En 2026, ChatGPT Ads n’est pas encore accessible au grand public, mais OpenAI a confirmé que les tests internes débuteront auprès des utilisateurs adultes Free et Go aux États-Unis. En revanche, les offres Pro, Business, Enterprise et Education resteront entièrement sans publicité.
OpenAI a également précisé que les publicités n’influenceront pas les réponses de ChatGPT. Les contenus sponsorisés seront affichés séparément, clairement identifiés et distincts des réponses conversationnelles. Les conversations des utilisateurs ne sont pas partagées avec les annonceurs et la personnalisation publicitaire peut être désactivée à tout moment.
Cette approche suggère que la réussite sur ChatGPT Ads dépendra moins des mécanismes d’enchères que de la capacité des marques à structurer, contextualiser et syndiquer leurs données produits et contenus.
OpenAI a considérablement renforcé ses équipes dirigeantes et produits afin de soutenir le développement de sa stratégie publicitaire et grand public :
Fidji Simo, ancienne CEO d’Instacart et ex-responsable de l’application Facebook chez Meta, nommée CEO des Applications, avec pour mission de faire évoluer des produits grand public comme ChatGPT.
Kate Rouch, ancienne Global Head of Marketing chez Coinbase et ex-dirigeante chez Meta, nommée première Chief Marketing Officer d’OpenAI, signalant une focalisation claire sur la marque, la mise sur le marché et la publicité.
Caitlin Kalinowski, auparavant à la tête du hardware AR chez Meta et précédemment chez Apple, dirige désormais la division robotique et matériel grand public d’OpenAI.
Irina Kofman, ex-dirigeante chez Meta, recrutée pour piloter des initiatives stratégiques et accompagner la montée en puissance des produits.
Au moins 44 anciens employés de Google ont rejoint OpenAI depuis le début de l’année 2024, renforçant les capacités en ingénierie, en recherche en IA et en développement produit.
Ensemble, ces recrutements soulignent l’ambition d’OpenAI de construire une plateforme publicitaire crédible et scalable en complément de ses produits d’IA.
Structurer les informations pour la réutilisation
Les moteurs conversationnels privilégient les contenus faciles à extraire et à recomposer. Utilisez des listes à puces, des tableaux comparatifs, des FAQ et des sections clairement distinctes afin de faciliter la synthèse, la citation et les réponses de suivi.
Démontrer l’expertise et l’actualité
Maintenez les données à jour, citez des sources fiables et apportez des analyses originales. En 2026, les moteurs GenAI privilégient de plus en plus les contenus qui démontrent une expertise métier et une pertinence temporelle.
Rendre les contenus lisibles par les machines
Les balises Schema.org telles que FAQPage, Product et HowTo restent essentielles, non seulement pour la recherche classique, mais aussi pour aider les systèmes d’IA à interpréter les intentions, les entités et les relations.
Préparer les données produits et offres pour des usages conversationnels
Des flux produits bien structurés, avec des titres clairs, des attributs, des prix et des descriptions, deviennent des actifs stratégiques. Ces jeux de données peuvent alimenter les recommandations de l’IA, les réponses comparatives et de futurs formats sponsorisés.
Cartographier les intentions conversationnelles, et pas seulement les mots-clés
Allez au-delà des listes de mots-clés et commencez à identifier les questions récurrentes, les relances et les parcours de décision autour de vos produits ou services à l’aide d’outils comme les API ChatGPT ou Perplexity Labs.
À court terme (maintenant / début 2026)
Continuer à investir dans Google Shopping, qui reste un levier de performance central, y compris au sein de SGE et des AI Overviews. Compléter cet investissement par des contenus éducatifs à forte valeur ajoutée et des contenus de type guides, conçus pour émerger dans les réponses génératives.
À moyen terme (2026 et au-delà)
Commencer à structurer des campagnes et une présence conversationnelles sur ChatGPT et Perplexity, en se concentrant sur :
Des requêtes conversationnelles de longue traîne à forte intention
Des parcours conversationnels en plusieurs étapes (identification du besoin, comparaison, recommandation)
Des formats natifs conçus pour enrichir l’expérience plutôt que l’interrompre
L’introduction de publicités dans ChatGPT a suscité un débat, certains observateurs suggérant que les utilisateurs pourraient migrer vers des alternatives sans publicité comme Google Gemini :
« Pourquoi quelqu’un utiliserait-il ChatGPT avec des publicités si Gemini est meilleur et toujours sans publicité ? Je pense simplement que ChatGPT ne peut pas rivaliser sur le long terme avec des entreprises comme Google, qui n’ont pas besoin de générer des revenus et n’ont pas à se soucier du burn. »
Dans la pratique, cette comparaison simplifie à l’excès les comportements des utilisateurs.
ChatGPT est de plus en plus utilisé comme un espace de travail cognitif dédié, tandis que Gemini reste étroitement intégré à l’écosystème de recherche de Google. Plus important encore, OpenAI a précisé que les publicités n’influenceront pas les réponses générées par l’IA, renforçant ainsi la séparation entre monétisation et pertinence.
Pour les marques, le véritable changement se situe ailleurs. Dans les environnements génératifs, la visibilité est d’abord déterminée par l’IA elle-même, et non par les investissements médias. La publicité peut amplifier la demande, mais elle ne crée pas l’éligibilité. Cela fait de la Generative Engine Optimisation (GEO) un prérequis, et non une alternative, à la future publicité conversationnelle.