. Cette fonctionnalité utilise une version personnalisée du modèle Gemini de Google et une technique de « propagation des requêtes » (query fan-out) pour comprendre l'intention derrière une requête et effectuer simultanément plusieurs recherches connexes. Pour les spécialistes du marketing B2B, ce changement marque une évolution fondamentale de la manière dont les audiences d’entreprise découvrent, évaluent et interagissent avec le contenu. Cet article explique comment fonctionne Web Guide, pourquoi il est important pour les entreprises et quelles mesures les entreprises doivent prendre dès maintenant pour se préparer à un avenir piloté par l'IA.
Au cours des deux dernières décennies, les moteurs de recherche ont évolué, passant de simples outils de correspondance de mots-clés à des assistants sophistiqués pilotés par l'IA. Dans les premières années du web, l'exploration et l'indexation étaient des processus largement manuels, et les algorithmes de classement reposaient sur des métriques élémentaires telles que la densité des mots-clés et les liens entrants. Avec la croissance d’Internet, les moteurs de recherche ont introduit des modèles de machine learning comme PageRank, l’indexation sémantique latente et, plus récemment, les réseaux neuronaux pour mieux comprendre le contexte et l’intention. L’émergence des assistants vocaux et des recherches mobiles a encore modifié les attentes, mettant en valeur les requêtes conversationnelles et les résultats disponibles en déplacement. Des outils comme AI Mode et AI Overviews synthétisent déjà des informations, mais ils continuent de les présenter sous forme de listes linéaires. Web Guide va plus loin en restructurant la page des résultats elle-même, transformant la recherche en une véritable guide organisée. Pour les utilisateurs professionnels effectuant des recherches complexes, ce changement peut réduire considérablement le temps nécessaire pour trouver des informations pertinentes et influencer potentiellement les décisions d'achat.
Comment Web Guide réinvente la recherche
Pour comprendre l'importance de Web Guide, il est utile de comparer son fonctionnement avec celui des recherches traditionnelles. Avec une page de résultats standard, Google retourne une liste classée de liens basée sur des signaux de pertinence comme les mots-clés, l'autorité et l'intention de l'utilisateur. L'utilisateur doit parcourir la liste et décider sur quels liens cliquer. Web Guide réorganise cette expérience en créant des « mini-collections » pour chaque aspect d'une requête et en les plaçant sous des titres descriptifs. Lorsqu'un utilisateur recherche un sujet vaste ou pose une question détaillée, le système décompose la requête en sous-thèmes et exécute plusieurs recherches connexes simultanément à l'aide d'une méthode que Google appelle « query fan-out ». Chaque recherche identifie des pages alignées avec un aspect particulier de la requête, et le modèle d'IA regroupe ensuite ces pages avec un résumé court expliquant leur pertinence. Le résultat est une page qui ressemble davantage à un guide organisé qu'à une simple liste de liens.
En coulisses, Web Guide repose sur un modèle Gemini personnalisé qui analyse non seulement la requête de l'utilisateur, mais comprend également le contenu des pages web qu'il trouve. Le modèle génère des « embeddings » pour la requête et le contenu, permettant d’associer l’intention au contexte et de regrouper les résultats en conséquence. Parce que Gemini exécute plusieurs recherches simultanées, il peut saisir des nuances qu'une recherche unique pourrait manquer. Cette capacité à comprendre et à catégoriser des informations à grande échelle rend Web Guide particulièrement adapté aux questions ouvertes telles que « comment mettre en œuvre une stratégie d'IA pour entreprises » ou aux requêtes multipartites comme « notre équipe travaille dans différents fuseaux horaires – quelles solutions amélioreront la collaboration et maintiendront la productivité ? » Dans ces cas, le système génère des sections axées sur les cadres stratégiques, les technologies recommandées, les études de cas et les bonnes pratiques.
L’expérience utilisateur de Web Guide se distingue clairement de celle des recherches traditionnelles. Au lieu de faire défiler des dizaines de liens bleus, l’utilisateur rencontre une série de cartes, chacune représentant un cluster thématique. Chaque carte comporte un titre décrivant le sous-thème, une courte description générée par l'IA qui explique ce que le groupe couvre, ainsi que quelques liens représentatifs. En cliquant sur « Plus », l'utilisateur peut développer la section pour révéler davantage de ressources, tout en conservant une organisation claire de la page. Ce design favorise l’exploration : les utilisateurs peuvent aller directement à la partie qui les intéresse sans perdre de vue le contexte global. Par exemple, une recherche sur « automatisation marketing avec l'IA » pourrait afficher une carte sur les techniques de personnalisation, une autre sur la conformité et la protection des données, et une troisième sur les comparaisons des fournisseurs. Chaque carte agit comme un portail miniature vers une bibliothèque concentrée sur un sous-thème spécifique.
Notamment, Web Guide ne remplace pas d'autres fonctionnalités d'IA comme AI Overviews ou Notebook LM ; il les complète. Tandis qu’AI Overviews fournit un résumé narratif en haut de la page, Web Guide organise les résultats sous-jacents pour faciliter des recherches plus approfondies. Notebook LM, l'outil de prise de notes piloté par l'IA de Google, peut être utilisé pour capturer des insights provenant de diverses sections de Web Guide et les synthétiser en résumés cohérents. Ensemble, ces outils reflètent une tendance à l'exploration générative, où la recherche devient un dialogue actif avec plusieurs agents IA. Les entreprises devraient observer comment ces fonctionnalités convergent, car cela préfigure un avenir où des questions complexes trouveront réponse via des flux de travail collaboratifs d'IA plutôt que par des recherches isolées.
