Fiches produits optimisées pour les IA : les bonnes pratiques qui donnent des résultats
Adapter ses fiches produits aux exigences des IA est devenu une nécessité. Si le trafic organique issu de celles-ci est encore faible, sa qualité demeure souvent très bonne. D’après différentes études, les visiteurs provenant des moteurs IA comme ChatGPT et Perplexity convertissent à des taux nettement supérieurs à ceux issus de la recherche organique classique.
Une enquête de Similarweb a par exemple mesuré que le trafic de recommandation ChatGPT convertit à 11,4 %, contre 5,3 % pour la recherche organique traditionnelle. L'agence 410 Gone, dans son retour d'expérience sur un catalogue Prestashop de 12 000 références, a observé un taux de conversion de 12,27 % pour le trafic issu de l'IA, contre 2 à 3 % pour le trafic SEO classique.
Amazon et Back Market aux avant-postes
Afin d’être facilement lue par les systèmes IA, la fiche produit doit être optimisée pour être facilement récupérée, comprise et citée par ces systèmes. Cela amène à travailler trois leviers principaux, selon Mathieu Chapon, fondateur de Peak Ace : la clarté, la hiérarchisation et l’enrichissement sémantique. Objectif : combiner une structure claire, des bénéfices produit explicites, des réponses aux questions utilisateurs et du langage naturel issu des avis. "En réalité, les fiches produits les plus visibles deviennent progressivement des pages hybrides : à la fois transactionnelles, informatives et conversationnelles", pointe Mathieu Chapon. "Et c’est probablement cette évolution qui va redéfinir les standards du e-commerce dans les prochaines années."
Le premier pilier concerne la structure de la fiche produit. Les IA ont besoin de comprendre immédiatement quel est le produit, à qui il s’adresse, à quoi il sert et quels sont ses principaux bénéfices. "Les IA ne lisent pas les pages comme les internautes. Elles cherchent d’abord des réponses claires et des informations structurées", assure Mathieu Chapon. "Les fiches produits qui fonctionnent le mieux sont celles où les bénéfices, les usages et les réponses aux questions apparaissent immédiatement." En pratique, cela revient à rendre la fiche produit beaucoup plus explicite pour les machines. D’après lui, sur certains clients e-commerce, le simple fait de retravailler les titres produits, les descriptions courtes, les caractéristiques clés et les entités produit (marque, modèle, catégorie) leur a permis d’observer jusqu’à 20% de visibilité supplémentaire dans les réponses générées par des IA sur certaines requêtes informationnelles autour des produits.
Deuxième point, le fait d'indiquer immédiatement les informations que les utilisateurs recherchent le plus souvent. Cela peut aller de la connaissance des usages pratiques du produit à ses avantages ou la cible. Concrètement, cela revient à écrire un résumé produit clair au-dessus de la ligne de flottaison. Egalement, d'établir une liste de profits clés ou un bloc "pour qui / pour quel usage". "Amazon est très bon sur ce sujet", pointe Mathieu Chapon. "Sur beaucoup de fiches produits Amazon, on retrouve dès le début des listes à puces très claires, ainsi que les bénéfices principaux et les usages du produit."
Troisième élément, l’ajout du contenu conversationnel, directement sur les fiches produits. Des FAQ peuvent être mises en place, comme "Quelle est l'autonomie réelle du produit ?", "Quelle est la différence entre ce modèle et la version précédente ?" ou "Ce produit est-il adapté pour un débutant ?" Cette stratégie vise à amener l’IA à récupérer des réponses à des questions censées être pensées par les utilisateurs. "Back Market est assez coutumier de cette stratégie", lance Mathieu Chapon. Elle peut ressembler à celle utilisée en SEO classique sur les sites Internet.
Comme dans d’autres cas en référencement, l’introduction des avis utilisateurs peut amener du langage naturel et des cas d’usage réels. "Sur plusieurs sites marchands que nous accompagnons, cette mise en avant a permis d’améliorer la fréquence de citation dans les réponses IA d’environ 10 à 15%, sur certaines requêtes liées à l’expérience produit", assure Mathieu Chapon.
De façon générale, l’association de ces trois optimisations permet, selon lui, d’obtenir entre 10% et 30% de visibilité supplémentaire dans les réponses générées, selon les catégories. "Une fiche produit optimisée pour les IA n’est plus seulement une page transactionnelle", analyse Mathieu Chapon. "Elle devient une page qui explique le produit, répond aux questions des utilisateurs et aide réellement à la décision d’achat."
Attention à la physionomie des réponses générées par l’IA
Si ces optimisations restent essentielles pour le GEO, elles ne peuvent pas faire de miracles à chaque fois. Notamment si le produit n’est pas jugé pertinent dès le départ par l’IA. Egalement, en cas de sémantique inadaptée. "Dans certains tests, nous avons observé que des réécritures trop importantes pouvaient parfois faire perdre jusqu’à 5 à 10% de visibilité", confie Mathieu Chapon, "simplement parce que le vocabulaire utilisé s’éloignait des requêtes réellement formulées par les utilisateurs."
De plus, Mathieu Chapon explique que dans certains secteurs e-commerce, les IA préfèrent citer des guides ou des comparatifs plutôt que des fiches produits. Il conseille dans ces cas-là de compléter sa stratégie avec des guides d’achat, des comparatifs produits et des contenus d’accompagnement. Le test pour connaître les résultats est aussi préconisé, notamment au vu de l’évolution rapide des modèles.