Une part croissante des achats se décide dans une conversation avec une IA. Les marques recommandées voient la vente arriver, mais par un autre canal, tandis que les marques absentes de la réponse ne voient rien. Une cliente qui demande à ChatGPT quelle crème choisir pour une peau sensible en achète une, et les autres ne sauront jamais qu’elles étaient dans la course.
Pendant vingt ans, le e-commerce a appris à tout mesurer : l’impression, le clic, le panier, la conversion. Chaque vente pouvait être remontée jusqu’à sa source. Ce modèle a pourtant un angle mort. Une partie des décisions d’achat se prend désormais dans une conversation avec une IA : la cliente pose sa question, lit une réponse qui nomme quelques marques avec un argument pour chacune, puis fait son choix. La vente est jouée avant le premier clic.
Ce n’est plus un usage de niche. Selon la Fevad et Odoxa, 31 % des acheteurs en ligne français utilisent déjà l’IA générative pour préparer leurs achats, et 49 % des 15-24 ans. Ce chiffre a été repris par KPMG et la Fevad en septembre 2026.
Ce que voit la marque recommandée : une vente qui change de nom
Pour la marque recommandée, la vente arrive bien, mais elle est déguisée. Elle peut d’abord apparaître comme un clic venu d’un lien de la réponse, qui constitue la partie visible. Chez 13 grandes enseignes françaises, ce trafic a été multiplié par 20 en un an, de mai 2025 à mai 2026, et il convertit 25 % mieux que les leviers marketing classiques, selon un baromètre Valiuz de juillet 2026.
D’autres visites, venues d’une application, arrivent souvent sans source identifiable et se rangent dans le trafic direct. Enfin, la cliente peut retenir un nom et revenir plus tard : la vente est alors attribuée à la notoriété. Dans les trois cas, le mérite revient à un autre canal que celui qui a fait le choix. Le ×20 ne montre donc que la partie émergée.
Ce que voit la marque absente : rien
C’est l’autre face, et la plus coûteuse. Une marque absente de la réponse ne perd ni position, ni impression, ni clic : elle ne figure tout simplement pas dans le choix. Son trafic, son référencement et ses ventes peuvent rester stables pendant que sa catégorie se décide sans elle.
Ce cas est la règle plus que l’exception. Selon l’Indice Cited, 68 % des marques testées sont absentes de la réponse, soit 50 sur 74. Certains secteurs sont plus touchés : 23 marques sur 26 en mode et accessoires, et 12 sur 18 en beauté et soin. Le relevé a été réalisé le 21 septembre 2026 sur ChatGPT (gpt-5.5), avec recherche web activée, à raison d’une question d’achat par marque, formulée comme une cliente la poserait, pour 74 marques françaises réparties en sept secteurs.
Sur Google, une marque mal classée existe encore en page deux. Dans une réponse d’IA, elle n’existe pas du tout.
Mesurer la réponse, pas le clic
Puisque la décision se prend dans la réponse, c’est la réponse qu’il faut observer. Plusieurs réflexes sont proposés pour reprendre la main : lister les questions d’achat de ses clients, sans le nom de la marque, par besoin, usage ou occasion ; les poser régulièrement à plusieurs moteurs et noter qui est cité, à quel rang et avec quel argument, sachant que les réponses varient d’un moteur à l’autre ; relever les sources que les moteurs lisent, car ce sont elles qui façonnent la réponse, bien plus que la page d’accueil de la marque.
Il est aussi possible d’isoler, dans ses outils, les visites venues de chatgpt.com, perplexity.ai ou gemini.google.com, et de demander aux clients comment ils ont connu la marque, en ajoutant « un assistant IA » aux réponses possibles. Le e-commerce a appris à mesurer le clic, puis la conversion, puis le parcours. L’étape suivante est de mesurer la recommandation. Tant qu’elle reste hors des outils, les marques citées sous-estiment ce que l’IA leur apporte, et les marques absentes ignorent ce qu’elle leur coûte.
La question n’est plus : « est-ce que mon client me connaît ? » C’est : « est-ce que son IA me cite ? »
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