Rédaction BtoB Leaders 
Les acheteurs B2B confient une part de plus en plus importante de leur phase de recherche aux moteurs de réponse IA… à tel point que près de 90 % des responsables marketing B2B placent désormais la visibilité dans ces moteurs parmi leurs priorités d’investissement, selon une nouvelle étude signée Forrester.
Au-delà de la nouveauté du canal, ce basculement remet en cause le socle sur lequel le marketing B2B rend compte de sa valeur depuis plus de 20 ans : la comptabilisation des interactions observées entre les acheteurs et les contenus que leur proposent les prestataires et fournisseurs envisagés.
L’engagement, étalon historique de la valeur marketing B2B
Depuis plus de 20 ans, le marketing B2B s’est essentiellement basé sur un pacte implicite avec le reste de l’entreprise : si les outils de gestion commerciale (CRM, marketing automation et analytics web) enregistrent des interactions entre les acheteurs et les contenus marketing (téléchargements de livres blancs, inscriptions à des webinars et visites de pages produit), alors la preuve est faite que le marketing fait son travail.
Ce raisonnement a servi à défendre les budgets, à justifier les choix d’investissement et à asseoir la légitimité des directions marketing auprès du comité exécutif.
La façon dont les équipes marketing B2B rendent compte de leur contribution repose massivement sur des indicateurs d’engagement :
- Pipeline généré par le marketing (marketing-sourced pipeline) : part du pipeline commercial directement attribuée à une action marketing ;
- Revenu influencé par le marketing (marketing-influenced revenue) : part du chiffre d’affaires sur laquelle au moins un point de contact marketing a été identifié dans le parcours d’achat ;
- Volume de leads qualifiés (MQL et SQL) : nombre de contacts transmis aux commerciaux après avoir franchi un seuil de qualification.
Parmi les 12 principaux critères sur lesquels les dirigeants évaluent la performance du marketing B2B, 8 reposent sur une preuve d’engagement avec les acheteurs, selon une étude Forrester.
Si cette approche s’est imposée, c’est parce que l’engagement est relativement facile à documenter : il se mesure avec les outils déjà en place et produit un récit simple à porter devant le COMEX. Mais les traces de clics sont-elles encore un bon indicateur de l’apport du marketing ?
Les moteurs génératifs fragilisent le modèle de mesure historique du marketing
Les acheteurs B2B intègrent désormais les moteurs de réponse IA dans leur phase de recherche : ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews et Copilot de Microsoft en tête. Une part croissante du travail d’investigation se fait en « zero-click » : l’acheteur obtient sa réponse directement synthétisée par l’IA, sans jamais visiter le site de l’annonceur.
Les effets se voient déjà dans les tableaux de bord des équipes marketing, qui constatent des chutes de 20 à plus de 80 % sur leur trafic web et taux de clic. Cette tendance devrait même s’accentuer dans les prochains trimestres.
Parfois, la baisse du trafic et de l’engagement ne se traduit pas forcément par une baisse de la performance commerciale. Mais elle peut faire douter le COMEX de l’efficacité du marketing. Or les leviers qui compteront demain ne produisent pas, ou peu, de trace dans les outils en place :
- La préférence de marque construite en amont de la recherche explicite, avant même que les acheteurs ne formulent une requête ;
- La présence dans les réponses produites par les moteurs IA lorsque les acheteurs leur demandent une comparaison ou une shortlist de fournisseurs.
Les directions marketing se retrouvent donc face à un dilemme : faut-il continuer à investir sur les KPIs « historiques » pour faire bonne impression et défendre leurs budgets face à la direction à court terme, ou engager dès maintenant une nouvelle façon de mesurer l’apport du marketing ?
Comment sortir de ce dilemme ?
Le marketing n’a pas le choix : il doit basculer vers des méthodes de mesure qui ne dépendent pas de la trace d’engagement individuelle. Pour cela, il peut puiser dans trois approches, éprouvées en B2C mais sous-exploitées en B2B, pour construire un nouveau socle :
- Le marketing mix modeling (MMM), qui estime par régression économétrique la contribution de chaque levier à partir de données agrégées. Cette méthode suppose en revanche des volumes de données suffisants, ce qui n’est pas toujours le cas dans le B2B (surtout en ABM ultra-ciblé sur quelques dizaines de comptes) ;
- Le brand tracking longitudinal, qui mesure sur panel la notoriété, la préférence et l’inclusion dans la shortlist des acheteurs cibles ;
- Les tests d’incrémentalité (groupes témoins, expérimentations géographiques) qui isolent l’effet causal d’une campagne sans recours à l’attribution multi-touch.
À ces trois piliers s’ajoute un chantier propre à l’ère des moteurs de réponse : la mesure de la visibilité dans les sorties des IA génératives, via la fréquence de citation, la part de voix par type de requête et le taux d’inclusion dans les shortlists produites par les moteurs.
