Le web to store a beau faire l’objet de toutes les conversations marketing depuis quelques années, la plupart des enseignes passent complètement à côté. Pas parce qu’elles ignorent le concept – le terme « drive to store » tourne en boucle dans les decks PowerPoint depuis 2018 au moins. Mais parce qu’elles confondent le châssis et la carrosserie. Stanley Maman, directeur commercial d’Evermaps, une société spécialisée sur les leviers stratégiques web to store qui existe depuis plus de 10 ans, a une façon assez tranchée de poser le problème : il y a des leviers tactiques, et il y a des leviers stratégiques. Et si tu n’as pas les seconds en place, les premiers ne servent à rien.
Ce qui m’a frappé en écoutant cette conversation, c’est la brutalité du chiffre d’entrée de jeu : 90 % du trafic web to store transite par Google. Pas 60 %. Pas 75 %. Quatre-vingt-dix. Du coup, tout ce qu’on raconte sur la diversification des canaux locaux, c’est vrai – mais c’est secondaire. Il y a une plateforme qui écrase tout le reste, et la majorité des équipes marketing ne l’ont pas encore sérieusement travaillée.
Alors voilà ce qu’on va faire ici : reprendre les quatre leviers expliqués dans ce podcast, les contextualiser, et dire ce qui est vraiment utile derrière le jargon.
Google My Business, le levier web to store que personne ne prend au sérieux (à tort)
Commençons par le commencement. Stanley Maman pose Google My Business comme « le premier levier, le plus important, et pas forcément très connu des marketeurs ». Ce dernier point m’énerve un peu – pas contre lui, contre le marché. On est en 2018 quand cet épisode sort, Google My Business existe depuis 2014. Et pourtant, combien d’enseignes ont encore des fiches incomplètes, mal géolocalisées, avec des horaires périmés ?
La réalité derrière le chiffre, c’est que Google My Business génère entre 10 et 40 % du trafic d’un site web selon les secteurs. Mais ce n’est pas que du trafic site. C’est aussi des itinéraires. Des appels téléphoniques directs. Pour des acteurs de la grande distribution clients chez Evermaps, Stanley parle de centaines de milliers d’itinéraires et d’appels par mois. Des centaines de milliers. Par mois.
« Google My Business, c’est tout simplement l’environnement que pousse Google lorsqu’un internaute fait une recherche locale. Une recherche locale, c’est n’importe quel mot clé plus une localité. »
Dit comme ça, ça semble évident. Et pourtant les fiches restent le parent pauvre du marketing digital en France.
Ce qu’Evermaps fait concrètement – et c’est là que ça devient intéressant – c’est redresser des fiches Google Business à la main quand le pin de géolocalisation est mal positionné. Pas dans la bonne rue. Pas au bon endroit dans la rue. Il arrive encore, en 2018, que des points de vente soient localisés à 200 mètres de leur adresse réelle. Pour une enseigne avec 500 magasins, tu multiplies ce problème par 500.
Et le web to store s’arrête là, avant même d’avoir commencé.
Store locator, présence management, réputation : les trois piliers que les équipes digitales oublient d’assembler
Les trois autres leviers stratégiques forment un système. Pas trois options indépendantes – un système. C’est le point que Stanley Maman martèle, et il a raison de le faire parce que c’est exactement là où la plupart des organisations ratent.
Le store locator d’abord. Ce sont les pages de ton site qui présentent tes points de vente. La plupart des marques en ont un. Peu l’ont vraiment travaillé du point de vue SEO local – et encore moins du point de vue de l’expérience utilisateur post-Google My Business. Or le rôle de ces pages dans le parcours, c’est de venir confirmer et compléter ce que l’utilisateur a trouvé sur Google. Il a cherché, il a trouvé une fiche, il veut vérifier. Il va sur ton site.
« Je considère que finalement la source de données la plus fiable et la plus complète, c’est celle de l’annonceur de l’enseigne. Donc je vais aller chercher des informations supplémentaires. »
Ce comportement-là, il est mécanique. L’utilisateur le fait sans y penser. Et si les données de ton store locator ne correspondent pas à ta fiche Google My Business, tu crées une dissonance. Une micro-friction. Qui suffit parfois à faire demi-tour.
Le présence management ensuite. Terme barbare pour dire : la diffusion de tes données de points de vente sur les plateformes tierces. Pages Jaunes, 118 218, horaire.fr, mais aussi TomTom, Waze, Apple Plans, Here. Ces plateformes ne sont pas anecdotiques – elles interviennent à un moment très précis du parcours : quand l’utilisateur est en mobilité, dans sa voiture ou dans les transports, et qu’il cherche l’itinéraire pour rejoindre ton magasin. C’est la dernière étape avant la visite physique. Et c’est le moment où une info erronée – un magasin fermé le lundi que le GPS indique ouvert – te coûte un client probablement pour longtemps.
Stanley Maman est cash là-dessus :
« Il y a rien de plus désagréable que d’arriver devant un magasin et de voir qu’il est fermé. C’est totalement détestable et le client est quasiment perdu à jamais. »
Voilà. Pas « l’expérience client est dégradée ». Perdu à jamais. C’est la bonne formulation.
La réputation locale, enfin. Les avis magasin – pas les avis produits, la distinction est importante. Les étoiles qui apparaissent sur Google My Business, sur Pages Jaunes, potentiellement sur le site de l’enseigne. Selon Stanley Maman, c’est un top 3 des médias influenceurs sur le web depuis plusieurs années. Ce chiffre mérite qu’on s’y arrête : troisième média influenceur. Devant beaucoup de choses qu’on budgète très sérieusement par ailleurs.
L’algorithme Google Local Pack : les 3 facteurs qui font la différence en web to store
Derrière le web to store, il y a un algorithme. Celui du Local Pack de Google – ce fameux encadré avec la carte et les trois résultats qui s’affiche sur les recherches locales. Stanley Maman en décompose les trois facteurs de ranking, et c’est là que la mécanique devient vraiment utile.
Premier facteur : la distance. Google remonte les restaurants italiens du 16e arrondissement quand tu cherches depuis le 16e. Pas ceux du 18e. Sur ce point, les marges d’optimisation sont limitées – sauf sur deux aspects précis : corriger le pin de géolocalisation de chaque fiche, et travailler le maillage géographique du store locator (un sujet technique que Stanley reconnaît lui-même ne pas développer dans cet épisode).
Deuxième facteur : la pertinence des données. Google scanne le web comme un journaliste qui vérifie ses sources. Il regarde si les données de ta fiche Google My Business se retrouvent identiques sur des sites avec de l’autorité de domaine : Pages Jaunes, 118 218, les annuaires à fort trafic. Si c’est le cas, et si ces données sont régulièrement mises à jour, Google leur accorde plus de poids. C’est ce qu’on appelle la cohérence des NAP (Name, Address, Phone) dans le jargon du référencement local – et c’est une des raisons concrètes pour lesquelles le présence management n’est pas optionnel.
Les mots-clés ont aussi leur importance : les catégories, la description, les Q&A de la fiche Google My Business doivent contenir les termes pertinents. Rien de révolutionnaire en théorie. Mais en pratique, sur des réseaux de plusieurs centaines de points de vente, personne n’a le temps de faire ça à la main fiche par fiche. C’est là qu’une plateforme comme Evermaps intervient.
Troisième facteur : la réputation. Et là le web to store rejoint les avis clients de manière très directe. Google regarde deux choses : la note globale (et le nombre d’avis qui la soutient – une moyenne de 4,2 sur 3 avis, ça ne compte pas autant qu’une moyenne de 4,2 sur 340 avis), et la vivacité de la gestion des avis. Autrement dit : est-ce que vous répondez aux avis, bons ou mauvais ?
Ce dernier point monte en puissance depuis 2016-2017 dans l’algorithme. Pas répondre aux avis négatifs, c’était déjà une erreur d’image. Ne pas répondre du tout – ni aux positifs ni aux négatifs – c’est maintenant une erreur SEO aussi.
Homogénéisation des données : le facteur clé que personne ne veut entendre
Tout le discours de Stanley Maman converge vers un point. Un seul. L’homogénéisation des données locales. Nom du point de vente, adresse, téléphone, horaires, services – ces données doivent être identiques sur l’ensemble des plateformes, synchronisées, et mises à jour en temps réel quand quelque chose change.
Ce qu’il faut retenir – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on me dise plus tôt dans ma carrière – c’est que le problème n’est pas la technologie. Le problème, c’est le référentiel de départ. La base de données interne des points de vente, celle que gèrent les équipes terrain ou les franchisés, est souvent chaotique. Formats différents pour les adresses, horaires non standardisés, noms de magasins qui varient d’une enseigne à l’autre au sein du même réseau (« Carrefour Market Saint-Germain » vs « Carrefour Market – Saint Germain en Laye »). Ces micro-variations paraissent anodines. Pour un algorithme, elles sont rédhibitoires.
Du coup, l’étape zéro du web to store – avant toute diffusion, avant toute activation – c’est de nettoyer et normaliser ce référentiel. Travail ingrat, peu visible dans les reportings, mais structurant pour tout le reste. Sans ça, tu diffuses du bruit à grande échelle.
Et une fois que ces données sont normalisées et diffusées de manière cohérente sur tous les canaux, là seulement tu peux commencer à activer les leviers tactiques – display local, SMS géociblé, campagnes store visit sur Facebook ou Google – avec une base solide sous les pieds.
Recherche vocale et RGPD : deux angles morts du web to store à surveiller
En fin de conversation, Stanley Maman aborde deux sujets d’avenir. Le RGPD d’abord – et là sa lecture est intéressante parce qu’elle va à contre-courant du discours dominant de l’époque.
Sa thèse : le RGPD a surtout renforcé Google et Facebook, qui avaient déjà les technologies les plus robustes en termes de reach et d’analytics. Les acteurs plus petits du drive to store – il cite Vectorry et Timo – subissent les contraintes de manière beaucoup plus dure, parce qu’ils n’ont pas les mêmes ressources pour adapter leurs systèmes. C’est une réalité du marché qui se vérifie encore aujourd’hui : la régulation renforce souvent les leaders plutôt qu’elle ne les affaiblit.
La recherche vocale ensuite. Aux États-Unis, au moment de l’enregistrement, plus de 50 % des recherches se font déjà de manière vocale. En France, la montée en puissance des Google Home et Alexa commence à créer un vrai usage. Et pour le web to store, la question de la position zéro devient centrale : quand Google Home répond à une requête vocale, il donne une réponse. Une seule. Si tu n’es pas en position zéro, tu n’existes pas dans ce format-là.
Mais Stanley Maman tempère – et c’est honnête de sa part – en disant qu’il n’y a pas encore de bonnes pratiques spécifiques au SEO vocal, et que la restitution reste majoritairement visuelle (l’écran, pas le son). Sa recommandation finale est pragmatique : maîtriser d’abord les quatre leviers stratégiques, puis challenger sur les leviers tactiques et les nouveaux formats. Ne pas brûler les étapes.
Ce qui reste en suspens, c’est la question de savoir comment ces usages vocaux vont évoluer avec les assistants IA intégrés aux moteurs de recherche – une transformation qui s’accélère depuis 2023 et qui va remettre en question une partie de la mécanique du web to store telle qu’elle est décrite ici. Mais ça, c’est une autre conversation.
