Découvrez comment Baidu équilibre recherche, cartographie et investissements en IA, tandis que paramètres par défaut, applications et partenariats façonnent l'accès des utilisateurs — et le pouvoir produit en Chine.
La « distribution » dans les produits internet grand public est l'ensemble des canaux qui placent un produit devant les gens au moment du besoin. Cela inclut d'être l'option par défaut (la barre de recherche livrée avec le téléphone), un placement privilégié (un widget, une case sur l'écran d'accueil, un onglet en tête) et les sources de trafic (liens depuis d'autres apps, partenariats OEM, barres d'outils de navigateurs, surfaces de notifications ou raccourcis préchargés).
Beaucoup de produits sont « assez bons ». Quand c'est le cas, le gagnant est souvent celui que l'utilisateur atteint avec le moins de taps et la moindre friction. Les paramètres par défaut et les préinstallations créent des boucles d'habitude : les gens ne réévaluent pas à chaque fois qu'ils veulent un itinéraire ou une réponse — ils utilisent ce qui est déjà là. Et une fois qu'un service a un accès régulier, il peut apprendre plus vite, monétiser de façon plus prévisible et réinvestir pour s'améliorer.
Cela ne veut pas dire que les fonctionnalités sont secondaires. Cela signifie que fonctionnalités et distribution se compensent : un produit supérieur peut peiner s'il est enterré ; un produit simplement solide peut prospérer s'il est le chemin le plus facile.
Baidu se comprend plus facilement comme un ensemble de « surfaces » qui captent l'intention :
Chaque surface a ses propres moments utilisateurs — mais leurs résultats sont fortement déterminés par la façon dont les utilisateurs y accèdent.
Le prisme principal de cet article est centré sur la distribution : qui contrôle l'accès, et qu'est‑ce que ce contrôle permet ? Si des concurrents gagnent l'attention à l'intérieur des superapps, si les fabricants de téléphones orientent les paramètres par défaut, ou si les utilisateurs commencent dans Maps plutôt que dans la recherche, le pouvoir produit de Baidu change — même avant qu'on compare les fonctionnalités.
Baidu Search reste un modèle mental par défaut pour beaucoup d'utilisateurs quand la tâche est de « chercher quelque chose » et d'obtenir un résultat suffisamment autoritaire pour agir. Cela inclut des informations simples (définitions, contexte d'actualité, comparaisons), mais aussi des requêtes orientées service — trouver une clinique, vérifier le site officiel d'une marque, dépanner un téléphone ou confirmer une exigence réglementaire.
Une façon utile de cadrer la force actuelle de Baidu est qu'il se situe à l'intersection de l'intention et de la vérification. Les utilisateurs se tournent souvent vers lui quand ils veulent une réponse rapide, et aussi quand ils veulent valider ce qu'ils ont vu ailleurs.
Les usages courants incluent :
Être le premier arrêt compte parce que cela capture l'intention avant qu'elle ne se transforme en décision. Si un utilisateur commence par une requête comme « meilleur orthodontiste près de moi » ou « quel téléphone a la meilleure batterie », le moteur de recherche peut façonner la short‑list, orienter le trafic vers des marchands et influencer quelles options paraissent « fiables ». C'est pourquoi les requêtes basées sur l'intention restent commercialement puissantes : elles sont plus proches des résultats (appels, réservations, visites, achats) que la navigation générale.
Les utilisateurs commencent de plus en plus à l'intérieur d'apps, pas dans un navigateur. La découverte de produit peut débuter dans des superapps, des flux de courtes vidéos, des plateformes e‑commerce ou des apps de services locaux qui connaissent déjà votre position, vos préférences et votre moyen de paiement. Ces environnements peuvent répondre à la question et finaliser la transaction sans renvoyer vers la recherche web ouverte.
La condition de victoire de Baidu en recherche est donc plus étroite mais toujours significative : être le checkpoint de décision le plus rapide et le plus fiable pour les requêtes à forte intention — puis transférer sans friction vers Maps, appels, réservations et autres actions qui convertissent l'attention en résultats mesurables.
Baidu Maps se comporte moins comme une « fonctionnalité » et plus comme un utilitaire quotidien. Les gens l'ouvrent pour la même raison qu'ils regardent la météo ou leurs messages : elle réduit l'incertitude pour l'heure suivante. Trajets, pickups, timing des livraisons, éviter les embouteillages, points de rendez‑vous — chaque usage est petit, mais la fréquence est élevée. Cette répétition compte parce qu'elle crée une boucle d'habitude que la recherche seule ne peut toujours pas soutenir.
Au moment où quelqu'un demande un itinéraire, il déclare implicitement une intention locale : je vais quelque part, bientôt. Cela fait des cartes une rampe d'accès naturelle aux décisions de proximité — où manger, quel magasin est réellement ouvert, quel service est disponible avec un détour raisonnable, ou quel itinéraire vous fait perdre le moins de temps.
Les sessions de navigation sont pleines de « micro‑moments » où des suggestions peuvent aider sans ressembler à des pubs : un arrêt rapide pour un café, la pharmacie la plus proche, options de parking ou un itinéraire plus rapide si le trafic augmente. Pour les voyages et les quartiers inconnus, la carte devient l'interface pour choisir hôtels, attractions, options de transport et même le meilleur moment pour partir.
Les fiches de lieux sont en pratique une base de données locale structurée : adresse, horaires, photos, menus, indications de prix et tags de catégorie. Ajoutez des avis et des signaux de popularité, et Maps devient un moteur de découverte — qui répond à des questions que les utilisateurs ne formuleraient pas forcément comme des requêtes.
Au lieu d'écrire « meilleur nouilles près de moi », un utilisateur peut parcourir la carte, filtrer par cuisine et comparer les options par distance, note et fréquentation. Cela déplace la découverte de rechercher une information vers parcourir pour décider, ce qui est souvent plus rapide et semble plus concret parce que lié au lieu et au moment.
Parce que Maps se situe au moment de l'intention, elle peut orienter les utilisateurs vers d'autres expériences Baidu avec un effort minimal :
Dans un marché où les points d'accès comptent, Baidu Maps est puissante précisément parce qu'on l'ouvre souvent, l'utilise rapidement et qu'elle est ancrée à une intention réelle — en faisant une passerelle à haute fréquence vers le reste de l'écosystème local et recherche de Baidu.
L'histoire de l'IA de Baidu est souvent racontée en termes de budget et d'avancées. Mais dans des marchés où la distribution détermine ce que les gens utilisent effectivement, la question pratique est : comment cette IA apparaît‑elle dans le comportement quotidien ?
Les dépenses en IA ne sont pas une ligne unique. Elles peuvent inclure :
Le modèle vedette compte — mais les couches « ennuyeuses » (déploiement, latence, fiabilité, conformité) décident souvent si le modèle devient un produit.
Il y a deux façons distinctes par lesquelles l'IA peut créer de la valeur.
L'IA comme couche fonctionnelle améliore les produits existants : meilleure compréhension des requêtes dans Baidu Search, routage et recommandations de lieux plus intelligents dans Baidu Maps, ciblage publicitaire amélioré, résumés plus riches et accomplissement des tâches plus rapide.
L'IA comme nouvelle surface de distribution est différente : assistants autonomes, points d'entrée de type chat ou expériences système qui deviennent le lieu de départ des tâches. Si cette surface est l'endroit où les utilisateurs commencent, elle peut détourner l'attention des boîtes de recherche classiques et des icônes d'apps.
Le plus grand levier pour Baidu est d'intégrer l'IA dans les workflows que les gens répètent déjà : « trouver un restaurant », « y naviguer », « ce qu'il y a à proximité », « comparer les options », « réserver », « payer », « laisser un avis ». Cela signifie intégrer l'IA dans les flux de recherche et de cartes, et ne pas la traiter comme une simple démo séparée.
La conclusion est simple : dépenser seul ne garantit pas l'adoption. Sans accès — paramètres par défaut, préinstallations, placements forts et intégrations serrées — les produits IA peuvent rester des fonctionnalités impressionnantes mais peu utilisées plutôt que des destinations formant des habitudes.
Une part surprenante du « market share » n'est pas gagnée en persuadant les utilisateurs — elle est gagnée en étant la première chose qu'ils voient.
Quand une barre de recherche est déjà sur l'écran d'accueil, ou qu'une app de carte est le gestionnaire par défaut des adresses, beaucoup de gens ne font jamais de choix explicite. Ils utilisent simplement ce qui est là. Ce comportement est rationnel : c'est plus rapide, ça paraît « officiel » et ça suffit pour les usages quotidiens.
Dans l'écosystème mobile chinois, l'accès se négocie souvent plutôt que s'obtient au coup par coup. Les canaux de distribution les plus courants incluent :
Chacun de ces canaux comprime le « coût » d'essayer le produit à presque zéro.
Même si des produits concurrents offrent des fonctionnalités semblables, les paramètres par défaut se renforcent dans le temps parce que les utilisateurs accumulent de petits investissements personnels :
Ce ne sont pas des verrous dramatiques. Ce sont des frictions quotidiennes qui s'additionnent.
Les accords de distribution peuvent remodeler la concurrence plus que des améliorations de produit incrémentales. Si Baidu obtient un placement par défaut ou des points d'entrée privilégiés, il peut capter les moments d'intention les plus élevés (taper une requête, toucher un lieu) avant que les rivaux n'aient la chance de concourir. En ce sens, le « pouvoir produit » est partiellement une fonction de l'économie d'accès — qui paie (ou s'associe) pour s'asseoir le plus près de l'intention utilisateur.
Les superapps changent le sens de « recherche ». Au lieu de taper une requête dans un navigateur ou une app de recherche dédiée, les gens cherchent souvent dans l'app qu'ils ont déjà ouverte — regarder un restaurant dans une app de livraison, un produit dans une app e‑commerce, ou un service à proximité dans une app de paiement. La requête existe toujours, mais le point de départ (et le gagnant) est l'app qui possède la session.
Les mini programs et services intégrés poussent cela plus loin. Ils permettent aux utilisateurs d'accomplir des tâches — réservations, achats, service client, programmes de fidélité — sans quitter l'hôte. Cela crée des points d'entrée alternatifs à l'information et aux transactions qui circulaient auparavant via des pages web ouvertes.
Pour Baidu, c'est important parce que de nombreuses intentions de forte valeur (local, shopping, services) peuvent être satisfaites avant que l'utilisateur n'atteigne une page de résultats classique. Même quand l'utilisateur « recherche », la découverte se fait à l'intérieur d'un écosystème fermé avec ses propres classements, publicités et intégrations marchandes.
À mesure que l'attention se concentre dans les superapps, moins de parcours incluent une étape de recherche web ouverte. Plus de parcours deviennent des boucles fermées : parcourir → décider → transacter, le tout dans une seule plateforme. Cela réduit l'opportunité pour Baidu de capter la demande au moment de l'intention — et peut diminuer les retours de données que Baidu obtient des clics et conversions.
Pour rester pertinent, Baidu doit mériter la distribution à l'intérieur de ces écosystèmes : intégrations qui répondent aux requêtes là où elles se produisent, partenariats qui apportent les résultats de Baidu dans les boîtes de recherche internes, et capacités différenciées (surtout intention locale, réponses de confiance et fonctionnalités IA) que les plateformes ou mini programs ne peuvent pas facilement reproduire.
L'objectif n'est pas seulement de ramener les utilisateurs vers Baidu — c'est d'être présent aux vrais points de départ.
La monétisation de Baidu fonctionne mieux quand elle attache des annonces à une intention claire — des moments où l'utilisateur essaie de faire quelque chose, pas juste de parcourir.
La publicité dans la recherche reste le chemin le plus clair de la requête à l'action. Un mot‑clé comme « dentiste près de moi », « prix déménagement », ou « meilleur huǒguō à Chaoyang » est intrinsèquement mesurable : il peut être lié à des clics, appels, formulaires et même des rendez‑vous en aval. Cette mesurabilité soutient des budgets à la performance, où les annonceurs continuent de dépenser tant que le coût par lead ou par acquisition reste dans la cible.
Les cartes créent des parcours de monétisation qui ressemblent plus au « trafic piéton » qu'aux « médias ». Modèles courants :
Comme les interactions cartographiques se produisent près du moment d'achat, les annonceurs acceptent souvent des prix plus élevés — s'ils font confiance au tracking.
Une monétisation agressive (trop de pubs, étiquetage flou, sources de leads de faible qualité) peut dégrader rapidement le produit : les utilisateurs perdent confiance dans les résultats, et les bons marchands cessent d'enchérir quand les leads ne convertissent pas. Le gagnant à long terme est la plateforme qui garde une charge publicitaire maîtrisée et fait respecter la qualité marchande.
La capacité de Baidu à attribuer des résultats — suivi d'appels, encaissement de coupons, signaux navigation→visite et reporting de conversion — détermine si les commerces locaux le traitent comme un canal central ou une expérimentation. Quand le reporting reflète des résultats concrets, les dépenses deviennent récurrentes ; quand ce n'est pas le cas, le budget migre vers des substituts dans les superapps et plateformes verticales.
Une « boucle de données » est une boucle simple : les utilisateurs font quelque chose → vous collectez des données → le produit s'améliore → plus d'utilisateurs font plus de choses. Si la boucle continue de tourner, l'amélioration devient exponentielle plutôt qu'incrémentale.
Baidu Search capture ce que les gens veulent, tandis que Baidu Maps capture où et quand ils le veulent. Assemblés, ces signaux sont particulièrement puissants pour l'intention.
Quand quelqu'un cherche « hot pot près de moi », clique sur un résultat, ouvre l'itinéraire dans Baidu Maps puis laisse un avis, Baidu obtient plusieurs indices :
La personnalisation IA peut ensuite utiliser ces schémas pour mieux classer : pas seulement « restaurants populaires », mais « endroits comme celui‑ci que des personnes avec une intention similaire visitent réellement ». Dans le temps, cela peut améliorer la pertinence locale, les temps d'attente estimés, les itinéraires suggérés et quelles fiches méritent des cartes enrichies.
Les flywheels ne tournent pas sur « plus de données » seules — elles tournent sur de bonnes données. Les produits locaux sont particulièrement exposés à :
Si les utilisateurs tombent à répétition sur des commerces fermés ou des services frauduleux, ils cessent de cliquer — et la boucle s'inverse.
La confiance est la condition préalable au feedback. Les utilisateurs ne fournissent des signaux de qualité (clics, visites, avis) que s'ils croient que les résultats sont exacts. La pertinence est la condition préalable à l'utilisation : si Search et Maps ne répondent pas de façon fiable aux questions locales, les utilisateurs déplacent ces requêtes vers les superapps, coupant Baidu des données dont il a besoin pour s'améliorer.
Baidu ne concurrence pas seulement « d'autres moteurs ». Il concurrence tout produit qui capture le moment avant qu'un utilisateur forme une requête. En Chine, ce moment se produit souvent dans une app — donc la vraie bataille est pour le point de départ.
Une part croissante de la découverte se passe via :
Ces comportements sont des substituts parce qu'ils satisfont l'intention en amont. Quand l'utilisateur a besoin d'un itinéraire ou d'un prix, la décision est souvent déjà partiellement prise.
Toute « recherche » n'est pas la même. Les acteurs dominent selon l'intention :
Cela signifie que Baidu peut rester fort en recherche d'information classique tout en perdant l'intention locale et lifestyle de grande valeur si les utilisateurs commencent ailleurs.
Gagner la notoriété est difficile ; gagner la distribution peut s'acheter ou se négocier. Les canaux OEM, les stores et les paramètres par défaut déterminent quelle icône est visible, quel assistant répond en premier et quelle app ouvre les liens.
Pour la stratégie de Baidu, la question clé est : où l'utilisateur commence‑t‑il pour chaque intention ? Si le point de départ est un feed de superapp, Baidu a besoin de routes de retour (cartes, deep links, partenariats). Si le point de départ est l'écran d'accueil, les paramètres par défaut et les préinstallations deviennent décisifs.
La régulation en Chine n'est pas seulement « extérieure » au produit — elle modifie ce que la recherche, les cartes et l'IA sont autorisées à afficher, la vitesse de mise à jour et ce qui doit être revu. La conformité est un coût produit continu : construire des outils de modération, auditer les partenaires, gérer les demandes de retrait et conserver des enregistrements capables de résister au contrôle.
Le classement de recherche et les listes locales exigent des fonctions de gouvernance intégrées : identités commerciales vérifiées, étiquetage clair des publicités et onboarding strict pour les catégories sujettes aux abus (santé, finance, éducation). Ces contrôles réduisent le risque, mais ajoutent aussi de la friction — plus d'étapes pour les marchands, des itérations produits plus lentes et des coûts d'exploitation plus élevés.
Pour Baidu Maps en particulier, la précision des fiches est indissociable de la conformité. Si les utilisateurs rencontrent à répétition des adresses fausses, des offres appâts ou des POI spammy, ils cessent de faire confiance à la carte pour des décisions locales à haute intention comme où manger ou quelle clinique consulter.
La confiance devient un différenciateur quand les résultats se ressemblent d'une plateforme à l'autre. Un moteur qui supprime systématiquement les arnaques, étiquette clairement les promotions et met en avant des sources fiables peut gagner une utilisation répétée — même si un concurrent a des fonctionnalités plus tape‑à‑l'œil.
Les préoccupations des utilisateurs sont pratiques et persistantes :
Les réponses générées par l'IA augmentent les enjeux. Si une réponse IA est erronée, biaisée ou promotionnelle sans divulgation, les utilisateurs se sentent trompés. La gouvernance touche :
En bref : la distribution attire les utilisateurs, mais la régulation et la confiance déterminent s'ils restent — et si Baidu peut étendre l'IA en toute sécurité aux décisions quotidiennes.
La prochaine phase de croissance de Baidu relève moins de l'invention d'un nouveau comportement que du placement d'IA utile et de fonctionnalités d'intention locale exactement là où les utilisateurs chinois commencent déjà — sur leurs téléphones, en voiture et à l'intérieur d'apps à haute fréquence.
Levier de distribution : paramètres système par défaut et préinstallations OEM qui font de Baidu (et de son mode IA) la boîte de recherche de premier recours, plus un placement visible dans la barre d'adresse du navigateur.
Victoire pour l'utilisateur : moins de raffinements de requête, résumés plus rapides qui citent des sources et résultats plus sûrs pour les sujets sensibles (santé, finance, voyage) avec des signaux de confiance clairs.
Risques : les utilisateurs peuvent migrer vers les superapps pour des réponses « assez bonnes », ou préférer des apps verticales où les données sont plus fraîches (shopping, avis, courtes vidéos).
Levier de distribution : intégrations profondes dans Baidu Maps — VTC, parking, carburant/borne de recharge, réservations — plus partenariats avec gestionnaires d'immeubles, centres commerciaux et services urbains qui font de Maps l'entrée par défaut.
Victoire pour l'utilisateur : moins de mauvais trajets et moins de déplacements inutiles — ETA précis, entrées fiables, guidage intérieur et actions en un tap (réserver, payer, check‑in).
Risques : les écosystèmes fermés peuvent limiter l'accès à l'inventaire marchand, et une qualité de données inconsistante peut casser la confiance rapidement.
Levier de distribution : accords d'infotainment intégrés avec constructeurs et fournisseurs Tier‑1, faisant de Baidu l'assistant vocal et le cerveau de navigation préinstallés.
Victoire pour l'utilisateur : conduite plus sûre (moins d'écran), routage plus fluide et alertes proactives (travaux, météo, disponibilité de recharge) qui réduisent le stress.
Risques : les constructeurs peuvent pousser leurs propres assistants, et des contraintes réglementaires ou de confidentialité peuvent limiter la personnalisation.
Levier de distribution : fonctionnalités IA de rédaction, recherche et traduction intégrées dans des partenariats d'entreprise/éducation et marchés publics.
Victoire pour l'utilisateur : gain de temps sur la rédaction, la vérification et les workflows documentaires, avec une meilleure citation et traçabilité.
Risques : les cycles d'achat sont lents, et la confiance dépend de l'exactitude, du traitement des données et de la responsabilité claire en cas d'erreur.
Quand la distribution est verrouillée par des paramètres par défaut, des préinstallations et des superapps, « meilleur produit » n'est pas seulement une question de fonctionnalités — c'est d'être atteignable au moment de l'intention. L'histoire de Baidu à travers recherche, cartes et IA offre une manière pragmatique de raisonner sur cette portée.
Utilisez cette checklist pour évaluer n'importe quel canal (préinstall OEM, recherche par défaut du navigateur, point d'entrée superapp, mini program, flux QR) :
Pensez « surface‑first », pas « marque‑first ».
Un test utile : où l'utilisateur a‑t‑il déjà une habitude, et votre surface peut‑elle réduire des étapes à ce moment précis ?
Regardez au‑delà des téléchargements et du MAU total. Suivez :
Les partenariats sont un levier, mais protégez la relation long terme : assurez la continuité d'identité/compte, préservez le deep‑linking vers vos expériences centrales et négociez des droits de données et de mesure. Traitez les partenaires comme des accélérateurs de distribution — tout en construisant des fonctionnalités (historique, sauvegardes, personnalisation, garanties de service) qui font choisir votre service même si vous n'êtes plus le défaut.
Si vous analysez Baidu via le prisme de la distribution et essayez d'appliquer la même logique à votre produit, le goulot d'étranglement est souvent l'exécution : construire des landing pages légères, des flux d'onboarding, des variantes spécifiques aux partenaires et une instrumentation assez rapidement pour tester les canaux avant qu'ils ne changent.
Des plateformes comme Koder.ai peuvent aider les équipes à aller plus vite en générant du code web (React), backend (Go + PostgreSQL) et même des expériences mobiles complémentaires (Flutter) à partir d'une interface chat — utile pour lancer des funnels spécifiques à un canal, des dashboards internes pour le tracking des cohortes/activations ou des spécifications « mode planning » qui alignent growth et ingénierie. Le but n'est pas l'outil ; c'est de raccourcir le cycle entre une hypothèse de distribution et un test mesurable.
Une perspective « distribution-first » se concentre sur qui contrôle l'accès au moment du besoin — paramètres par défaut, préinstallations, placements privilégiés, deep links et partenariats.
C'est important parce que lorsque les produits sont « assez bons », le gagnant est souvent celui qui s'atteint avec le moins de taps, ce qui se transforme ensuite en plus d'utilisation, une monétisation plus fiable et une capacité d'investissement pour s'améliorer.
Parce que dans beaucoup de parcours consommateurs, les utilisateurs ne réévaluent pas leurs outils à chaque fois — ils suivent le chemin par défaut.
Les paramètres par défaut et les préinstallations créent des boucles d'habitude qui peuvent l'emporter sur des différences de fonctionnalités marginales, surtout pour les tâches à haute fréquence comme chercher une information ou obtenir un itinéraire.
Le texte présente Baidu selon trois « surfaces » qui captent l'intention :
Comprendre comment les utilisateurs sur chacune de ces surfaces est essentiel pour saisir le pouvoir concurrentiel.
Baidu Search gagne généralement quand les utilisateurs veulent rechercher + vérifier — une réponse rapide jugée suffisamment fiable pour être actionnée.
Cas d'usage courants : définitions et contexte, dépannage, vérification de sites officiels et requêtes orientées services où la confiance et la clarté comptent.
La pression vient des utilisateurs qui commencent dans des applications capables à la fois de répondre et de finaliser la transaction — superapps, e‑commerce, flux de courtes vidéos et services verticaux.
Si la découverte et l'achat se font dans une boucle fermée, la recherche web traditionnelle a moins d'occasions d'intercepter l'intention.
Maps est un utilitaire quotidien avec une « intention locale » intégrée : ouvrir un itinéraire implique que vous allez quelque part bientôt.
Cela crée des micro-moments fréquents — arrêt café, pharmacie, parking, « ouvert maintenant » — où la carte peut influencer la décision sans nécessiter une recherche séparée.
Les fiches et les avis transforment la carte en base de données locale structurée (horaires, menus, photos, catégories, popularité).
Au lieu de taper « meilleur nouilles près de moi », l'utilisateur peut scanner la carte, filtrer par cuisine et comparer distance et notes, ce qui accélère la décision car elle est ancrée dans le lieu et le temps.
L'IA peut apparaître de deux manières :
La clé est la distribution : même de bons modèles risquent de rester sous‑utilisés s'ils ne sont pas intégrés aux flux de travail que les gens répètent.
Les principaux canaux d'accès sont :
Ces canaux réduisent le coût d'essai à presque zéro et rendent l'utilisation officielle et sans effort.
La monétisation de Baidu est la plus efficace quand elle rattache des annonces à une intention claire et mesurable.
La performance à long terme dépend de la qualité de la mesure (attribution) et de la confiance des utilisateurs (étiquetage des pubs, qualité des commerçants, lutte contre le spam).
