Pros du e-commerce : comment faire recommander vos produits quand les utilisateurs demandent des conseils d'achat à l'IA ?

Les recommandations produits par IA fonctionnent différemment du classement Amazon. Voici d’où l’IA tire réellement ses données :

Sources principales des recommandations produits :

1. Plateformes d’avis de confiance pour l’IA :

• Wirecutter (poids majeur)
• CNET, TechRadar, Tom’s Guide
• G2, Capterra, TrustRadius (pour les logiciels)
• Discussions Reddit
• Articles d’experts comparatifs

2. Pas des sources principales :

• Avis Amazon (beaucoup moins de poids qu’on ne pense)
• Sites des marques (crédibilité faible pour des recommandations)
• Publicités payantes

Pourquoi vous n’apparaissez pas :

Si l’IA dit “pas assez d’informations” – c’est que votre marque n’est pas assez citée dans les sources qu’elle juge fiables.

L’écart concurrentiel :

Ces 3-4 marques qui ressortent systématiquement ont probablement :

• Des recommandations Wirecutter
• Plusieurs mentions dans des avis d’experts
• Une forte présence Reddit
• Des profils G2/Capterra si applicable

Audit express :

1. Cherchez votre catégorie sur Wirecutter. Êtes-vous cité ?
2. Tapez “best [catégorie] Reddit” – apparaissez-vous dans les discussions ?
3. Vérifiez votre présence sur G2/Capterra
4. Google “[votre marque] vs [concurrent]” – existe-t-il du contenu comparatif ?

Les lacunes ainsi identifiées sont votre feuille de route.

Reddit est sous-estimé pour les recommandations produits par IA.

Pourquoi Reddit compte :

Les systèmes IA s’appuient fortement sur Reddit parce que :

• Avis authentiques d’utilisateurs
• Discussions sur des cas d’usage concrets
• Format questions/réponses parfait pour l’IA

Comment construire une présence Reddit (éthiquement) :

1. Ne faites pas de promo déguisée – Reddit vous le fera payer
2. Répondez de façon utile – Même sans citer votre produit
3. Soyez transparent – Si vous travaillez pour la marque, dites-le
4. Favorisez les mentions naturelles – Demandez à vos clients satisfaits s’ils sont sur Reddit

Ce qui fonctionne vraiment :

Nous avons été recommandés par l’IA via Reddit en :

• Identifiant les subreddits où notre catégorie est discutée
• Faisant intervenir nos équipes pour des réponses vraiment utiles (en le signalant clairement)
• Organisant un AMA lors du lancement d’un nouveau produit
• Incitant les power users à partager leur expérience

L’effet boule de neige :

Quand des threads Reddit parlent positivement de votre produit et qu’ils sont bien référencés pour les recherches “recommandation [catégorie]”, l’IA s’en empare.

Attention :

Le fake sur Reddit se retourne contre vous. La communauté repère l’astroturfing, et il semble que l’IA détecte aussi les marques mal perçues.

Restez authentique, c’est la clé.

La stratégie plateformes d’avis que la plupart des marques ratent :

Les avis Amazon ne se traduisent pas en recommandations IA.

Amazon est une enclave fermée. L’IA peut voir une partie des données Amazon, mais ce n’est pas la source principale.

À privilégier à la place :

Pour les produits grand public :

• Wirecutter/NYT
• CNET, TechRadar, Tom’s Guide
• Publications spécialisées par catégorie
• Chaînes YouTube d’avis (les transcriptions sont indexées)

Pour le B2B/logiciel :

• G2
• Capterra
• TrustRadius
• Gartner Peer Insights

Pour les services :

• Trustpilot
• BBB
• Annuaires spécialisés

Le choix de la plateforme compte :

Différentes IA pondèrent différemment les sources :

• ChatGPT s’appuie beaucoup sur G2 et Reddit
• Perplexity cite plusieurs sources à chaque requête
• Google Gemini privilégie le contenu indexé par Google

Actions à mener :

1. Créez un profil G2/Capterra même pour un produit grand public (gage de crédibilité)
2. Incitez activement aux avis sur ces plateformes
3. Répondez aux avis (montre l’implication)
4. Remplissez tous les champs de votre profil

J’ai vu des marques passer de 0 à des recommandations IA régulières rien qu’en mettant à fond sur G2.

Côté technique : le balisage Product schema aide l’IA à comprendre ce que vous vendez.

Le Product schema qui compte :

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Your Product Name",
  "description": "Detailed product description",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Your Brand"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.99",
    "priceCurrency": "USD",
    "availability": "InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "5000"
  }
}

Pourquoi ça aide :

Les IA analysent les données structurées plus facilement que le contenu de la page. Le schema leur dit :

• Ce que vous vendez
• Votre prix
• Votre note
• Disponibilité

Types de schema additionnels :

• Review schema pour chaque avis individuel
• FAQ schema pour les questions produits
• HowTo schema pour les guides d’utilisation

Schema pour le contenu comparatif :

Si vous créez des pages de comparaison, balisez-les correctement pour que l’IA comprenne le format comparatif.

Tests :

Après implémentation, testez avec Google Rich Results Test. Si Google le lit, l’IA le pourra aussi.

Le contenu comparatif est votre arme secrète.

Le constat :

Quand quelqu’un demande à l’IA “Quel est le mieux, X ou Y ?” – elle cherche du contenu comparatif.

S’il n’existe pas de comparaison entre votre marque et vos concurrents, l’IA ne peut pas vous recommander sur ces requêtes.

Stratégie contenu comparatif :

1. Créez des pages [Votre marque] vs [concurrent]

Oui, sur VOTRE site. Faites-les équitables et honnêtes. L’IA les cite.

2. Ciblez des cas d’usage précis

“Meilleur [produit] pour petits appartements” “Meilleur [produit] pour débutants” “Meilleur [produit] à moins de 100€”

3. Format tableau comparatif

Les tableaux sont très facilement extraits par l’IA.

4. Incluez des vrais pour/contre

L’IA fait confiance au contenu équilibré. Un contenu trop partisan est dépriorisé.

Résultats obtenus :

Après avoir créé 10 pages de comparaison, notre marque a commencé à apparaître dans les réponses ChatGPT sur les requêtes comparatives en 6 semaines.

Ce contenu a créé une source citée qui n’existait pas avant.

Les avis YouTube influencent les recommandations IA bien plus qu’on ne le pense.

Pourquoi YouTube compte :

1. Les transcriptions sont indexées
2. Les vidéos d’avis rankent pour “[produit] avis”
3. Les YouTubeurs populaires sont considérés comme experts par l’IA

Stratégie :

1. Identifiez les testeurs de votre catégorie Qui teste des produits comme le vôtre ? Faites une liste.

2. Envoyez des produits pour test Beaucoup de YouTubeurs milieu de gamme acceptent les produits pour avis honnête.

3. N’exigez pas un avis positif Les tests honnêtes construisent la crédibilité. Le contenu sponsorisé est signalé.

4. Créez vos propres contenus YouTube Démos produits, comparatifs, vidéos par cas d’usage.

Effet multiplicateur :

Quand un YouTubeur reconnu cite votre produit, son avis souvent :

• Rank en recherche
• Est cité par l’IA
• Est repris dans des articles

Un bon avis YouTube peut ouvrir plusieurs opportunités de citation par l’IA.

Ce thread a mis en lumière nos lacunes. Les recommandations produits IA sont une question de VALIDATION TIERS, pas juste de bons produits.

Points clés :

1. Les avis Amazon ne sont pas repris par l’IA
2. Les tests Wirecutter/experts comptent énormément
3. La présence Reddit est plus importante que prévu
4. G2/Capterra à envisager même pour du grand public
5. Le contenu comparatif crée des sources citables

Notre plan d’action :

Immédiat (cette semaine) :

• Créer un profil G2 (on n’y avait pas pensé pour une marque grand public)
• Auditer notre présence Reddit dans les subreddits de notre catégorie
• Implémenter le Product schema sur les pages produits

Mois 1 :

• Créer 5 pages de comparaison ([Nous] vs [Concurrents])
• Commencer la prise de contact avec des YouTubeurs tech de milieu de gamme
• Construire une stratégie Reddit (authentique, pas promo déguisée)

Mois 2-3 :

• RP pour se faire tester par Engadget/Gear Patrol (plus accessible que Wirecutter)
• Encourager les clients à déposer des avis hors Amazon
• Créer des landing pages par cas d’usage

Mois 3-6 :

• Se préparer à viser Wirecutter
• Continuer l’engagement communautaire
• Suivre les progrès dans les recommandations IA

Nos erreurs jusque-là :

• Se concentrer uniquement sur les avis Amazon
• Ne pas créer de contenu comparatif
• Ignorer les plateformes d’avis tierces
• Aucun plan Reddit

Merci à tous – c’est une approche totalement différente du marketing e-commerce classique !