09-09-2026
Pendant des années, rechercher une information en ligne signifiait presque systématiquement passer par un moteur de recherche, taper quelques mots-clés, parcourir une liste de résultats et ouvrir plusieurs sites avant de prendre une décision.
Ce modèle n’a évidemment pas disparu. Mais il n’est plus seul.
Aujourd’hui, une partie des recherches se déplace vers des environnements conversationnels comme ChatGPT, Gemini, Claude ou encore Perplexity. On n’y formule plus uniquement une requête : on explique une situation, on précise ses contraintes, on compare des options, on demande des recommandations et on affine progressivement son besoin.
Le Search devient plus conversationnel, plus contextuel et plus fragmenté. Et cette évolution entraîne logiquement l’apparition de nouveaux leviers d’acquisition.
Avec le déploiement de ChatGPT Ads en Belgique, le Generative Engine Advertising — ou GEA — devient désormais une réalité pour les annonceurs belges. Depuis le 31 août 2026, l’accès self-service à ChatGPT Ads via Ads Manager est disponible dans les marchés européens concernés par le déploiement, dont la Belgique.
Chez Synapse, nous avons déjà commencé à explorer et tester ce nouvel environnement publicitaire. Non pas avec l’idée de remplacer Google Ads, Meta ou les autres leviers d’acquisition existants. Mais avec une conviction : lorsque les comportements de recherche évoluent, les stratégies d’acquisition doivent évoluer avec eux.
La transformation actuelle ne doit pas être résumée à une opposition entre Google et ChatGPT. Les utilisateurs recherchent aujourd’hui de l’information dans une multitude d’environnements : moteurs de recherche, réseaux sociaux, marketplaces, plateformes vidéo, cartes, comparateurs, sites d’avis et désormais assistants IA. Le parcours devient beaucoup moins linéaire.
Un futur client peut découvrir un problème sur LinkedIn, regarder une vidéo sur YouTube, demander à ChatGPT quelles solutions existent, rechercher ensuite deux marques sur Google et finalement convertir quelques jours plus tard après avoir vu une campagne de remarketing sur Instagram.
La question stratégique n’est donc plus uniquement : « Sur quel moteur mes clients recherchent-ils ? ». Elle devient : « Où se construisent leurs intentions et comment ma marque peut-elle être présente à chaque étape de cette réflexion ? ». C’est précisément dans cette évolution que le GEA prend son sens.
Le Generative Engine Advertising désigne la publicité diffusée au sein d’environnements utilisant l’intelligence artificielle générative et les assistants conversationnels. Dans le cas de ChatGPT Ads, une marque peut apparaître sous forme de contenu sponsorisé lorsque son offre est considérée comme pertinente par rapport au contexte dans lequel se trouve l’utilisateur. Les annonces apparaissent séparément des réponses générées par ChatGPT et sont clairement identifiées comme sponsorisées. Elles n’influencent pas les réponses de l’assistant.
Le parallèle avec le Search traditionnel est assez intuitif :
Et désormais :
Cette comparaison permet de comprendre rapidement les deux disciplines, même si leurs mécanismes sont différents. Et surtout, GEO et GEA ne s’opposent pas. Une entreprise peut travailler sa présence organique dans les réponses générées par les assistants IA tout en développant parallèlement une stratégie publicitaire destinée à capter certaines intentions, directement dans ChatGPT, par exemple.
C’est probablement le point le plus intéressant. Sur Google Search, un utilisateur pourrait rechercher : « Meilleur CRM PME ». Cette requête constitue déjà un excellent signal d’intention.
Mais imaginons maintenant qu’un utilisateur écrive dans ChatGPT : « Nous sommes une entreprise de 50 personnes et nous cherchons un CRM simple pour remplacer notre solution actuelle. Il doit pouvoir s’intégrer à Microsoft 365, être facile à utiliser pour les commerciaux et idéalement coûter moins de 50 € par utilisateur. Quelles solutions devrions-nous regarder ? »
L’intention commerciale est similaire, mais le contexte disponible est radicalement différent. Dans une seule conversation, l’utilisateur peut préciser la taille de son entreprise, sa problématique, la solution qu’il souhaite remplacer, ses contraintes techniques, son budget, les fonctionnalités importantes, son niveau de maturité, les alternatives qu’il envisage, etc.
On passe donc d’une requête à un véritable contexte de décision. Et c’est probablement l’une des différences fondamentales entre le SEA traditionnel et le GEA.
Les équipes habituées à Google Ads retrouveront certains repères dans OpenAI Ads Manager. La structure actuelle comprend notamment trois niveaux : Campagne → Ad group → Annonce.
Au niveau de la campagne, l’annonceur définit notamment son budget, ses dates, sa zone géographique, certains paramètres de ciblage et surtout l’objectif qu’il souhaite poursuivre.
ChatGPT Ads propose aujourd’hui trois grandes logiques d’objectif :
Le choix de l’objectif influence ensuite la manière dont la campagne est optimisée et facturée. Une campagne orientée couverture repose par exemple sur une logique CPM, tandis que les campagnes Clics et Conversions reposent sur une facturation au clic.
Mais la véritable différence avec le Search traditionnel apparaît surtout au niveau des ad groups.
Dans ChatGPT Ads, l’annonceur peut notamment fournir des context hints. Ce sont des indications permettant d’aider le système à comprendre :
Et il faut immédiatement éviter un mauvais réflexe : un context hint n’est pas un mot-clé.
OpenAI précise qu’il ne s’agit ni d’un ciblage en correspondance exacte, ni d’une instruction garantissant qu’une annonce apparaîtra lorsqu’un utilisateur emploie certains termes. Les context hints permettent plutôt au système de comprendre des besoins, des situations et des variations naturelles autour d’une intention.
C’est un changement important dans la manière d’aborder l’acquisition.
Chez Synapse, c’est l’une des dimensions que nous considérons comme essentielles dans une stratégie GEA.
Avant de penser annonces ou budgets, il faut identifier les différents contextes dans lesquels un utilisateur pourrait réellement avoir besoin de la marque.
Imaginons une marque de skincare bio proposant une gamme de soins pour le visage. On pourrait évidemment construire un ensemble générique autour de « soins visage bio ». Mais derrière cette recherche peuvent se cacher des intentions très différentes.
Même gamme de produits, mais quatre situations de recherche et quatre attentes différentes. Cela peut donc mener à quatre messages publicitaires, quatre context hints et potentiellement quatre parcours de conversion adaptés.
Une personne qui cherche une routine pour peau sensible ne doit pas nécessairement voir le même message ni arriver sur la même landing page qu’une personne qui compare plusieurs marques selon leurs ingrédients et leurs engagements. C’est précisément là que le GEA devient intéressant : ne plus uniquement cibler ce que l’utilisateur recherche, mais comprendre pourquoi il le recherche et dans quel contexte se construit sa décision.
Le contexte ne doit pas uniquement influencer le ciblage. Il doit également influencer le message.
OpenAI recommande d’ailleurs de créer plusieurs variations réellement différentes pour une même offre et de privilégier des messages clairs, spécifiques et orientés bénéfices. L’objectif n’est pas simplement de multiplier les titres. Il s’agit d’apporter au système plusieurs angles permettant de faire correspondre plus intelligemment un message au contexte de l’utilisateur.
Reprenons l’exemple de notre marque de skincare bio. Une même gamme de soins peut être présentée de différentes manières selon le besoin exprimé :
La même gamme peut donc répondre à plusieurs motivations : rechercher davantage de douceur, privilégier une certaine composition, construire une routine ou comparer plusieurs marques.
La bonne création n’est donc pas nécessairement celle qui possède le slogan le plus créatif. Dans un environnement conversationnel, elle doit surtout être utile, pertinente et alignée sur l’intention exprimée.
La promesse du GEA repose en grande partie sur la pertinence contextuelle. Mais celle-ci peut être complètement perdue après le clic.
Imaginez un utilisateur qui vient de passer plusieurs minutes à expliquer précisément son problème. Une publicité répond parfaitement à ce problème. Il clique et arrive sur la homepage générale de l’entreprise présentant quinze services différents… Résultat : la continuité est cassée.
Une stratégie GEA cohérente doit donc aligner : Contexte → annonce → landing page → conversion
OpenAI recommande d’ailleurs d’envoyer les utilisateurs vers les pages les plus pertinentes plutôt que vers une homepage générique, et permet d’intégrer directement des paramètres de tracking dans les URL de destination. Cela signifie qu’une entreprise disposant de plusieurs grandes intentions commerciales devra parfois adapter ses landing pages.
L’objectif n’est pas nécessairement de créer une page pour chaque variation, mais chaque destination doit répondre rapidement à trois questions :
Comme sur Google Ads ou Meta Ads, la performance d’une campagne ChatGPT Ads doit d’abord être évaluée en fonction de son objectif.
Une campagne de Couverture sera avant tout analysée sur sa capacité à générer de la visibilité et des impressions. Une campagne de Clics cherchera davantage à générer du trafic qualifié. Et pour une campagne orientée Conversions, l’enjeu est évidemment d’aller au-delà du clic pour mesurer la valeur réellement générée.
OpenAI permet désormais de mesurer certaines actions réalisées sur le site grâce notamment au :
Ces outils permettent de transmettre des événements comme un achat, une inscription ou l’envoi d’un formulaire et de les rattacher, lorsque les conditions de mesure sont réunies, aux interactions publicitaires correspondantes.
L’enjeu est donc de relier les indicateurs média à la valeur business réellement générée. Un trafic abondant ou un CPC attractif ne suffisent pas si les visites ne produisent ni ventes ni opportunités commerciales de qualité.
Cette donnée ne sert d’ailleurs plus uniquement à mesurer les résultats. Avec les campagnes orientées Conversions, OpenAI peut utiliser un événement de conversion comme signal afin d’optimiser progressivement la diffusion vers des utilisateurs plus susceptibles de réaliser l’action souhaitée.
C’est une évolution importante. La question n’est donc plus simplement : « Est-ce que mon tracking fonctionne ? » Elle devient : « Est-ce que j’envoie à l’algorithme le bon signal business ? ».
Prenons une campagne de Lead Generation. Si toutes les demandes de contact sont considérées comme équivalentes alors qu’une grande partie des leads n’a aucune valeur commerciale, l’algorithme risque naturellement d’optimiser vers la mauvaise action.
À terme, la capacité à connecter données publicitaires, analytics et CRM pourrait donc devenir l’une des clés de la performance GEA.
L’arrivée d’un nouveau canal publicitaire provoque presque systématiquement la même question : « Est-ce que cela va remplacer ce qui existe déjà ? ». Nous pensons que ce n’est pas la bonne manière d’aborder le sujet.
Ce qui change n’est donc pas uniquement l’apparition d’un nouveau canal. C’est le Search dans son ensemble qui se fragmente.
Cette évolution rend également la combinaison entre GEO et GEA particulièrement intéressante. Si le GEO travaille la présence organique d’une marque dans les réponses générées par les assistants IA, le GEA travaille sa présence publicitaire.
Les deux systèmes sont indépendants : OpenAI indique clairement que les publicités n’influencent pas les réponses générées par ChatGPT. Mais du point de vue d’une marque, les deux leviers participent au même enjeu : être visible lorsque ses futurs clients utilisent l’IA pour chercher, comprendre, comparer ou décider.
Une stratégie mature ne devrait donc probablement pas opposer SEO, SEA, GEO et GEA. Elle devrait chercher à comprendre le rôle de chacun dans le parcours.
Il faut néanmoins garder une chose en tête : nous sommes au début. ChatGPT Ads reste un environnement récent et ses fonctionnalités évoluent rapidement.
En quelques mois, OpenAI a déjà développé différents objectifs de campagne, les context hints, la mesure des conversions, les audiences personnalisées et différentes possibilités d’optimisation. L’Ads Manager est maintenant accessible en self-service en Belgique et le budget quotidien minimal documenté pour une campagne facturée en euros est actuellement de 15€.
Cela facilite évidemment les premiers tests, mais il serait prématuré d’appliquer au GEA les mêmes certitudes que celles acquises après des années d’expérience sur Google ou Meta. Notre approche : tester, mesurer, apprendre, puis scaler.
Chez Synapse, nous avons choisi de ne pas attendre que le GEA devienne un canal mature pour commencer à l’exploiter. Nous accompagnons déjà plusieurs de nos clients dans leurs premières activations ChatGPT Ads, aussi bien sur des objectifs de Lead Generation que d’e-commerce.
Cette position de pionnier nous permet de tester concrètement les nouvelles mécaniques de la plateforme, d’en comprendre les spécificités et de construire dès aujourd’hui les méthodes qui feront la performance de demain.
Pour y parvenir, nous nous appuyons sur une expertise déjà très forte du Search et de l’acquisition digitale : SEO, SEA, GEO, media buying, tracking et optimisation des parcours de conversion. Notre travail se concentre notamment sur :
Car toutes les intentions ne se situent pas au même moment du parcours. Certaines conversations correspondent encore à une phase de découverte, d’autres à une comparaison active de plusieurs solutions, tandis que certaines traduisent déjà une intention beaucoup plus proche de la conversion. L’enjeu est donc aussi de comprendre où ChatGPT Ads peut réellement intervenir dans le funnel, quel message utiliser à chaque étape et quelle action proposer ensuite à l’utilisateur.
Notre objectif est clair : permettre à nos clients de faire partie des premières marques à occuper intelligemment ce nouvel espace publicitaire, à accumuler de la donnée et à prendre de l’avance pendant que les usages et la plateforme se structurent encore.
Le GEA ne remplace pas notre expertise du Search : il en devient une nouvelle extension. Et c’est précisément cette combinaison entre connaissance des intentions, maîtrise du media buying, compréhension des parcours d’acquisition et expérience des environnements génératifs qui nous permet d’aborder ChatGPT Ads avec une véritable logique de performance.
Toutes les marques n’auront pas le même potentiel sur ChatGPT Ads. Les premiers tests nous semblent particulièrement pertinents lorsque la conversation joue un rôle dans la décision d’achat.
Plus un achat nécessite de comprendre, comparer ou arbitrer entre plusieurs critères, plus le contexte conversationnel devient intéressant. C’est particulièrement vrai en B2B, dans l’immobilier, la finance, l’énergie, la formation, l’automobile ou pour des offres techniques et complexes.
Le potentiel ne se limite pas aux services. En e-commerce aussi, ChatGPT peut intervenir lorsque l’utilisateur cherche le bon produit plutôt qu’un produit : routine skincare adaptée à son type de peau, équipement sportif selon sa pratique, mobilier selon un espace ou un budget, produit technique selon des contraintes précises… Le GEA peut alors accompagner une phase de découverte ou de comparaison très proche de l’achat.
Un produit peut être recherché pour son prix, sa composition, sa simplicité, ses performances ou pour résoudre un problème précis. Plus ces motivations sont différentes, plus le GEA permet de segmenter les contextes et d’adapter le message à l’intention réellement exprimée.
ChatGPT Ads devient particulièrement intéressant lorsqu’une marque dispose déjà d’un bon socle d’acquisition : tracking fiable, landing pages adaptées, données e-commerce ou CRM et capacité à distinguer un simple clic d’un achat ou d’un lead réellement qualifié. L’objectif n’est alors pas seulement de tester un nouveau canal, mais de mesurer la place qu’il peut réellement prendre dans le funnel et dans le mix média.
Sur une plateforme encore jeune, l’enjeu n’est pas seulement d’être présent tôt, mais d’apprendre plus vite.
Ces apprentissages permettent progressivement d’affiner la stratégie, d’identifier les activations les plus prometteuses et de prendre de l’avance pendant que la plateforme se structure encore.
Le GEA ne doit donc pas être considéré uniquement comme une nouvelle régie publicitaire. Il est la conséquence d’une transformation beaucoup plus profonde.
Les utilisateurs ne cherchent plus uniquement avec des mots-clés. Ils posent des questions, exposent leurs problèmes, expliquent leurs contraintes, demandent des comparaisons et construisent progressivement leurs décisions avec l’aide de moteurs et assistants basés sur l’IA.
Pour les marques, le défi sera donc de comprendre comment entrer intelligemment dans ces nouveaux parcours, sans abandonner les leviers qui fonctionnent déjà.
Les parcours d’acquisition sont déjà fragmentés. L’enjeu est désormais de comprendre où naît l’intention, comment elle évolue et à quel moment elle se transforme en décision.
Vous souhaitez identifier le potentiel du GEA et de ChatGPT Ads pour votre entreprise ?
