Optimisation des moteurs d'IA (OMA) 2025

L'OEA est la nouvelle norme en matière de visibilité et de vente dans le domaine du commerce électronique.

Pourquoi les OEA sont-ils si importants pour votre boutique en ligne ?

• L'IA détourne le trafic des moteurs de recherche. Les réponses de l'IA (AIO) apparaissent déjà pour une grande partie des requêtes de commerce électronique et génèrent un trafic important
• Il ne suffit pas de figurer dans les 1 à 3 premières places de Google. Seule une fraction de ces éléments parvient à l'AIO, et la plupart des sources de l'AIO ne coïncident pas avec le TOP3 SEO classique
• La conversation fait vendre. Les achats par chat/voix/IA représentent des centaines de milliards de dollars par an - c'est un canal de revenus viable, c'est le présent
• Personnalisation = argent. Chez les leaders, les recommandations/personnalisation génèrent ~35-40% du chiffre d'affaires
• Pratique polonaise. En moyenne, 6 % du trafic provenant des chats IA peuvent générer jusqu'à 14 % des revenus (cas Semly)
• Conclusion : ajouter les OEA à l'optimisation des moteurs de recherche + Préparer les données, envoyer l'offre à ChatGPT/Gemini et mesurer la part des ventes avec l'IA

Que faire maintenant ?

1. Organiser les données relatives aux produits
2. les publier dans les écosystèmes LLM
3. inclure un assistant d'achat
4. mesurer la visibilité en matière d'IA et l'impact sur les recettes

Pourquoi le référencement ne suffit-il plus ?

• L'IA raccourcit le chemin l'utilisateur, en ignorant les résultats organiques classiques (80 % des sources dans AI Overview ne sont pas des leaders en matière de référencement)
• 77% des responsables du commerce électronique utilisent l'IA au quotidien pour l'automatisation des campagnes, l'analyse, les recommandations et la personnalisation
• 29% des entreprises de vente au détail construisent déjà un avantage basé sur le big data et les connaissances issues de l'IA - meilleures prévisions, inventaire, réponse rapide aux tendances
• Le zéro-clic se développe et l'OSR (Organic Search Revenue) se stabilise ; la pression réglementaire autour de l'AIO dans l'UE confirme l'ampleur du phénomène

Qu'est-ce que l'OEA peut apporter de manière réaliste ?

• Part de visibilité de l'IA (SAV) : pourcentage de requêtes dans lesquelles la marque apparaît en AIO/LLM. Aujourd'hui, la "nouvelle 1ère page" de Google
• Recettes assistées par la conversation : part des revenus lorsque le premier contact est le chat/LLM (attribution basée sur des paramètres et des enquêtes post-achat)
• Temps de réponse (TTA) et score de qualité des réponses : la latence et l'exhaustivité des réponses (FAQ, prix, disponibilité, retours)
• Fidélisation et augmentation de l'AOV soutenue par la personnalisation - confirmée par méta-analyses de McKinsey
• GMV conversationnel - (290 milliards de dollars), de sorte que même une petite part équivaut à des revenus importants

Architecture des OEA - des données à la visibilité

Couche de données sur les produits

• Flux canonique Lignes XML + JSON de Google pour LLM (clés : titre du produit, marque, gtin, mpn, sku, description, prix.valeur/devise, disponibilité, imageUrl, url, expédition, retours, pays, langue)
• Normalisation des unités (ml/g/cm), variantes, faisceau, compatibilité avec les schema.org/Produit (JSON-LD)
• Accord de niveau de service pour la fraîcheur : prix/état min. toutes les 15-60 min. (les LLM préfèrent une mise à jour)

Couche de contenu prête pour les OEA

• Descriptions basées sur intention et les cas d'utilisation (réponses complètes, pas de phrases)
• FAQ/Q&A par produit/catégorie (réponse courte + source)
• Polyglotte : mêmes entités (marque, GTIN) et phrases du thésaurus en EN/EN/DE/ES

Couche des signaux de confiance

• Avis (nombre, fraîcheur, évaluation), politique de retour, garantie, états locaux (LIA), la transparence de l'exécution

Couche de publication pour les écosystèmes d'IA

• Critères d'évaluation de l'ingestion pour ChatGPT/Gemini/Perplexity (feed pull / webhook push)
• Cartographie des catégories (Google Product Taxonomy) + ontologie personnalisée
• Sécurité et droits : robots/LLM-allow, politique des sources, UTM pour l'attribution

Couche conversationnelle

• Assistant d'achat (chat/voix) avec mise à la terre dans le flux (extraction), accès aux prix/états et politiques
• Transfert vers la caisse ou le panier en 1 clic (deep link, schema app links)

Observabilité

• Télémétrie : SAV, CTR vers le site avec AIO/LLM, % de réponses avec le bon prix/la bonne action, temps d'indexation des changements, part inférée des recommandations

Données du marché polonais

1. Exemple d'un magasin d'articles pour enfants - mise en œuvre des OEA (via Semly) traduit en augmentation du nombre de demandes de renseignements sur les produits dans les modèles d'IA de 130 % m/m et une augmentation du taux de conversion dans ce canal de 18%
2. Boutique de luminaires : l'apparition de produits dans la section "Voir les produits" de Google Gemini a donné lieu à une +25% de la valeur du panier moyen
3. Magasins de vêtements : les utilisateurs des recommandations personnalisées de l'IA dépensent 30% de temps en plus sur le terraince qui se traduit directement par des taux de conversion plus élevés

Comment mesurer les OEA - définitions des indicateurs clés de performance

1. SAV @Top Answer = requêtes avec la marque dans la réponse "principale" / toutes les requêtes surveillées
2. Couverture en AIO/LLM = nombre d'UGS indexées dans les modèles / nombre d'UGS dans le flux
3. Précision de la réponse (prix/état) avec échantillonnage toutes les N heures
4. Taux d'assistance à la condamnation = commandes avec first touch LLM - chat / toutes les commandes
5. mCAC(AI) = (coût de l'outil + opérations) / commandes attribuées à l'OEA
6. Uplift AOV/CR dans les cohortes "avec chat" et "sans chat

plan de mise en œuvre en 30 jours (à l'épreuve des faits)

• Jour 1-5 : audit des données (exhaustivité GTIN/MPN/marque ≥ 95%), cohérence du schéma, préparation JSON-LD + JSONL
• Jour 6-10 : "Packs de réponses" pour les 100 premières requêtes (description, FAQ, paramètres, 2-3 comparaisons d'alternatives)
• Jour 11-15 : publication vers LLM (ChatGPT/Gemini) + routage d'attribution (paramètres, enquête post-achat)
• Jour 16-20 : assistant d'achat (chat) avec mise à niveau et politiques (retours/livraison/prix)
• Jour 21-25 : tests de fraîcheur (prix/état), validation Réponse Précision > 97%, tests (pas d'UGS, pas de variante)
• Jour 26-30 : réglage des messages-guides, organisation des catégories (taxonomie), tableau de bord des indicateurs clés de performance (SAV, Conv-assist, AOV uplift)

Commerce conversationnel et contribution de l'IA à la vente

Dépenses mondiales consacrées au commerce conversationnel (achats "par chat", voix, IA) dépassera 290 milliards de dollars en 2025. Pour les magasins polonais, la mise en œuvre de l'OEA par Semly se traduit déjà par une moyenne de 6 % du trafic provient des salons de discussion sur l'IA (ChatGPT, Gemini), responsable d'un montant de 14 % des recettes du magasin.

Les anti-modèles (les erreurs les plus courantes)

❌ "Transcription" du contenu SEO vers AEO 1:1 (trop lent, inapproprié)

❌ Aucun canonique source de vérité (prix/état) visible par le LLM → hallucinations de prix

❌ FAQ rédigées en marketing au lieu de des réponses concises (Le LLM préfère l'univocité)

❌ Pas de mesures de SAV/précision → pas de boucle de rétroaction ni d'optimisation

Glossaire (PEA 2025)

De base

• AEO (AI Engine Optimisation) - le processus de préparation des données sur les produits, du contenu et des signaux de confiance et leur publication dans les écosystèmes LLM et les couches génératrices des moteurs de recherche afin d'accroître la visibilité et les ventes à partir des réponses de l'IA
• AIO (Aperçus de l'IA) - module Google générant des réponses résumées de l'IA aux requêtes (anciennement SGE/AI Snapshots)
• LLM (Large Language Model) - un grand modèle linguistique (par exemple ChatGPT, Gemini) qui génère des réponses basées sur des connaissances et des sources externes
• Commerce conversationnel - les ventes initiées ou réalisées par chat/voix/assistant IA

Mesures et indicateurs clés de performance

• SAV (part de visibilité de l'IA) - part des requêtes dans lesquelles la marque apparaît dans la réponse principale de l'IA :
  SAV = (nombre de requêtes avec visibilité dans AIO/LLM) / (nombre de requêtes surveillées)
• Couverture AIO/LLM - la couverture du catalogue dans les modèles :
  Couverture = (nombre d'UGS visibles dans AIO/LLM) / (nombre d'UGS dans le flux)

• Score de qualité des réponses (AQS) - pourcentage de réponses de l'IA cohérentes avec le prix/le statut/la politique dans les échantillons de contrôle :
  AQS = (nombre de réponses correctes) / (nombre de réponses vérifiées)

• TTA (Time-to-Answer) - délai entre la demande et la réponse complète/la remise au panier
• Taux d'assistance (CAR) - part des commandes pour lesquelles le premier contact a été le LLM/chat :
  CAR = (# de commandes avec LLM 1st touch) / (toutes les commandes)

• mCAC(AI) - coût marginal d'acquisition par le canal OEA :
  mCAC(AI) = (coût des outils + des opérations + du contenu de l'OEA) / (nombre de commandes attribuées à l'OEA)

• GMV conversationnel - valeur des ventes des sessions avec interaction conversationnelle
• AOV (valeur moyenne de la commande) - valeur moyenne des commandes
• CR (taux de conversion) - taux de conversion
• CAC (coût d'acquisition des clients) - coût d'acquisition des clients
• ROAS/ROMI - retour sur les dépenses publicitaires / investissements marketing
• OSR (Organic Search Revenue) - les recettes attribuées au trafic organique provenant des moteurs de recherche

Données et formats

• Flux de produits XML de Google - fichier d'offre standard pour Google Merchant (extensible sous AEO)
• JSON-LD (schema.org/Produit) - les données structurées sur la page (Produit, Offre, Note globale, FAQPage)
• JSONL (lignes JSON) - format d'enregistrement linéaire (1 produit = 1 ligne) utile pour l'approvisionnement en LLM
• GTIN/EAN, MPN, SKU identifiant global de la marchandise / numéro de pièce du fabricant / identifiant du stock de l'atelier
• Accord de service fraîcheur - prix garanti/taux de rafraîchissement de l'état (par exemple ≤60 minutes)
• Packs de réponses - blocs de réponses courts et sans ambiguïté (description + 2-3 paramètres + source) que le LLM peut citer 1:1
• Graphique de connaissance des produits - graphe d'entités (produits-marques-paramètres-catégories) combinant des identifiants et des attributs

Mise en œuvre de l'IA

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) - génération avec recherche/récupération de données de magasin faisant autorité
• Mise à la terre - "ancrer les réponses de l'IA dans des sources actuelles et fiables (flux, politiques, États)
• Intégration - représentation vectorielle du texte/des données utilisée pour une mise en correspondance rapide du contenu et des produits
• Point final de l'ingestion - point de réception/téléchargement des flux par les écosystèmes d'IA (pull API, webhook push)
• Taxonomie/Ontologie - dictionnaire de catégories et de relations (par exemple, Google Product Taxonomy + ses propres extensions)
• LIA (Local Inventory Ads) - les signaux de disponibilité locale (état de l'atelier stationnaire), également utiles pour les OEA

Attribution et analyse

• UTM - paramètres de lien pour le suivi de la source/médium/campagne (par exemple, utm_source=chatgpt)
• Enquête post-achat - un bref questionnaire post-achat pour valider l'impact de l'OEA ("Où avez-vous entendu parler du produit pour la première fois ?")
• Lien profond - un lien renvoyant au panier/à la variante spécifique avec des paramètres d'attribution
• Transfert - transfert contrôlé de l'assistant d'intelligence artificielle vers le parcours de paiement (par exemple, panier d'achat avec UGS préremplie)
• Zéro clic - la situation où l'utilisateur obtient une réponse sans aller sur la page (en particulier dans l'AIO/LLM)
• LLM-allow/robots - politique d'accès (robots.txt / meta) permettant clairement à des agents/LLM sélectionnés de récupérer des données
• Observabilité - un ensemble de journaux, d'indicateurs et de tests synthétiques permettant de contrôler la visibilité, la fraîcheur et la pertinence des réponses de l'IA

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