- Data
- SEO
2025 aura été l’année de l’IA.
On peut espérer que 2026 soit celle de la data.
Pourquoi ? Parce que la donnée est ce qui permet de reprendre des décisions rationnelles dans un environnement qui l’est de moins en moins.
Aujourd’hui, on demande aux entreprises de faire plus avec :
- Moins de budget : les investissements marketing et digitaux ralentissent sous l’effet des incertitudes économiques.
- Moins d’audience : la morosité économique réduit le pouvoir d’achat. L’essor des moteurs IA et des réponses directes diminuent le trafic vers les sites. Ce double phénomène dégrade mécaniquement la demande et l’audience des sites.
- Moins de données exploitables : 39% des internautes français refusent systématiquement les cookies, contre 22% en 2019 sans compter les 30% qui utilisent des bloqueurs de publicité.
La croissance n’est désormais plus automatique. Elle se construit par des décisions plus justes.
C’est précisément là que la data redevient stratégique.
1. La data pour compenser un haut de funnel qui se rétrécit
Moins de clients prêts à acheter. Moins de visiteurs organiques.
Ce double phénomène rétrécit le haut de funnel (top of funnel) des entreprises.
Quand l’audience devient plus rare et plus coûteuse, il devient vital de mieux convertir ce qui arrive déjà chez vous.
L’optimisation du taux de conversion doit donc devenir un levier prioritaire d’autant plus qu’il s’agit d’un critère SEO à part entière. Nous avons en effet désormais la certitude depuis les Google Leak que Google via l’algorithme Navboost analyse la capacité d’un site à engager ses visiteurs.
👉 Solutions :
- Audit Analytics pour identifier les points de friction dans les parcours
- Recueil de feedback utilisateurs (focus group, tests utilisateurs, etc) pour prioriser les hypothèses d’améliorations
- A/B testing pour tester ces hypothèses d’améliorations
- Personnalisation pour proposer une expérience adaptée aux profils et attentes de ses visiteurs
2. La data pour mettre les efforts d’acquisition au bon endroit
On parle beaucoup de l’IA Search, notamment sur ce réseau social.
La révolution est réelle, mais dans les faits, l’impact trafic reste marginal pour la majorité des sites. Dans les faits, elle génère moins de 1% du trafic pour la majorité des sites. Les outils d’analyse de la visibilité sur les LLMs pullulent mais aucun ne peut fournir une information réellement actionnable, la faute à l’absence de données fiables (comportements de recherche, aspect des résultats, etc).
Pendant ce temps là, de nombreux annonceurs continuent de dépenser leurs budgets d’acquisition “à l’aveugle”, guidés par des données partielles ou biaisées.
Les lacunes de tracking dues aux restrictions de cookies, aux AdBlocks et aux silos de données empêchent d’avoir une vision juste des performances de chaque canal.
Réconcilier et fiabiliser la donnée d’attribution est donc crucial pour mettre enfin les efforts d’acquisition au bon endroit (les bons canaux, les bons messages, au bon moment), et arrêter de gaspiller du budget par habitude ou par croyance.
👉 Solutions :
- Tracking Server-Side pour contourner les blocages navigateurs et AdBlocks
- Suivi cross-canal et off-line pour disposer d’une vue unifiée des parcours utilisateurs
- Pilotage de la CMP pour augmenter le taux d’optin et le volume de données collectées
- Réconciliation des données de consentement et analytics pour estimer de façon probabiliste les conversions totales
3. La data pour adapter son offre aux mutations de marché
En période de crise, les comportements des consommateurs évoluent rapidement, tout comme les stratégies des concurrents qui redoublent d’agressivité pour capter une demande atone.
Or, trop d’entreprises naviguent à vue sans véritable dispositif de market intelligence.
Pourtant, les données externes ne manquent pas : évolutions de la demande sur Google, tendances social media, données e-commerce des marketplaces, données open data sectorielles, etc.
Ces informations publiques et donc accessibles à tous permettent d’anticiper les changements plutôt que de les subir :
- Identifier des opportunités (nouveaux segments porteurs, produits plébiscités, territoires délaissés par la concurrence…)
- Repérer les menaces (nouveaux entrants, désaffection soudaine pour un produit, réputation qui se dégrade).
👉 Solutions :
- Monitoring des tendances de recherche sur Google pour détecter les évolutions d’intérêts des consommateurs
- Analyse des signaux faibles sur son site via les outils Analytics pour identifier des tendances naissantes
- Veille concurrentielle automatisée afin de tracker les mouvements des concurrents (nouveaux produits ajoutés sur leur site, changement de prix, stratégie de contenus, etc)
- Scrapping de données Amazon pour monitorer leur stratégie commerciale (offre, produits, prix, etc) et leurs avis clients.
4. La data pour maintenir la rentabilité de ses campagnes SEA
C’est la crise pour les annonceurs mais pas pour Google !
Le CPC moyen sur Google Ads a progressé de 12,9% en 2025 par rapport à 2024.
A budget constant, il faut gagner en efficacité pour maintenir le même volume de performance (conversions, CA, CPA, ROI).
Dans ce contexte, même en optimisant au maximum les campagnes (structure, annonces, mots-clés, etc.), on peut vite atteindre un plafond de verre en termes de ROI.
Les algorithmes publicitaires (Google, Facebook…) finissent par saturer si on ne leur donne pas de “grain à moudre” supplémentaire.
La clé pour maintenir la rentabilité et continuer à croître va alors résider dans la dataque l’on injecte dans ces campagnes.
En enrichissant les plateformes d’ad avec vos données first-party(emails clients, historiques d’achats, audiences de conversion, valeurs client…), vous fournissez aux algorithmes des signaux plus précis pour optimiser la diffusion des annonces vers les prospects les plus susceptibles de convertir ou vers ceux ayant la plus forte valeur potentielle.
Mieux alimentées, vos campagnes pourront améliorer leurs taux de conversion ou leur panier moyen, compensant en partie la hausse des coûts publicitaires.
👉 Solutions :
- Suivi avancé des conversions pour nourrir les algorithmes avec des conversions off-line ou post-clic (ventes en magasin, suivi de contrats, etc)
- Analyse Life Time Value (LTV) et cohortes pour piloter les campagnes selon la valeur client
- Tracking des micro-conversions et événements sur le site pour enrichir les algos avec des signaux d’engagement
- Utilisation des données CRM pour créer des audiences sur mesure (liste des clients, audiences d’intention, segments RFM, etc)
- Déploiement Customer Data Platform (CDP) pour unifier les données clients et pousser des segments mis à jour en temps réel dans les outils publicitaires
5. La data pour produire moins de contenu mais mieux
Google a multiplié depuis 2023 les Core Updates et autres mises à jour qualitatives (Helpful Content, Spam), toutes allant dans le même sens : privilégier les sites qui font autorité sur un domaine en proposant les meilleurs contenus et pénaliser les contenus de mauvaise qualité qui polluent les résultats (notamment la multitude de contenus générés à la va-vite par des IA).
Cette tendance est renforcée par l’émergence des moteurs de recherche à IA : ces derniers cherchent également des sources d’autorité.
Pour les entreprises, cela signifie qu’il faut sortir de la frénésie de production de contenu “au kilomètre”. Mieux vaut produire moins de contenus, mais des contenus à forte valeur ajoutée qui feront autorité.
La data peut précisément guider cette stratégie éditoriale : en identifiant quels contenus existants apportent réellement du trafic qualifié (et convertissent), en repérant les sujets où vous avez une légitimité forte et un potentiel SEO, et en mesurant l’impact concret de chaque article ou livre blanc produit.
L’objectif est d’éliminer le “bruit” pour ne conserver que le contenu pertinent et performant.
👉 Solutions :
- Audit de performance éditoriale pour repérer les thématiques performantes et les contenus zombies
- Content pruning pour éliminer les contenus de faible qualité et améliorer la thématisation d’un site
- Approche “topic cluster” pour structurer les contenus autour de piliers thématiques
- Abonnement à l’outil Thot SEO pour créer des contenus qui surpassent la concurrence
6. La data pour réussir enfin ses projets d'IA
Dans la grande majorité des cas, ce n’est pas l’algorithme en lui-même qui est en cause, mais bien la qualité, la pertinence ou la disponibilité des données utilisées. Le vieil adage “garbage in, garbage out” (des données de mauvaise qualité entrainent des résultats médiocres) se vérifie pleinement.
La data est le nerf de la guerre en matière d’intelligence artificielle. C’est le carburant sans lequel aucun modèle d’IA ne peut apporter de valeur.
L’enjeu consiste donc à collecter et préparer des données uniques, fiables et alignées avec vos enjeux business.
L’IA n’est pas plus intelligente que les données qu’on lui fournit.
Une entreprise qui structure mieux ses données métier, qui les enrichit en continu et qui les exploite de manière créative aura un avantage décisif.
👉 Solutions :
- Immersion avec les décideurs (CEO, CMO, CDO) pour définir des cas d’usages alignés avec les enjeux business
- Cartographie Data pour recenser et analyser le patrimoine donnée existant
- Roadmap Data & IA pour prioriser les cas d’usages présentant le meilleur ratio valeur/ effort/délai
- Datawarehouse pour centraliser vos données pertinentes
- Pipelines automatisés pour alimenter en contenu vos modèles d’IA avec des données fraîches
- Gouvernance pour garantir le maintien d’une donnée de qualité et mesurer le ROI des actions data
Moins de datas, plus de valeur business
La data n’échappe pas à la nouvelle exigence qualitative qui s’impose partout.
Longtemps, les entreprises ont adopté une approche accumulative vis-à-vis de la donnée – stockant tout, “au cas où” cela puisse servir un jour.
Or, dans les faits, la grande majorité des données collectées ne sont jamais exploitées. Plus de 80% des données générées par les entreprises restent inutilisées dans les décisions, constituant une masse inerte qui encombre les serveurs et peut même brouiller la compréhension.
On parle parfois de “dark data” pour désigner ce gisement inerte de données dormant dans l’ombre. Au-delà du gâchis en opportunité, cette accumulation a un coût (stockage, conformité RGPD…) et peut donner une illusion de connaissance. À quoi bon posséder des pétaoctets de données si aucun insight actionnable n’en sort ?
Mieux vaut moins de data, mais bien utilisée.
