Le nouveau filtre multimodal de Google Search Console représente une avancée majeure dans la manière dont les marketeurs peuvent analyser le trafic de recherche, en capturant les données des requêtes où les images ont un rôle. Ce filtre couvre différentes méthodes de recherche incluant Google Lens, Circle to Search sur Android, les téléchargements d’images, et la fonction « Rechercher cette image » accessible par clic droit dans Chrome.
Qu’est-ce que le filtre multimodal dans Google Search Console ?
Le filtre multimodal sépare le trafic de recherche web généré par les images des requêtes textuelles traditionnelles. Sous le type de recherche Web, le filtre classe le trafic en deux groupes distincts : le trafic textuel issu des requêtes standard tapées, et le trafic multimodal où les images sont des composantes clés de la recherche.
Le déploiement de ce filtre vise à fournir une compréhension approfondie de l’interaction des utilisateurs avec les technologies de recherche par images. Harsh Kharbanda, chef de produit principal pour Google Lens, explique l’importance de cette évolution :
« Cette mise à jour est conçue pour vous donner des informations sur la façon dont votre contenu apparaît lorsque les utilisateurs effectuent des recherches à l’aide d’images, comme avec la caméra d’un smartphone. »
Pour les propriétaires de sites web et les professionnels du SEO, cela signifie obtenir de la visibilité sur la contribution des images à la performance de recherche et identifier les pages qui attirent des clics issus des requêtes basées sur des images.
Comment les données de recherche multimodale diffèrent des données de requêtes traditionnelles
Contrairement aux recherches textuelles traditionnelles, les recherches multimodales s’appuient principalement sur des images, ce qui pose des défis spécifiques dans le reporting. Plus précisément, Google ne fournit pas de données de requêtes textuelles pour les recherches multimodales en raison de la nature des entrées d’images où les requêtes textuelles sont limitées ou inexistantes.
La documentation de Google précise : « Étant donné que les recherches multimodales utilisent majoritairement des images plutôt que du texte, les données spécifiques aux requêtes textuelles ne sont pas disponibles pour ce trafic. »
Cette situation a des implications pratiques : l’onglet Requêtes habituel dans Search Console est désactivé lors de l’affichage des données multimodales. À la place, les propriétaires de sites obtiennent des métriques agrégées au niveau des pages indiquant quels URL reçoivent des clics et des impressions issus des images dans les recherches, mais sans le contexte de l’image spécifique ou de la requête utilisée. Cela limite l’analyse fine au niveau des mots-clés commune dans le reporting SEO traditionnel, mais souligne l’importance de l’optimisation des pages et du contenu d’image riche.
Export et considérations API
Les données multimodales peuvent être exportées depuis les rapports Search Console, permettant une analyse externe supplémentaire. Cependant, la dernière version de l’API Search Analytics ne supporte pas encore un paramètre dédié au type multimodal, limitant l’extraction automatique des données axée sur le trafic de recherche basé sur les images. Les marketeurs doivent surveiller les futures mises à jour des capacités API qui pourraient améliorer l’intégration avec les outils SEO.
Pourquoi le filtre multimodal est important pour le SEO et le e-commerce
Pour les plateformes e-commerce et les sites riches en contenu, la recherche par images influence de plus en plus le trafic. Les consommateurs utilisent souvent des images pour découvrir visuellement les produits plutôt que de taper des requêtes textuelles. Ce filtre permet aux webmasters d’identifier la performance des pages dans ce parcours de découverte visuelle.
Les marketeurs peuvent comparer la performance multimodale avec le trafic web traditionnel par pays et appareil, révélant des tendances telles qu’une utilisation plus importante des recherches d’images sur mobile ou des zones géographiques spécifiques où la recherche par images est plus répandue.
L’analyste en marketing digital Sarah Nguyen note : « À mesure que les technologies de recherche visuelle se développent, séparer le trafic multimodal aide les marques à adapter leurs stratégies de contenu pour capitaliser sur les comportements de navigation émergents. »
L’intégration des insights issus du reporting multimodal peut informer les pratiques SEO d’image telles que l’optimisation du texte alternatif, des noms de fichiers image, des données structurées, ainsi que la vitesse de chargement des pages pour améliorer la visibilité dans les résultats basés sur les images.
Contextualiser la recherche d’images avec les défis SEO connexes
Bien que le reporting multimodal révèle des métriques de visibilité précieuses, comprendre l’impact réel sur le trafic nécessite de combiner ces informations avec des analyses SEO plus larges. Par exemple, les marketeurs devraient étudier la corrélation du trafic issu de la recherche d’images avec les conversions, les taux de rebond et les indicateurs d’engagement.
Pour compléter cela, des approches comme l’association de proxys SEO pilotés par IA avec des indicateurs de performance business pertinents peuvent optimiser les résultats des efforts de recherche d’images. Des guides détaillés sur ces stratégies d’optimisation sont disponibles dans des ressources expertes couvrant les agents IA en SEO.
Impact sectoriel et développements futurs
Le filtre multimodal de Google reflète un mouvement plus large vers l’intégration de l’IA et des technologies visuelles dans les écosystèmes de recherche. Les capacités de recherche d’images continuent de s’élargir, soutenues par des avancées en vision par ordinateur et apprentissage machine. Ce filtre constitue une première étape pour équiper les propriétaires de sites avec des outils diagnostiques pour ce flux de trafic en évolution.
Les améliorations futures possibles pourraient inclure un contexte de requête lié aux images, un meilleur support API, et une analyse intégrée dans les rapports de performance générative d’IA, déjà mentionné par Google comme recevant la capacité de données multimodales.
Le déploiement global progressif de Google signifie que certaines propriétés Search Console ne montrent pas immédiatement le filtre multimodal ; il est conseillé aux propriétaires de sites de surveiller régulièrement leurs rapports et de comparer les répartitions multimodales avec les données de recherche web existantes pour valider les tendances émergentes.
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Des plateformes comme les analyses propulsées par IA d’Adsroid peuvent compléter Google Search Console en offrant des insights unifiés entre les canaux payants et organiques, y compris le trafic de recherche d’images. Leurs outils d’automatisation aident les marketeurs à optimiser les campagnes basées sur les tendances émergentes de la recherche visuelle, améliorant le ROI et la portée.
Pour ceux qui explorent l’automatisation pilotée par IA, la suite Adsroid facilite également les enchères intelligentes et l’intégration avec les principales plateformes publicitaires, simplifiant les efforts pour exploiter les opportunités de trafic issues de la recherche par images.
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Points clés et recommandations stratégiques
En conclusion, le filtre multimodal de Google Search Console améliore le reporting du trafic de recherche en distinguant les requêtes issues des images. Bien que les détails au niveau des requêtes soient absents, les analyses au niveau des pages offrent une visibilité précieuse sur cette source de trafic en forte croissance.
Les responsables SEO et e-commerce doivent exploiter ces données pour ajuster leurs stratégies de contenu, améliorer l’optimisation des images, et aligner leur mix marketing avec l’évolution des comportements de recherche des utilisateurs. Par ailleurs, combiner les insights multimodaux avec des outils SEO assistés par IA garantit une analyse plus complète et une optimisation réactive.
Pour approfondir la compréhension de l’impact de l’IA et de l’automatisation sur le SEO, incluant la gestion des agents IA et la mesure de la visibilité IA, les marketeurs peuvent tirer parti de recherches approfondies telles que des explorations détaillées sur les défis de visibilité IA dans Google Search Console et des analyses stratégiques dans le choix des métriques pour l’optimisation SEO IA.
Pour les marketeurs prêts à intégrer l’automatisation dans leurs campagnes publicitaires, apprendre à utiliser des agents IA pour Google Ads peut permettre des stratégies multicanales plus efficaces incluant les opportunités de recherche d’images.
À mesure que le paysage de la recherche évolue avec l’IA et la recherche multimodale, l’adoption d’outils adaptatifs et d’analyses complètes est essentielle pour un avantage compétitif durable.
