Les achats assistés par IA changent les règles en matière de pertinence

Les consommateurs adoptent les achats assistés par IA bien plus rapidement que ce que de nombreux spécialistes du marketing estiment. L'étude Horizon Futures a découvert que 56 % des consommateurs familiarisés avec l'IA l'utilisent déjà au quotidien. En outre, 82 % d'entre eux utilisent l'IA pour effectuer des recherches et comparer des produits.¹ Dans le même temps, les acheteurs transfèrent de plus en plus leur charge cognitive à des outils d'achats fondés sur l'IA, comme Alexa for Shopping, afin de suivre les prix, découvrir des produits et trouver les meilleures affaires.

En fait, 70 % des personnes interrogées n'ont aucun problème à laisser l'IA trouver les meilleures offres à leur place et elles sont 64 % à lui faire confiance pour comparer des produits.² Pendant que l'IA façonne de plus en plus la découverte et les décisions d'achat, les marques qui réussiront seront celles qui mettront en place des systèmes de confiance et de pertinence afin de contribuer à orienter les préférences des consommateurs avant l'intervention des moments de recommandation par IA.

C'est là que la convergence des médias en streaming, des signaux d'achat et de l'optimisation assistée par IA prend tout son sens.

Créer des cadres de suivi et mesures optimisés pour la confiance, pas seulement l'attribution

Ce qui ressort de l'étude de Horizon, c'est que les consommateurs se préoccupent davantage de la manière dont ils gardent le contrôle en cas de problème que du fonctionnement des outils d'IA. Des notions telles que « droit de veto », retours faciles, prise de décision transparente et accès à une assistance humaine se classent parmi les principaux facteurs de confiance au sein des environnements d'achats assistés par IA.

Pour les annonceurs, cela change tout le fonctionnement du suivi et des mesures. Les marques ont besoin de visibilité sur la manière dont les audiences passent d'une interaction à l'autre. Pour ce faire, elles doivent évaluer les effets de préparation et halo qui entourent les interactions comme l'exposition au streaming premium afin de comprendre quels sont les signaux qui renforcent la confiance et la familiarité que les recommandations de l'IA mettent en avant.

Amazon Marketing Cloud (AMC) rend cela possible en permettant aux annonceurs d'analyser les modèles d'engagement, les chevauchements entre les audiences et les conversions de manière respectueuse de la confidentialité qui privilégie la confiance des clients tout en proposant des données exploitables.

Au sein des environnements d'achat assistés par IA, la confiance elle-même devient une variable de performance.

Développer la visibilité de la marque avant l'intervention des moments de recommandation d'IA

L'étude de Horizon a montré que les acheteurs IA abandonnent l'exploration au profit de l'optimisation. Les consommateurs comptent de plus en plus sur l'IA pour réduire leur nombre de choix, comparer les options et mettre en avant rapidement les produits les plus pertinents.

Cela implique que la détection évolue en amont. Pour les annonceurs, cela amplifie le rôle du streaming TV et des médias interactifs premium des canaux de notoriété aux interactions qui ajoutent de la pertinence.

Le graphe authentifié d'Amazon Ads associe ces signaux en faisant le lien entre engagement du streaming et comportements réels d'achat par le biais de relations de confiance au sein des foyers. Amazon DSP et les publicités Streaming TV créent des possibilités d'associer l'exposition au contenu premium à des résultats commerciaux mesurables sur l'ensemble du parcours client. En associant le Streaming TV à des formats interactifs, les audiences passent d'un visionnage passif à des environnements où ils peuvent s'engager activement et où contenu, commerce et participation se renforcent les uns les autres.

Cela sous-entend concrètement que les annonceurs doivent organiser leurs médias différemment. Le Streaming TV devrait plutôt établir de la visibilité au niveau de la catégorie et une familiarité émotionnelle avant de faire émerger des moments de vente au détail à forte intention. Effectuer du remarketing à l'aide d'Amazon DSP peut ensuite tirer profit des signaux d'engagement en streaming pour inciter des actions plus efficaces en aval.

Nous constatons également qu'un plus grand nombre de marques utilise les environnements de vidéo interactive et animés par des créateurs de contenu afin de susciter des signaux d'engagement plus forts avant l'intervention des moments transactionnels. Les formats interactifs qui invitent le spectateur à participer plutôt qu'à consommer de manière passive apportent souvent des indicateurs comportementaux plus riches qui peuvent par la suite renforcer la pertinence des recommandations et l'efficacité des conversions.

En matière de commerce assisté par IA, la découverte intervient de plus en plus avant la barre de recherche.

Utiliser l'optimisation par IA pour accélérer la réalisation, pas pour externaliser la stratégie

Les outils d'optimisation des campagnes reposant sur l'IA deviennent un composant opérationnel essentiel pour les spécialistes du marketing modernes. Toutefois, l'automatisation ne suffit pas à créer d'avantage concurrentiel.

En fait, la convergence stratégique constitue l'un des risques émergents de la publicité arbitrée par IA. Si toutes les marques s'appuient sur les mêmes signaux d'optimisation, les mêmes modèles d'audience et les mêmes recommandations automatisées, les éléments de différenciation disparaissent rapidement.

Pour tirer leur épingle du jeu, les marques devront associer l'efficacité de la machine à une supervision stratégique humaine.

Les solutions Amazon Ads peuvent aider les annonceurs à accélérer l'optimisation des médias, à améliorer la réactivité et à identifier des schémas de performance émergents plus rapidement qu'à l'aide des flux de travail manuels seuls. Mais pour faire partie des marques les plus performantes, il est nécessaire de mettre en place des cadres de gouvernance clairs qui définissent le déploiement de l'automatisation. Ces cadres incluent la création de points de contrôle afin de faire vérifier par un spécialiste les optimisations des créations. Ainsi, les marques peuvent séparer les statistiques ROAS à court terme des indicateurs de croissance à long terme et tester en continu l'incrémentalité au lieu de se fier uniquement aux recommandations en matière d'automatisations.

L'importance de cet équilibre réside dans le fait que les attentes des consommateurs concernant l'IA restent nuancées. L'étude de Horizon a montré que les acheteurs sont bien plus à l'aise avec les recherches assistées par IA qu'avec des décisions d'achat entièrement autonomes. Ce même principe s'applique aux solutions marketing. L'IA est la plus performante lorsqu'elle améliore la prise de décision humaine, pas lorsqu'elle remplace l'intégralité du jugement stratégique.

L'avenir ne réside pas dans un marketing autonome, mais dans une automatisation supervisée de manière stratégique.

Ce que les marques doivent concrétiser au cours des 18 à 36 prochains mois.

Ces prochaines années, les marques qui disposent des meilleurs outils face à la hausse des achats assistés par IA partageront sans doute quelques caractéristiques communes.

En premier lieu, elles intégreront de manière plus étroite les stratégies de la marque et de performance. À mesure que le parcours d'achat devient moins linéaire et que les outils d'IA façonnent la détection plus tôt dans le parcours, la séparation traditionnelle entre média sur le haut de l'entonnoir et activation commerciale perdra de son utilisé.

Dans un deuxième temps, les marques investiront dans des solutions de suivi et mesures connectées qui feront le lien entre les signaux de streaming et d'achats. Le commerce assisté par IA nécessite une continuité entre les environnements, pas des rapports isolés par canal.

Dans un troisième temps, elles concevront des expériences de création et d'achat qui préservent la capacité d'action des consommateurs. L'étude de Horizon n'a eu de cesse de montrer que les consommateurs utilisaient l'IA comme un assistant, pas pour lui déléguer leurs achats. Les marques qui insistent sur la transparence, un côté rassurant et la possibilité de revenir en arrière occuperont une meilleure place pour maintenir la confiance à mesure que l'automatisation se développe.

Enfin, les spécialistes du marketing doivent dès à présent commencer leurs tests. L'étude suggère que l'assistance de l'IA évoluera plus rapidement que l'autonomie complète au cours des 18 à 36 prochains mois en particulier dans les catégories d'achats répétés où la friction est plus faible. Les marques qui se servent de cette période afin de renforcer leurs cadres de suivi et mesures, leurs stratégies de streaming et leur préparation à l'IA disposeront de meilleures armes à mesure que les comportements des consommateurs continuent d'évoluer.

Les marques qui réussiront dans le commerce assisté par IA n'automatiseront pas simplement les transactions. Elles mettront en place des systèmes de confiance, pertinents et rassurants qui continueront à avoir une influence avant, pendant et après des décisions arbitrées par IA.

Sources

^1-2 Étude personnalisée Horizon Futures. Le commerce agentique. Réalisée entre le 12 et le 19 mars 2026. Les données concernent les États-Unis. N = 1 001.

À propos de l'autrice

Katie Comerford est présidente de Horizon Commerce et de la transformation des clients. Elle dirige la stratégie de données de l'entreprise, les initiatives de transformation des clients et les opérations Horizon Commerce. Cadre dirigeante dans le marketing et les médias depuis près de deux décennies, elle se concentre sur l'intégration de l'intelligence marketing à l'aide du modèle d'architecture des clients de Horizon où elle associe technologie, données et talent afin de susciter des résultats commerciaux mesurables et accélérer la croissance. Elle fait partie de Horizon depuis plus de 11 ans où elle occupait précédemment le poste de vice-présidente exécutive, responsable en chef de la stratégie et des opérations pour Horizon Next. Dans le cadre de ce rôle, elle a contribué à façonner des solutions intégrées mêlant médias, données et technologie.