Le chiffre le plus repris de l’année sur la perte estimée de trafic SEO issue du déploiement des aperçus IA de Google a récemment été totalement révisé (par les auteurs originaux de l’étude). Ils estimaient initialement à environ 15 % la perte de trafic SEO subie par Wikipédia. Dans la dernière version de l’étude, ils parlent désormais de 5,45 %. Voici ce qu’il faut retenir sur ces changements et surtout ce que vous devez retenir et faire concrètement.
L’essentiel en bref
- Dans sa version du 2 septembre 2026, le preprint de Mehrzad Khosravi et Hema Yoganarasimhan (University of Washington) chiffre désormais à 5,45 % la baisse des visites SEO venues des moteurs de recherche vers Wikipédia en anglais.
- La version de mai 2026, celle qui a nourri la plupart des audits SEO, annonçait environ 15 %. Entre les deux, la métrique et les groupes de contrôle ont changé.
- Attention car l’URL arXiv sans numéro de version affiche toujours l’ancienne estimation (ce qui peut expliquer en partie que l’ancien chiffre soit toujours massivement utiliser lors d’audits et présentations commerciales).
- Attention également à ces études macros car elles n’impliquent pas que sur votre secteur d’activité très précis l’impact ne soit pas soit nettement plus élevé, soit nettement plus faible (cela ne vous dispense donc pas d’une analyse personnalisée sur vos propres données avant/après déploiement des AI overviews en France).
Ce que l’étude mesure depuis sa version du 2 septembre
La dernière version de l’étude compare les sources de trafic référents mensuels issus des moteurs de recherche vers les articles de Wikipédia en anglais avec les mêmes articles dans les éditions allemande et française, sur la période de décembre 2023 à décembre 2024. Google avait activé les Aperçus IA par défaut aux États-Unis en mai 2024, pas encore en Allemagne ni en France pendant la fenêtre observée.
Le résultat ? Une baisse de 5,45 % de face au contrôle allemand, 4,82 % face au contrôle français. Les auteurs utilisent un modèle de doubles différences en pseudo-maximum de vraisemblance de Poisson, adapté à des données de comptage.
Rapporté à l’ensemble de l’édition anglophone, cela représenterait environ 100 millions de référents de recherche en moins chaque mois, soit près de 1,2 milliard sur un an, selon la lecture détaillée qu’en fait Search Engine Journal. Ces deux nombres sortent du modèle, ils ne sont pas comptés directement.
Pourquoi le chiffre passe de 15 à 5 %
Deux éléments ont évolué :
- La v4, mise en ligne le 12 mai 2026, mesurait des pages vues quotidiennes et comparait l’anglais au hindi, à l’indonésien, au japonais et au portugais, sur 161 382 paires article-langue.
- La v5, mise en ligne le 26 août, bascule vers les référents mensuels de recherche et remplace ces langues par l’allemand et le français.
Le détail qui a son importance ? Une page vue et un référent de recherche ne sont pas du tout la même unité de mesure :
- La première compte toutes les lectures, quelle que soit leur origine.
- La seconde ne retient que les arrivées depuis un moteur, celles qui vous intéressent quand vous parlez de SEO et GEO.
Le changement de groupe de contrôle est aussi important, c’est donc normal que les conclusions changent du tout au tout.
Comparer l’anglais au hindi ou à l’indonésien revient à opposer des audiences, des taux d’équipement et des rythmes de croissance sans commune mesure.
L’allemand et le français collent nettement mieux au profil de l’édition anglophone, ce qui réduit mécaniquement l’effet attribué aux Aperçus IA.
Baisse estimée des référents mensuels de recherche vers Wikipédia en anglais après l’activation par défaut des Aperçus IA aux États-Unis, face au groupe de contrôle allemand. (Source : Khosravi et Yoganarasimhan, arXiv v6, 2 septembre 2026, preprint non relu par les pairs)
Mais encore une fois, comme toujours, attention de ne pas prendre ces chiffres pour ce qu’ils ne sont pas : ils n’ont pas analysé votre secteur d’activité, vos propres données avant / après le déploiement des aperçus IA en France et le sujet du chiffrage de l’impact des AI Overviews sur le trafic a produit des dizaines d’études avec des conclusions jamais identiques qui nous donnent à chaque fois des tendances macros mais jamais de chiffres très précis par secteurs, encore moins pour la France.
Ce que ce chiffre analyse surtout et qui n’est surement pas comparable à votre propre site
Wikipédia est le cas le plus favorable à la substitution par un résumé mais c’est aussi un domaine qui attire de nombreuses visites directes du fait de sa notoriété (de nombreux utilisateurs l’utilisent comme un moteur de recherche à part entière).
Bien entendu, une définition, une date de naissance, une capitale, une information simple sur un évènement historique, … : l’Aperçu IA répond mieux et plus vite que le clic sur un long article détaillé dont la moitié du contenu ne répondra pas à votre demande initiale.
Selon la Wikimedia Foundation, près de 90 % des visiteurs de l’encyclopédie venaient historiquement de la recherche Google, une dépendance que peu de sites commerciaux atteignent généralement (du moins, on ne vous le souhaite pas, sinon, votre trafic a du drastiquement chuter depuis juillet dernier).
Google, de son côté, conteste la méthode de l’étude.
Les données publiques de Wikimedia agrègent tous les moteurs externes, ce qui empêcherait d’isoler l’effet propre des Aperçus IA de Google (et ils ont raison sur ce point).
Sur cela, l’une des auteures répond à Google que les autres moteurs pèsent peu (et les parts de marché des moteurs de recherche lui donnent globalement raison) .
Vous l’aurez donc compris, pour un média, un site e-commerce, une entreprise b2b ou un éditeur de logiciel, la seule mesure vérifiable et importante à analyser reste la vôtre.
Si vous vous demandez comment procéder ? Commencez par ouvrir votre compte Google Search Console puis comparez vos impressions, CTR et vos clics sur les 3 mois qui ont suivi le déploiement des AI overviews et du mode IA en France (22 juillet 2026) en les comparant aux données des 3 même mois de l’année dernière (c’est important de comparer des périodes comparables pour éviter de comparer des périodes avec des saisonnalités différentes).
C’est sûr que ce sera plus long que de copier-coller le chiffre d’une étude tierce mais cela aura le mérite d’être comparable à cette référence lors de vos prochains rendez-vous professionnels.
(PS : les écarts observés entre petits et gros sites montrent d’ailleurs que la moyenne cache presque toujours l’essentiel).
Notre verdict :
En résumé ? Le vrai enseignement n’est pas l’impact des AI overviews estimé à -5 % ou -15 %, c’est que vous devez toujours, lorsque vous en avez la possibilité, comparer les données des études macros avec vos propres chiffres. Et là, en l’occurence, si vous avez un compte Google Search Console à disposition, vous aurez toutes les données à disposition et ces résultats seront nettement plus fiables (même si Google ne nous donne pas toutes les données et qu’il fait de l’échantillonnage).
