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Alors que l’IA générative transforme en profondeur les usages de recherche, un constat surprend : le SEO local ne subit pas le même recul que d’autres catégories. Là où de nombreux sites voient leurs clics chuter malgré des impressions en hausse, les recherches à intention locale continuent d’apporter un trafic stable et qualifié.
Quand l’IA déçoit sur le local
Lancer une requête du type « pizza près de moi » dans ChatGPT illustre immédiatement les limites de la recherche générative. Les réponses restent vagues, sans carte, sans horaires ni options pratiques comme le bouton d’appel. À l’inverse, une recherche identique dans Google Maps offre une expérience complète et contextualisée : avis clients, itinéraires, photos, ouverture en temps réel, actions immédiates.
Cette différence s’explique simplement. Les modèles de langage ne disposent pas d’une géolocalisation native fiable. Faute de contexte précis, ils génèrent des réponses génériques — là où, justement, la proximité est le critère numéro un.
Le poids de l’intention réelle
Une recherche locale ne s’arrête presque jamais à une lecture en ligne. Elle se traduit par un appel, une visite en magasin ou une prise de rendez-vous. L’IA peut fournir des conseils pour réparer une fuite, mais l’utilisateur cherche avant tout un plombier disponible à proximité.
C’est précisément pour cette raison que Google réserve rarement ses AI Overviews aux requêtes locales. L’intention est concrète, immédiate et ancrée dans le réel.
Des réponses IA nourries par le SEO local
Lorsqu’elles abordent malgré tout une requête locale, les IA s’appuient avant tout sur les mêmes sources que la recherche traditionnelle : Google Business Profile, Yelp, TripAdvisor ou encore les annuaires spécialisés.
Il n’y a rien de magique dans ce processus. La qualité des fiches, la richesse des avis et la précision des informations structurées constituent toujours le socle de leur compréhension. Les signaux exploités par les modèles sont finalement les mêmes que ceux travaillés depuis longtemps par les experts du référencement local.
Le SEO local déjà armé pour l’avenir fragmenté de la recherche
Depuis toujours, le référencement local repose sur la diffusion cohérente d’informations (nom, adresse, horaires et téléphone) à travers un large réseau de plateformes, cartes et annuaires. Cette approche multi-sources s’aligne naturellement avec la manière dont les modèles d’IA croisent et valident les données. Autrement dit, les fondamentaux du SEO local d’hier sont déjà ceux qui assurent la visibilité dans les réponses générées par l’IA.
Pour renforcer cette présence, les priorités restent simples :
- Cibler les requêtes transactionnelles où l’IA est encore peu performante,
- Garantir la cohérence des informations (NAP : nom, adresse, téléphone, horaires) sur tous les canaux,
- Enrichir chaque profil avec du contenu riche (photos, descriptions détaillées, FAQ, menus…),
- Encourager les avis réguliers, qui restent des signaux essentiels pour les moteurs traditionnels comme pour les IA.
Conclusion
Le SEO local illustre un paradoxe. Plus l’IA progresse, plus sa dépendance aux signaux structurés et aux données de proximité renforce l’importance des fondamentaux. Les modèles génératifs n’inventent pas le tissu local, ils l’agrègent à partir des mêmes sources que Google Maps ou Yelp.
Autrement dit, la bataille de demain se gagne moins sur l’expérimentation technologique que sur la discipline opérationnelle : cohérence NAP, exhaustivité des fiches, ou encore densité d’avis récents et pertinents. Dans un futur de recherche fragmentée, les marques locales qui auront sécurisé cet ancrage seront certainement celles que l’IA retiendra — et celles vers qui les utilisateurs se tourneront réellement.
