Les chiffres ont fini par tomber. Après des mois d’études partielles et de tweets alarmistes, on a maintenant assez de données pour voir ce que Google AI Overviews fait au trafic, et c’est plus bizarre qu’une simple courbe descendante.
Ce que les études mesurent
Semrush a analysé plus de 10 millions de mots-clés sur 2025. Les requêtes déclenchant un AI Overview sont passées de 6,5% en janvier à un pic de 24,6% en juillet, puis redescendues à 15,7% en novembre. Pas une progression linéaire. Google avance, recule, teste. Moins un déploiement maîtrisé qu’une expérimentation à grande échelle sur des utilisateurs réels.
Sur le CTR, Seer Interactive a suivi 3 119 requêtes sur 42 organisations clientes, de juin 2024 à septembre 2025. Le CTR organique sur les requêtes avec AI Overview est tombé de 1,41% à 0,64%. Ce qui m’a plus frappé dans leurs données : même les requêtes sans AI Overview ont perdu 41% de CTR sur un an. Ce n’est pas uniquement un problème d’AI Overviews quelque chose de plus large change dans la façon dont les gens utilisent Google.
Ahrefs mesure -34,5% de CTR en position 1 sur les requêtes informationnelles. BrightEdge trouve -30% en moyenne sur mai 2025. seoClarity note que les AI Overviews apparaissent sur 30% des requêtes desktop américaines en septembre 2025, contre 10% en mars. En six mois, le phénomène a triplé.
Le truc contre-intuitif
Quand un site est explicitement cité dans un AI Overview avec un lien, les chiffres racontent une autre histoire. Seer Interactive observe que les requêtes où la marque est citée surperforment systématiquement celles où elle ne l’est pas. Adobe a mesuré que les visiteurs arrivant via une citation AI Overview ont un taux de rebond inférieur de 23%, passent 41% de temps en plus sur le site, et convertissent à seulement 9% de moins que le trafic organique classique.
C’est logique, en y réfléchissant. Un utilisateur qui a déjà lu un résumé de votre service dans la réponse Google et qui clique quand même, il sait déjà pourquoi il vient. Ce n’est pas quelqu’un qui tombe dessus par hasard.
Qui souffre, qui résiste
Les contenus informationnels génériques prennent le plus dans les dents. Recettes, guides pratiques, tutoriels de base, Google résume, les gens ne cliquent plus. Les contenus transactionnels tiennent mieux : achats, comparaisons d’outils, prises de contact. seoClarity note que les AI Overviews sur les requêtes transactionnelles représentaient 12,5% en septembre 2025, en hausse, mais encore loin des requêtes informationnelles.
Pour un prestataire de services, consultant, développeur freelance, l’impact est différent d’un blog généraliste. Les requêtes du type “consultant SEO WordPress Paris” ou “développeur Avada freelance” déclenchent des AI Overviews beaucoup moins souvent. Et quand elles en déclenchent, être la source citée vaut une mise en avant que les résultats organiques classiques ne donnent plus vraiment.
Le problème qu’on ne sait pas mesurer
Il n’existe toujours pas de filtre AI Overviews dans Google Search Console. Amsive rapporte que c’était la question la plus posée lors d’un Google Search Central meetup à New York en 2025. Google répète qu’ils envoient “du trafic de valeur aux éditeurs”, mais sans tracking dédié, personne ne peut vérifier proprement. On mesure des signaux indirects : progression des requêtes informationnelles dans GSC, trafic referral, évolution du CTR par type de requête.
Ce n’est pas idéal. Mais c’est ce qu’on a pour l’instant.
Ce que ça change en pratique
Produire du contenu générique pour attraper du volume informationnel devient une mauvaise stratégie. Ça l’était déjà un peu, maintenant c’est mesurable. Ce qui compte de plus en plus : être la source que l’AI Overview cite, pas juste apparaître en position 4.
Ça passe par du contenu structuré, des données schema.org correctement implémentées, et une cohérence thématique sur son domaine. Rien de révolutionnaire. Mais c’est une couche de travail supplémentaire que beaucoup de sites n’ont pas encore faite, et le delta entre ceux qui l’ont faite et ceux qui ne l’ont pas faite commence à se voir dans les données.