Depuis plusieurs semaines, un nouveau terme s’impose dans l’univers du référencement naturel : The Great Decoupling. Utilisé d’abord par l’expert SEO Darwin Santos, puis repris par la communauté SEO internationale, il décrit un phénomène de plus en plus visible : le décalage entre le volume d’impressions générées dans Google Search et le nombre de clics effectifs sur les résultats organiques. Ce sujet a pris encore plus d’ampleur depuis l’intervention du Googler Martin Splitt lors de l’événement Google Search Central Live 2025 à Varsovie. Mais que signifie réellement ce « grand découplage » ? Et que peut-on en tirer pour ajuster ses stratégies SEO dans ce nouvel écosystème dominé par l’intelligence artificielle ? Cet article vous propose un décryptage complet du phénomène et de ses implications concrètes.

Comment fonctionne the great decoupling (le grand découplage) et d’où vient le problème ?

Le phénomène appelé The Great Decoupling désigne une dissociation croissante entre deux indicateurs fondamentaux du SEO mesurés dans Google Search Console : les impressions (ou affichages dans les résultats de recherche) et les clics vers les sites web. Alors que les impressions continuent d’augmenter, notamment grâce à la multiplication des contenus affichés dans les interfaces de recherche enrichies, le nombre de clics organiques, lui, décline. Ce glissement remet en question le modèle traditionnel d’acquisition de trafic via les résultats naturels de Google. Pour bien comprendre cette dynamique, il convient de définir les deux métriques principales :

• L’impression : Une impression est comptabilisée chaque fois qu’un lien vers une page web apparaît dans les résultats de recherche de Google, qu’il s’agisse des liens bleus traditionnels ou d’un affichage dans une fonctionnalité de recherche enrichie (extraits optimisés, knowledge panels, AI Overviews, etc.). Elle ne suppose aucune action de l’utilisateur ;
• Le clic : Un clic correspond à l’action de l’utilisateur qui interagit avec un lien affiché et visite la page associée. C’est l’indicateur-clé du trafic effectif généré par le moteur de recherche.

Jusqu’à récemment, ces deux mesures étaient relativement corrélées. Une hausse des impressions entraînait généralement une augmentation proportionnelle des clics. Cette corrélation est aujourd’hui perturbée, car de plus en plus de requêtes trouvent une réponse immédiate dans l’interface de Google, sans nécessiter de navigation externe. Ce changement résulte en grande partie de l’intégration massive de l’intelligence artificielle générative dans l’expérience de recherche.

L’origine du post sur Linkedin, Robert Nowaczyk, Googleur :

Les AI Overviews : Un changement de paradigme dans l’expérience utilisateur

Les AI Overviews, anciennement appelés « Search Generative Experience » (SGE), sont des blocs de réponse générés automatiquement par les modèles de langage de Google. Lorsqu’un utilisateur effectue une requête, surtout de type informationnel ou comparative, ces aperçus s’affichent en haut des résultats sous forme de synthèse rédigée, souvent accompagnée de sources en citation. Dans de nombreux cas, cette réponse est suffisante pour satisfaire la demande de l’utilisateur, ce qui élimine le besoin de cliquer sur les résultats traditionnels. Techniquement, ces overviews mobilisent plusieurs technologies :

• Modèles de langage (LLM) : comme Gemini, pour interpréter l’intention de recherche et générer des réponses synthétiques.
• Indexation sémantique avancée : afin d’identifier les documents les plus fiables pour étayer les réponses IA.
• Interface UX enrichie : Google reformule la SERP (Search Engine Results Page) pour donner la priorité aux contenus générés par l’IA, reléguant les résultats organiques plus bas dans la page.

Cette évolution n’est pas neutre. Elle bouleverse la logique du parcours utilisateur dans Google. Là où l’utilisateur cliquait pour approfondir, il se satisfait désormais d’un résumé synthétique. D’où la décorrélation entre visibilité (impression) et engagement (clic).

Pourquoi le phénomène s’intensifie en 2025

Lors de l’événement Google Search Central Live 2025 à Varsovie, Martin Splitt, Developer Advocate chez Google, a commenté ce changement en le comparant à un précédent historique dans la Search Console : l’augmentation d’impressions qui ne généraient aucune interaction significative. Selon lui, nous assistons aujourd’hui à une version « cliquable » du même problème. Les clics deviennent plus rares, mais aussi potentiellement plus pertinents. En d’autres termes, même si le volume global de clics diminue, ceux qui subsistent correspondent à des intentions de recherche plus fortes, souvent situées plus loin dans l’entonnoir de conversion. Ce phénomène peut donc, dans certains cas, améliorer le taux de conversion (CVR) tout en réduisant la volumétrie de trafic. Mais il pose un véritable défi en matière de suivi d’attribution.

L’attribution et la mesure deviennent plus complexes

Dans un écosystème où la conversion peut intervenir longtemps après l’exposition initiale, et sans clic explicite, le modèle classique d’attribution basé sur le last click (dernier clic) devient inopérant. Martin Splitt le souligne : « les conversions peuvent survenir plus tard dans le parcours client, sans que la recherche y soit impliquée directement à ce moment-là ». Cela implique que des actions de conversion soient déclenchées par une première exposition dans Google (via un AI Overview ou un lien organique non cliqué), mais que l’utilisateur revienne plus tard par une autre voie (email, accès direct, réseaux sociaux). En résumé, les principaux constats qui découlent de cette transformation sont :

• Impressions en hausse : la visibilité augmente grâce à la présence dans les AI Overviews, mais elle est passive ;
• Clics en baisse : moins de trafic organique direct, car l’information est souvent consommée dans Google même ;
• Qualification du trafic : les clics qui subsistent sont plus intentionnels, souvent à forte valeur ajoutée commerciale ;
• Mesure du ROI plus difficile : les conversions ne sont plus systématiquement traçables au dernier clic SEO, rendant la mesure du ROI du référencement plus floue.

Cette nouvelle réalité force les experts SEO à adopter une lecture plus fine des données, à intégrer de nouveaux indicateurs comme le brand search uplift, le temps passé sur le site après une visite non référencée, ou encore les modèles d’attribution multi-touch.

Quels impacts pour le référencement naturel et la stratégie de contenu ?

L’apparition du Great Decoupling représente un tournant majeur dans la manière dont les professionnels du SEO abordent la visibilité, le trafic et la performance des contenus. Alors que l’objectif traditionnel était d’être bien positionné pour maximiser les clics et générer du trafic, cette logique linéaire ne suffit plus dans un environnement où Google devient lui-même un point de terminaison informationnel. Ce phénomène remet en question plusieurs piliers classiques du SEO. Jusque-là, la performance d’une stratégie de contenu était mesurée selon une équation simple : Une augmentation des impressions dans les résultats organiques devait logiquement conduire à une hausse des clics, et donc à plus de conversions ou d’engagement. Désormais, ce modèle est perturbé. Il faut composer avec une nouvelle réalité où la visibilité ne garantit plus l’interaction directe. Cela exige une évolution profonde dans les objectifs, les formats, les techniques d’optimisation, ainsi que dans les outils d’analyse.

1. Réévaluer le rôle de la visibilité et du positionnement

Dans le paradigme pré-AI, la position dans les résultats (SERP) était un indicateur clé. La course à la « position zéro » (extraits optimisés) ou à la première position classique s’expliquait par leur capacité à capter l’attention et générer des clics massifs. Mais avec l’arrivée des AI Overviews, cette hiérarchie visuelle est redessinée. Le contenu affiché dans ces blocs IA peut provenir de sources bien positionnées, mais aussi de pages moins visibles dans les résultats naturels. Il devient donc stratégique d’être cité comme source dans un AI Overview, même si cela ne déclenche pas immédiatement un clic. Pourquoi ? Parce que cette exposition augmente l’autorité perçue, la familiarité avec la marque ou le nom de domaine, et peut influencer des décisions ultérieures. C’est ce qu’on appelle une stratégie de search branding : utiliser le canal de recherche comme un levier de notoriété, et non plus uniquement comme un canal de trafic.

À terme, cette approche peut favoriser :

• Une augmentation des requêtes de marque (« branded queries »)
• Un taux de conversion plus élevé sur d’autres canaux (email, accès direct, SEA)
• Une perception accrue d’expertise et de fiabilité dans un secteur donné

2. Adapter la création de contenu pour les systèmes d’intelligence artificielle

Avec la domination progressive de l’intelligence artificielle générative dans les SERP, le contenu doit être non seulement écrit pour l’utilisateur, mais aussi pensé pour l’interprétation automatique par les modèles de langage (LLM) de Google. Cela change les règles de la rédaction web traditionnelle.

Voici quelques principes à adopter :

• Clarté et précision : un langage simple, direct, sans ambiguïté facilite l’extraction d’informations par l’IA ;
• Structuration logique : balisage HTML cohérent, usage des balises H1-H2-H3, listes à puces, tableaux explicites ;
• Spécialisation sémantique : chaque page doit se concentrer sur un sujet bien défini avec un champ lexical riche et maîtrisé ;
• Optimisation des passages (passage ranking) : même une section bien rédigée dans un article long peut être sélectionnée indépendamment du reste pour alimenter une réponse IA.

Autrement dit, il ne s’agit plus seulement d’être premier sur un mot-clé, mais d’être compréhensible, pertinent et structuré pour être intégré dans les résumés algorithmiques.

3. Repenser l’analyse de la performance SEO

Dans un monde où les impressions ne déclenchent plus forcément des clics, il devient indispensable de revoir la manière dont on mesure le succès d’une stratégie SEO. Les outils traditionnels comme Google Search Console continuent de fournir des données sur les impressions, les clics et les positions, mais ils ne capturent pas toute la réalité du nouveau parcours utilisateur.

Certains utilisateurs peuvent être exposés à une réponse IA contenant votre contenu, mémoriser votre marque ou domaine, puis revenir plus tard via un autre canal pour convertir. Cette interaction indirecte est invisible dans les outils d’attribution classiques. C’est ce qu’on appelle une conversion assistée non traçable.

Pour suivre ce type de parcours, il est nécessaire de croiser plusieurs sources de données :

• Search Console pour les impressions et clics SEO
• Google Analytics 4 pour les chemins de conversion multi-canaux
• Études de notoriété pour mesurer l’impact de la visibilité sur la perception de la marque
• Analyse de trafic direct ou de requêtes de marque comme indicateur indirect de l’efficacité SEO

Certains KPIs complémentaires à suivre incluent :

• L’évolution des requêtes contenant le nom de votre marque ;
• La part de trafic direct ou référent en croissance ;
• L’augmentation du taux de conversion sur d’autres canaux après une campagne SEO

Comparaison avant/après des dynamiques SEO

Pour illustrer clairement les changements, voici une vue comparative synthétique de la situation SEO avant l’arrivée des AI Overviews, et depuis leur intégration massive dans les résultats :

De fait, le SEO évolue d’une logique d’acquisition directe vers un levier d’influence informationnelle au sein d’un écosystème dominé par l’intelligence artificielle. Cette transformation nécessite une approche hybride : toujours penser en termes de ranking, mais aussi en termes de visibilité passive, de perception de marque et d’intégration dans des parcours utilisateur plus diffus et multi-canaux.