Mesurer pour agir : Cdiscount internalise la visibilité auprès des IA
Pour maintenir son attractivité commerciale, Cdiscount a transformé une contrainte technologique en projet opérationnel : quantifier, de façon répétée et standardisée, sa présence dans les réponses produites par les assistants basés sur les grands modèles de langage. Le plan dévoilé au Forum Connect Lille repose sur une logique simple mais intensive : simuler à grande échelle les requêtes que poseraient les consommateurs à ChatGPT, Gemini et autres systèmes similaires, afin d'obtenir un indicateur fiable de visibilité avant toute optimisation marketing.
Le constat initial est net : le trafic issu de ces outils a été multiplié par 4 en un an pour l'e‑commerçant. Dans ce contexte, l'arrivée en France des fonctionnalités AI Overviews de Google est perçue comme un accélérateur probable de cette dynamique, avec le risque d'une redéfinition du partage du trafic entre sites et assistants. Des études citées lors de la présentation évoquent une possible érosion du trafic organique pouvant atteindre 30 % à 50 % dans les territoires où ces réponses synthétiques sont déjà déployées.
Un baromètre maison : 12 000 requêtes quotidiennes
Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des métriques SEO classiques, les équipes produit et SEO/GEO de Cdiscount ont développé un outil interne. Son principe opérationnel : exécuter quotidiennement 12 000 prompts répartis dans trois grands modèles de langage, en partant des intentions réelles des consommateurs. Ce volume vise à produire une mesure stable, représentative et exploitable, qui permette d'orienter des actions concrètes — adaptations de contenus, formats, ou stratégies de recommandation pour apparaître dans les extraits cités par les assistants.
« La vraie question est : comment faire pour être cité, comparé et recommandé par les IA ? »
La citation, prononcée lors du forum, synthétise le changement d'objectif : il ne suffit plus d'être bien positionné dans les pages de résultat. Il faut désormais décrocher une place dans les flux de réponses synthétiques que consultent directement les internautes via les assistants.
- Objectif stratégique : basculer d'un modèle centré SEO vers une approche « GEO » (visibilité dans les générateurs de réponses).
- Métrique opérationnelle : baromètre quotidien de 12 000 prompts dans 3 LLMs.
- Enjeu marché : risque de perte de trafic organique estimé dans certaines études à 30–50 %.
Conséquences pour le marketing digital
La démarche de Cdiscount illustre une tendance plus large : les annonceurs et commerçants vont devoir redéfinir leurs indicateurs de performance pour inclure des mesures de visibilité dans les générateurs de réponses. Cela implique des investissements R&D en data engineering, la construction de jeux de requêtes représentatifs et l'harmonisation entre équipes SEO, produit et data. À court terme, les retailers qui anticiperont ces métriques pourront se positionner comme sources citées par les assistants et préserver une part du trafic à valeur commerciale.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Prompts exécutés par jour | 12 000 |
| Nombre de modèles testés | 3 |
| Multiplicateur de trafic LLM en 12 mois | x4 |
| Baisse de trafic potentielle (studies) | 30–50 % |
À l'échelle nationale, ce type d'initiative interroge l'écosystème numérique : quelles méthodologies garantiront la représentativité des mesures ? Comment les régulateurs et les plateformes encadreront‑ils les recommandations automatiques ? Pour les équipes marketing, la réponse passe par une montée en compétence sur la nature des prompts utilisateurs et par une industrialisation des tests pour transformer la visibilité dans les IA en revenus mesurables.
La trajectoire amorcée par Cdiscount constitue un laboratoire opérationnel pour le commerce en ligne français : mesurer d'abord, optimiser ensuite, afin de rester cité par les technologies qui redessinent aujourd'hui le parcours d'achat.
