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Une étude Wordstream teste la fiabilité de 5 outils IA populaires sur 45 questions Google Ads. Résultat : une réponse sur cinq contient des informations incorrectes.
L’expérience menée par Wordstream
Wordstream a soumis 45 questions relatives au PPC à cinq outils d’intelligence artificielle : ChatGPT, Google AI Overviews, Google Gemini, Perplexity et Meta AI.
Méthode de test : l’étude ne précise pas si les prompts ont été standardisés ou si les tests ont été répétés pour vérifier la cohérence des réponses.
Les questions portaient sur des sujets variés :
- Stratégies d’enchères disponibles dans Google Ads en 2025,
- Méthodes d’amélioration du Quality Score,
- Rédaction de scripts Google Ads pour suspendre les mots-clés à CPC élevé.
Sur Search Engine Land, Anu Adegbola rapporte que 20% des réponses contenaient des erreurs factuelles.
Classement par taux d’erreur
Les résultats par outil :
- Google Gemini : 6% d’erreurs,
- Perplexity : 13% d’erreurs,
- Meta AI : 20% d’erreurs,
- ChatGPT : 22% d’erreurs,
- Google AI Overviews : 26% d’erreurs.
Spécificités observées par outil
- Meta AI oriente ses réponses vers Facebook Ads, même pour des questions explicitement liées à Google Ads.
- ChatGPT adopte un ton encourageant dans ses feedbacks de performance et évite les critiques directes.
- Gemini fournit des informations plus précises et actualisées, alignées sur les données benchmark 2025.
Facteurs d’influence potentiels
Plusieurs éléments peuvent expliquer les variations de performance entre outils :
- Dates d’entraînement : les modèles n’ont pas tous accès aux mêmes données temporelles. Certains peuvent manquer les mises à jour récentes de Google Ads.
- Génération de scripts : Gemini et AI Overviews refusent de créer des scripts automatisés, invoquant leur complexité et les risques de mauvais usage.
- Filtres de sécurité : les refus de Gemini et AI Overviews de générer des scripts peuvent refléter des politiques internes plus restrictives.
- Biais de spécialisation : Meta AI privilégie systématiquement son écosystème publicitaire, même sur des questions neutres.
- Tonalité programmée : le ton encourageant de ChatGPT peut masquer des analyses critiques nécessaires à l’optimisation.
- Recherche de mots-clés : la plupart des outils proposent des termes génériques à forte concurrence au lieu des mots-clés de niche demandés. Seul Gemini démontre une compréhension des dynamiques de CPC.
- Auto-référencement : ChatGPT se liste parmi les solutions de gestion Google Ads recommandées, aux côtés d’agences et plateformes spécialisées.
Limitations techniques identifiées
L’étude révèle que l’accuracy varie selon le type de requête. Les questions techniques (configuration de campagnes et paramètres d’enchères) génèrent plus d’erreurs que les questions stratégiques générales.
Les outils propriétaires (Gemini pour Google Ads et Meta AI pour Facebook Ads) affichent de meilleures performances sur leur écosystème respectif.
Recommandations pratiques
- Spécialisation : utiliser Gemini pour Google Ads, Meta AI pour Facebook Ads,
- Contextualisation : fournir des détails précis dans les prompts (secteur, budget et objectifs),
- Vérification : croiser les recommandations IA avec des benchmarks fiables et l’expertise humaine,
- Mise à jour : privilégier les outils ayant accès aux données temps réel des plateformes.
Impact sur l’industrie
Ces résultats interviennent alors que l’automatisation Google Ads se généralise et que les annonceurs intègrent massivement l’IA dans leurs workflows.
Le taux d’erreur de 20 % questionne la délégation complète des décisions stratégiques aux outils automatisés, particulièrement sur des budgets importants.
L’étude souligne l’importance du contrôle qualité dans l’usage des IA pour la gestion publicitaire. L’IA peut assister la gestion publicitaire, mais ne remplace ni l’expertise, ni la vérification humaine.
