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Google s’apprête à déployer plusieurs modifications de son AI Mode dans les prochaines semaines, avec comme objectif d’encourager les utilisateurs à cliquer vers les sites web des éditeurs.
L’annonce de Robby Stein
Robby Stein, de chez Google, a annoncé sur X que l’équipe travaillait sur de nouvelles façons d’intégrer les liens dans les réponses AI Mode. Selon lui, Google expérimente « comment et où afficher les liens de manière à être le plus utile aux utilisateurs et aux sites ».
Trois changements majeurs en préparation
Google prévoit ainsi de tester plusieurs nouveautés :
Les carrousels de liens intégrés arrivent sur mobile après leur lancement sur desktop. Ces blocs de liens apparaîtront directement dans les réponses AI Mode pour faciliter l’exploration.
Les liens inline améliorés bénéficieront de mises à jour du modèle. Google entraîne son IA pour mieux comprendre quand et où les utilisateurs souhaitent cliquer pour approfondir une information ou vérifier une source.
Web Guide va s’étendre de l’onglet « Web » vers l’onglet principal « All » pour les utilisateurs ayant activé cette fonctionnalité en Labs. Cette approche organise intelligemment les liens web les plus utiles grâce à l’IA.
Ce que Google a appris
L’équipe de Google affirme que les utilisateurs préfèrent largement cliquer sur des liens intégrés dans les réponses AI Mode, surtout quand ils ont plus de contexte sur la destination du lien.
Cette découverte pousse Google à vouloir afficher davantage de liens inline à long terme, même si des fluctuations sont à prévoir pendant la phase de déploiement.
Une évolution continue
Google précise que ces changements s’inscrivent dans une démarche continue d’amélioration de l’AI Mode et de la page de résultats de recherche. L’entreprise continue d’expérimenter pour trouver le bon équilibre entre expérience utilisateur et visibilité pour les éditeurs.
Ces tests interviennent dans un contexte où les éditeurs s’inquiètent de l’impact de l’IA sur le trafic vers leurs sites. Les nouvelles fonctionnalités semblent aller dans le sens d’une meilleure intégration des sources externes dans l’expérience de recherche.
