Dix minutes pour paramétrer une campagne, quatre jours pour obtenir la validation du compte, puis une diffusion qui démarre sans notification : Alban Peltier explique une expérience déroutante de ChatGPT Ads. Après quelques jours de test pour Stelleo, il rapporte un clic à 0,88 euro et aucune conversion enregistrée. « C’est simple. Trop », résume-t-il dans le retour d’expérience qu’il nous a transmis. Sa frustration tient autant aux résultats qu’à la difficulté de comprendre comment son budget est dépensé.
« On a tout coupé. » Après un mois de tests sur plusieurs marques, en France et aux États-Unis, Étienne Garcia, CEO de l’agence Roads, livre un bilan décevant. Dans ses campagnes françaises, le clic coûte en moyenne 0,56 euro, mais seul 0,4 % des clics convertissent. Si ces moyennes portent sur le même périmètre, leur rapport représente environ 140 euros de dépense publicitaire par conversion. Le clic bon marché ne préjuge donc pas du coût d’acquisition.
Dix minutes pour lancer, beaucoup moins de visibilité pour piloter
Il rapporte également 50 dollars dépensés dès le premier jour pour un budget quotidien de 25 dollars. Sur ce point, la documentation d’OpenAI apporte une précision importante : le budget journalier constitue une moyenne. À budget inchangé, les limites annoncées atteignent deux fois ce montant sur une journée et sept fois sur une semaine. Le doublement observé ne prouve donc pas une anomalie. L’enjeu porte ici sur la lisibilité du mécanisme et la compréhension du rythme des dépenses.
La critique la plus forte concerne le contrôle : « Avec PMax et Advantage+, on avait délégué le ciblage. Ici, on ne pilote plus rien. On ne voit plus rien », explique Alban Peltier, en référence aux offres automatisées de Google et Meta. La documentation actuelle d’OpenAI décrit pourtant des ventilations par pays, appareil et plateforme. Ces ventilations décrivent certains paramètres de diffusion, sans expliquer à quel besoin précis l’annonce répondait dans la conversation.
Chez Roads, le problème apparaît aussi en amont : moins d’une annonce sur cinq aurait reçu des impressions, tandis qu’une campagne entièrement validée serait restée sans diffusion. Une validation ne garantit aucun affichage. Mais sans explication exploitable, comment choisir entre revoir l’enchère, modifier le message ou attendre ?
L’intelligence de l’assistant ne garantit pas celle du placement
La promesse commerciale possède une logique. Dans une conversation, l’utilisateur détaille son projet, son budget, ses contraintes et ses hésitations. Une marque espère apparaître au moment où son offre répond à un besoin explicite. Cette richesse du contexte nourrit l’idée d’une publicité mieux ajustée que celle fondée sur quelques mots-clés.
L’interface masque toutefois une distinction essentielle. Selon OpenAI, le système publicitaire fonctionne séparément du modèle conversationnel. Les annonceurs n’achètent aucune influence sur les réponses de l’assistant. La sélection des annonces combine notamment pertinence et enchères. Une réponse utile et un placement publicitaire efficace résultent donc de deux opérations différentes.
Comprendre pourquoi un ordinateur ralentit, chercher à le réparer et préparer son remplacement appartiennent au même univers. Ces démarches ne traduisent pas la même disposition à acheter. Une publicité pour un appareil neuf reste proche du sujet tout en répondant mal à l’objectif immédiat. La pertinence thématique constitue un premier filtre ; l’utilité commerciale dépend du moment et de l’intention.
L’ampleur de l’audience exige la même précision. Le milliard d’utilisateurs hebdomadaires revendiqué par OpenAI ne correspond pas à un milliard de personnes accessibles aux annonceurs. Les publicités concernent les utilisateurs éligibles de Free et de Go (une offre payante) tandis que Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu restent sans publicité. L’audience totale du service et son audience publicitaire ne se confondent pas.
Un même ChatGPT, des visiteurs de valeur différente
Le cas d’Andy Brice, éditeur de PerfectTablePlan, rend cet écart tangible. Entre le 5 et le 28 août, il rapporte 2 988 clics publicitaires pour 14 installations de son logiciel : un taux annoncé de 0,46 %, contre 5,3 % avec Google Ads. Dans son comparatif, les visites issues des recommandations non publicitaires de ChatGPT atteignent pourtant 4,2 %. Ces conversions désignent des installations, pas des achats.
Les populations et les parcours diffèrent, ce qui limite la comparaison. Une recommandation intégrée à la réponse participe au raisonnement proposé à l’utilisateur ; une annonce affichée à proximité doit encore démontrer son utilité. La confiance accordée à l’assistant ne se transfère pas automatiquement à l’espace publicitaire.
L’étude de Seer Interactive apporte un éclairage complémentaire. Sur son corpus de 55 000 réponses et annonces, 38 % des publicités correspondent à la même catégorie précise de produit ou service, 58 % à une catégorie voisine et 4 % n’ont aucune connexion significative. Présenter ces résultats comme une majorité de publicités « hors sujet » serait excessif. Le problème observé tient surtout à une pertinence trop large pour garantir une réponse au besoin immédiat.
Des réussites existent, la preuve économique reste à construire
Les contre-exemples comptent. Dans des cas clients publiés par OpenAI, Newegg annonce un retour sur dépenses publicitaires de 3 sur 28 jours, tandis que Jotform rapporte plus de 10 % de clics transformés en inscriptions et un coût par inscription inférieur de 30 % à celui du référencement payant. Ces témoignages sélectionnés par la plateforme décrivent des résultats encourageants, sans établir une performance habituelle.
Ils rappellent surtout l’importance de l’indicateur retenu. Une inscription ne vaut pas un client payant. Trois euros de chiffre d’affaires attribué pour un euro de publicité ne garantissent aucun bénéfice : la marge et les autres coûts restent à considérer. Même une vente correctement enregistrée ne prouve pas que l’annonce l’a provoquée. L’acheteur aurait-il commandé sans cette exposition ?
Le 5 octobre, OpenAI a annoncé des travaux avec des partenaires pour mesurer cet effet causal à travers des expérimentations géographiques. L’entreprise présente cette démarche comme encore préliminaire. Elle reconnaît également que les évolutions de ses systèmes pendant la bêta entraînent des fluctuations de diffusion et de dépenses, et qu’elle ne dispose pas encore de références de performance établies par secteur. Les annonceurs évaluent donc leur stratégie sur un produit qui change pendant l’expérience.
Qui bénéficie de l’apprentissage ?
La confidentialité des conversations impose une limite légitime : les annonceurs n’y ont pas accès, selon OpenAI. Elle ne dispense toutefois pas la régie d’expliquer ses règles budgétaires, ses conditions de diffusion et ses méthodes de mesure. Des indicateurs agrégés et des évaluations indépendantes doivent rendre la performance intelligible sans exposer les échanges privés.
Alban Peltier recommande finalement « un budget non stratégique pour apprendre et se tenir prêt ». L’intérêt d’une expérimentation reste défendable, à condition d’en définir les enseignements attendus. Identifier une offre adaptée, comprendre un échec ou déterminer un coût d’acquisition acceptable constitue un résultat. Accumuler des clics sans mieux savoir comment agir laisse l’essentiel de l’incertitude intact.
Pendant ce rodage, OpenAI développe déjà son activité. Le 31 août, l’entreprise revendiquait un rythme de revenus publicitaires annualisé d’un milliard de dollars, atteint en moins de 200 jours. Le chiffre extrapole un rythme d’activité ; il ne correspond pas à un milliard déjà encaissé. Il renseigne sur les recettes de la régie, sans établir la rentabilité des campagnes pour ses clients.
OpenAI commercialise déjà ses campagnes pendant qu’elle affine ses outils. Cette phase d’apprentissage exige une contrepartie : des résultats lisibles, des limites explicites et assez d’informations pour décider de la suite. Un annonceur accepte parfois de perdre de l’argent pour apprendre. Encore faut-il qu’il reparte avec autre chose qu’un compteur de clics.
Antoine GARCIA
