Comment l’IA change la recherche de produits ? J’ai testé les recommandations de produits par ChatGPT et c’était étonnamment efficace

C’est exactement ce que nous suivons de près dans notre marque.

Les données sont révélatrices :

Nous vendons des ustensiles de cuisine haut de gamme. Il y a 6 mois, 85% de notre trafic venait de Google. Aujourd’hui on est plutôt à 68%. Mais voilà : les conversions sur le trafic restant ont augmenté de 40%.

Ce qu’il se passe :

Les utilisateurs venus via les recommandations IA sont plus avancés dans leur parcours d’achat. Ils ont déjà fait la comparaison. Ils viennent pour acheter, pas pour parcourir.

Comment on s’adapte :

1. Surveillance de la visibilité IA – On utilise Am I Cited pour savoir quand on est cité dans ChatGPT et Perplexity
2. Contenu pour citation – Création de comparatifs détaillés que les IA veulent référencer
3. Construction d’autorité de marque – RP et avis sur des sites de référence fiables pour les IA
4. Structuration des données – Rendre nos données produits lisibles par les machines

Les marques recommandées par l’IA vont dominer la prochaine décennie. Le SEO traditionnel n’est pas mort, mais il n’est plus suffisant.

J’étudie ce changement pour un rapport majeur.

Quelques chiffres clés :

• Les Overviews IA montrent plus de 10% de hausse d’utilisation sur les grands marchés
• Google Lens compte 1,5 milliard d’utilisateurs mensuels pour la recherche visuelle de produits
• 82% des consommateurs trouvent la recherche IA plus utile que la recherche traditionnelle
• Mais seulement 22% des marketeurs surveillent réellement leur visibilité IA

La réalité du zéro clic :

Les utilisateurs obtiennent des réponses sans cliquer. Pour les requêtes informatives, c’est déjà le cas. Pour la recherche de produits, c’est la prochaine étape.

L’exemple de la machine à expresso est parfait. ChatGPT donne des recommandations argumentées. L’utilisateur peut cliquer pour acheter, mais n’a pas eu besoin de visiter 10 sites de comparaison.

Pour les marques e-commerce :

L’objectif, c’est d’être la marque recommandée, pas celle qui rank #1 sur les mots-clés. C’est un jeu totalement différent.

20 ans d’expérience en SEO et j’observe de près cette transformation.

Le changement de paradigme :

SEO traditionnel : « Comment être classé sur ‘meilleure machine à expresso’ ? » À l’ère de l’IA : « Comment devenir la marque que les IA recommandent pour les machines à expresso ? »

C’est lié mais différent :

Les facteurs de recommandation IA semblent inclure :

• Autorité et notoriété de marque
• Avis authentiques et validation tierce
• Informations produit claires et complètes
• Contenu expert expliquant pourquoi les produits résolvent les problèmes
• Présence cohérente sur des sites de référence

Ce que je conseille à mes clients :

Il faut toujours le SEO traditionnel comme base. Mais il faut ajouter l’optimisation pour la visibilité IA :

• Surveiller les recommandations IA dans votre secteur
• Analyser quelles marques sont recommandées, et pourquoi
• Créer du contenu expliquant les bénéfices, pas seulement les caractéristiques
• Développer la présence de la marque là où les IA cherchent leurs signaux

Ce n’est pas remplacer le SEO – c’est élargir ce que signifie la visibilité.

Merci à tous pour vos éclairages.

Question pour le groupe : Voyez-vous des différences selon les plateformes ?

J’ai remarqué :

• ChatGPT donne des explications détaillées mais parfois des infos dépassées
• Perplexity cite ses sources et semble plus à jour
• Google AI Overview ressemble plus à des résultats de recherche enrichis

Optimisez-vous différemment selon la plateforme ?

Bonne question. Oui, elles sont très différentes.

Détail des plateformes :

ChatGPT :

• S’appuie sur ses données d’entraînement + navigation web
• L’autorité de marque compte beaucoup
• Tendance à recommander des marques établies
• Réponses explicatives et conversationnelles

Perplexity :

• Recherche web en temps réel
• Attribution des sources bien visible
• Met en avant les contenus récents
• Idéal pour les requêtes comparatives

Google AI Overview :

• Fortement intégré à l’index de recherche
• Les signaux SEO traditionnels comptent toujours
• Les données structurées produits sont essentielles
• Souvent, lien direct vers les pages produits

Ce que ça implique :

On ne peut pas optimiser pour une seule. Utilisez Am I Cited ou équivalent pour suivre sur toutes les plateformes. On était au top sur Perplexity mais invisibles sur ChatGPT. Stratégies de contenu totalement différentes à prévoir.

Ne négligez pas la recherche visuelle dans cette discussion.

La révolution visuelle :

Google Lens : 1,5 milliard d’utilisateurs mensuels. Les utilisateurs photographient les produits pour savoir où les acheter. Ça contourne complètement la recherche traditionnelle.

Ce qui arrive :

• Requêtes caméra en direct : Pointer un produit, poser des questions dessus
• Essayage virtuel : Voir comment le produit vous va avant achat
• Requêtes multimodales : « Montre-moi des chaussures comme celles-ci mais en bleu à moins de 150€ »

Pour vos images produits :

• Haute qualité, multiples angles
• Photos de mise en situation
• Produit bien visible sur fond neutre
• Texte alternatif et données structurées pour les images

Les marques qui optimisent la recherche visuelle aujourd’hui vont avoir une avance énorme. La plupart des concurrents n’y pensent même pas encore.

Les capacités agentiques, c’est ce qui m’enthousiasme le plus.

Ce qui est déjà possible :

Les IA peuvent aujourd’hui :

• Chercher sur plusieurs enseignes en même temps
• Comparer prix et disponibilité en temps réel
• Filtrer selon des critères précis
• Présenter des options prêtes à l’achat

Pour les billets d’événements, c’est déjà en production :

Perplexity analyse des centaines d’options, vérifie l’inventaire en temps réel, filtre par emplacement, et propose des choix prêts à acheter. Les partenariats avec Ticketmaster et StubHub rendent cela possible.

Où ça va :

Bientôt, vous direz « Trouve-moi un bon prix pour la machine expresso qu’Alex a mentionnée, vérifie si elle est en stock près de chez moi, et achète si c’est moins de 750€. »

L’IA fera le comparatif qui prenait 30 minutes et 15 onglets.

Pour les marques, ça veut dire être dans le panier de sélection de l’IA. Prix, disponibilité, avis, livraison – tout devient un signal critique.

Point de vue petite entreprise – c’est à la fois terrifiant et excitant.

Le défi :

Les grandes marques ont les ressources pour tout optimiser, embaucher des consultants, surveiller partout. Nous, on fait avec une petite équipe.

Ce qui fonctionne vraiment pour nous :

1. Ultra-spécialisation – On n’est pas « équipement café ». On est « accessoires café manuels pour passionnés à domicile ». Les requêtes spécifiques IA nous favorisent.

2. Contenu authentique – Notre blog est réellement utile, écrit par des experts café. Les IA semblent reconnaître et citer l’expertise authentique.

3. Surveiller le minimum – On vérifie chaque semaine nos mentions IA. Outils de suivi gratuit.

4. Des avis partout – Présence constante sur les plateformes d’avis indexées par les IA.

L’avantage des petits : on peut être authentiques et spécialisés, ce que les grandes marques ne savent pas faire. Les IA semblent valoriser ça pour les requêtes pointues.

Parlons de ce qui se passe quand ils CLiquent vraiment.

Le visiteur venu de l’IA est différent :

Il a déjà fait ses recherches. Il sait ce qu’il veut. Il compare les dernières options ou est prêt à acheter.

Ce que montrent les données :

• Le trafic référé par l’IA convertit 2,3x plus
• Panier moyen 18% plus élevé
• Taux de rebond 40% plus bas
• Mais… volume 25% plus faible que le pic Google

Le calcul est bon :

Pour nos clients, perdre 25% de volume mais doubler le taux de conversion est positif pour le chiffre d’affaires.

Implications CRO :

• Les pages d’atterrissage doivent faciliter l’achat rapide, pas convaincre
• La preuve sociale reste clé (valide la recommandation IA)
• Moins besoin de comparatifs (ils ont déjà comparé)
• Livraison, retours et signaux de confiance sont cruciaux

Optimisez pour l’acheteur confiant, pas le chercheur.

Projection d’ici 2-3 ans.

La convergence :

La recherche produit ne sera plus une activité à part. Elle sera intégrée :

• Aux conversations : « Je cherche de nouvelles chaussures de course » déclenchera des recommandations sans recherche explicite
• Au contexte : l’IA connaîtra votre agenda, préférences, achats passés
• En temps réel : intégration avec stocks, prix, disponibilité

Personnalisation à grande échelle :

L’IA saura que vous aimez les marques éthiques, faites du 44, recherchez le soutien de voûte, et avez un budget de 200€ – sans que vous le précisiez.

Pour les marques :

Les produits « gagnants » seront ceux avec :

• Des données produit riches et exactes
• De forts signaux de marque partout sur le web
• Une intégration avec l’infrastructure commerce IA
• Des flux inventaire/prix en temps réel

Les marques qui investissent là maintenant domineront. Les autres auront du mal à rattraper.

Allons à l’essentiel, côté actions concrètes.

Ce que vous pouvez faire cette semaine :

1. Vérifiez votre visibilité IA – Cherchez votre catégorie produits sur ChatGPT et Perplexity. Êtes-vous cité ?

2. Surveillez les concurrents – Qui est recommandé ? Que font-ils de différent ?

3. Auditez vos données structurées – Schéma produit, avis, disponibilité – tout est-il complet et exact ?

4. Créez du contenu explicatif – Pas juste des fiches. Pourquoi ce produit résout-il ce problème ?

5. Renforcez votre présence d’avis – Encouragez les avis sur les plateformes de confiance IA

Outils utiles :

Am I Cited pour le suivi multi-plateformes. Google Rich Results Test pour les données structurées. Tests manuels sur les IA chaque semaine.

Le changement est réel mais gérable. Commencez par la visibilité, puis optimisez selon vos résultats.

Cette discussion a été extrêmement précieuse. Merci à tous.

Mes prochaines actions :

1. Mettre en place la surveillance – Am I Cited pour suivre la marque sur les IA
2. Auditer chaque plateforme – Voir où l’on est fort ou invisible
3. Changement de stratégie contenu – Plus de contenu « pourquoi ce produit », moins de descriptions bourrées de mots-clés
4. Audit des données structurées – S’assurer que nos données produits soient lisibles par l’IA
5. Approche multi-plateformes – Stratégies différentes pour ChatGPT, Perplexity, Google

Changement de perspective :

Je pensais « l’IA menace l’e-commerce ». J’en ressors avec « l’IA transforme l’e-commerce, et on peut s’adapter ».

Les marques citées par l’IA lors des recommandations produits gagneront. À nous de faire en sorte d’en faire partie.