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Fiche étudeAgarwal & Sen 2026Working paper SSRN

Field experiment 2026 : la preuve randomisée que les AI Overviews coupent 38 % des clics

Working paper SSRN, avril 2026 Couverture SEJ : 27 avril 2026 Lecture : ~14 min Analyse : Josselin Leydier
  • Première expérience randomisée à grande échelle sur les AI Overviews : 1 065 utilisateurs américains, extension Chrome, 3 groupes assignés aléatoirement, pré-enregistrement AEA RCT Registry.
  • Sur les requêtes qui déclenchent un AIO, les clics organiques chutent de −38 %. La part des recherches sans aucun clic passe de 54 % à 72 %.
  • Quand l'AIO est en position haute (85 % des cas), la baisse des clics est presque doublée. Les clics sponsorisés restent stables, le trafic se déplace sans que Google y perde.
  • La satisfaction utilisateur reste neutre uniquement dans le groupe Hide AIO. Le groupe AI Mode (interface plus immersive) montre une satisfaction plus basse, l'interface n'est donc pas neutre partout.

Presque toutes les études sur les AI Overviews comparent le taux de clic des requêtes qui en affichent à celui des requêtes qui n'en affichent pas, puis concluent que l'aperçu fait perdre des clics. Le raisonnement a une faille. Google choisit les requêtes sur lesquelles il déclenche un aperçu, et ce sont peut-être celles qui, par nature, produisaient déjà peu de clics. On observe alors une différence entre deux populations, pas l'effet d'une cause.

Saharsh Agarwal et Ananya Sen s'y prennent autrement en avril 2026. Ils tirent au sort qui verra les aperçus et qui ne les verra pas, ce qui rend les deux groupes comparables sur tout le reste. Toute différence observée ensuite ne peut plus venir que de l'aperçu. C'est à ce jour la seule mesure qui autorise le mot « effet ».

Les auteurs et le statut de l'étude

  • Saharsh Agarwal, Indian School of Business
  • Ananya Sen, Carnegie Mellon University

Le papier est publié comme working paper sur SSRN en avril 2026, et a été couvert par Search Engine Journal le 27 avril 2026 (article de Matt G. Southern).

Statut méthodologique de l'étude. Il s'agit d'un working paper, c'est-à-dire d'un texte de recherche en cours, non encore revu par les pairs. C'est une étape normale du cycle académique en sciences économiques. La rigueur méthodologique reste très élevée parce que le protocole a été pré-enregistré au AEA RCT Registry (registre des essais cliniques randomisés en économie) avant la collecte des données. Cela garantit que les hypothèses et le plan d'analyse étaient fixés à l'avance, ce qui exclut la sélection après coup des résultats les plus présentables, ce que les statisticiens appellent le p-hacking.

La méthodologie en détail

Quatre choix de protocole font la solidité de cette étude.

1. Une vraie randomisation

Les 1 065 utilisateurs américains, recrutés via la plateforme Prolific, ont été assignés aléatoirement à l'un des trois groupes suivants :

Groupe Manipulation Rôle dans l'expérience
Contrôle Aucune modification de l'interface Google Comportement de référence avec AIO actifs comme par défaut
Hide AIO Une extension Chrome masque les AI Overviews Mesure de l'effet causal du bloc AIO
AI Mode L'interface AI Mode de Google est forcée Mesure de l'effet d'une interface plus immersive

L'astuce méthodologique principale est l'extension Chrome qui masque les AI Overviews dans le groupe Hide AIO sans modifier le reste de l'expérience Google. Plus de 95 % des participants de ce groupe n'ont pas détecté la modification, ce qui indique que l'effet mesuré est bien dû au bloc AIO et non à une perception consciente de la différence.

2. Une durée d'observation suffisante

Chaque participant a été suivi pendant deux semaines, ce qui permet de mesurer non seulement les comportements ponctuels mais aussi les habitudes prises sur une période significative. La période d'observation court de janvier à février 2026.

3. Un panel de mesures large

L'étude ne mesure pas seulement les clics. Elle observe :

  • Les clics sortants (vers des sites tiers).
  • La part des recherches sans clic (zero-click).
  • Les clics sponsorisés (Google Ads).
  • La fréquence de recherche (les utilisateurs cherchent-ils plus ou moins quand l'AIO est masqué ?).
  • La satisfaction perçue, sur une échelle de Likert 1-5 (qualité, facilité, satisfaction globale).

4. Pré-enregistrement public

Le protocole a été déposé au AEA RCT Registry avant la moindre collecte de données. Les hypothèses et le plan d'analyse étaient donc écrits d'avance, et personne ne peut les ajuster après coup pour rendre les résultats plus présentables. Aucun des rapports d'éditeurs publiés chaque mois sur les aperçus IA ne prend cette précaution.

Les résultats principaux

Effet sur les clics organiques

−38 % Réduction des clics organiques sur les requêtes qui déclenchent un AI Overview, mesurée en comparaison entre le groupe contrôle (AIO actif) et le groupe Hide AIO (AIO masqué). Source : Agarwal & Sen 2026, repris par Search Engine Journal (27 avril 2026)

Concrètement, les clics sortants par recherche passent de 0,61 dans le groupe Hide AIO (sans AIO) à 0,38 dans le groupe contrôle (avec AIO). Soit un peu plus d'un tiers de clics organiques en moins lorsque l'AIO s'affiche.

Effet sur les recherches sans clic

L'expérience mesure aussi la part des recherches qui n'aboutissent à aucun clic vers un site.

Effet causal de l'AI Overview sur les clics

Comparaison contrôle vs traitement, Agarwal & Sen 2026 (1 065 utilisateurs randomisés)

  • Clics organiques sans AIO 0,61
  • Clics organiques avec AIO 0,38
  • Recherches sans clic, sans AIO 54 %
  • Recherches sans clic, avec AIO 72 %

Source : Agarwal & Sen 2026, Field Experiment on AI Overviews (working paper SSRN, avril 2026). Première preuve causale randomisée sur les AIO. -38 % de clics organiques, +18 points de recherches sans clic.

Ce passage de 54 à 72 % signifie qu'avec un AIO affiché, près de 3 recherches sur 4 ne génèrent aucun clic vers le web ouvert. C'est cohérent avec les autres études sur les recherches sans clic (SparkToro mesurait déjà des chiffres similaires sur 2024-2025), mais cette étude apporte la preuve que l'aperçu en est bien la cause.

L'effet est plus fort quand l'AIO est en haut

L'AIO n'est pas toujours affiché tout en haut de la page. Dans environ 85 % des cas où il apparaît, il est en position dominante (au-dessus de tous les résultats organiques). Dans les 15 % restants, il est plus bas (au milieu ou en bas de la SERP).

Quand l'AIO est en position haute, la baisse de clics organiques est presque doublée par rapport à la moyenne. Les utilisateurs voient le bloc IA en premier, lisent la réponse synthétique, et sont moins enclins à descendre vers les résultats organiques.

Pour la pratique GEO, la position d'affichage de l'aperçu mérite donc d'être suivie pour chaque requête. Les requêtes où l'AIO est systématiquement en haut sont celles où le SEO classique perd le plus.

Un résultat moins commenté compte beaucoup sur le plan économique. Les clics sponsorisés (Google Ads) restent stables entre les groupes. Les utilisateurs cliquent moins sur les résultats organiques quand l'aperçu est affiché, mais ils cliquent autant sur les annonces. Google ne perd donc pas de revenu publicitaire avec les aperçus. Les utilisateurs ne cherchent pas moins et ne cliquent pas moins sur ce qui rapporte, ils cliquent simplement moins sur le web ouvert.

Du point de vue de l'éditeur de contenu, c'est une mauvaise nouvelle. Du point de vue de Google, c'est ce qui rend les aperçus viables, puisque la substitution se fait au détriment du web ouvert et non du modèle publicitaire.

La nuance sur la satisfaction utilisateur

Les résumés grand public de l'étude reprennent souvent un message simple : « les AIO réduisent les clics sans dégrader la satisfaction utilisateur ». La lecture précise de l'étude est plus nuancée.

Groupe Satisfaction (qualité, facilité, global)
Contrôle (AIO actifs) Référence
Hide AIO (AIO masqués) ≈ identique au contrôle
AI Mode (interface plus immersive) plus basse que le contrôle

Masquer l'AIO ne dégrade donc pas la satisfaction, les utilisateurs sont aussi satisfaits sans le bloc IA qu'avec. Forcer l'interface AI Mode de Google, plus envahissante, la fait en revanche baisser.

Ce que change cette nuance. L'argument « les AIO ne gênent pas l'utilisateur » utilisé par certains défenseurs du format ne tient que pour le format AIO classique tel qu'il existe en 2026. Si Google bascule vers l'AI Mode comme expérience par défaut, l'étude suggère que la satisfaction utilisateur baissera. Pour Google, le choix de l'interface par défaut n'est donc pas neutre.

Comment cette étude se compare aux autres

Cette étude est complémentaire de deux autres sources majeures sur le même sujet :

Étude Type de mesure Résultat Force méthodologique
Ahrefs (déc. 2025) Observationnelle | CTR comparé entre requêtes avec/sans AIO −58 % Très grand échantillon, mais corrélation pure
Agarwal & Sen 2026 Randomisée | AIO masqué vs actif sur même utilisateur −38 % Causalité prouvée, pré-enregistrement RCT
Seer Interactive (fév. 2026) Observationnelle | CTR dans l'AIO selon citation 2,1 % cités vs 0,9 % non cités Grand échantillon, mesure d'asymétrie

L'écart entre Ahrefs (−58 %) et Agarwal/Sen (−38 %) s'explique probablement par une différence dans ce qu'on mesure :

  • Ahrefs compare le CTR de la position 1 organique sur des requêtes différentes (certaines avec AIO, d'autres sans). Cela peut inclure un biais de sélection, puisque les requêtes qui déclenchent un AIO peuvent avoir des caractéristiques particulières (plus informationnelles, par exemple) qui pèsent indépendamment.
  • Agarwal & Sen comparent le comportement du même utilisateur sur des requêtes équivalentes, avec ou sans AIO. C'est l'effet causal pur du bloc IA.

Le chiffre −38 % est probablement la mesure la plus fiable de l'effet causal isolé. Le −58 % d'Ahrefs reste utile pour quantifier l'effet observé dans des données réelles, qui inclut peut-être des biais structurels que la randomisation neutralise.

Ce qu'on peut en conclure

Trois conclusions tiennent à partir de cette étude.

  1. L'effet des aperçus sur les clics organiques est réel et causal. Les voix qui contestaient encore en 2025 que les AIO réduisaient le trafic organique peuvent être archivées. La seule question encore ouverte est celle de l'ampleur, entre −38 et −58 % selon les contextes.
  2. La position de l'AIO est un indicateur sous-utilisé. Suivre si l'aperçu s'affiche en haut ou plus bas sur vos principales requêtes permet de prioriser, puisque celles où il est systématiquement en haut sont celles où le manque à gagner organique est le plus fort.
  3. Le SEO classique reste une fondation, mais il ne protège pas. La randomisation montre que même les pages les mieux classées perdent des clics quand l'AIO s'affiche. La seule parade sur ces requêtes est d'être cité dans le bloc IA, ce que l'étude Seer documente avec les ratios 2,1 % vs 0,9 % de CTR.

Les limites de l'étude

Pour utiliser cette étude proprement, il faut nommer ses limites. Les auteurs eux-mêmes les reconnaissent dans le papier.

  • Working paper non revu par les pairs. Le pré-enregistrement RCT compense en grande partie, mais la version définitive (après peer review) pourrait apporter des ajustements.
  • Échantillon US uniquement. Les comportements de recherche sur Google peuvent différer en France, en Allemagne ou en Asie. La transposition n'est pas automatique.
  • Plateforme Prolific. Les utilisateurs Prolific sont des participants payés à des études. Leur comportement n'est peut-être pas strictement identique à celui d'utilisateurs Google « normaux ».
  • Chrome desktop seulement. Pas de données mobile, alors que Google mobile représente la majorité des recherches.
  • Attrition variable selon les groupes. Une partie des participants a abandonné en cours d'étude, ce qui peut introduire un biais résiduel.
  • Possibles contournements par les participants. Plus de 95 % du groupe Hide AIO n'a pas détecté la modification, mais les 5 % restants ont pu adapter leur comportement.
  • Résultats qualifiés d'exploratoires. Les auteurs signalent eux-mêmes que d'autres analyses sont à venir, et que certaines conclusions secondaires sont à confirmer.

Pourquoi on cite cette étude en priorité

Sur llm-geo.fr, on essaie de hiérarchiser les sources selon la rigueur de leur méthodologie. Cette étude est, à ce jour, la plus solide sur l'effet causal des AI Overviews : pré-enregistrement RCT, randomisation propre, panel de mesures large, durée d'observation réaliste. C'est la référence à citer quand un client conteste l'effet des AIO sur le trafic. Les autres études (Ahrefs, Seer, BrightEdge) restent utiles pour cadrer les ordres de grandeur dans des contextes plus larges, mais cette étude établit la causalité.

Source

Article de couverture utilisé pour cette fiche :

Le working paper original est disponible sur SSRN. Une recherche sur « Agarwal Sen AI Overviews » permet de retrouver le document, ainsi que le pré-enregistrement RCT correspondant sur le AEA RCT Registry pour ceux qui voudraient creuser la méthodologie.

Études complémentaires sur le site :

L'auteur de cette page

Josselin Leydier

Éditeur de sites et consultant SEO, spécialisé en GEO. Drôme, France.

Josselin Leydier a mis en ligne son premier site en 2006 et en édite aujourd'hui environ 200, qui lui servent de terrain de test en conditions réelles. Il est consultant SEO senior chez Semjuice. Il tient LLM-GEO.fr, une bibliothèque d'études sur le GEO où chaque chiffre est vérifié dans sa source primaire avant d'être relayé, et où les limites de chaque étude sont documentées.

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