ChatGPT Ads : les dernières évolutions et ce qu’elles changent pour les annonceurs

ChatGPT Ads : un nouveau terrain pour l’achat média

ChatGPT ne fonctionne pas comme un moteur de recherche classique. Dans une recherche, l’utilisateur formule généralement une requête qui traduit un besoin à un instant donné. Dans une conversation avec ChatGPT, il peut au contraire préciser progressivement sa demande, ajouter des contraintes, comparer plusieurs options et faire évoluer son raisonnement.

Comprendre l’intention au fil de la conversation

Cette différence est importante pour les annonceurs. Elle introduit une nouvelle façon d’aborder l’intention : non plus uniquement à travers une requête ou un profil d’audience, mais à travers l’ensemble du contexte conversationnel.

À ce contexte conversationnel s’ajoutent les « context hints » renseignés par l’annonceur dans ses groupes d’annonces. Ils décrivent son offre, les besoins auxquels elle répond et les situations où elle peut être utile. Ces précisions aident la plateforme à évaluer la pertinence d’une publicité, sans garantir sa diffusion.

Les conséquences sur la publicité restent encore à mesurer. Mais les premières campagnes donnent déjà quelques pistes sur la manière dont ce nouvel inventaire peut être exploité.

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1. L’optimisation des conversions devient centrale

L’une des évolutions les plus structurantes concerne l’optimisation des campagnes autour des conversions.

L’objectif est de permettre à l’algorithme de s’appuyer sur les actions réalisées après l’exposition à une publicité, et pas uniquement sur les clics.

Cette logique peut être particulièrement intéressante pour les campagnes de génération de leads, où le clic n’est qu’une étape parmi d’autres dans le parcours.

Laisser la campagne apprendre avant d’évaluer le CPL

Les premiers retours observés sur certaines campagnes montrent que la performance peut évoluer après le lancement. Le CPL doit donc être suivi dans le temps, sans tirer de conclusions de la seule phase initiale.

Il reste difficile, à ce stade, d’attribuer ces évolutions à un seul facteur. Apprentissage algorithmique, accumulation de données, ajustements de stratégie ou optimisation progressive peuvent tous jouer un rôle.

Une chose semble néanmoins se confirmer : sur ChatGPT Ads, il faut laisser du temps à la campagne pour apprendre avant de tirer des conclusions.

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2. L’attribution change aussi la lecture de la performance

Autre évolution importante : les annonceurs peuvent désormais davantage personnaliser leurs fenêtres d’attribution.

Les conversions peuvent être analysées selon différentes fenêtres post-clic et post-vue, directement dans les rapports de campagne.

Cela peut sembler technique. Pourtant, le choix de la fenêtre d’attribution peut modifier sensiblement la lecture des résultats.

Une campagne qui paraît peu performante sur une fenêtre courte peut présenter un autre niveau de contribution lorsqu’on observe les conversions intervenant plusieurs jours après l’exposition.

Mettre l’attribution en regard des données business

L’enjeu est donc moins de trouver une fenêtre « idéale » que de choisir une méthodologie cohérente avec le cycle de conversion de la marque.

C’est également pourquoi les données de la plateforme doivent être mises en regard des données analytics et business. Sur un canal aussi récent, croiser les sources permet d’éviter de surinterpréter un indicateur isolé.

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3. Les environnements de diffusion deviennent plus lisibles

ChatGPT Ads permet désormais de distinguer plusieurs environnements de diffusion : application Android, web Android, desktop web, application iOS et web iOS.

Cette segmentation apporte une nouvelle profondeur d’analyse.

Jusqu’ici, regarder la performance globale d’une campagne pouvait donner une vision relativement homogène de l’inventaire. Avec ces nouvelles possibilités, il devient possible d’identifier des écarts entre environnements.

Comparer les résultats selon les environnements

CTR, CPC, taux de conversion ou coût d’acquisition peuvent ainsi être comparés pour comprendre où se situent les meilleurs signaux.

Pour les traders, cette granularité ouvre surtout la possibilité de tester et d’arbitrer plus finement les investissements.

Comme toujours en media buying, l’intérêt n’est pas de multiplier les découpages, mais de trouver ceux qui permettent réellement de prendre une décision.

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4. Shopify et HubSpot facilitent l’accès au canal

ChatGPT Ads cherche également à s’intégrer davantage aux outils déjà utilisés par les annonceurs.

Shopify : une intégration en cours de déploiement

L’application ChatGPT Ads pour Shopify permet aux marchands de connecter leur catalogue et leurs données de mesure à Ads Manager, puis de créer et suivre leurs campagnes depuis Shopify. Pour le moment, cette intégration est disponible uniquement aux États-Unis. OpenAI prévoit de l’étendre à d’autres marchés : la France devrait donc suivre à terme, sans date annoncée.

HubSpot : relier les campagnes aux leads

Du côté de HubSpot, la connexion permet de rapprocher l’activation publicitaire du suivi des leads et des actions réalisées dans le CRM.

Ces intégrations répondent à un enjeu assez simple : réduire les frictions entre la plateforme média et les outils du quotidien des équipes marketing.

Elles peuvent faciliter les tests et accélérer la mise en place des campagnes.

Mais elles ne règlent pas, à elles seules, la question de la qualité des données. Une connexion technique n’est utile que si les événements suivis sont correctement définis et exploitables pour mesurer la performance.

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5. La création publicitaire entre elle aussi dans l’automatisation

ChatGPT Ads développe enfin des fonctionnalités qui utilisent l’IA pour accélérer la création des campagnes.

À partir d'une landing page et d’un objectif, la plateforme peut proposer des titres, des descriptions ou des visuels. Les annonceurs peuvent ensuite ajuster ces éléments.

La personnalisation des messages peut également tenir compte du contexte conversationnel et de la langue de l’utilisateur.

Tester et choisir les créations générées par l’IA

Cette évolution pose une question intéressante pour les équipes média et créatives : si produire plusieurs variantes devient plus simple, la valeur se déplace vers la capacité à savoir quoi tester et comment interpréter les résultats.

L’automatisation permet de générer davantage de possibilités. Elle ne dit pas nécessairement lesquelles sont pertinentes.

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La qualité de la donnée devient un enjeu clé

Toutes ces évolutions reposent finalement sur un même sujet : la qualité du signal transmis à la plateforme.

OpenAI développe notamment l’OpenAI Pixel et la Conversions API pour améliorer le suivi des conversions. ChatGPT Ads propose également un Event Quality Score permettant d’évaluer la qualité de la configuration des événements.

L’objectif est clair : fournir à l’algorithme des données suffisamment fiables pour optimiser les campagnes.

C’est un point particulièrement important dans un environnement où l’automatisation prend progressivement davantage de place.

Plus les plateformes automatisent la diffusion, plus la qualité des données qui alimentent leurs algorithmes devient stratégique.

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Ce que l’on commence à observer côté media

Les premières campagnes ChatGPT Ads apportent surtout un enseignement : la performance n’est pas figée au lancement.

Les résultats peuvent évoluer rapidement, et les arbitrages réalisés pendant la campagne peuvent avoir un impact important sur la suite.

Cela modifie aussi progressivement le rôle du trader.

Le travail ne consiste plus uniquement à paramétrer une campagne et à surveiller ses indicateurs. Il s’agit de comprendre les signaux disponibles, de formuler des hypothèses, de tester différentes approches et d’observer ce que l’algorithme apprend.

Sur ChatGPT Ads, cette logique d’apprentissage est encore plus visible puisque les standards du marché ne sont pas encore établis.

Les premiers retours du terrain, notamment ceux observés par les équipes de trading de Biggie, sont donc surtout intéressants comme matière d’observation. Ils permettent de confronter les évolutions annoncées par la plateforme à ce qui se passe réellement en campagne.

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ChatGPT Ads : encore beaucoup à observer

ChatGPT Ads est encore un canal jeune. Les fonctionnalités évoluent rapidement et les usages publicitaires vont continuer à se préciser.

Pour les annonceurs, l’enjeu n’est donc pas encore de reproduire une recette établie, mais de comprendre progressivement ce nouvel environnement : quelles stratégies d’achat fonctionnent, comment évolue la performance, quelles données sont réellement utiles et quelle place donner à l’intention conversationnelle.

Les prochaines étapes seront particulièrement intéressantes à suivre sur la mesure, l’attribution et la capacité des plateformes à relier exposition publicitaire et résultats business.

Pour une agence média, c’est précisément cette phase d’observation qui permet de construire les premiers repères : tester, mesurer, comparer et apprendre avant que les standards du marché ne soient définitivement installés.

Aller plus loin

Les experts de Biggie & Gamned suivent ces évolutions et leurs implications pour les stratégies média, de l’activation à la mesure de la performance.

Découvrir les experts 

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FAQ – ChatGPT Ads

Qu’est-ce que ChatGPT Ads ?

ChatGPT Ads désigne le dispositif publicitaire développé par OpenAI pour permettre aux annonceurs de diffuser des publicités dans l’environnement conversationnel de ChatGPT. Il introduit une nouvelle approche de l’achat média, dans laquelle le contexte et l’intention exprimés au fil de la conversation peuvent jouer un rôle.

Quand ChatGPT Ads est-il arrivé en France ?

ChatGPT Ads a été déployé en France fin août 2026, après une première phase de test menée aux États-Unis. Le lancement de l’Ads Manager a ensuite permis aux annonceurs de gérer leurs campagnes plus directement.

Comment mesurer la performance d’une campagne ChatGPT Ads ?

La performance peut être analysée à partir des indicateurs média classiques comme les impressions, le CTR, le CPC ou le CPM, mais aussi à partir des conversions et du coût d’acquisition. Les données de la plateforme peuvent être croisées avec les outils analytics de l’annonceur afin de mieux évaluer la contribution réelle des campagnes.

Quelles sont les principales évolutions de ChatGPT Ads ?

Les évolutions concernent notamment l’optimisation des conversions, les fenêtres d’attribution, le ciblage par environnement de diffusion, l’intégration avec HubSpot et le déploiement annoncé de l’intégration Shopify, ainsi que la création publicitaire assistée par IA.

Pourquoi ChatGPT Ads est-il un nouveau sujet pour les agences média ?

ChatGPT introduit une nouvelle manière d’exprimer une intention publicitaire. Contrairement à une requête de recherche classique, l’utilisateur peut construire et préciser son besoin au fil d’une conversation. Pour les agences média, l’enjeu est donc d’observer comment cette nouvelle logique influence l’achat, la performance, la mesure et les stratégies d’optimisation.

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