HubSpot perd 80 % de son trafic SEO : son CMO explique ce que l’entreprise mesure désormais à la place

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Kipp Bodnar chiffre la chute du trafic organique de HubSpot

Kipp Bodnar, CMO (directeur marketing) de HubSpot, a répondu aux questions de Greg Jarboe, contributeur de Search Engine Journal, lors d’un échange sur Zoom puis par écrit. L’entretien, publié le 29 octobre 2026, accompagne la sortie de Loop, un livre co-écrit avec Kieran Flanagan, également chez HubSpot, et paru le 22 septembre 2026.

Les chiffres avancés sont spectaculaires. Le blog de HubSpot a dépassé les 20 millions de visites organiques par mois à son pic. Il a perdu environ 80 % de ce trafic à mesure que les réponses générées par IA se sont généralisées. Lors du déploiement des AI Overviews (les résumés générés par IA affichés en haut des résultats Google), HubSpot aurait perdu près de 5 millions de visites sur une période de 30 jours.

« Pendant 15 ans, on a suivi le trafic comme tableau de bord, et il nous disait qu’on échouait », résume Kipp Bodnar (citation traduite). L’équipe s’est alors penchée sur les visiteurs qui continuaient d’arriver, notamment ceux venant des réponses IA. Ils convertissaient environ trois fois mieux que ceux issus de la recherche traditionnelle.

Le contraste a de quoi frapper, car HubSpot a bâti sa réputation sur le SEO. Ses cofondateurs Brian Halligan et Dharmesh Shah avaient publié en 2009 Inbound Marketing: Get Found Using Google, Social Media, and Blogs. Google figurait en tête du sous-titre. Pour Kipp Bodnar, l’inbound fonctionnait parce que les acheteurs commençaient leur recherche sur Google, et que plus de contenu voulait dire plus de trafic, donc plus de clients. Les assistants IA ont cassé cette chaîne : un acheteur obtient désormais une réponse personnalisée sans visiter aucun site.

Une large part du trafic perdu n’avait aucune valeur commerciale

Kipp Bodnar reconnaît que l’essentiel du trafic disparu « n’allait jamais se transformer en revenu ». Certains articles du blog visaient uniquement du volume de recherche, sur des sujets comme les citations célèbres ou la façon de taper l’emoji « shrug » (le haussement d’épaules ¯\_(ツ)_/¯). Ces contenus attiraient des visiteurs qui n’achèteraient jamais un logiciel de CRM. Quand les AI Overviews ont commencé à répondre directement à ces requêtes, ce trafic a disparu sans emporter de clients potentiels.

Greg Jarboe souligne, dans son analyse, la franchise inhabituelle du CMO sur ce point : une partie importante de l’audience historique de HubSpot ne valait tout simplement pas la peine d’être captée.

HubSpot a d’ailleurs supprimé plus de 3O 000 pages de blog qui n’atteignaient pas de clients.

Des canaux hors recherche ont compensé la perte

Selon Kipp Bodnar, le chiffre d’affaires de HubSpot a progressé de près de 20 % en 2025. Il attribue cette résistance à des investissements engagés plusieurs années avant la baisse du trafic :

• The Hustle : rachat de cette newsletter en 2021.
• Réseau de podcasts : lancé en 2021.
• Programme de créateurs : lancé en 2022.
• Réseau YouTube : construit à partir de 2023.

Aujourd’hui, environ 90 % des leads générés par le contenu de HubSpot proviennent de canaux quasi absents de son mix il y a cinq ans. Le blog ne pèse plus qu’environ 10 %. Greg Jarboe en tire une conclusion nette : aucune technique d’AEO (Answer Engine Optimization, l’optimisation pour les moteurs de réponse IA) n’aurait suffi à combler un trou de 80 %. HubSpot a tenu parce qu’il avait construit des audiences que Google ne pouvait pas lui retirer.

Les visiteurs restants ont aussi été mieux exploités. HubSpot a reconstruit son chat pour répondre à de vraies questions et faire avancer les conversations commerciales. Au quatrième trimestre 2025, ce dispositif générait plus de 10 000 rendez-vous commerciaux par trimestre, selon le CMO.

HubSpot mesure désormais le revenu par visite et la part de voix dans les IA

« Le trafic du site servait à suivre la croissance. Maintenant, on regarde le revenu par visite, la part de voix dans les IA et le pipeline influencé par le contenu », explique Kipp Bodnar (citation traduite). Pour rappel, la part de voix désigne la fréquence à laquelle une marque apparaît face à ses concurrents sur un ensemble de requêtes, et le pipeline correspond aux opportunités commerciales en cours.

Mentions et citations, deux indicateurs distincts

HubSpot suit sa visibilité dans les IA de deux façons :

• Mention : la réponse de l’IA nomme HubSpot.
• Citation : la réponse renvoie vers HubSpot avec un lien.

L’équipe suit les deux sur les prompts les plus importants pour son activité. Elle observe aussi les sources que les moteurs mobilisent pour chaque prompt, souvent Reddit, LinkedIn, YouTube ou des sites d’avis comme G2. Ces données indiquent à HubSpot où renforcer sa présence en dehors de son propre site.

Un signal jugé « corrélatif »

D’après Kipp Bodnar, les leads qualifiés issus des réponses IA ont progressé de 1 850 % entre le premier trimestre 2025 et le premier trimestre 2026. Ils convertissent environ trois fois mieux que la recherche classique, et les cycles de vente sont environ deux fois plus courts, car l’acheteur a déjà mené sa réflexion avec une IA avant de contacter HubSpot.

Le CMO nuance lui-même ces chiffres : l’attribution reste imparfaite. Beaucoup d’utilisateurs voient HubSpot cité sans jamais cliquer, ce que le suivi par clics ne capte pas. Ce que l’entreprise observe, c’est que davantage de prospects déclarent aux commerciaux que ChatGPT leur a recommandé HubSpot à mesure que sa visibilité augmente. Il qualifie ce signal de corrélatif, mais suffisamment fort pour faire de l’AEO un pilier de la stratégie marketing. Greg Jarboe note qu’une croissance de 1 850 % part très probablement d’une base faible, et HubSpot ne communique pas ce point de départ.

Des prompts de 40 à 100 mots

Autre évolution signalée : une requête Google classique compte deux à quatre mots, alors que les prompts saisis dans les outils d’IA atteignent désormais 40 à 100 mots, selon Kipp Bodnar. Les acheteurs y décrivent toute leur situation. Le contenu doit donc répondre à la question complète, dans un langage simple et découpé en blocs, tel qu’un acheteur la formulerait.

« Loop », la méthode de HubSpot, repose sur des chiffres en partie auto-évalués

Kipp Bodnar présente le Loop Marketing comme le système d’exploitation du marketing à l’heure de l’IA. Selon lui, le parcours d’achat ne suit plus l’entonnoir linéaire notoriété, considération, conversion. La découverte se disperse entre Reddit, YouTube, Discord et les assistants IA. La méthode comprend quatre étapes qui s’alimentent mutuellement :

1. Express : l’équipe définit son identité, ses cibles et son point de vue dans un « Taste Profile », avant d’écrire le moindre prompt.
2. Tailor : les données d’interactions clients réelles servent à personnaliser le message pour chaque acheteur.
3. Amplify : la marque est diffusée partout où humains et machines cherchent des réponses, du search aux IA en passant par la publicité et les créateurs.
4. Evolve : chaque résultat est réinjecté pour améliorer le cycle suivant.

Un gain de 82 % sur l’emailing, sans taux de base

L’éditeur du livre affirme que le système a surpassé l’ancien moteur marketing de HubSpot en un an. Interrogé sur l’indicateur concerné, Kipp Bodnar cite le programme d’emailing. La référence était un dispositif segmenté avec jetons de personnalisation, où l’équipe testait objets, textes et parfois couleurs de boutons, pour des gains qualifiés d’« incrémentaux ».

HubSpot l’a remplacé par des emails rédigés par IA et personnalisés pour chaque destinataire. Chaque prompt fait plusieurs pages et intègre le Taste Profile, le vocabulaire utilisé par les équipes dans leurs échanges avec les acheteurs, des consignes par segment, un ton adapté à l’étape d’achat et une liste de mots bannis. Résultat annoncé : une hausse de 82 % des conversions pour l’email piloté par IA, et une progression moyenne de 50 % sur l’ensemble du programme. Greg Jarboe rappelle qu’un pourcentage sans taux de base ne suffit pas pour reproduire la démarche.

Des notes « auto-attribuées » et un acheteur simulé

Kipp Bodnar a déjà déclaré en public qu’il obtenait un « C » avec une IA générique et un « A » avec un Taste Profile. Interrogé sur l’auteur de ces notes, il admet qu’elles sont auto-attribuées. Il reconnaît aussi que HubSpot ne peut pas savoir si un Taste Profile est juste avant la réaction des acheteurs.

Pour détecter les faiblesses en amont, l’équipe soumet titres, emails et pages à un « Buyer Sim », une version IA du client idéal, volontairement franche. Si ses retours cessent de correspondre au comportement réel des acheteurs après lancement, c’est le signe que le Taste Profile a dérivé. Il est de toute façon actualisé chaque trimestre. Le premier prototype de l’AEO Grader de HubSpot a été recalé par ce Buyer Sim pour des scores trop génériques, avant d’aboutir à une quatrième version jugée satisfaisante.

Pour piloter l’ensemble, Kipp Bodnar suit quatre indicateurs :

• Remarkability : la qualité créative progresse-t-elle quand le volume augmente ?
• Resonance : le contenu touche-t-il la personne précise qui le reçoit ?
• Reach : part de voix dans les IA, engagement sur les canaux non contrôlés et taux de conversion par canal.
• Regeneration : progression des résultats d’un cycle à l’autre.

C’est ce dernier indicateur qui permettrait à la méthode de produire des effets cumulés. Selon lui, une entreprise qui mène 26 cycles d’apprentissage par an dépassera celle qui n’en mène que quatre, même avec moins de talents et de budget.

Greg Jarboe rappelle enfin que HubSpot vend lui-même des outils d’AEO. Interrogé sur le risque d’uniformisation si toutes les équipes bâtissent leur Taste Profile avec le même logiciel, Kipp Bodnar estime que l’IA livrée à elle-même produit « la moyenne du monde ». Son conseil : clarifier d’abord sa cible, son discours produit et ce qui différencie l’entreprise, un travail qu’aucun logiciel ne fait à votre place. Il n’a en revanche cité aucun point précis où la méthode irait à l’encontre des produits HubSpot.

Les licenciements d’octobre restent la question sans réponse

Une question n’a pas obtenu de réponse de Kipp Bodnar : celle sur les suppressions de postes annoncées par HubSpot le 6 octobre, soit près de 660 emplois, environ 7 % des effectifs. Greg Jarboe précise qu’elle ne faisait pas partie des sujets abordés lors de l’entretien Zoom et qu’il l’a ajoutée ensuite. Il a donc reconstitué le contexte à partir de la presse.

D’après les comptes rendus qu’il cite, la CEO Yamini Rangan a indiqué dans un mémo interne que ces suppressions n’étaient pas motivées par des gains d’efficacité liés à l’IA, ni un simple plan d’économies. Les équipes produit sont réorganisées autour de quatre résultats clients plutôt que par « Hubs » : générer de la demande, remporter des ventes, satisfaire les clients et accompagner la croissance. Des niveaux hiérarchiques doivent aussi disparaître.

Selon le Boston Globe, cité par Greg Jarboe, HubSpot comptait 8 882 salariés à temps plein fin 2025, prévoit entre 65 et 75 millions de dollars de coûts de restructuration et compte finaliser les suppressions d’ici la fin du premier trimestre de son exercice 2027. Le titre avait perdu environ 46 % depuis le début de l’année le jour de l’annonce. Aucune des sources consultées par le journaliste ne précise si le marketing a été spécifiquement touché.

Greg Jarboe y voit, à titre personnel, le Loop appliqué à l’organigramme : des équipes organisées par résultats, à l’image du passage du trafic au revenu par visite. Il relève aussi que la promesse d’une IA qui élargit le rôle du marketeur s’accompagne d’effectifs qui croissent moins vite que le chiffre d’affaires.

Ce que les SEO peuvent tirer du cas HubSpot

En conclusion de son article, Greg Jarboe formule plusieurs recommandations applicables sans le budget de HubSpot :

1. Identifier ses pages « emoji shrug » : classer les principales pages d’entrée organiques selon qu’elles ont déjà généré un lead, une démo ou une vente. Les pages informationnelles à fort volume et sans intention commerciale sont les plus exposées aux réponses IA. Il faut décider de les supprimer, les fusionner ou les réécrire pour un acheteur.
2. Suivre mentions et citations séparément : sélectionner 25 à 50 prompts stratégiques, les tester régulièrement dans ChatGPT, Google AI Mode et Claude, et noter quand la marque est nommée, quand elle est liée, et quelles sources tierces reviennent.
3. Écrire pour des prompts de 40 à 100 mots : partir de transcriptions d’appels commerciaux pour transformer la description complète d’un acheteur en question à laquelle la page répond, en sections courtes et faciles à extraire pour un moteur IA.
4. Ajouter un indicateur business au reporting SEO : revenu par visite, taux de conversion des visites issues des IA ou pipeline influencé par le contenu, et demander aux commerciaux de noter quand un prospect dit avoir été orienté par une IA.

Le journaliste ajoute une mise en garde : un Taste Profile ou un Buyer Sim ne doit pas être évalué uniquement en interne. Le seul test qui compte, selon la logique décrite par Kipp Bodnar lui-même, est la correspondance entre les retours de la simulation et le comportement réel des acheteurs après lancement. Les taux de base derrière les gains de 82 % et de 1 850 % restent, eux, non communiqués.