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Quelles sont les dernières actualités qu’il ne fallait pas louper ?
Sommaire
Waze Ads revient en France dans Performance Max
C’est l’un des retours à surveiller côté publicité locale : l’inventaire publicitaire de Waze est désormais disponible en France dans les campagnes Performance Max pour les objectifs en magasin. Google l’a officiellement annoncé le 28 septembre.
Après l’arrêt de l’ancienne régie publicitaire Waze, les annonces reviennent donc, mais dans un fonctionnement très différent : il n’est plus nécessaire de gérer une campagne Waze séparément. La diffusion est directement intégrée à l’écosystème Google Ads et peut être activée dans le cadre de campagnes Performance Max orientées vers les visites, ventes en magasin ou actions locales.
Sur Waze, les annonces prennent la forme de lieux sponsorisés. Une enseigne peut ainsi apparaître sous forme d’un repère sur la carte lorsqu’un utilisateur est en déplacement ou explore une destination à proximité. En cliquant sur le lieu sponsorisé, l’utilisateur peut notamment accéder aux informations de l’établissement et à l’itinéraire pour s’y rendre.
Pour les réseaux de points de vente, l’intérêt est surtout de pouvoir travailler un moment très précis du parcours : celui où le consommateur est déjà en mouvement.
Quelques éléments à retenir :
- Waze Ads vient compléter les autres inventaires de Performance Max, notamment Search, Maps, YouTube, Display ou les fiches d’établissement.
- La diffusion sur Waze est particulièrement adaptée aux stratégies Drive-to-Store et aux objectifs liés aux actions locales.
- Les campagnes peuvent s’appuyer sur les données des établissements renseignées dans Google Business Profile.
- La qualité des fiches locales devient donc directement liée à la qualité des informations présentées dans cet environnement.
Le retour de Waze Ads est d’autant plus intéressant pour les réseaux que Google rapproche ici ciblage publicitaire, localisation et navigation dans une même logique de campagne. L’enjeu n’est plus uniquement de faire connaître un point de vente, mais de le rendre visible au moment où un consommateur peut effectivement s’y rendre.
Google Business Profile : Google donne davantage de visibilité sur les données qu’il collecte
Google déploie progressivement une nouvelle rubrique « Données collectées » dans Google Business Profile.
Après plusieurs mois de test, cet espace permet aux établissements de consulter certaines informations recueillies automatiquement par l’assistant de Google lors d’échanges avec l’entreprise, par téléphone ou via WhatsApp. La fiche indique notamment la source et la date de collecte de l’information.
Ces données peuvent ensuite être utilisées pour enrichir ou mettre à jour la fiche établissement. Google cite notamment des informations comme les horaires, les moyens de paiement ou l’accessibilité.
Pour un réseau, la nouveauté est intéressante parce qu’elle permet enfin de voir une partie de ce que Google apprend directement auprès des établissements.
Jusqu’ici, le travail de gestion d’une fiche Google consistait principalement à contrôler les informations renseignées par l’enseigne et les éventuelles modifications proposées. Avec cet onglet, les équipes disposent d’un regard supplémentaire sur les données que Google collecte lui-même.
La fonctionnalité est encore en cours de déploiement et tous les profils n’y ont pas nécessairement accès.
Avec Muse, Meta mise sur des agents IA capables d’agir à la place de l’utilisateur
Meta lance Muse, un agent IA conçu pour ne plus seulement répondre aux questions, mais réaliser directement certaines tâches pour l’utilisateur. Meta cite par exemple l’envoi d’un e-mail, la réservation d’un voyage ou encore la réalisation d’un achat.
Pour les marques, un autre aspect mérite surtout d’être surveillé : Muse évolue dans un environnement où les contenus et informations disponibles sur les plateformes de Meta occupent une place importante.
C’est intéressant dans le cas des réseaux d’enseignes, car les publications des marques et des établissements constituent une partie des informations publiques accessibles sur ces plateformes. À mesure que les agents IA prennent en charge des recherches et des actions, ces contenus peuvent donc contribuer à la manière dont une enseigne est comprise et présentée.
Le sujet rejoint une évolution plus large du search. Avec AI Mode chez Google et désormais les agents développés par Meta, les plateformes cherchent à passer d’une logique où l’utilisateur cherche puis clique à une logique où il formule une demande et délègue une partie de l’action.
Pour les équipes locales, cela donne une nouvelle raison de regarder la qualité des informations publiées sur les différents canaux de l’enseigne, et pas uniquement leur présence sur Google.
Muse est actuellement déployé aux États-Unis et Meta annonce son arrivée prochaine sur les lunettes IA. La France n’est donc pour le moment pas concernée par son déploiement.
Les IA ne recommandent pas forcément les enseignes les plus connues
Quelles enseignes ressortent lorsqu’un consommateur demande à une IA où acheter un produit ou quel acteur choisir ?
Une étude menée par Mamie GEO en juin 2026 a analysé 50 grandes marques françaises à partir de 40 questions d’achat posées à ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity et Le Chat.
Le premier enseignement est assez clair : la notoriété ne garantit pas la visibilité dans les réponses des IA. Les assistants peuvent davantage mettre en avant une enseigne spécialisée lorsqu’elle correspond précisément à l’intention exprimée par l’utilisateur.
Autre constat : les IA ne renvoient que rarement vers les sites officiels des enseignes. Dans l’étude, les liens citant directement les sites des marques représentent seulement 1,7 % des liens analysés, contre 32 % pour les comparateurs et 6 % pour la presse.
- Quelques chiffres de l’étude :
- 1,7 % des liens cités provenant directement des sites des marques
- 32 % des liens provenant de comparateurs
Pour les réseaux, cela donne une dimension très concrète au sujet du GEO local : une enseigne peut travailler son site pendant des années sans pour autant maîtriser les sources sur lesquelles une IA s’appuie pour la recommander.
La visibilité passe donc aussi par l’écosystème autour de la marque : comparateurs, presse, plateformes spécialisées, contenus d’expertise… Ces sources peuvent contribuer à déterminer si une enseigne apparaît ou non lorsqu’un consommateur formule une demande précise.
Les résultats restent évidemment à replacer dans le périmètre de l’étude, réalisée en juin 2026 sur 50 marques et 40 requêtes.
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