Accueil › Veille & nouveautés SEO › Nouveautés SEO du 14 septembre 2026 : Booking devant
Chaque semaine, je fais la veille SEO et GEO et je te résume ce que chaque nouveauté change pour ta pratique. Cette semaine du 14 septembre, Google a dû faire de la place aux comparateurs en Europe, ChatGPT Shopping s’est mis à piocher dans les flux des marchands, et on en sait un peu plus sur l’index maison d’OpenAI.
En bref
- En Europe, Google réserve depuis le 8 septembre un bloc aux comparateurs sur les recherches d’hôtels, de vols et de produits.
- Dans ChatGPT Shopping, 65 % des produits recommandés viennent des flux des marchands, contre 8,26 % avant le 10 juillet, sur les requêtes suivies par Profound.
- OpenAI construit son propre index, Labrador, mais ChatGPT s’appuie encore sur au moins huit fournisseurs extérieurs.
- Google Business Profile réaffiche le nombre de vues de chaque post, sur les 18 derniers mois.
01Résultats Google en Europe : Booking et les comparateurs passent devant les hôtels et les vendeurs
Depuis le 8 septembre 2026, Google affiche une nouvelle page de résultats dans l’Espace économique européen, donc les vingt-sept pays de l’Union plus l’Islande, le Liechtenstein et la Norvège. C’est le DMA, la loi européenne sur les marchés numériques, qui l’y oblige. Le 23 juillet, la Commission lui a infligé une amende de 460 millions d’euros pour avoir mis en avant ses propres services de shopping, d’hôtels, de transport et de sport, et lui a laissé 60 jours pour corriger.
Le changement touche les recherches d’hôtels, de vols, de trains ou de bus longue distance, et les recherches de produits. Sur ces requêtes, Google affiche maintenant un bloc réservé aux comparateurs : agences de voyage en ligne, comparateurs de prix, métamoteurs et annuaires. Pour y figurer, ces services doivent être agréés par Google et lui fournir leurs données par flux. Abondance cite Booking et Expedia parmi ceux qui gagnent en visibilité.
Selon la documentation de Google, le comparateur le mieux classé s’affiche déplié, avec ses photos, ses prix ou ses notes, et l’internaute peut passer à un autre comparateur participant. Reuters décrit la page autrement : un service mis en avant en haut, deux autres avec moins de détails, puis un carrousel d’hôtels, de vols et de restaurants sans les prix en temps réel. Les deux descriptions ne concordent pas, et Google garde la main sur le classement.
À côté, un second bloc est réservé aux fournisseurs en direct, comme l’hôtel, la compagnie aérienne ou le vendeur. Il n’apparaît que lorsque le bloc des comparateurs est affiché. Pour y figurer, il n’y a rien à envoyer à Google, le crawl habituel suffit, même si un flux peut améliorer l’affichage. D’après Reuters, les entreprises qui ne passent pas par un intermédiaire se retrouvent réduites à un lien, un numéro de téléphone et une adresse. Les recherches locales, comme les restaurants ou les sorties, doivent suivre plus tard, sans date annoncée.
Google ne cache pas son désaccord. Nick Fox, vice-président de Google, dit que ces changements dégradent l’expérience des Européens, et l’entreprise affirme que ses précédentes adaptations au DMA avaient déjà fait baisser de 30 % les réservations directes gratuites chez les entreprises européennes. Hors d’Europe, les résultats ne bougent pas.
Sur ces requêtes, le site d’un hôtel ou d’une boutique ne s’affiche plus qu’à côté des comparateurs. Si tu accompagnes ce type de client, sa visibilité dépend maintenant autant de sa fiche chez Booking, Expedia ou les comparateurs de prix que de son propre site.
02ChatGPT Shopping : 65 % des produits recommandés viennent désormais des flux des marchands
Profound, une société qui mesure la visibilité des marques dans les IA, fait tourner chaque jour les requêtes de ses clients dans ChatGPT et note d’où vient chaque produit recommandé. Sur plus de 1,7 million de requêtes suivies en juillet, 8,26 % des produits venaient de flux produits avant le 10 juillet, ces fichiers où un marchand liste son catalogue avec les prix et la disponibilité. Le reste sortait de la recherche web classique.
Le 10 juillet, la part des flux est montée d’un coup à 61,54 %, et elle atteignait environ 65 % au 3 septembre. Ces chiffres portent sur les requêtes suivies par Profound, pas sur tout le trafic de ChatGPT. La bascule tombe juste après la sortie de GPT-5.6, le 9 juillet, mais OpenAI n’a rien confirmé sur un changement côté shopping.
Part des produits recommandés par ChatGPT qui viennent d’un flux
L’effet sur les marques a été immédiat. Sur 687 clients de Profound, 450 ont vu leur visibilité baisser d’au moins un tiers entre les 7-9 juillet et les 10-12 juillet, et 67 l’ont vue monter d’autant. Les recommandations se concentrent aussi : les dix premiers marchands sont passés de 22,5 % à 41,8 % des produits cités, et le nombre de marchands différents a baissé de plus de 20 %.
Environ 35 % des produits issus des flux sont liés à Shopify. Les catalogues Shopify et Etsy sont déjà branchés, les autres marchands passent par une liste d’attente ou par un prestataire de flux reconnu par OpenAI, et une plateforme en libre-service est annoncée pour plus tard. ChatGPT Shopping n’est ouvert pour l’instant qu’aux États-Unis.
Pour une boutique qui vise ChatGPT Shopping, brancher son catalogue en flux compte maintenant autant que soigner ses fiches produits. Profound ne mesure pas le classement une fois le flux branché, et ses chiffres ne couvrent que les requêtes de ses clients.
03Index de recherche de ChatGPT : ce que l’on sait de Labrador
Pour chercher sur le web, ChatGPT ne dépend pas seulement de moteurs extérieurs. D’après Abondance, OpenAI construit depuis 2023 son propre ensemble d’index, baptisé Labrador, qui rassemble des sous-index rangés par catégorie :
- le web général et les PDF ;
- YouTube, l’actualité et Wikipédia ;
- le local, le shopping et les images ;
- des domaines spécialisés comme la finance, le juridique ou le médical.
Entre mai et juillet 2026, ChatGPT laissait traîner l’information : dans les échanges avec ses serveurs, une ligne indiquait pour chaque résultat s’il venait de Labrador ou de l’un de trois fournisseurs extérieurs. Lors du procès antitrust contre Google en 2024, Nick Turley, le responsable de ChatGPT, avait dit viser 80 % des requêtes servies par cet index avant fin 2023, et estimé qu’il faudrait au moins cinq ans pour savoir si 100 % était possible.
Metehan Yesilyurt, chercheur chez Peec AI, a mis en ligne un site test d’un milliard de pages : début septembre, le robot d’OpenAI en avait déjà exploré 6 millions, à 35 000 requêtes par heure. ChatGPT garde aussi des pages complètes en cache, pour ne pas attendre leur chargement. Il continue pourtant de s’appuyer sur au moins huit sources extérieures, dont Bright Data qui récupère des résultats Google et Maps, Oxylabs pour l’actualité, et Yelp et TripAdvisor pour le local. Côté shopping, cinq tests tournaient encore en parallèle au 2 septembre, dont deux qui s’appuient sur l’index maison, sur des tranches de trafic allant de quelques pourcents à 20 %.
Être visible sur Bing ne garantit plus d’être visible dans ChatGPT, qui combine son propre index et au moins huit fournisseurs. Pour un commerce local, les fiches Yelp et TripAdvisor comptent directement. Pour savoir si ta page est déjà en mémoire, coupe la recherche web dans ChatGPT et demande-la-lui : s’il te la sert quand même, c’est qu’elle est en cache.
04Dreambeans : l’appli de Google qui écrit des contenus à partir des données personnelles
Google a lancé le 10 septembre 2026 Dreambeans, une appli qui écrit chaque jour des histoires taillées pour chacun. Les sujets vont du boulot à la santé, de l’argent aux voyages, jusqu’aux restaurants et aux sorties du coin. Elle est ouverte aux plus de 18 ans aux États-Unis, sur Android et iOS, même sans abonnement à l’IA de Google. L’appli reste une expérimentation de Google Labs.
Pour écrire ces histoires, Dreambeans croise cinq sources de données personnelles :
- les services de recherche de Google, avec les lieux enregistrés dans Maps ;
- Google Workspace, donc les mails et l’agenda ;
- l’historique YouTube ;
- Google Photos, avec les lieux, les personnes et les dates qu’il en déduit ;
- les conversations avec Gemini.
Chaque histoire arrive avec sa justification, qui remonte parfois à une recherche vieille de plusieurs mois. Abondance cite un achat de 5 kilos de protéines de soja en août, croisé avec des commandes de merguez végétales en juin : le système en déduit un régime alimentaire. Une modification dans une appli connectée met 24 à 48 heures à se répercuter, et les histoires déjà écrites restent dans le fil tant que l’utilisateur ne les supprime pas.
Les histoires contiennent déjà le texte, les illustrations et l’explication. Les liens vers les sites extérieurs n’arrivent qu’en option, sous la forme « Lire sur SERoundtable » ou « Voir le site officiel », et on ne sait rien pour l’instant du trafic qu’ils envoient.
Dreambeans rédige lui-même la réponse et choisit le moment de la montrer, à partir de ce que Google sait de la vie de chacun. Un média ou un blog n’y figure qu’en lien facultatif, tout en bas de la carte.
05Google Business Profile : le nombre de vues de chaque post revient
Google affiche de nouveau le nombre de vues de chaque post dans les fiches Google Business Profile. Le chiffre apparaît sur la carte de chaque post, dans la section Posts du tableau de bord de la fiche.
Il couvre les posts publiés sur les 18 derniers mois, qu’il s’agisse d’actualités, d’offres ou d’événements, et additionne les vues venues de Google Search et de Google Maps. Google ne précise pas s’il compte des personnes différentes ou des affichages. Le déploiement est mondial depuis septembre 2026, mais le chiffre n’est pas disponible dans l’API, et l’aide officielle n’en parlait pas encore au moment de l’annonce.
Ce compteur avait disparu en février 2023, au moment du passage à la nouvelle API de performance des fiches, et rien ne l’avait remplacé depuis.
Avec 18 mois d’historique d’un coup, tu peux enfin voir ce qui est le plus regardé entre les offres, les événements et les simples actualités, sans outil tiers.
06Google DeepMind : un modèle de langage qui classe les résultats de recherche en une seule étape
Des chercheurs de Google DeepMind, de l’université du Massachusetts à Amherst et de l’université du Texas à Austin ont publié un article de recherche sur l’Autoregressive Ranking, ou ARR. Ils y confient tout le travail de classement à un seul modèle de langage.
Aujourd’hui, un moteur travaille en deux temps. Un premier modèle, rapide, repère les documents candidats en les comparant à la requête sous forme de vecteurs. Un second, plus lent et plus précis, les relit un par un avec la requête pour les classer. ARR, lui, produit directement la liste classée, un peu comme il écrirait une phrase.
Pour l’entraîner, les chercheurs ont mis au point une méthode qui donne plus de poids aux documents les mieux classés. Sur leurs jeux de test, un dictionnaire de mots anglais et des requêtes shopping, ARR fait jeu égal avec les modèles lents et précis, et fait nettement mieux que les modèles rapides. Il pèche sur les requêtes shopping, où il trouve moins souvent le meilleur résultat en première position.
Sa taille n’a pas besoin de grossir avec le nombre de documents à classer, ce qui le rend en théorie beaucoup plus économique. Pour l’instant, c’est de la recherche, et rien n’indique que ce modèle tourne dans Google Search.
Personne n’a de page à modifier cette semaine à cause de cet article. Il montre surtout la direction que prend la recherche chez Google : un classement confié à un modèle de langage qui lit l’ensemble des documents d’un coup.
On se retrouve lundi prochain
Voilà pour cette semaine. Je publie ce récap chaque lundi, en carrousel sur LinkedIn et Instagram, et la version détaillée arrive ensuite ici, sur le blog.
