La découverte de logements par les voyageurs glisse discrètement de la recherche par mots-clés et navigation vers des conversations médiées par l’IA. Lors d’une récente session en direct animée par Thibault Masson (RSU by PriceLabs), accompagné d’Uvika Wahi et David Ciccarelli (Lake.com), de véritables requêtes ont été passées sur Google AI Mode, Perplexity et ChatGPT pour observer comment les locations saisonnières sont identifiées, résumées, comparées et évaluées. 

Les outils d’IA synthétisent avis, politiques d’annulation, équipements et tarification avant même que les voyageurs ne cliquent sur Airbnb ou Booking.com. 

Si la découverte évolue, la visibilité change également, et les gestionnaires de biens doivent comprendre cette couche avant de décider de leur réponse.

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Les trois évolutions observables

1️⃣ Des mots-clés → à l’intention

Désormais, les voyageurs décrivent des scénarios complets au lieu de taper de courts fragments.

Au lieu de :
« Maison au bord du lac Ontario »

Ils demandent :
« Famille de six personnes avec deux tout-petits, temps chaud en mars, accès à la plage, annulation flexible, moins de 400$ par nuit. »

La recherche devient basée sur le résultat, plus que sur les mots-clés.

2️⃣ De la navigation → à la synthèse

Les outils d’IA agrègent :

• Avis
• Équipements
• Tarifs
• Politiques

En une réponse condensée.

Au lieu d’ouvrir 10 onglets et comparer manuellement, le système synthétise.

3️⃣ Du clic → à l’évaluation déléguée

Les agents peuvent désormais :

• Comparer la flexibilité d’annulation
• Évaluer les compromis
• Vérifier la disponibilité
• Avancer vers la réservation

Un chatbot répond. Un agent agit.

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L’ancien tunnel vs le nouveau parcours

Pendant des années, l’entonnoir de découverte ressemblait à ceci :

Google → Liens → OTA → Filtres → Comparez les onglets → Réservation

À présent, le parcours devient conversationnel et condensé.

Inspiration → Considération → Planification → Réservation

Les voyageurs précisent, comparent et évaluent au sein d’une seule interface propulsée par l’IA.

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Jobs To Be Done : ce que les voyageurs cherchent réellement à accomplir

La session a analysé la découverte sous l’angle du Jobs-To-Be-Done :

« Je veux savoir » → Prise de conscience et confiance
« Je veux partir » → Trouver le bon séjour rapidement
« Je veux faire » → Imaginer l’expérience
« Je veux acheter » → Réserver en toute confiance

Les outils d’IA répondent de plus en plus à plusieurs besoins en même temps.

Au lieu de passer d’une plateforme à une autre à chaque étape, les voyageurs peuvent condenser la découverte, l’évaluation et la validation en une seule interaction.

Les données confirment que ce n’est pas hypothétique

Ce n’est pas qu’un simple test en marge.

L’adoption est déjà massive.

Alphabet a rapporté plus de 750 millions d’utilisateurs mensuels de Gemini, et 1 requête IA sur 6 est déjà vocale ou basée sur l’image. C’est important car les requêtes vocales sont souvent plus longues, conversationnelles et axées sur des scénarios.

Encore plus significatif, Alphabet a partagé que les requêtes en AI Mode sont en moyenne 3x plus longues que les recherches Google traditionnelles — et parfois jusqu’à 5x (T4 2025).

C’est un changement structurel.

Ajoutez à cela :

• 35% des voyageurs déclarent qu’ils envisageraient d’utiliser l’IA pour trouver les meilleures offres de voyage
• Les voyageurs les plus jeunes utilisent déjà des outils IA pour planifier leur voyage et trouver des bons plans

Ce n’est pas marginal.
Cela se démocratise, et très vite.

Et lorsque le comportement de recherche évolue, les règles de visibilité finissent par suivre.

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Signaux concrets : VRBO, publicités ChatGPT & évolution des plateformes

L’une des idées clefs de la session était la vitesse de cette transformation.

Il n’y a pas si longtemps, ChatGPT agissait comme une simple zone de recherche enrichie : vous posiez une question, il répondait. Et c’est tout.

Désormais, il inclut des publicités contextuelles (le voyage ayant servi d’exemple pour ce lancement), et les capacités de paiement commencent à apparaître directement dans les interfaces IA aux États-Unis. En quelques mois, nous sommes passés des réponses → recommandations → prémices de transaction.

Les OTA évoluent aussi. Dans l’exemple Vrbo d’Uvika, une simple recherche de dates a déclenché l’apparition d’un filtre contextuel relié à un match de baseball ayant lieu à ces dates. La plateforme a déduit l’intention et ajusté dynamiquement ses recommandations.

La rapidité de ce changement est essentielle.

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Les démonstrations en direct : ce que nous avons vraiment observé

Recherche Google → Aperçu IA → Mode IA

Uvika a recherché : « Villa pour 5 personnes en Floride en juin pour une semaine. »

Au lieu de la traditionnelle liste de liens bleus, Google a affiché par défaut un Aperçu IA. Immédiatement, il a résumé :

• Zones et types de villas suggérés
• Gammes de prix typiques
• Commodités à considérer
• Conseils de réservation

En accédant au Mode IA, l’expérience s’est approfondie. Google a extrait :

• Villas effectivement disponibles
• Profils Google Maps
• Avis
• Liens sources

Toutes les informations étaient synthétisées au même endroit. Le changement clé : les voyageurs n’ont plus besoin de cliquer sur plusieurs sites pour comparer les options.

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Perplexity + Comet (Agent Browser)

Thibault a d’abord montré comment Perplexity traite les requêtes voyage, y compris via son onglet spécialisé. Pour des requêtes larges, il renvoyait vers de grandes plateformes. Plus la requête devenait précise, plus il proposait des sources localisées.

Il est ensuite passé à Comet, le navigateur de Perplexity doté d’un assistant intégré.

Il lui a demandé d’agir comme agent de voyages :

Trouver et comparer 5 appartements pour un séjour de 5 nuits, à moins de 250 € par nuit, à moins de 3h de vol d’Amsterdam, sans préciser la destination.

Ce qu’il s’est passé ensuite marque le changement :

• L’assistant a choisi des destinations
• A navigué sur Airbnb et Booking
• A entré des filtres
• A comparé des annonces
• A évalué des options

Le tout sans nouvel input.
Le navigateur a pris le contrôle. La recherche est devenue autonome.

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ChatGPT : mode chat vs mode agent

David a démontré la différence au sein de ChatGPT.

En mode chat, le système :

• Suggère des annonces
• Fait des résumés
• Fournit des informations

Mais l’utilisateur doit encore faire le travail de comparaison.

En mode agent, le système :

• Visite les URLs d’annonces
• Entre les dates
• Extrait les prix
• Compare les politiques d’annulation
• Évalue quelle option est la plus avantageuse

Un chatbot informe.
Un agent agit.

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Ce que vous pouvez vérifier aujourd’hui : Search Console & Analytics

La session a aussi encouragé les opérateurs à surveiller les signaux précoces dans leurs propres données.

Regardez :

Commencez par Google Search Console.

Observez notamment :

• Les requêtes s’allongent-elles (6–10 mots ou plus, contre 2–3 auparavant) ?
• Observez-vous davantage de recherches sous forme de question (« meilleure villa pour famille de 5 personnes en Floride juin ») ?
• Les impressions augmentent-elles sur les requêtes très spécifiques, fortes en intentions ?

Puis passez à Google Analytics (ou GA4).

Vérifiez :

• L’audience organique arrive-t-elle plus souvent sur des pages profondes plutôt que sur l’accueil ?
• Les utilisateurs passent-ils plus de temps sur moins de pages (signe d’un trafic pré-qualifié) ?
• Le trafic direct augmente-t-il (potentiellement depuis l’IA qui résume et lie vos pages) ?
• Les sources de trafic référent changent-elles ? (Nouveaux référents liés à des outils d’IA)

Vous pouvez aussi tester manuellement :

• Collez vos URLs d’annonces dans le mode Agent de ChatGPT.
• Demandez-lui de comparer les politiques d’annulation ou de résumer les avis.
• Observez ce qu’il extrait, et ce qu’il rate.

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Comment préparer vos annonces à cette transition (Partie 2 en mars)

Cette session n’était pas axée sur la tactique, mais sur la prise de conscience.

Si l’IA devient la première couche de découverte, la visibilité pourrait alors dépendre de la capacité des annonces à être comprises, synthétisées et évaluées par des machines, pas seulement par des humains.

Comprendre l’évolution est la première étape.

En partie 2 (mars), l’accent sera mis sur la préparation :

• Ce qui rend une annonce lisible par une machine
• Comment l’information structurée influence les résumés générés par l’IA
• Ce que signifie réellement « Answer Engine Optimization » pour vos locations
• Et comment tester si vos biens sont “IA-ready”

Comprendre le changement d’abord. La stratégie vient ensuite.