ChatGPT change la recherche : ce que révèlent les prompts de ses utilisateurs

Une requête saisie dans ChatGPT ressemble parfois à une recherche web, mais elle traduit souvent une attente bien différente. Au lieu de demander seulement où trouver une information, l’utilisateur peut confier à l’assistant une tâche complète : comprendre un sujet, trier des idées, préparer un texte, comparer des options ou être guidé étape par étape. Cette différence, en apparence simple, aide à comprendre pourquoi les habitudes de recherche évoluent avec les assistants conversationnels.

Une analyse de Semrush, fondée sur plus de 80 millions de données clickstream, c’est-à-dire des traces anonymisées de navigation utilisées pour observer les parcours sur le web, met en regard ChatGPT Search et Google. Elle ne prétend pas décrire tous les internautes ni tous les usages de l’intelligence artificielle. En revanche, elle dessine des tendances nettes : le public observé de ChatGPT est plus jeune, les demandes y sont fréquemment moins faciles à ranger dans les catégories habituelles de la recherche, et l’activation de la recherche web modifie fortement la manière d’écrire un prompt.

Une étude qui compare deux gestes numériques différents

Google et ChatGPT peuvent tous deux répondre à une question, mais leur point de départ n’est pas exactement le même. Un moteur de recherche classe et présente des pages, en laissant l’internaute choisir les résultats qu’il souhaite consulter. Un assistant conversationnel produit d’abord une réponse rédigée, peut demander des précisions et, lorsque sa fonction de recherche est activée, s’appuie aussi sur le web pour compléter sa réponse.

Cette différence change le geste de l’utilisateur. Sur un moteur, la requête sert surtout à retrouver rapidement une page, une marque, une information ou un produit. Dans une conversation, elle peut décrire un contexte personnel ou professionnel, imposer des contraintes, préciser le ton attendu et appeler plusieurs échanges successifs.

L’étude de Semrush porte précisément sur cette zone de recouvrement et de divergence. Elle ne conclut pas que ChatGPT remplace Google, ni que Google et les assistants répondent aux mêmes besoins. Elle montre plutôt que les internautes adaptent déjà leur manière de chercher selon l’interface qu’ils ont devant eux.

Un public observé plus jeune et majoritairement masculin

Premier enseignement : le profil démographique de l’audience étudiée diffère sensiblement entre ChatGPT et Google. Chez ChatGPT, 46,7 % des utilisateurs observés ont entre 18 et 24 ans. Pour Google, cette tranche représente 24,7 % de l’audience mesurée. Les utilisateurs de ChatGPT sont également 59 % d’hommes dans les données présentées.

Ces chiffres ne doivent pas être lus comme le portrait définitif de tous les utilisateurs de ChatGPT. Ils reflètent le périmètre de l’étude et ses méthodes de mesure. Ils confirment néanmoins une réalité cohérente avec l’adoption rapide des outils d’IA générative : les jeunes adultes, déjà habitués aux services numériques et aux interfaces de messagerie, sont particulièrement présents parmi les premiers publics de ces assistants.

L’âge ne suffit évidemment pas à expliquer un usage. Étudiants, salariés, indépendants, créateurs ou personnes en reconversion peuvent employer un assistant pour des objectifs comparables. Mais un public plus jeune est susceptible de considérer plus spontanément l’IA conversationnelle comme une porte d’entrée pour apprendre, rédiger ou organiser une tâche, là où d’autres publics commenceront davantage par un moteur de recherche traditionnel.

Pourquoi 70 % des prompts échappent aux catégories classiques

Dans l’univers du référencement, les requêtes sont souvent regroupées en quatre grandes intentions :

• navigationnelle, quand l’internaute cherche à atteindre un site ou un service précis ;
• informationnelle, quand il cherche une réponse ou une explication ;
• commerciale, quand il compare des produits ou des solutions avant une décision ;
• transactionnelle, quand il souhaite acheter, réserver, télécharger ou accomplir une action.

Cette grille est utile pour comprendre les recherches sur le web. Mais elle se révèle incomplète face aux conversations avec ChatGPT. Selon Semrush, seuls 30 % des prompts observés peuvent être associés à ces catégories traditionnelles. Les 70 % restants correspondent à des demandes qui mêlent plusieurs objectifs ou qui relèvent davantage de l’exploration et de la résolution de problème.

Une même consigne peut ainsi demander d’expliquer une notion, de proposer un plan d’action adapté à une situation donnée, de produire une première version d’un texte et d’indiquer les points à vérifier. Elle n’est ni simplement informationnelle, ni simplement transactionnelle. Elle ressemble davantage à une délégation partielle de tâche.

C’est l’une des transformations importantes apportées par les modèles de langage : l’utilisateur ne cherche plus uniquement un document pertinent. Il demande une synthèse, une méthode, des hypothèses ou une reformulation qui correspondent à son contexte. Cela ne rend pas les catégories historiques inutiles, mais oblige à compléter l’analyse par des notions telles que l’accompagnement, la création, la clarification ou l’aide à la décision.

Des prompts presque six fois plus longs sans Search

L’écart de longueur observé dans l’étude est particulièrement révélateur. Quand la fonction de recherche est désactivée, les utilisateurs écrivent des prompts de près de 23 mots en moyenne. Lorsque ChatGPT Search est activé, cette moyenne tombe à 4,2 mots.

Ce contraste ne signifie pas qu’une requête courte est moins pertinente, ou qu’un prompt long garantit une meilleure réponse. Il montre surtout que l’utilisateur n’attend pas la même chose du service. Avec la recherche web, il peut adopter un comportement proche de celui qu’il a sur un moteur : quelques termes suffisent à lancer la recherche d’une information récente, d’un fait, d’un site ou d’une recommandation.

Sans recherche activée, la conversation devient plus volontiers un espace de travail. L’utilisateur précise le rôle attendu, le niveau de détail, le format de sortie, l’audience visée ou les contraintes à respecter. Il peut par exemple demander une explication destinée à un débutant, une liste d’étapes, plusieurs idées de formulation ou un plan adapté à un objectif précis.

Recherche web ou conversation : deux façons de formuler son besoin

L’activation de Search ne transforme pas seulement les sources auxquelles ChatGPT peut se référer. Elle semble aussi modifier l’écriture même de la demande. Une formulation de quelques mots peut suffire lorsqu’il s’agit de retrouver une actualité, une définition, un lieu ou une page précise. À l’inverse, une demande complexe appelle généralement du contexte.

Pour obtenir une réponse plus utile dans une conversation, il est souvent préférable de préciser quatre éléments : le sujet, l’objectif, le public ou le niveau attendu, puis le format souhaité. Cette méthode ne demande pas nécessairement d’écrire beaucoup. Une consigne de deux phrases peut être plus exploitable qu’une longue demande qui reste ambiguë.

Il faut aussi distinguer deux besoins : vérifier une information actuelle et élaborer un contenu ou une méthode. Pour le premier, la recherche web et la consultation des sources restent essentielles, notamment sur l’actualité, les prix, les règles, les données chiffrées ou la santé. Pour le second, ChatGPT peut aider à structurer une réflexion, à proposer une première base ou à explorer des pistes. Dans tous les cas, une réponse générée doit être relue avant d’être utilisée dans un cadre important.

L’éducation, une destination importante du trafic généré

L’analyse de Semrush s’intéresse également aux sites vers lesquels ChatGPT dirige ses utilisateurs. Les domaines éducatifs et les plateformes d’e-learning ressortent parmi les destinations importantes, avec 9 millions de sessions provenant de ChatGPT pendant la période étudiée.

Ce résultat suggère que l’assistant ne sert pas uniquement à donner une réponse immédiatement exploitable. Il peut aussi jouer un rôle d’orientation vers des ressources d’apprentissage : cours, plateformes de formation, contenus pédagogiques ou outils permettant d’approfondir une compétence.

Cette dynamique intéresse directement les éditeurs de contenus éducatifs. Pour eux, l’enjeu ne consiste pas seulement à apparaître dans les résultats des moteurs de recherche. Il devient également important de publier des ressources claires, structurées, fiables et faciles à identifier lorsqu’un assistant cherche des références pertinentes. La visibilité ne se limite plus à une page de résultats : elle peut passer par une réponse synthétique qui encourage l’utilisateur à aller plus loin.

Pour les lecteurs, ce trafic ne doit toutefois pas faire oublier un principe simple. Une réponse de chatbot peut être une bonne porte d’entrée, mais elle ne remplace pas la lecture de la ressource originale. C’est particulièrement vrai pour les domaines où les informations changent rapidement ou exigent une expertise reconnue.

Ce que cette évolution change pour les internautes et le web

Les chiffres de Semrush décrivent un déplacement progressif, non une bascule totale. Google demeure un réflexe majeur pour accéder à des sites, comparer des sources et effectuer des recherches rapides. ChatGPT ajoute une couche conversationnelle qui convient à des demandes plus ouvertes, plus contextualisées ou plus créatives.

Pour les internautes, le principal enjeu est d’apprendre à choisir le bon outil selon la tâche. Une recherche de source, une vérification ou une information récente exige de pouvoir remonter à l’origine des données. Une préparation de document, une explication personnalisée ou un travail de mise en forme peut bénéficier d’un dialogue avec l’assistant. Ces usages sont complémentaires plutôt qu’interchangeables.

Pour les plateformes, l’enjeu est plus large. Les outils d’analyse et de référencement ont longtemps reposé sur les mots-clés et les quatre intentions de recherche traditionnelles. Or, lorsque 70 % des prompts ne rentrent pas facilement dans cette classification, mesurer la demande devient plus complexe. Il faut comprendre des objectifs plus riches que la simple requête : apprendre, créer, arbitrer, simuler, planifier ou résoudre un problème.

Enfin, la qualité de l’expérience dépendra de la capacité des utilisateurs à garder un regard critique. Un assistant sait produire une réponse fluide, mais la fluidité n’est pas une preuve d’exactitude. Plus une question a des conséquences importantes, plus il convient de vérifier les faits, la date des informations et la fiabilité des sources consultées.

Ce qu’il faut surveiller

L’étude de Semrush met en évidence une question appelée à prendre de l’importance : comment mesurer la recherche quand elle devient une conversation ? Les métriques héritées des moteurs, comme le mot-clé isolé ou le clic sur une page de résultats, restent utiles. Elles ne suffisent plus à décrire les échanges où une requête évolue, s’affine et peut aboutir à un texte, une recommandation ou un renvoi vers une ressource.

Il faudra notamment suivre l’évolution des profils d’utilisateurs, la place des sites éducatifs dans le trafic issu des assistants et la manière dont les internautes arbitrent entre réponses directes et consultation des sources. À ce stade, un enseignement est déjà clair : ChatGPT ne change pas seulement la vitesse à laquelle une réponse est obtenue. Il modifie la façon dont de nombreuses personnes formulent leurs problèmes, et donc leur rapport même à la recherche d’information.