Ceux qui font une recherche achètent plus. Cela ne veut pas dire ce qu'on croit

En bref

• Dans n'importe quelle boutique, ceux qui utilisent la recherche convertissent plusieurs fois plus que ceux qui ne l'utilisent pas. La différence est réelle et se mesure chez soi.
• La conclusion habituelle (« faire rechercher plus de monde augmente les ventes ») n'en découle pas : ceux qui font une recherche venaient déjà avec une intention.
• Optimiser pour l'usage de la recherche mène à des décisions absurdes, comme cacher la navigation.
• Les métriques qui comptent comparent la recherche avec elle-même dans le temps, pas avec le reste du site.

Il y a un chiffre qui apparaît dans presque toutes les présentations d'outils de recherche : ceux qui utilisent la recherche interne convertissent plusieurs fois plus que ceux qui ne l'utilisent pas. Le multiple varie selon celui qui le cite, en général entre deux et six fois, et la source d'origine n'arrive presque jamais avec. Autant le dire tout de suite : c'est un chiffre que nous n'avons aucun moyen de vérifier, et cet article n'en dépend pas.

Ce qui compte, c'est que la direction de l'effet se confirme dans toute boutique qui mesure les deux groupes. Ceux qui font une recherche convertissent plus. Personne n'a besoin de nous croire, ni de croire Econsultancy, pour cela : il suffit d'ouvrir les analytics de sa propre boutique.

Le problème, c'est la phrase qui vient d'habitude après : « donc, faites utiliser la recherche à plus de visiteurs ». Cette phrase ne découle pas du chiffre, et agir en conséquence mène à des décisions qui nuisent à la boutique.

Pourquoi la corrélation est réelle

Il n'y a aucune astuce dans la mesure. Celui qui écrit dans la boîte de recherche est à une autre phase de la visite. Il a déjà décidé qu'il veut quelque chose de précis, il a un mot en tête, et il a dépensé un effort pour l'écrire.

Le visiteur qui navigue dans les catégories peut être en train de faire cela, ou il peut être en train de se promener, de comparer des prix, de tuer cinq minutes. Les deux groupes ne sont égaux en rien, et l'un d'eux a été sélectionné par un comportement qui est déjà, en soi, un signal d'intention d'achat.

Cela s'appelle un biais de sélection, et c'est l'explication la plus simple du chiffre. La recherche n'a pas transformé des visiteurs en acheteurs : ce sont les acheteurs qui utilisent le plus la recherche.

Ce que la corrélation ne prouve pas

Il vaut la peine de séparer trois affirmations qui vont souvent collées :

La deuxième ligne est celle qui compte, et c'est celle qui peut se mesurer sans ambiguïté : parmi ceux qui font une recherche aujourd'hui, combien trouvent et achètent ? Si la recherche s'améliore, ce chiffre monte, et l'effet est attribuable. C'est ce calcul que fait l'écran d'optimisation terme par terme, en estimant ce qui se récupère chaque mois sur chacun.

Il y a de la marge pour cette deuxième ligne presque partout, et c'est mesuré : dans la révision 2026 du benchmark de recherche du Baymard Institute, 56 % des sites évalués échouent à répondre aux besoins de recherche des visiteurs, et 58 % des versions mobiles ont une performance médiocre ou pire. La recherche qui existe déjà est presque toujours la pièce qui a le plus de marge d'amélioration.

La troisième est celle qu'on voit appliquée et c'est celle qui fait des dégâts. Nous avons déjà vu des boutiques cacher le menu de catégories pour « augmenter l'usage de la recherche », et perdre les ventes de ceux qui naviguaient par plaisir.

Les métriques qui valent la peine

La règle est de comparer la recherche avec elle-même, et non avec le reste du site. Quatre chiffres suffisent :

• Recherches sans résultat, en pourcentage du total. Il baisse quand le vocabulaire du catalogue se rapproche de celui des clients.
• Taux de clic sur les résultats, c'est-à-dire la fraction des recherches qui a mené à au moins un clic. Pas les clics divisés par les recherches : ce calcul dépasse les 100 % dès que quelqu'un clique sur deux produits, et un taux qui peut afficher 130 % n'est pas un taux.
• Recherches par session chez ceux qui font des recherches. S'il monte sans que les ventes montent, les gens reformulent parce qu'ils ne trouvent pas, ou ils se battent avec une colonne de filtres en trop.
• Chiffre d'affaires attribué aux lignes de commande venues d'un clic sur les résultats. L'attribution la plus stricte qui existe, et la seule honnête.

La dernière mérite qu'on insiste. Compter la commande entière comme chiffre d'affaires de la recherche parce que la personne a fait une recherche à un moment donné, c'est ce qui rend ces rapports miraculeux. Si le client a cherché des chaussettes et a acheté un manteau, la recherche n'a pas vendu le manteau.

Avantages et inconvénients d'optimiser pour l'usage de la recherche

Comment nous regardons cela

Le retour se mesure en fixant le groupe de ceux qui font des recherches et en regardant ce qui arrive à ce groupe avant et après une modification. Une liste de synonymes approuvée un lundi a un effet visible sur le taux de résultats vides de la même semaine, et cet effet est attribuable parce que rien d'autre n'a changé.

L'attribution du chiffre d'affaires suit le même principe de modestie. Dans les écrans d'analytics de Buskara, le chiffre d'affaires attribué compte les lignes de commande des produits qui ont été cliqués dans les résultats, et non la commande entière. La session qui a fait une recherche et acheté sans cliquer apparaît à part, comme assistée, justement parce que c'est autre chose. Deux colonnes au lieu d'une, et la plus grande des deux n'est pas celle qui sert à justifier l'outil.

Il y a un détail qu'il vaut mieux connaître en lisant ces chiffres : le pont entre la recherche et la commande est un cookie propre à la boutique, et dans une boutique qui exige un consentement il ne s'écrit qu'avec le consentement donné. Les commandes des sessions qui ont refusé ne sont pas attribuées. C'est le bon comportement, et cela fait que le chiffre d'affaires attribué est toujours un plancher et jamais un plafond.

Tout cela est plus petit que « six fois plus de conversion », et cela a l'avantage d'être vrai. C'est aussi le calcul qui vaut la peine d'être fait avant de choisir un forfait : le retour d'une meilleure recherche se mesure dans le groupe qui fait déjà des recherches, et ce groupe est déjà identifié dans les rapports d'aujourd'hui.

Questions fréquentes

Est-il vrai que ceux qui utilisent la recherche interne convertissent plus ?

La différence apparaît dans pratiquement toutes les boutiques qui la mesurent, et chaque boutique peut la confirmer dans ses propres analytics. Les multiples qui circulent sur internet, entre deux et six fois, sont une autre histoire : ils viennent rarement avec une méthodologie visible. Ce que le chiffre ne dit pas, quel qu'il soit, c'est la cause : ceux qui font une recherche sont arrivés avec une intention d'achat, et cette intention explique une bonne partie de la différence.

Dois-je pousser les visiteurs vers la boîte de recherche ?

Pas aux dépens de la navigation. Une boîte de recherche visible et avec de bonnes suggestions est une bonne pratique ; cacher des catégories pour augmenter l'usage de la recherche, c'est optimiser la métrique et nuire au commerce.

Quelles métriques de recherche dois-je suivre ?

Les recherches sans résultat, le pourcentage de recherches qui ont mené à au moins un clic, le nombre de recherches par session chez ceux qui font des recherches, et le chiffre d'affaires des lignes de commande venues d'un clic sur les résultats.

Comment mesure-t-on le retour d'une recherche améliorée ?

En comparant le même groupe (ceux qui font des recherches) avant et après une modification concrète, comme l'approbation d'une liste de synonymes. La comparaison entre ceux qui font des recherches et ceux qui n'en font pas ne sert pas à cela, parce que les deux groupes ne sont pas comparables.

Qu'est-ce que l'attribution stricte du chiffre d'affaires à la recherche ?

C'est de ne compter que les lignes de commande des produits sur lesquels le client a cliqué dans les résultats de la recherche, et non la commande entière. Cela peut donner des valeurs basses avec beaucoup de commandes dans la liste, et c'est une information et non un défaut de la mesure.