TL;DR
L’essentiel : Google a informé les annonceurs que les annonces n’apparaîtront pas dans son chatbot Gemini autonome avant 2026. Détails clés : cette chronologie sépare le chatbot des aperçus de l’IA dans la recherche, qui sont déjà monétisés, tandis que les utilisateurs de Gemini ont récemment augmenté de 30 %. Pourquoi c’est important : le retard contraste avec OpenAI et Amazon, qui font face à des réactions négatives des utilisateurs pour avoir testé de manière agressive les publicités dans les interfaces conversationnelles. Contexte : Google prévoit des dépenses d’investissement de 75 milliards de dollars en 2026, signalant un besoin de revenus à long terme malgré cette pause stratégique.
Alors que ses concurrents s’empressent de monétiser les interactions de l’IA avec des expériences controversées, Google freine la commercialisation de son chatbot phare. Lors de briefings clients privés rapportés par Adweek, la société a informé les agences que les publicités n’arriveraient pas sur Gemini avant 2026.
Marquant une divergence stratégique, cette chronologie sépare le produit de chat des publicités dans les résultats de recherche AI, qui sont déjà monétisées. Ce retard survient alors que les concurrents peinent à définir des formats publicitaires acceptables dans les interfaces conversationnelles.
Quelques jours seulement après qu’OpenAI ait désactivé les suggestions pour les détaillants en ligne suite à une révolte des utilisateurs, et au milieu des réactions négatives suscitées par les projets de publicité conversationnelle d’Amazon, Google semble prêt à absorber d’importantes dépenses en capital (CapEx) pour garantir d’abord la confiance des utilisateurs.
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Le long jeu : la feuille de route de Google pour 2026
La décision de Google de retarder la monétisation de Gemini représente un pari calculé sur l’habitude des utilisateurs plutôt que sur les revenus immédiats. Les dirigeants de l’agence informés du plan indiquent que même si les placements publicitaires sont ciblés pour un déploiement en 2026, les formats spécifiques et les modèles de tarification restent indéfinis.
Loin d’un simple retard, le calendrier de Google représente une bifurcation délibérée de sa stratégie publicitaire en matière d’IA. Simultanément, l’entreprise monétise activement les aperçus de l’IA dans la recherche, où l’intention de l’utilisateur est explicitement transactionnelle, tout en gardant l’interface conversationnelle Gemini sans publicité.
Les mesures de croissance sous-tendent probablement cette prudence. Fin 2025, le nombre d’utilisateurs actifs mensuels (MAU) de Gemini a bondi de 30 % entre août et novembre, dépassant largement le taux de croissance de 6 % de ChatGPT au cours de la même période, selon de nouvelles données de la société d’information commerciale Sensor Tower.
Le nouveau modèle de génération d’images « Nano Banana » alimente ce pic d’acquisitions, qui s’est avéré essentiel pour impliquer les jeunes.
Kelly Heilpern, directrice de la stratégie chez Ammunition, affirme que ce rythme délibéré pourrait en fin de compte servir les meilleurs intérêts de l’industrie en permettant à un modèle publicitaire plus sophistiqué de mûrir.
Comme elle l’a déclaré à Adweek, la nature conversationnelle de l’IA offre un changement fondamental dans les capacités de ciblage qui va bien au-delà des associations de mots clés traditionnelles. Étant donné que les utilisateurs interagissent avec les chatbots via des requêtes détaillées et à plusieurs reprises plutôt que par des termes de recherche statiques, les marques pourront à terme exploiter ce contexte pour proposer des campagnes hyper-personnalisées.
Ce niveau de raffinement, basé sur une compréhension approfondie de l’intention immédiate de l’utilisateur, promet de générer une valeur nettement plus élevée pour les annonceurs que les méthodes programmatiques actuelles.
Un afflux prématuré de publicités pourrait mettre en péril cet élan, d’autant plus que les utilisateurs font preuve d’une grande sensibilité aux interruptions commerciales dans les interfaces de chat. En visualisant la trajectoire, la divergence des taux de croissance suggère que Google donne la priorité à la conquête de parts de marché avant d’ouvrir le robinet des revenus.
Les réalités financières occupent une place importante derrière ces choix stratégiques. Alors que l’on prévoit atteindre 75 milliards de dollars en 2026, la pression pour monétiser est immense. Pourtant, Google semble déterminé à éviter les pièges de la « croissance à tout prix » qui piègent ses pairs.
Source: S&P, Sparkline. Du premier trimestre 2015 au deuxième trimestre 2025
Réaffirmant cette position, l’entreprise a tracé une ligne dure entre son produit actuel et ses aspirations futures. Un porte-parole de Google a confirmé : « Les chats de Gemini Apps ne sont pas utilisés pour diffuser des publicités. »
Les annonceurs restent prudents quant à l’insertion de leurs marques dans des environnements génératifs imprévisibles. Sans garde-fous rigoureux, le risque d’« hallucinations », où une IA déclare avec assurance des mensonges à côté d’un emplacement payant, reste une préoccupation majeure pour les agences.
En gardant la phase de test en interne, Google évite les erreurs de relations publiques associées aux tests bêta de produits publicitaires sur des utilisateurs réels.
Des briefings privés rapportés par Adweek révèlent que Google a commencé à définir des attentes avec les agences partenaires, en ciblant spécifiquement un déploiement en 2026 pour Gemini. monétisation.
Lors d’appels avec plusieurs clients publicitaires, les représentants de l’entreprise ont décrit le calendrier mais ont laissé les détails opérationnels-tels que les formats d’annonces spécifiques, les structures de prix et les protocoles de tests bêta-intentionnellement vagues.
Les acheteurs ont souligné que cette feuille de route est entièrement distincte du « mode IA » déjà visible dans l’expérience de recherche basée sur l’IA de Google, qui a fait ses débuts plus tôt cette année.
La « publicité cachée » Crise : OpenAI et les trébuchements d’Amazon
La retenue de Google contraste fortement avec les turbulences d’OpenAI. La semaine dernière, les utilisateurs se sont révoltés contre ce qui semblait être des publicités non sollicitées concernant des marques comme Target et Peloton apparaissant directement dans les conversations ChatGPT.
Au cœur de la controverse se trouve une déconnexion sémantique entre les équipes d’ingénierie et les utilisateurs finaux. Alors qu’OpenAI défendait les invites en les qualifiant de « suggestions d’application », les abonnés premium payant 20 $ par mois les considéraient comme des interruptions commerciales intrusives.
Nick Turley, responsable des produits grand public, a tenté d’apaiser le tollé en clarifiant la nature technique de l’intégration, déclarant « Il n’y a pas de tests en direct pour les publicités, toutes les captures d’écran que vous avez vues ne sont pas réelles ou ne sont pas des publicités. »
Malgré le refus, la réaction a forcé un renversement immédiat. OpenAI a de nouveau entièrement désactivé la fonctionnalité. Mark Chen, directeur de la recherche de l’entreprise, a évoqué les frictions immédiates causées par le déploiement, en déclarant :
“Je suis d’accord que tout ce qui ressemble à une publicité doit être traité avec soin, et nous n’avons pas réussi. Nous avons désactivé ce type de suggestion pendant que nous améliorons la précision du modèle.”
Bien que perdue pour le consommateur moyen, la nuance technique ici est significative. Les « suggestions d’applications » d’OpenAI ont été optimisées par le le protocole de commerce agent via Stripe, un système conçu pour faciliter les transactions directes plutôt que d’afficher des publicités programmatiques traditionnelles.
Structurellement, le système s’appuie sur des « jetons de paiement partagés » pour permettre aux agents IA d’effectuer des achats sur le compte d’un utilisateur.
Cette architecture contourne les réseaux publicitaires que Google domine, visant plutôt une tranche de la valeur de la transaction, un modèle qui offre théoriquement des marges plus élevées mais nécessite une confiance plus profonde des utilisateurs.
Alors qu’OpenAI recule pour affiner son approche, Amazon poursuit une stratégie plus agressive pour Alexa+. Bien qu’elle facture un abonnement mensuel de 19,99 $ pour le service, la société prévoit d’injecter des s directement dans les échanges conversationnels.
Andy Jassy, PDG d’Amazon, a présenté ce modèle de « double déduction » comme un avantage pour l’expérience du consommateur :
“Je pense qu’avec le temps, il y aura des opportunités, à mesure que les gens s’engagent dans des conversations à plusieurs tours, de faire jouer un rôle à la publicité pour aider les gens à trouver des découvertes.”
Cependant, la confidentialité Les partisans soutiennent que la monétisation des interactions vocales crée une incitation perverse pour l’assistant à orienter les conversations vers des résultats commerciaux plutôt que vers des réponses utiles.
L’économie de l’intelligence : pourquoi l’IA libre prend fin
Derrière ces stratégies divergentes se cache un impératif économique commun : la fin de l’ère du « repas gratuit » pour l’IA générative. Ce changement est dû au passage à des modèles de raisonnement agentique comme Gemini 3 Pro et aux dernières itérations d’OpenAI comme GPT-5.1, ce qui a entraîné une augmentation des coûts d’inférence.
Contrairement à la recherche traditionnelle, qui récupère des pages Web existantes, les modèles de raisonnement génèrent des chaînes de pensée complexes en plusieurs étapes. La génération de ces chaînes nécessite une puissance de calcul exponentiellement plus élevée par requête, ce qui rend inévitables les subventions financées par la publicité ou les frais d’abonnement élevés.
Les prévisions de CapEx de 75 milliards de dollars de Google pour 2026 mettent en évidence l’ampleur des investissements requis pour maintenir le leadership en matière d’infrastructure. En comparaison, OpenAI prévoit une perte de 5 milliards de dollars pour 2024, due en grande partie à ces coûts de calcul.
Le secteur est donc en train de passer de « l’affichage programmatique » (paiement pour les impressions) au « commerce agent », où les annonceurs paient pour les actions réalisées.
Sarah Friar, directrice financière d’OpenAI, a été franche sur la nécessité de cette transition dans de précédents commentaires financiers.
Ce changement redéfinit fondamentalement le concept de « ». Dans un monde agent, une marque n’achète pas seulement une bannière ; il achète la « recommandation » de l’IA ou la capacité de répondre directement à la demande d’un utilisateur.
Dan Taylor, vice-président des publicités mondiales de Google, souligne l’ampleur de l’inventaire potentiel disponible pour les marques, déclarant :
“Les requêtes en mode IA étant presque multipliées par deux. tant que les requêtes de recherche traditionnelles existent, il existe une opportunité considérable de présenter les annonceurs et de les présenter aux consommateurs dans des endroits où ils sont ouverts à la découverte de nouvelles choses.
Pour les marques, l’attrait est « l’hyper-personnalisation », ciblant les utilisateurs en fonction de leur intention immédiate et déclarée dans une conversation.
Pourtant, cette efficacité se fait au détriment de la neutralité. Alors que les assistants IA deviennent les principaux gardiens du commerce, la frontière entre une réponse objective et un placement rémunéré s’estompe, ce qui défie les régulateurs et érode la confiance que les plateformes comme Google tentent actuellement de préserver.
