Qu’est-ce que le Generative Engine Advertising (GEA) ? Définition et Signification !

Avec l’essor des moteurs d’IA générative (ChatGPT, Gemini, Copilot et autres), que vont devenir les publicités digitales ?

La question est légitime. Au lieu de présenter des listes de liens organiques et payants, ces outils génèrent des réponses complètes et suppriment le besoin de cliquer sur des résultats.

Cette nouvelle géographie a pour effet de réduire fortement le taux de clics… et donc de rendre caduc le principe même des liens sponsorisés.

Pour répondre à ce chamboulement, les professionnels du marketing ont inventé une nouvelle approche : le Generative Engine Advertising (GEA), la version « optimisation IA » du Search Engine Advertising (SEA).

Au lieu d’adopter une approche classique visant à insérer des liens payants dans les SERPs, le GEA vise à placer directement les annonces et les contenus sponsorisés dans les réponses synthétisées par l’intelligence artificielle.

Cette évolution ouvre la voie à des publicités parfaitement adaptées aux nouveaux enjeux portés par les grands modèles de langage (LLM).

Des publicités contextuelles, intégrées à un échange conversationnel et personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques exprimés par les internautes dans leurs prompts.

Cet article vous propose de partir à la découverte du Generative Engine Advertising, de la révolution qu’il implique pour la publicité en ligne, mais aussi des actions à mettre en œuvre pour anticiper son déploiement et bâtir un avantage concurrentiel solide.

Generative Engine Advertising (GEA) : de quoi parle-t-on ?

Pour bien comprendre le Generative Engine Advertising, il faut d’abord se faire une idée plus concrète du contexte dans lequel cette méthodologie d’optimisation apparaît.

La nouvelle géographie du Search

Au sein de l’écosystème du Search, le basculement de la SERP classique vers une réponse complète générée par l’IA n’est pas anodin. Il modifie en profondeur la manière dont les internautes recherchent de l’information en ligne et réagissent une fois celle-ci trouvée.

En l’occurrence, au lieu de cliquer sur un lien (organique ou payant) pour aller plus loin dans leur parcours utilisateur, les internautes se contentent le plus souvent de consulter la réponse toute faite. Avant de quitter le moteur sans avoir cliqué où que ce soit.

Cette nouvelle réalité ne peut plus être ignorée. Une étude menée par Seer Interactive montre qu’entre juin 2024 et septembre 2025 le taux de clics pour les requêtes affichant une réponse d’AI Overviews (sur Google) aurait reculé de 61% pour la recherche organique. Le CTR est ainsi passé de 1,76% à 0,61% en l’espace d’une année.

Pour ce qui est des annonces payantes, la baisse est encore plus prononcée. Le CTR sur ce type de lien est passé de 19,7% à 6,34%, soit un recul de -68%.

Autrement dit, les utilisateurs cliquent moins sur les liens lorsque la SERP affiche une réponse toute faite, comme c’est le cas pour certaines requêtes sur Google. Évidemment, cette tendance est plus marquée encore sur les moteurs d’IA générative comme ChatGPT ou Perplexity, qui ne proposent pas de listes de liens, mais uniquement quelques sources dispersées.

Dans un tel contexte, il est naturel que les professionnels du marketing aient réfléchi à des alternatives.

Ainsi, au même titre que le GEO vient progressivement remplacer les stratégies SEO traditionnelles, le GEA s’apprête à supplanter le SEA ou, du moins, à le compléter pour les besoins spécifiques de l’optimisation sur les moteurs IA.

Avec pour ambition d’aider les marques à positionner leurs liens sponsorisés dans ces résultats d’un nouveau genre.

L’émergence du GEA

Le Generative Engine Advertising (GEA) représente donc une évolution significative des stratégies d’optimisation pour la publicité en ligne.

Cette approche prend acte des nouveaux usages portés par les moteurs IA et développe de nouveaux leviers pour permettre aux annonceurs d’afficher leurs contenus sponsorisés dans les résultats automatisés.

Pour ce faire, le GEA s’appuie lui-même sur l’IA générative. Le but est de créer des annonces adaptées aux besoins et aux attentes des algorithmes LLM et des internautes.

En ce sens, il ne s’agit plus seulement de diffuser un message et d’attendre que les consommateurs cliquent dessus, mais d’insérer des annonces pertinentes et contextuelles dans les réponses, puis de les ajuster en temps réel.

Cela, en tenant compte des préférences des utilisateurs, de leur localisation géographique et de leurs intentions de recherche, telles qu’elles sont exprimées dans leurs prompts.

Dans cette optique, le GEA combine les leviers du SEA et du SEO de façon à apporter une solution hybride, susceptible de maximiser la visibilité digitale et de booster les taux de conversion.

Ce qui fait du Generative Engine Advertising un outil stratégique pour les marques qui souhaitent renforcer leur présence en ligne et continuer à vendre des produits.

Ce que le GEA change pour les campagnes publicitaires

Concrètement, qu’est-ce que ça change pour vos campagnes publicitaires en ligne ? Qu’apporte le Generative Engine Advertising (GEA) à l’écosystème du référencement payant ?

En pratique, la dimension conversationnelle des moteurs IA permet de créer des publicités plus naturelles, avec des annonces perçues comme des prolongements à l’information plutôt que comme des interruptions dans la navigation.

Moins intrusives, ces publicités sont contextualisées et insérées de manière fluide dans la conversation : elles répondent à une question posée à l’outil. Ce qui renforce la crédibilité de la marque et améliore la confiance des consommateurs.

De cette façon, l’utilisateur ne voit plus un lien sponsorisé ou une bannière : il reçoit une réponse contextuelle qui intègre une recommandation commerciale adaptée à son intention de recherche.

Ajoutons à cela que chaque interaction est unique. Cette particularité permet de personnaliser la publicité générative de façon granulaire, de la rendre plus pertinente et mieux ciblée.

Ce qui modifie en profondeur la perception qu’en a l’utilisateur, parce que l’annonce ou la recommandation commerciale vient répondre à un besoin spécifique, au bon moment et avec les bons produits ou services.

Ce faisant, l’approche portée par le Generative Engine Advertising introduit une façon novatrice de penser la publicité : plus proche du conseil et parfaitement alignée avec le parcours client.

Ainsi, Google pourrait déployer Gemini Ads dans un avenir proche : une extension naturelle des Google Ads adaptée à son algorithme IA.

Ces Ads prendraient la forme de recommandations sponsorisées directement intégrées dans les réponses proposées par l’IA conversationnelle.

Même principe pour les futures ChatGPT Ads, dont la mise en route serait imminente selon certaines sources… Ce qui s’avère très crédible, compte tenu du fait qu’OpenAI cherche à trouver un modèle économique viable pour sa plateforme.

Concrètement, comment cela pourrait fonctionner ? Un utilisateur demanderait : « Quels sont les hôtels pas chers près du Parc des Expositions de la Porte de Versailles à Paris ? ».

Le moteur IA afficherait alors une réponse générée automatiquement, en glissant une recommandation pour une enseigne d’hôtellerie qui aurait préalablement payé pour que cette mention existe.

Quels sont les enjeux du GEA pour les entreprises et les annonceurs ?

Le Generative Engine Advertising apporte avec lui de nouveaux enjeux digitaux et marketing que les entreprises et les annonceurs doivent prendre en compte. Voici les plus importants.

Une personnalisation accrue des publicités

En matière de publicité digitale, la personnalisation a toujours été le Graal des annonceurs. Quoi de mieux, en effet, qu’une annonce ciblée capable de répondre à un besoin spécifique, à un moment précis, en apportant exactement la bonne solution ?

Avec le Generative Engine Advertising, la personnalisation est portée à un degré jamais atteint. L’exploitation des données contextuelles en temps réel, comme la localisation de l’internaute qui rédige le prompt, la collecte d’informations dans son historique ou la prise en compte de son intention de recherche, permet d’ajuster le message publicitaire avec une finesse inégalée.

Contrairement à une publicité intégrée dans la SERP classique, qui est nécessairement figée (les annonces apparaissent en réponse aux mots-clés tapés et ne changent plus, sauf à écrire une autre requête), les recommandations sponsorisées des moteurs IA sont dynamiques.

Elles peuvent se modifier au gré du déroulement de la conversation, en fonction des relances faites par l’utilisateur et en tenant compte des nouvelles informations apportées.

Si l’on reprend l’exemple utilisé plus haut (au sujet des hôtels près de la Porte de Versailles), l’internaute pourrait, une fois la réponse générée, saisir des informations permettant de resserrer les recommandations.

« Mon budget est compris entre 50 et 100 € par nuit » = le moteur épure sa liste pour ne retenir que les enseignes correspondantes. « J’ai besoin de deux lits séparés » = le moteur met en avant l’offre spécifique d’un hôtel, etc.

De sorte qu’une annonce publicitaire ne repose plus exclusivement sur des profils types de clients et sur des segments préétablis, mais tient compte de la demande unique formulée par chaque utilisateur.

Une manière de communiquer de façon ultraciblée et de renforcer la pertinence des campagnes grâce au Generative Engine Advertising.

Une intégration plus poussée des annonces sponsorisées

Un autre enjeu de la publicité digitale a trait à l’engagement des internautes. Depuis de nombreuses années, les annonceurs se battent pour que leurs publicités soient de mieux en mieux intégrées dans le parcours de navigation de l’utilisateur, afin de les rendre plus naturelles et moins intrusives. C’est ce qui explique le succès des publicités natives.

Or, l’optimisation GEA vise précisément à transformer la publicité classique en un contenu pertinent qui prolonge la navigation plutôt que de la suspendre. Ce changement d’approche est fondamental, parce qu’il contribue à capter l’attention des consommateurs et à renforcer leur engagement, sans jamais les contraindre en quoi que ce soit.

De fait, lorsqu’une recommandation semble naturelle, elle a toutes les chances d’être considérée comme légitime. La publicité devient ainsi une expérience utilisateur à part entière, parfaitement assimilée dans le parcours digital de l’internaute.

Un défi à la fois technique et éthique

La mise en œuvre d’une stratégie de Generative Engine Advertising (GEA) s’accompagne également de défis majeurs, qu’ils soient techniques ou éthiques.

• D’un point de vue technique, la création de campagnes publicitaires pour les moteurs IA gagne en complexité. Il faut faire preuve d’une maîtrise approfondie du fonctionnement des LLM, de la gestion des flux d’information et de l’utilisation des données structurées. Le degré d’expertise mobilisé est donc bien supérieur à ce qu’il se passe pour les régies publicitaires conventionnelles, qui reposent surtout sur des questions de stratégies budgétaires (c’est le cœur du modèle du PPC, pay-per-click).
• D’un point de vue éthique, le recours aux méthodes du GEA pose la question de la transparence des modèles publicitaires et du risque de personnalisation excessive des annonces. Il faut s’assurer que la recommandation sponsorisée soit distincte du reste de la réponse (pour éviter le mélange des genres) et que le degré de personnalisation ne soit pas jugé invasif par l’utilisateur. Ces problématiques sont plus propres à la plateforme qu’à l’annonceur, mais celui-ci aura tout de même un rôle à jouer au moment d’établir sa stratégie.

Reste aussi à savoir si ce modèle économique sera accepté par les internautes, qui sont déjà bombardés de publicités sur tous les supports « gratuits », notamment sur les réseaux sociaux. Ou s’ils préféreront s’orienter vers des outils qui échappent encore à l’exploitation commerciale…

L’automatisation complète des campagnes

Enfin, le Generative Engine Advertising s’appuie sur des processus d’automatisation encore plus poussés que dans le cadre des annonces sponsorisées conventionnelles.

La différence tient en grande partie aux capacités génératives des moteurs IA : les textes des annonces ne sont plus créés à l’avance par les marketeurs, mais générés en temps réel en fonction des besoins exprimés par les utilisateurs.

On peut donc imaginer des publicités dont le message changerait d’une seconde sur l’autre pour s’adapter aux informations données par l’utilisateur, de sorte qu’il serait toujours pertinent !

Cette automatisation globale aurait aussi un effet sur le budget publicitaire, optimisé minute par minute en fonction des performances mesurées et des ajustements apportés après chaque interaction.

Cela, sans qu’aucune intervention humaine soit nécessaire. Ce qui laisse entrevoir un gain de temps et d’argent considérable.

Comment se préparer au Generative Engine Advertising ?

Le GEA n’est pas encore là, et il se passera un certain temps avant que les leviers de référencement payant voient le jour.

Tout simplement parce que les plateformes réfléchissent encore à la pertinence de ce modèle économique et, surtout, à la manière idéale de déployer des publicités dans leurs résultats sans heurter les utilisateurs.

Néanmoins, nous vous recommandons de vous préparer au plus tôt à l’essor du Generative Engine Advertising et à la possibilité prochaine de lancer vos propres campagnes de publicité sur les moteurs IA. Car les choses progressent vite.

OpenAI autorise déjà les achats en un clic et prévoit une ouverture prochaine de son service à la publicité, tandis que Google et Perplexity mènent des tests concrets avec des régies spécifiques.

Alors, que pouvez-vous faire pour anticiper au mieux ?

• Gardez un œil sur l’évolution des moteurs IA et sur leurs projets de monétisation qui sont en train de prendre forme. Les grands acteurs de l’intelligence artificielle (comme OpenAI, Google et Microsoft) ne devraient pas tarder à faire des annonces concernant leurs stratégies publicitaires associées aux algorithmes IA.
• Formez-vous au fonctionnement des moteurs IA et des LLM afin de mieux prévoir les évolutions du marché. Par ailleurs, l’intégration d’annonces dans les réponses des IA conversationnelles nécessitera d’adopter de nouvelles compétences en matière d’expérience utilisateur, de marketing et de copywriting.
• Intégrez d’ores et déjà les grands principes de l’optimisation pour les moteurs IA dans vos méthodes, en recourant aux leviers du Generative Engine Optimization (GEO) pour renforcer la visibilité de vos contenus organiques sur ces plateformes. Même si n’est rien joué à ce stade, on peut imaginer que les futures publicités AI tiendront compte de l’autorité des annonceurs et de la qualité de leurs contenus existants. Une petite conversation avec une agence GEO ne vous fera donc pas de mal !
• Adoptez un positionnement multicanal et dites-vous que le GEA viendra compléter les différents formats publicitaires au lieu de les remplacer. En effet, le GEA ne doit pas être considéré comme un canal isolé, mais plutôt comme l’un des maillons d’une chaîne marketing plus vaste : il doit donc être aligné avec vos campagnes publicitaires existantes.

Préparez-vous aux changements majeurs induits par le Generative Engine Advertising !

Le Generative Engine Advertising (GEA) s’apprête à bousculer la fourmilière des stratégies publicitaires digitales.

Cette approche est en train de redéfinir les fondamentaux de la visibilité en ligne et du référencement payant en les adaptant aux exigences des LLM et des moteurs d’IA générative.

Mais c’est pour la bonne cause, car le GEA ouvre la voie à des campagnes personnalisées, plus proches des besoins des internautes et mieux intégrées à leurs usages. Il est donc essentiel de vous préparer dès maintenant à ce grand changement.

Comment ? En suivant de près l’évolution des projets de monétisation des grands acteurs de l’IA, en vous formant au fonctionnement des algorithmes, et en intégrant sans attendre les principes de l’optimisation pour les moteurs IA grâce au GEO.

Ainsi, quand le Generative Engine Advertising sera sur toutes les lèvres, vous aurez une longueur d’avance sur vos concurrents !