La plupart Référencement les modèles de prévision surestiment considérablement la croissance organique, car ils partent d’un principe erroné : prendre le volume de mots clés, appliquer un héritage CTR courbe, supposez un classement parmi les trois premiers et produisez un chiffre de trafic qui semble bon sur une diapositive mais qui n’a aucun fondement dans la réalité de recherche d’aujourd’hui. Cela ignore dans quelle mesure Google supprime les clics sortants, pousse les clics sur les annonces, dans quelle mesure les aperçus de l’IA (Tout-en-un) réduisent la visibilité et combien de temps et de ressources il faut pour construire l’autorité de domaine nécessaire pour être compétitif.
Si vous souhaitez avoir une vision précise de votre potentiel organique, vous devez repenser le modèle de fond en comble. Le but n’est pas d’être pessimiste, mais de vous donner une prévision que vous pouvez réellement réaliser. Ce qui suit est une méthodologie complète que tout expert en marketing numérique peut utiliser pour calculer un potentiel de recherche organique réaliste et accessible et estimer l’investissement, le calendrier et l’autorité nécessaires pour le capturer.
Pourquoi les modèles traditionnels de potentiel organique échouent
Le paysage de la recherche a fondamentalement changé. Le comportement sans clic et l’IA générative font du volume brut de mots clés un point de départ trompeur. Plusieurs études à grande échelle confirment que la majorité des recherches se terminent désormais sans aucun clic :
- SparkToro L’analyse a révélé que 58,5 % des recherches Google aux États-Unis et 59,7 % des recherches dans l’UE n’aboutissaient à aucun clic.
- Moteur de recherche Land’s un rapport sur les mêmes données indique que seulement 36 % environ des clics atteignent le Web ouvert, le reste étant dirigé vers les propriétés appartenant à Google.
- Bain & Compagnie ont constaté que 80 % des consommateurs s’appuient désormais sur des résultats sans clic dans au moins 40 % de leurs recherches, réduisant ainsi le trafic organique traditionnel de 15 à 25 %.
Les aperçus de l’IA amplifient le problème.
- Un Etude Ahrefs résumé par eMarketer a montré une baisse de 34,5 % du CTR vers les meilleurs résultats lorsque les aperçus de l’IA apparaissent.
- UN Revue de Pew Research a constaté que les utilisateurs à qui un résumé de l’IA a été présenté ont cliqué sur les résultats organiques traditionnels dans seulement 8 % des visites, contre 15 % lorsqu’aucun résumé n’apparaissait.
- de RankFuse Les données sur un an ont montré que le CTR organique pour les requêtes impactées par l’IA a diminué de 54,6 %.
- Et CroissanceSRC Une étude portant sur 200 000 mots-clés a révélé une baisse moyenne de 17,92 % du CTR organique dans les classements 1 à 5 après le déploiement des aperçus de l’IA.
Bref, le SERP est devenu un moteur de réponse, pas un moteur de trafic. Cela impose une manière différente d’estimer le potentiel.
Étape 1 : Redéfinir la demande adressable par groupe de sujets
La prévision au niveau des mots clés n’est plus efficace car la concurrence et l’intention varient trop considérablement selon les requêtes associées. Commencez par regrouper les mots-clés en groupes de sujets : des unités d’intention que votre contenu peut servir de manière réaliste.
Utilisez trois sources de données :
- Console de recherche Google: exportez 3 à 6 mois de requêtes, d’impressions, de clics et de positions moyennes pour identifier les domaines dans lesquels vous capturez déjà (ou manquez) la demande existante.
- Plateformes de renseignement sur les mots clés : Extrayez des requêtes d’information, de comparaison et transactionnelles hors marque pertinentes pour votre produit ou service.
- Analyse SERP : Examinez manuellement les SERP représentatifs pour chaque sujet afin d’identifier les résumés d’IA, les extraits de code, les unités d’achat, les cartes et autres fonctionnalités qui remplacent les résultats organiques.
Une fois collectées, organisez les requêtes en clusters en fonction de l’intention et du travail à effectuer. Par exemple:
- Systèmes de gestion de contenu sans tête
- Plateformes d’analyse marketing
- Recherches de voitures d’occasion
Chaque cluster sert d’unité pour estimer la demande, les exigences en matière d’autorité, les coûts et Retour sur investissement.
Étape 2 : Ajustez le volume pour le comportement du zéro-clic et de l’IA
Le volume brut de recherche n’est que le plafond, et non le marché accessible. Vous devez le tenir compte du comportement réel des utilisateurs.
2.a. Appliquer un facteur de clic sur le Web ouvert (Octave)
L’étude de SparkToro montre que seulement environ 41 à 42 % des recherches génèrent un clic, et seulement 36 % environ des clics atteignent des sites Web externes. Cela signifie que tu es vrai accessible sur le Web ouvert le volume est beaucoup plus petit que ce que suggère l’outil de mots clés.
Attribuez à chaque cluster un OWCF compris entre 0 et 1 :
- Informations/entonnoir supérieur : 0,2–0,3
- Recherche commerciale : 0,4–0,5
- Transactionnel : 0,5
- De marque : 0,6 à 0,7
Calculez ensuite :
Chargement de la formule...
2.b. Appliquer un facteur de partage organique (OSF)
Parmi les clics qui quittent Google, seule une partie atteint des fiches organiques. Les publicités, les résultats d’achat et les propres surfaces de Google capturent une part importante.
Attribuez un OSF :
- Requêtes commerciales à forte intensité publicitaire : 0,4 à 0,5
- Requêtes de recherche informationnelle : 0,6–0,7
- Requêtes de marque : 0,7 à 0,8
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2.c. Appliquer un facteur d’amortissement AI (AIDF)
Sur la base des études citées précédemment, déterminez avec quelle agressivité l’IA supprime les clics dans chaque cluster.
Exemples de seuils :
- Faible interférence AI : 0,9
- Présence modérée de l’IA : 0,7–0,8
- Présence élevée de l’IA (courante dans les SERP informationnels) : 0,5 à 0,6
Chargement de la formule...
À ce stade, vos volumes de mots clés peuvent être 50 à 75 % de moins que les estimations initiales – un ajustement approprié à l’environnement actuel.
Étape 3 : attribuez le CTR en fonction de bandes de classement réalistes
Ensuite, vous devez lier les taux de clics (CTR) pour classer les postes que vous pouvez atteindre de manière réaliste, et non les postes que vous souhaiteriez pouvoir atteindre.
Backlinko’s analyse sur 4 millions de résultats montre :
- Position 1 : 27,6 % de CTR
- Postes 2 à 3 : 10 à 15 %
- Positions 8 à 10 : négligeable
de FirstPageSage Le rapport fournit des chiffres similaires, renforçant le fait que la visibilité diminue fortement après les trois premiers. La recherche montre une baisse de 17,92 % du CTR après les aperçus de l’IA, vous devez donc ajuster ces CTR historiques à la baisse.
Avant de choisir un CTR pour chaque cluster, évaluez votre position concurrentielle :
- Comparez votre autorité de domaine à la médiane ET/RD des 3 et 10 premiers résultats.
- Analysez l’autorité au niveau de la page : domaines référents, profondeur du contenu et signaux d’autorité de la marque.
- Identifiez si les fonctionnalités SERP poussent les liens organiques bien en dessous de la ligne de flottaison.
- Attribuez ensuite une bande de classement par cluster :
- Top 3 réalisable
- Milieu de la première page (positions 4 à 7)
- Bas de la première page ou longue traîne uniquement
- Enfin, appliquez un CTR ajusté pour cette bande. Par exemple:
- CTR de base de la position 3 = 9 %
- AIDF déjà appliqué = 0,7
- CTR effectif ≈ 6,3 %
Ce numéro, pas le classique position 1 = 30%détermine vos prévisions.
Étape 4 : Quantifier l’autorité de domaine, les lacunes dans les liens et le temps de classement
La plus grande erreur de prévision que commettent les spécialistes du marketing est de traiter les classements comme s’ils avaient été obtenus instantanément. Sur des marchés concurrentiels, les classements s’achètent avec autorité et se construisent au fil des mois ou des années.
Plusieurs études fournissent une synchronisation directionnelle :
- SEO.co note que les campagnes de création de liens les plus crédibles montrent des progrès dans un délai de 3 à 12 mois, selon le niveau de concurrence.
- DemandSage L’analyse a révélé qu’un délai de 1 à 6 mois est typique pour une amélioration visible, mais que les mandats très compétitifs nécessitent souvent plus de temps.
Pour intégrer l’autorité dans votre modèle potentiel :
- Mesurez le déficit d’autorité :
Chargement de la formule... Chargement de la formule...
- Déterminez la vitesse de liaison réalisable par cluster :
- Combien de liens de qualité par mois pouvez-vous gagner ou créer de manière durable ?
- Estimez les mois pour classer et ajuster à la hausse si votre domaine est nettement plus faible. :
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- Coût estimé :
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Ajoutez les coûts de création de contenu, de conception, d’outils et de mise en œuvre technique. Cela transforme le potentiel de référencement d’un geste de la main en une modélisation d’investissement précise.
Étape 5 : Créer une prévision du trafic et du retour sur investissement au niveau du cluster
- Une fois que vous disposez d’un volume ajusté par l’IA et d’un CTR réalisable, calculez votre potentiel de trafic mature :
Chargement de la formule... Chargement de la formule...
- Appliquez votre taux de conversion et votre LTV pour estimer la valeur économique :
Chargement de la formule... Chargement de la formule...
- Modélisez ensuite une courbe de montée en puissance sur les mois nécessaires pour atteindre votre rang cible :
- Rampe linéaire : Atteindre 50% du potentiel à mi-chemin de l’objectif
- Rampe logistique : Démarrage lent, croissance rapide en milieu de cycle, aplatissement vers la maturité
L’utilisation d’un calendrier réaliste rend le modèle utilisable pour la planification du budget et des ressources.
Étape 6 : Un exemple simple
Supposons que vous évaluiez le plateforme d’analyse marketing grappe:
- Volume mensuel brut : 40 000
- Ocfc = 0,4
- OSF = 0,5
- AIDF = 0,7
- Volume ajusté par l’IA = 40 000 × 0,4 × 0,5 × 0,7 = 5 600
- Vous déterminez que vous pouvez probablement atteindre la position 3 (CTR ≈ 9 % avant l’IA).
- CTR après ajustements de l’IA ≈ 6,3 %
- Potentiel mensuel ≈ 5 600 × 0,063 = 352 visites
- Le déficit d’autorité nécessite environ 70 nouveaux domaines référents.
- Vitesse des liens : 8 par mois → environ 9 mois pour concourir.
- Coût par lien : 400 $ → 28 000 $
- Investissement contenu et technique : 20 000 $
- Total ≈ 48 000 $
Cela vous donne une vision solide du coût, du temps et du retour.
Étape 7 : opérationnaliser cela dans un système de prévision continu
Compte tenu de la rapidité avec laquelle les fonctionnalités de l’IA évoluent, il ne s’agit pas d’un calcul ponctuel. Utilisez ce framework comme modèle vivant :
- Mettez à jour AIDF, OWCF et OSF tous les trimestres.
- Suivez mensuellement les fonctionnalités SERP au niveau du sujet.
- Recalculez les écarts d’autorité à mesure que votre domaine se renforce.
- Redéfinissez les priorités des clusters en fonction du retour sur investissement et non du volume brut.
Cela transforme la stratégie de recherche organique en un exercice de gestion de portefeuille, en donnant la priorité aux clusters dans lesquels vous pouvez être compétitif de manière réaliste et générer des revenus mesurables.
Pensées finales
Le potentiel SEO ne consiste plus à appliquer une courbe CTR au volume de mots clés. Il s’agit d’un exercice de modélisation multifactorielle qui nécessite de comprendre le comportement SERP, le déplacement de l’IA, les différentiels d’autorité, l’économie des liens et des trajectoires de classement réalistes.
Lorsqu’elle est calculée correctement, cette méthodologie donne aux responsables marketing une prévision défendable, une analyse de rentabilisation crédible pour l’investissement et une carte claire du temps et des ressources nécessaires pour faire avancer les choses. Il remplace les vœux pieux par une clarté stratégique et permet aux équipes de saisir les opportunités de recherche qu’elles peuvent réellement gagner.
décembre 7, 2025
Comment calculer votre potentiel de recherche organique en 2026
La plupart Référencement les modèles de prévision surestiment considérablement la croissance organique, car ils partent d’un principe erroné : prendre le volume de mots clés, appliquer un héritage CTR courbe, supposez un classement parmi les trois premiers et produisez un chiffre de trafic qui semble bon sur une diapositive mais qui n’a aucun fondement dans la réalité de recherche d’aujourd’hui. Cela ignore dans quelle mesure Google supprime les clics sortants, pousse les clics sur les annonces, dans quelle mesure les aperçus de l’IA (Tout-en-un) réduisent la visibilité et combien de temps et de ressources il faut pour construire l’autorité de domaine nécessaire pour être compétitif.
Si vous souhaitez avoir une vision précise de votre potentiel organique, vous devez repenser le modèle de fond en comble. Le but n’est pas d’être pessimiste, mais de vous donner une prévision que vous pouvez réellement réaliser. Ce qui suit est une méthodologie complète que tout expert en marketing numérique peut utiliser pour calculer un potentiel de recherche organique réaliste et accessible et estimer l’investissement, le calendrier et l’autorité nécessaires pour le capturer.
Pourquoi les modèles traditionnels de potentiel organique échouent
Le paysage de la recherche a fondamentalement changé. Le comportement sans clic et l’IA générative font du volume brut de mots clés un point de départ trompeur. Plusieurs études à grande échelle confirment que la majorité des recherches se terminent désormais sans aucun clic :
Les aperçus de l’IA amplifient le problème.
Bref, le SERP est devenu un moteur de réponse, pas un moteur de trafic. Cela impose une manière différente d’estimer le potentiel.
Étape 1 : Redéfinir la demande adressable par groupe de sujets
La prévision au niveau des mots clés n’est plus efficace car la concurrence et l’intention varient trop considérablement selon les requêtes associées. Commencez par regrouper les mots-clés en groupes de sujets : des unités d’intention que votre contenu peut servir de manière réaliste.
Utilisez trois sources de données :
Une fois collectées, organisez les requêtes en clusters en fonction de l’intention et du travail à effectuer. Par exemple:
Chaque cluster sert d’unité pour estimer la demande, les exigences en matière d’autorité, les coûts et Retour sur investissement.
Étape 2 : Ajustez le volume pour le comportement du zéro-clic et de l’IA
Le volume brut de recherche n’est que le plafond, et non le marché accessible. Vous devez le tenir compte du comportement réel des utilisateurs.
2.a. Appliquer un facteur de clic sur le Web ouvert (Octave)
L’étude de SparkToro montre que seulement environ 41 à 42 % des recherches génèrent un clic, et seulement 36 % environ des clics atteignent des sites Web externes. Cela signifie que tu es vrai accessible sur le Web ouvert le volume est beaucoup plus petit que ce que suggère l’outil de mots clés.
Attribuez à chaque cluster un OWCF compris entre 0 et 1 :
Calculez ensuite :
Chargement de la formule...
2.b. Appliquer un facteur de partage organique (OSF)
Parmi les clics qui quittent Google, seule une partie atteint des fiches organiques. Les publicités, les résultats d’achat et les propres surfaces de Google capturent une part importante.
Attribuez un OSF :
Chargement de la formule...
2.c. Appliquer un facteur d’amortissement AI (AIDF)
Sur la base des études citées précédemment, déterminez avec quelle agressivité l’IA supprime les clics dans chaque cluster.
Exemples de seuils :
Chargement de la formule...
À ce stade, vos volumes de mots clés peuvent être 50 à 75 % de moins que les estimations initiales – un ajustement approprié à l’environnement actuel.
Étape 3 : attribuez le CTR en fonction de bandes de classement réalistes
Ensuite, vous devez lier les taux de clics (CTR) pour classer les postes que vous pouvez atteindre de manière réaliste, et non les postes que vous souhaiteriez pouvoir atteindre.
Backlinko’s analyse sur 4 millions de résultats montre :
de FirstPageSage Le rapport fournit des chiffres similaires, renforçant le fait que la visibilité diminue fortement après les trois premiers. La recherche montre une baisse de 17,92 % du CTR après les aperçus de l’IA, vous devez donc ajuster ces CTR historiques à la baisse.
Avant de choisir un CTR pour chaque cluster, évaluez votre position concurrentielle :
Ce numéro, pas le classique position 1 = 30%détermine vos prévisions.
Étape 4 : Quantifier l’autorité de domaine, les lacunes dans les liens et le temps de classement
La plus grande erreur de prévision que commettent les spécialistes du marketing est de traiter les classements comme s’ils avaient été obtenus instantanément. Sur des marchés concurrentiels, les classements s’achètent avec autorité et se construisent au fil des mois ou des années.
Plusieurs études fournissent une synchronisation directionnelle :
Pour intégrer l’autorité dans votre modèle potentiel :
Chargement de la formule... Chargement de la formule...
Chargement de la formule...
Chargement de la formule...
Ajoutez les coûts de création de contenu, de conception, d’outils et de mise en œuvre technique. Cela transforme le potentiel de référencement d’un geste de la main en une modélisation d’investissement précise.
Étape 5 : Créer une prévision du trafic et du retour sur investissement au niveau du cluster
Chargement de la formule... Chargement de la formule...
Chargement de la formule... Chargement de la formule...
L’utilisation d’un calendrier réaliste rend le modèle utilisable pour la planification du budget et des ressources.
Étape 6 : Un exemple simple
Supposons que vous évaluiez le plateforme d’analyse marketing grappe:
Cela vous donne une vision solide du coût, du temps et du retour.
Étape 7 : opérationnaliser cela dans un système de prévision continu
Compte tenu de la rapidité avec laquelle les fonctionnalités de l’IA évoluent, il ne s’agit pas d’un calcul ponctuel. Utilisez ce framework comme modèle vivant :
Cela transforme la stratégie de recherche organique en un exercice de gestion de portefeuille, en donnant la priorité aux clusters dans lesquels vous pouvez être compétitif de manière réaliste et générer des revenus mesurables.
Pensées finales
Le potentiel SEO ne consiste plus à appliquer une courbe CTR au volume de mots clés. Il s’agit d’un exercice de modélisation multifactorielle qui nécessite de comprendre le comportement SERP, le déplacement de l’IA, les différentiels d’autorité, l’économie des liens et des trajectoires de classement réalistes.
Lorsqu’elle est calculée correctement, cette méthodologie donne aux responsables marketing une prévision défendable, une analyse de rentabilisation crédible pour l’investissement et une carte claire du temps et des ressources nécessaires pour faire avancer les choses. Il remplace les vœux pieux par une clarté stratégique et permet aux équipes de saisir les opportunités de recherche qu’elles peuvent réellement gagner.
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