Un produit peut avoir la bonne matière, le bon prix et les bonnes caractéristiques, et ne jamais être recommandé par une IA de shopping. La raison : il ne lui fournit pas assez de contexte. L'enjeu n'est plus seulement de faire accepter un flux produits, mais de rendre l'information accessible, pertinente pour les besoins des acheteurs et cohérente partout où elle apparaît.

Lors d'un webinar, Chris Sachs et Aris Vrakas, de l'éditeur seoClarity, ont présenté quatre leviers que les équipes e-commerce peuvent activer dès maintenant, sans attendre que le paiement dans les IA soit généralisé.

1. Rendre les fiches produits lisibles par les robots

Premier prérequis : les informations produits doivent être accessibles aux robots, pas seulement visibles dans un navigateur. Sur les sites très dépendants de JavaScript, un internaute voit des détails qu'une récupération automatique ne voit pas. Or la plupart des robots d'IA n'exécutent pas le JavaScript.

Vérifiez ce que reçoit réellement un robot : les caractéristiques clés figurent-elles dans le HTML ? Des informations importantes dépendent-elles d'un script ? Si le rendu bloque, le pré-rendu et le HTML mis en cache sont des solutions. Inutile d'enrichir des descriptions qu'aucun système ne recevra. Notre check-list des fonctionnalités SEO d'un CMS détaille ces points techniques.

2. Décrire les produits dans la langue des acheteurs

Les intervenants ont pris l'exemple des chaussettes. La couleur et la composition sont utiles, mais elles ne répondent pas aux questions sur la chaleur, l'épaisseur, la durabilité ou l'usage. Or une requête conversationnelle combine souvent plusieurs besoins : « des chaussettes chaudes pour la randonnée en hiver qui ne grattent pas ».

La recommandation : relier les caractéristiques aux décisions que l'acheteur cherche à prendre, plutôt que de laisser l'IA deviner l'usage à partir d'une fiche technique sommaire. Les avis clients attribuables peuvent appuyer les affirmations sur la performance réelle du produit.

3. Synchroniser flux et pages produits

Prix, disponibilité, variantes : une incohérence entre le flux Merchant Center et la page produit brouille le signal et peut faire écarter un produit. Le flux et la page doivent raconter la même histoire. C'est d'autant plus important que Google prépare le paiement direct dans AI Mode via Merchant Center.

4. Mesurer ce qui change

Suivez la présence de vos produits dans les réponses des assistants sur des requêtes clés, ainsi que le trafic et les conversions issus des sources d'IA. La méthode des trois paliers de la visibilité IA s'applique parfaitement aux produits.

Le facteur modèle

Dernier point de vigilance : même avec des fiches parfaites, le choix final dépend aussi du modèle utilisé par l'agent. Une expérience récente a montré que trois modèles d'IA choisissent trois produits différents à partir du même catalogue. Raison de plus pour fournir aux IA tout le contexte nécessaire, en particulier avant le Black Friday.

Source : Search Engine Journal (AI Shopping: Get Your Products Found In Google & ChatGPT). Article original rédigé par la rédaction de Socialcomarket.