Caractéristiques produit sur votre site web : aident-elles vraiment les recommandations IA ? Test de quelques théories

David, ton hypothèse est confirmée par nos données.

Ce que nous avons mesuré sur plus de 20 clients e-commerce :

Les produits avec des caractéristiques complètes sont cités 3,8 fois plus souvent pour des requêtes spécifiques que ceux avec des specs minimales.

Pourquoi cela arrive :

Les systèmes IA font correspondre l’intention de la requête au contenu. Lorsqu’on demande “meilleur ordinateur portable pour le montage vidéo avec au moins 32 Go de RAM”, l’IA doit :

1. Comprendre les exigences de la requête
2. Trouver les produits qui correspondent
3. Comparer les options

Si la page produit n’indique pas explicitement la capacité RAM, l’IA ne peut pas la faire correspondre à la requête.

Les attributs qui comptent le plus (électronique) :

L’essentiel : L’IA ne peut recommander que ce qu’elle comprend. Specs vagues = invisibles pour les requêtes spécifiques.

Retour contenu sur les caractéristiques :

Le format compte autant que la donnée :

Nous avons testé trois formats de specs :

1. Paragraphes non structurés mentionnant les caractéristiques
2. Tableaux HTML simples avec caractéristiques
3. Tableaux structurés + balisage schéma

Résultats sur les citations IA :

Pourquoi les tableaux gagnent : Les IA analysent facilement les données tabulaires. Quand les specs sont noyées dans des paragraphes, l’IA doit faire plus d’efforts et peut les rater.

Nos bonnes pratiques pour les tableaux de specs :

• Nommage cohérent des attributs sur tous les produits
• Formatage clair des valeurs (pas “32 GB” vs “32GB” vs “32 Gigaoctets”)
• Inclure les unités si applicable
• Un attribut par ligne
• Utiliser des lignes d’en-tête

Je gère un site de comparaison de produits. Voici pourquoi les spécifications sont si importantes pour l’IA :

L’IA synthétise des comparaisons à partir des données de specs.

Quand quelqu’un demande “MacBook Pro vs Dell XPS 15 pour le codage”, l’IA doit comparer :

• Caractéristiques du processeur
• Configurations RAM
• Qualité d’écran
• Qualité du clavier
• Disponibilité des ports
• Prix

Si la page produit manque certaines de ces infos, l’IA vous ignore ou fait des suppositions.

Ce que l’IA fait bien :

• Extraire les specs de tableaux clairs
• Comprendre les relations entre specs (plus de RAM = mieux pour le multitâche)
• Comparer des produits avec des formats de specs similaires

Ce avec quoi l’IA a du mal :

• Specs dans des images (non analysable)
• Formatage incohérent entre produits
• Specs manquantes (impossible à comparer)
• Langage vague (“mémoire importante” vs “32GB”)

Pour l’e-commerce : Plus vos specs sont interrogeables, plus vous pouvez correspondre à de requêtes.

Zoom technique sur le schéma pour les caractéristiques produit :

L’implémentation technique qui fonctionne :

<script type="application/ld+json">
{
  "@type": "Product",
  "name": "ProductName",
  "additionalProperty": [
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Display Size",
      "value": "15.6",
      "unitCode": "INH"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "RAM",
      "value": "32",
      "unitCode": "E37"
    }
  ]
}
</script>

Points clés :

1. Utiliser additionalProperty pour toutes les specs techniques
2. Utiliser PropertyValue avec name, value et unitCode
3. Utiliser les codes d’unité UN/CEFACT standards
4. Inclure chaque caractéristique qui compte pour la décision d’achat

Erreurs courantes :

• N’utiliser que le schéma produit basique (nom, prix, image)
• Specs seulement en HTML, pas en données structurées
• Noms de propriétés incohérents entre produits
• Unités manquantes ou non standardisées

Quand HTML et schéma sont cohérents, les IA ont confiance dans les données.

Du point de vue de l’IA, voici pourquoi les specs comptent :

Comment les LLM traitent les requêtes produit :

1. Analyser les exigences de la requête – “ordinateur portable avec au moins 32 Go de RAM”
2. Chercher du contenu correspondant – Recherche la spécification RAM
3. Extraire la donnée pertinente – Trouve la valeur RAM sur les pages produit
4. Comparer les options – Quels produits répondent aux exigences
5. Générer une réponse – Recommander les produits correspondants

Où les specs aident :

L’étape 3 dépend du format : Si la RAM est :

• Dans un tableau avec “RAM : 32GB” = Extraction facile
• Dans un texte “livré avec 32 gigaoctets de mémoire” = Extraction difficile
• Dans une image de fiche technique = Extraction impossible
• Non mentionnée = Produit non pris en compte

La question du seuil :

Il n’y a pas de nombre magique, mais couvrez :

• Chaque attribut demandé par les clients
• Chaque attribut listé par vos concurrents
• Chaque attribut différenciant votre produit

Pour l’électronique, c’est souvent 15-25 attributs. En manquer, c’est rater des requêtes.

Conseils pratiques pour vos 450 produits restants :

Cadre de priorisation :

N’améliorez pas les 450 d’un coup. Priorisez selon :

1. Volume de recherche – Les produits à forte demande d’abord
2. Marge – Plus la marge est élevée, plus le retour sur effort est important
3. Écart concurrentiel – Là où les concurrents ont des specs pauvres
4. Probabilité de comparaison – Produits souvent comparés entre eux

Implémentation efficace des specs :

1. Créer un modèle de specs par catégorie
2. Extraire en masse les specs des données fabricants
3. Normaliser le formatage sur tous les produits
4. Implémenter le schéma via modèle (pas manuel par produit)
5. Valider avec l’outil de test de données structurées

Pour 450 produits :

• Création des modèles : 4-8h
• Extraction/saisie des specs : 2-4 minutes par produit en moyenne
• Total : 20-40h pour tout faire

C’est 1 à 2 semaines de travail concentré pour un gros avantage en visibilité IA.

Données d’importance des specs selon la catégorie :

Électronique : Les plus citées : RAM, stockage, processeur, écran, autonomie Les moins citées : Couleur, pays d’origine, contenu de la boîte

Vêtements : Les plus citées : Tailles, matière, conseils d’entretien, mesures Les moins citées : Pays de fabrication, code style

Maison : Les plus citées : Dimensions, capacité de poids, matériau, montage requis Les moins citées : Variations de couleur, type d’emballage

Équipement sportif : Les plus citées : Poids, dimensions, niveau, usage recommandé Les moins citées : Options couleur, histoire de la marque

Le schéma : Les specs fonctionnelles qui impactent l’achat sont citées. Les specs esthétiques ou logistiques rarement.

Concentrez l’optimisation sur les attributs qui :

1. Impactent la performance
2. Sont utilisés mentalement comme filtres par les clients
3. Différencient les produits de la catégorie

Comment mesurer l’impact des specs sur la visibilité IA :

Approche de suivi :

Avant d’améliorer les specs, enregistrez :

• Quelles requêtes mentionnent vos produits
• Quels attributs l’IA cite en recommandant
• La couverture de specs des concurrents

Après amélioration :

• Testez les mêmes requêtes
• Nouvelles requêtes spécifiques ciblant vos specs
• Comparez l’évolution du taux de citation

Nous utilisons Am I Cited pour suivre cela systématiquement. Pour chaque produit, nous surveillons :

• Requêtes génériques (“meilleurs ordinateurs portables”)
• Requêtes sur attributs spécifiques (“ordinateur portable avec 32 Go de RAM”)
• Requêtes comparatives (“produit A vs produit B”)

Ce qu’on observe généralement :

• Visibilité requête générique : +20-40 %
• Requêtes attributs spécifiques : +150-300 % (si la spec manquait)
• Requêtes comparatives : +50-100 %

Les plus gros gains sont sur les requêtes spécifiques auparavant inaccessibles.

Ce fil confirme et enrichit mon hypothèse. Points clés :

Pourquoi les specs comptent pour l’IA :

• L’IA ne recommande que ce qu’elle comprend
• Les requêtes spécifiques exigent des specs précises et analysables
• Le format (tableaux + schéma) compte autant que la donnée

Plan d’implémentation pour les 450 produits restants :

Phase 1 (semaines 1-2) :

• Créer des modèles de specs par catégorie
• Prioriser les 100 principaux produits par marge et volume de recherche

Phase 2 (semaines 3-4) :

• Extraire en masse les specs des fabricants
• Normaliser le formatage sur tous les produits
• Implémenter un schéma produit étendu

Phase 3 (semaines 5-6) :

• Valider les données structurées
• Tester les requêtes clés pour voir les progrès
• Améliorer le modèle de specs selon les résultats

Phase 4 (continu) :

• Compléter les produits restants
• Suivre l’évolution de la visibilité IA
• Mettre à jour les specs lors des changements produits

L’amélioration 3,8x du taux de citation et les données sur les requêtes spécifiques suffisent à prioriser ce chantier. Merci à tous pour la profondeur technique et les cadres pratiques.