Six mois de ChatGPT Ads aux États-Unis : ce que disent vraiment les chiffres

La publicité dans ChatGPT n'est pas une nouveauté mondiale : elle est nouvelle en France. Aux États-Unis, le pilote a démarré le 9 février 2026. Six mois de diffusion réelle, des centaines d'annonceurs, plusieurs vagues de baisse de prix, et une plateforme qui a changé de forme quatre fois. Il existe donc des chiffres. Beaucoup de chiffres.

Le problème n'est pas leur rareté, c'est leur circulation. Un même multiple de conversion se retrouve dans des centaines d'articles français sans que personne n'indique qui l'a mesuré, sur quel échantillon, et par rapport à quoi. Un taux de clic présenté comme décevant est comparé à Google Search, un taux de conversion présenté comme excellent est comparé à de l'affichage : les deux sont exacts, ils ne parlent pas du même sujet.

Cet article ne publie pas un « benchmark ChatGPT Ads 2026 » de plus. Il fait l'inverse : il reprend les chiffres américains un par un, il nomme qui les publie, il précise à quoi chacun se compare — et il en tire une grille de lecture réutilisable. C'est plus utile qu'un tableau de coûts sectoriels, parce que les chiffres vont continuer à bouger, alors que la manière de les lire, non.

Deux précisions de cadrage. Le lancement européen et ce qu'il change concrètement sont traités dans notre article sur l'arrivée de ChatGPT Ads en France. La tarification officielle — enchère recommandée, budgets planchers, unité réellement facturée — est établie sur la documentation OpenAI dans combien coûte la publicité sur ChatGPT. Ces deux points ne sont pas redémontrés ici, seulement cités.

C'est le fait le plus solide des six mois écoulés, et curieusement le moins repris. Il ne s'agit pas d'une estimation de performance mais d'une trajectoire commerciale, documentée par la presse professionnelle au fil de l'eau.

Au lancement du pilote américain, le 9 février 2026, l'enchère maximale par défaut est fixée à 60 dollars pour mille impressions et l'accès suppose un engagement minimal de 250 000 dollars. Autrement dit, un quart de million de dollars pour entrer. Neuf semaines plus tard, le 17 avril, Digiday titre sur la baisse générale et relève des coûts tombés jusqu'à 25 dollars, avec un minimum d'engagement ramené à 50 000 dollars. Le 5 mai, OpenAI ouvre son gestionnaire de campagnes en libre-service aux entreprises américaines et supprime purement et simplement le minimum.

Avant de regarder des taux de conversion, il faut savoir de qui ils proviennent. Deux mesures indépendantes le disent, et elles se complètent.

La première vient de Sensor Tower, société de mesure d'applications mobiles, dont les données ont été reprises par eMarketer le 3 août 2026. Le nombre d'annonceurs actifs sur ChatGPT est passé d'environ 300 en avril à plus de 820 en juillet, soit près d'un triplement en trois mois, et près de 20 % des annonceurs de juillet étaient nouveaux sur la plateforme. Sur la même période, les utilisateurs de l'application mobile ont vu environ deux fois plus d'annonces par heure qu'en avril. Les marques citées parmi les principaux annonceurs sont Booking Holdings, Expedia, Home Depot, Intuit, L.L. Bean et Quince.

La seconde vient d'une étude publiée le 13 août 2026 par SE Ranking, éditeur d'outils de référencement, portant sur 50 006 requêtes commerciales réparties en 20 thématiques, relevées aux États-Unis le 23 juillet 2026. C'est, à ce jour, la seule mesure indépendante de cette taille sur le sujet. Elle établit que ChatGPT affiche une annonce sur 25,94 % des requêtes commerciales, et surtout elle donne la répartition des annonceurs — laquelle est spectaculairement déséquilibrée.

Il faut le dire sans détour, parce que c'est vérifiable en trois minutes et que personne ne le formule ainsi : au 25 août 2026, il existe exactement une étude de cas chiffrée sur ChatGPT Ads, et elle est publiée par OpenAI.

Elle date du 17 août 2026 et concerne Newegg, distributeur américain de composants informatiques. Les chiffres annoncés sont un retour sur investissement publicitaire de 3 sur 28 jours toutes campagnes confondues, et de 7 pendant une campagne saisonnière de deux semaines. Les propos sont attribués nommément à Alec Shao, responsable du marketing à la performance. Le dispositif décrit associe des campagnes permanentes à flux produits et des campagnes saisonnières au coût par clic. L'étude indique aussi que les visiteurs venus de ChatGPT convertissaient davantage que ceux des autres canaux.

Ces chiffres ne sont pas suspects. Ils sont simplement invérifiables et publiés par la partie qui vend l'espace. Trois limites en découlent, et il faut les tenir toutes les trois :

• Aucun point de comparaison n'est donné. Un retour de 3 est-il bon pour Newegg ? On l'ignore : le retour de l'entreprise sur ses autres canaux n'est pas publié. Un chiffre de performance sans base de comparaison n'est pas un résultat, c'est un nombre.
• Le profil est très éloigné d'une PME française. Distribution en ligne, catalogue de dizaines de milliers de références, campagne à flux produits, marché américain, équipe dédiée à l'acquisition payante.
• La sélection est le message. Une étude de cas publiée par une régie est, par construction, un succès choisi parmi tous les comptes.

Un détail relevé le jour de la rédaction éclaire ce dernier point mieux qu'un commentaire. Le portail annonceurs d'OpenAI comporte une section intitulée « résultats des premiers annonceurs » qui affiche quatre marques : Newegg, Best Buy, Lowe's et VistaPrint. Une seule de ces quatre marques donne lieu à un résultat publié. Les trois autres n'ont pas de page consultable : la tentative d'y accéder renvoie vers l'écran de connexion. Quatre logos sous le mot « résultats », un seul résultat.

Ce n'est pas une critique d'OpenAI, qui communique comme toute régie à son lancement. C'est un rappel de proportion : six mois après l'ouverture, la preuve publique de rentabilité du canal tient en une page.

Un article de bilan qui ne citerait que les bons chiffres ne serait pas un bilan. Les six mois américains ont aussi produit des signaux nettement défavorables, tous attribuables.

Le taux de clic. Un client de la plateforme de veille publicitaire Adthena a enregistré un taux de clic de 0,91 % sur ses annonces dans ChatGPT, contre une référence de 6,4 % sur Google Search dans le même secteur — soit environ sept fois moins d'engagement. Le chiffre a été rapporté par Adweek et repris par Campaign US, qui titrait sur des débuts décevants. Adthena indexe plusieurs dizaines de milliers de requêtes quotidiennes sur les modèles de langage : c'est un mesureur tiers, pas une partie prenante.

La consommation du budget. Le même travail rapporte qu'un annonceur grand compte n'avait dépensé que 3 % d'un budget de 250 000 dollars après plusieurs semaines. Ce point est au moins aussi important que le taux de clic : il ne dit pas que les annonces convertissent mal, il dit que la plateforme ne parvenait pas à délivrer le volume. Un canal qui ne consomme pas le budget ne peut pas, par définition, produire un résultat à l'échelle.

La pertinence des placements. L'étude SE Ranking déjà citée établit que 14,35 % des annonces n'ont aucun lien thématique avec la requête sur laquelle elles apparaissent — environ une sur sept. Le taux monte à 54,2 % en actualité et politique et 51,1 % dans la thématique des relations personnelles, et descend à 2,6 % pour les animaux de compagnie. Autrement dit, la qualité du ciblage sémantique varie du simple au vingtuple selon le sujet.

La taille du marché. eMarketer a rapporté qu'OpenAI revendiquait plus de 100 millions de dollars de revenus publicitaires annualisés six semaines après le lancement — un démarrage rapide, mais l'article lui-même assortissait le chiffre de réserves sur l'absence de preuves de performance. Le 17 juillet, le même institut estimait que les revenus publicitaires américains de ChatGPT devraient se situer environ 90 % en dessous de la cible de 100 milliards de dollars à l'horizon 2030 affichée par OpenAI. On peut discuter une prévision à quatre ans ; on ne peut pas l'ignorer quand on présente le canal comme une évidence.

Enfin, un signal favorable du côté des utilisateurs, cité par Adweek : OpenAI observerait une proportion décroissante d'utilisateurs écartant les annonces à mesure que le dispositif monte en charge. C'est cohérent avec l'idée que l'acceptabilité d'un format se construit avec l'habitude.

Mis côte à côte, ces résultats paraissent incompatibles. Ils ne le sont pas. La contradiction disparaît dès qu'on écrit, pour chaque chiffre, à quoi il se compare et qui le publie. C'est la grille de lecture centrale de cet article, et elle vaut mieux que n'importe quelle moyenne sectorielle.

Un chiffre circule plus que tous les autres dans les articles français : le trafic venu des intelligences artificielles convertirait « deux fois mieux ». Il mérite d'être remonté à sa source, parce que le trajet est instructif — et parce qu'il ne raconte pas ce qu'on croit.

Le chiffre vient de Criteo, première société de technologie publicitaire à avoir rejoint le pilote d'OpenAI. Voici les trois étapes, telles qu'elles figurent dans ses propres communiqués.

Reste le fond du sujet, celui qui commande toute la construction d'un budget : pourquoi 0,91 % contre 6,4 % ?

L'explication habituelle est bonne mais incomplète. Sur un moteur de recherche classique, le clic est le seul moyen d'obtenir la réponse : la page de résultats ne fait que promettre l'information, il faut la visiter pour l'avoir. Dans ChatGPT, l'utilisateur a déjà sa réponse quand il voit l'annonce. Le clic n'est plus le passage obligé vers l'information, il devient une démarche supplémentaire et volontaire. Mécaniquement, il est plus rare — et, quand il survient, il est plus qualifié.

L'étude SE Ranking apporte le chiffre qui manquait à cette explication, et il est saisissant : dans 96,37 % des cas, le domaine de l'annonceur n'apparaît pas parmi les sources citées dans la réponse. L'URL exacte mise en avant par l'annonce n'est citée que dans 0,09 % des placements, et la marque n'est mentionnée dans le corps de la réponse que dans 4,44 % des cas.

Ce chiffre mérite d'être médité, parce qu'il définit précisément ce qu'on achète. Une annonce dans ChatGPT ne vous fait pas entrer dans la réponse : elle vous place à côté d'elle. Le modèle a construit son argumentation à partir d'autres sources que la vôtre, puis un encart sponsorisé apparaît en marge. La séparation entre publicité et réponse, qu'OpenAI présente comme une garantie de confiance — et qui en est une — a pour contrepartie exacte que l'achat d'espace n'achète pas la recommandation.

Trois conséquences pratiques en découlent, directement actionnables :

• Ne pas piloter au taux de clic. Il est structurellement bas et il le restera. C'est précisément pour cette raison qu'OpenAI a fait évoluer sa facturation des impressions vers le clic, puis vers le clic optimisé pour les conversions. L'unité réellement facturée est détaillée dans notre analyse des tarifs — et rappelons-le en une ligne, puisqu'une partie de la presse s'y est trompée : on est facturé au clic valide, jamais à la conversion.
• Installer la mesure avant la première dépense. Sans pixel ni interface de conversions côté serveur, il n'y a rien à optimiser, et le seul indicateur disponible sera précisément celui qu'il ne faut pas regarder.
• Ne pas confondre être cité et être affiché. Être cité gratuitement par le modèle et acheter un encart à côté de la réponse sont deux mécaniques distinctes, avec deux économies distinctes. Le travail d'optimisation pour les réponses génératives est traité de son côté dans notre guide complet du référencement dans les IA et dans notre article sur les données structurées.

C'est la partie que les articles de reprise omettent systématiquement, et c'est pourtant la seule qui compte pour un dirigeant en France. Cinq raisons, toutes vérifiables, empêchent de transposer directement l'expérience américaine.

1. L'accès n'est pas ouvert. La page officielle de disponibilité du gestionnaire de campagnes, relevée le 25 août 2026, classe neuf pays en « disponible » — États-Unis, Royaume-Uni, Canada, Australie, Nouvelle-Zélande, Japon, Corée, Mexique, Brésil — et la France, comme l'ensemble des marchés européens annoncés, en « bientôt disponible ». Le lancement du 24 août concerne l'affichage des annonces aux utilisateurs, pas l'ouverture de l'achat en libre-service aux annonceurs français.

2. Les annonceurs observés ne vous ressemblent pas. Booking Holdings, Expedia, Home Depot, Intuit, Newegg : grandes marques, catalogues massifs, campagnes à flux produits, équipes dédiées. Les performances d'un distributeur de composants informatiques sur son événement commercial annuel ne prédisent rien pour une entreprise de services de vingt personnes.

3. Le format n'est pas le même en Europe. Au lancement, les annonces diffusées dans l'Espace économique européen et en Suisse sont non personnalisées : la sélection s'appuie sur le sujet de la conversation en cours, la localisation approximative et le type d'appareil, à l'exclusion des historiques de conversations et des mémoires enregistrées. Un ciblage plus pauvre que le ciblage américain produit mécaniquement des performances différentes. Ce point est développé dans notre article de lancement.

4. L'éditeur lui-même dit ne pas avoir de références. La documentation annonceurs d'OpenAI indique explicitement ne disposer d'aucune référence de performance par annonceur, par secteur ou par type de campagne. Si l'entreprise qui exploite la plateforme et voit toutes les campagnes déclare ne pas avoir ces moyennes, personne d'autre ne les a. Tout article publiant un tableau de taux de conversion sectoriels au dixième près sur ce canal invente ses chiffres ou recopie quelqu'un qui les a inventés.

5. Le produit a changé quatre fois en six mois. Coût par clic au printemps, libre-service en mai, campagnes à flux produits en juin, coût par clic optimisé et conversions post-impression cet été. Une mesure de performance réalisée en avril ne décrit plus le produit d'août. Sur un canal en construction, la date d'une donnée compte autant que la donnée.

Un exemple de cette instabilité, relevé ce mois-ci : les conversions post-impression ajoutées à l'été fonctionnent sur une fenêtre fixe d'un jour, non configurable, indépendante de la fenêtre appliquée aux clics ; lorsqu'une conversion peut être attribuée aux deux, le clic l'emporte, et ces conversions post-impression sont exclues du coût par acquisition, des enchères, de la facturation et de l'optimisation. Elles n'existent qu'en reporting. Deux annonceurs qui comparent leur « nombre de conversions » sans avoir vérifié ce détail comparent deux grandeurs différentes.

Le sujet ChatGPT Ads est saturé de contenus générés en série qui publient des taux sectoriels précis sur un marché ouvert depuis six mois et dont l'exploitant déclare n'avoir aucune moyenne. Certains vont jusqu'à s'abriter derrière des noms de domaine imitant celui de l'éditeur. Plutôt que de tenir une liste noire qui sera périmée dans un mois, voici le filtre qui fonctionne durablement.

Trois choses sont établies. Le canal existe vraiment : plus de 820 annonceurs actifs en juillet contre 300 en avril, un inventaire qui double en fréquence d'affichage, des marques de premier plan engagées. Il s'est démocratisé très vite : de 250 000 dollars d'engagement à zéro en trois mois, et un coût pour mille impressions divisé par plus de deux. Il reste cher et concentré : au-dessus de l'affichage Google, parfois au-dessus de LinkedIn, avec des catégories entières dominées par un annonceur unique.

Trois choses ne sont pas établies. La rentabilité moyenne : une seule étude de cas chiffrée existe, publiée par le vendeur, sans base de comparaison. La transposabilité : les annonceurs observés sont de grandes marques américaines, dans un format de ciblage qui n'est pas celui appliqué en Europe. La stabilité : le produit a changé quatre fois en six mois, et l'accès annonceur français n'est toujours pas ouvert au 25 août 2026.

La conclusion opérationnelle tient en une phrase, et elle n'a rien de spectaculaire : il n'y a rien à décider en urgence. Tant que le gestionnaire de campagnes n'est pas ouvert en France, aucune PME française ne peut acheter en libre-service, et personne ne prend de retard. Le temps disponible est mieux employé à préparer la mesure — pixel, suivi des conversions, définition écrite de ce qui compterait comme un succès — qu'à recopier des taux sectoriels qui n'existent pas.

Et lorsque l'ouverture arrivera, la question à se poser ne sera pas « quel est le bon coût pour mille impressions ». Ce sera : sur quelle ligne budgétaire je prends cet argent, et à quel canal je compare le résultat ? C'est cette décision-là, prise avant la première dépense, qui déterminera si le canal vous paraît performant ou décevant — bien plus que les chiffres eux-mêmes.

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