Étude GEO : être recommandé par l’IA ne suffit pas si votre marque est peu connue

Une recommandation d’une IA seule ne suffit pas à générer une vente dans tous les cas. Selon une enquête de Bazaarvoice menée avec l’analyste Kiri Masters, 94 % des acheteurs à qui une IA propose une marque qu’ils ne connaissent pas vont vérifier ailleurs avant de payer. Où vont-ils chercher, et combien de temps y passent-ils ?

Ce que mesure l’enquête Bazaarvoice sur les recommandations IA

Bazaarvoice, spécialiste des avis clients et du contenu généré par les utilisateurs, a récemment publié son Brand Equity Survey.

Plus de 3 600 personnes situés entre les Etats-Unis et l’Europe ont été interrogées sur huit catégories, de la beauté au bricolage en passant par l’animalerie.

Le chiffre clé de cette étude est le suivant : 94 % des recommandations de marques que l’acheteur ne connaît pas déclencheront une recherche additionnelle de l’acheter potentiel. A l’inverse, quand l’IA propose une marque connue de l’acheteur, 13 % achètent sans chercher plus loin, ce qui implique que 87 % d’acheteurs vérifient avant de procéder à un achat.

Pourquoi cette distinction est importante ? Si vous travaillez pour une marque peu connue, apparaître dans une réponse de ChatGPT ou de Gemini vous aidera à entrer dans la liste de sélection de l’acheteur mais cela ne garantit pas encore l’achat puisque la grande majorité des acheteurs effectuent des recherches complémentaires avant de prendre leur décision.

Marque connue ou inconnue : l’écart de temps de vérification

D’après l’étude, la notoriété raccourcit nettement la vérification.

Le tableau ci-dessous compare le temps de recherche après une recommandation d’IA, selon que l’acheteur connaît la marque ou non :

Face à une marque inconnue, 37 % des acheteurs consacrent plus d’une heure à vérifier, contre 24 % pour une marque connue.

En clair, la recommandation d’IA joue le rôle du vendeur en rayon : elle oriente l’acheteur, qui lit quand même l’étiquette et se renseigne sur les avis.

Pour une marque concurrente, ce délai représente une vraie fenêtre dans laquelle vous pouvez espérer le faire changer d’avis. Pendant une heure, votre futur client consulte des pages web, des comptes d’influenceurs, des chaines YouTube sur lesquels vous pouvez être positionné.

Site de marque, réseaux sociaux, Google : où se joue la vérification

Une fois l’achat envisagé, les acheteurs se dispersent sur des canaux que les marques connaissent bien.

Voici où ils vont vérifier, selon Bazaarvoice :

• site de la marque : 68 % ;
• réseaux sociaux : 65 % ;
• site d’un distributeur : 58 % ;
• moteurs de recherche : 51 % ;
• forums et communautés : 43 % ;
• magasins physiques : 31 %.

Le détail qui compte pour un professionel du SEO ? Un acheteur sur deux repasse par un moteur de recherche après avoir consulté l’IA. Ce chiffre nuance sérieusement l’idée d’un search remplacé par les assistants conversationnels.

Le poids des réseaux sociaux est tout aussi parlant, et il rejoint le rôle des plateformes sociales dans les citations des IA. Ce qui est également intéressant à considérer, c’est que les sources que les acheteurs consultent pour vérifier ne sont pas forcément celles qu’exploitent les modèles pour rédiger leurs réponses initiales, et c’est sur ces dernières que les marques challengers peuvent prendre l’avantage.

Au moment de payer, le site de la marque garde pour le moment toujours la main : 43 % des acheteurs y finalisent leur commande, contre 3 % seulement directement dans l’outil d’IA. Ce chiffre relativise les ambitions affichées autour de fonctions comme ChatGPT Shopping notamment qui en sont encore qu’à leurs débuts.

Ce que les équipes SEO et e-commerce doivent retenir de cette étude

Si votre marque n’est pas encore installée et connue, votre fiche produit devient la page de contre-expertise qui se doit d’être très claire et optimisée pour la conversion.

Avant de faire confiance à une marque inconnue recommandée par une IA, 76 % des acheteurs veulent des avis avec photos ou vidéos, 75 % des avis écrits, 61 % une fiche technique et 55 % une note.

En clair : une fiche qui affiche trois avis sans photo renverra l’acheteur chercher ailleurs, et 58 % se tournent alors vers le site d’un distributeur. La vente peut se jouer chez un revendeur plutôt que chez vous, ce qui vous empute au passage des points de marge non négligeables dans ce secteur.

Côté technique, Bazaarvoice affirme que des avis chargés en JavaScript restent invisibles pour certains crawlers d’IA. Cette vérification entre dans un audit classique, au même titre que les leviers pour être cité par les IA génératives.

Les avis servent donc deux fois : ils alimentent les réponses des assistants et rassurent l’humain qui vérifie ensuite. Ce double usage rejoint l’attention croissante de Google pour le contenu UGC et, plus largement, les signaux de confiance qui pèsent en GEO.

Les limites de l’enquête à garder en tête

Bazaarvoice vend précisément des solutions d’avis clients, dont son Authentic Discovery API et, depuis le 1er septembre 2026, une offre baptisée AI Visibility. Une étude qui conclut au rôle décisif des avis sert donc aussi les intérêts de son éditeur.

Le panel est aussi peu représentatif de la population générale : les répondants sont membres d’Influenster, une communauté où l’on publie des avis produits. En clair, un public aussi habitué aux avis a probablement plus tendance que la moyenne à vérifier avant d’acheter.

Les réponses restent déclaratives, sans comportements d’achat observés.

Comme toujours avec les études issues d’entreprises biaisées, il faut prendre les résultats pour ce qu’ils sont : des tendances à garder en tête et à confronter avec vos propres données internes.