ChatGPT a recommandé 3 produits
Le tien n'y était pas.
👩🏫 Ce que tu vas apprendre dans cette édition :
Ce que tu vas apprendre dans cette édition :
Un cas concret : deux vendeurs, même produit, une seule fiche citée par l’IA
Ce qu’est l’AEO (Answer Engine Optimization) et ce qu’une IA regarde vraiment dans ta fiche
Les 3 conséquences concrètes si ton catalogue n’est pas “lisible” par une IA
Un test à faire ce soir, et une checklist de ce que tu peux vérifier dès maintenant
⏱ Temps de lecture : 6 minutes
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La semaine dernière, je voulais acheter un robot tondeuse pour un jardin en pente. Je n’ai pas ouvert Google, j’ai ouvert ChatGPT. J’ai posé ma vraie question : “quel robot tondeuse tient sur un terrain à 25% de pente”. En dix secondes, j’avais deux noms, un comparatif rapide, un lien pour aller plus loin.
Par curiosité, j’ai été vérifier les fiches produit des deux marques citées, et de deux marques qui ne l’étaient pas alors qu’elles vendent des produits très proches, au même prix. Les deux citées avaient un champ “pente maximale” renseigné noir sur blanc, avec un chiffre. Les deux absentes n’avaient rien sur ce point précis, juste une phrase marketing du type “pour tous types de terrain”. Le produit convenait peut-être tout aussi bien. Mais pour l’IA, il n’existait pas sur ce critère.
C’est exactement ce qui est en train de se jouer sur tes fiches, produit par produit, sans que tu le voies.
L’erreur que presque tout le monde fait
La plupart des vendeurs que j’accompagne pensent que leur fiche produit s’adresse à un humain qui scrolle. Ils soignent un titre pour qu’il “sonne bien”, ils écrivent une description qui donne envie, ils misent sur la photo. Ce n’est pas un mauvais réflexe, c’est même la base du copywriting classique. Le problème, c’est qu’une part croissante des acheteurs ne lit plus rien de tout ça avant de décider. Ils posent une question à une IA, et c’est elle qui lit la fiche à leur place, puis qui choisit ce qu’elle en retient et ce qu’elle en dit.
Ce que l’IA regarde vraiment
C’est ce qu’on appelle l’AEO, l’Answer Engine Optimization.
Ce n’est plus une question de classement dans une page de résultats, c’est une question d’être cité dans une réponse. Avec Google, être en position 3 te laissait encore du trafic. Une IA générative sélectionne deux ou trois produits et n’en cite qu’un dans sa réponse. Le reste n’existe tout simplement pas pour l’acheteur à ce moment-là. Les citations de sites e-commerce dans ChatGPT et Perplexity ont plus que sextuplé en un an.
Concrètement, une IA ne lit pas ta fiche comme un humain. Elle cherche des attributs remplis et cohérents (compatibilité, dimensions, matière, pente maximale, capacité, autonomie, tout ce qui répond à un cas d’usage précis), des avis vérifiés en nombre suffisant, et des réponses déjà formulées à des questions concrètes dans ton Q&A ou ta FAQ. Amazon a lancé Rufus sur ce principe exact : il répond aux acheteurs directement sur la fiche produit en piochant dans les attributs, les avis, le Q&A, pas dans ton texte marketing. Une fiche magnifique mais avec des champs vides est invisible pour ces moteurs. Une fiche plus austère mais complète, elle, se fait citer.
Trois conséquences concrètes
D’abord, ton avantage change de nature. Tu pouvais gagner par le design, une photo qui claque, un copywriting travaillé. Une IA ne voit rien de tout ça, elle voit des données structurées. Le vendeur qui gagne n’est plus forcément le plus créatif, c’est de plus en plus souvent le plus rigoureux sur son catalogue.
Ensuite, le trafic qui te reste devient plus rare mais plus qualifié. Une majorité des recherches ne génèrent déjà plus aucun clic vers un site. Mais l’acheteur qui clique après avoir eu sa réponse d’une IA arrive déjà convaincu, il ne compare presque plus. Perdre une citation, ce n’est pas perdre un peu de trafic diffus : c’est perdre l’acheteur le plus chaud de tout ton entonnoir.
Enfin, l’écart se creuse vite. Une marque citée gagne en confiance perçue, ce qui la fait citer encore davantage la fois suivante. Celle qui est absente aujourd’hui part avec un train de retard qu’elle devra rattraper pendant que d’autres consolident déjà leur place.
Le test à faire ce soir
Prends un de tes produits phares. Pose à une IA générative la question qu’un vrai client se poserait avant d’acheter, pas le nom de ton produit : la vraie question sur l’usage, la compatibilité, le bon choix entre deux options. Regarde si ton produit apparaît. Regarde surtout ce qu’elle cite à la place : un concurrent, une caractéristique que ta fiche ne mentionne même pas, un avis client qui répond mieux que ta propre description.
Ce que tu peux vérifier dès maintenant
Sans refaire tout ton catalogue, quelques points concentrent l’essentiel de l’écart entre une fiche citée et une fiche invisible :
Les attributs qui répondent à un cas d’usage précis (pas juste les champs obligatoires) sont remplis, avec un chiffre ou une valeur exacte plutôt qu’une formulation vague
Les mêmes informations sont cohérentes d’une fiche à l’autre et d’une marketplace à l’autre pour un même produit
Le Q&A ou la FAQ contient déjà les 3 à 5 questions que tes clients posent le plus souvent en SAV
Tu as un volume d’avis suffisant sur tes produits phares, et tu relances activement les avis détaillés plutôt que la simple note
Ce n’est pas un chantier de plusieurs mois. C’est souvent une poignée de champs à corriger sur tes produits les plus vendus, ceux qui ont le plus à gagner à être cités.
Je creuse ce sujet en ce moment avec des tests sur plusieurs catégories, pour comprendre précisément ce que les moteurs IA retiennent d’une fiche et ce qu’ils ignorent.
Je prépare une vidéo YouTube là-dessus, avec des exemples pris sur de vrais catalogues. Si tu veux la voir dès sa sortie, abonne-toi à la chaîne.
Et si ce sujet touche directement ta situation, réponds-moi à cet email, je lis chaque réponse.
As-tu déjà fait le test ?
As-tu demandé à une IA de te recommander un produit dans ta propre catégorie, pour voir si tu apparaissais dans la réponse ? Dis-moi ce que tu as trouvé.