Le Product Finder de ChatGPT et son intégration avec le commerce
Début 2025, OpenAI a introduit la fonctionnalité Product Finder dans ChatGPT, marquant une évolution significative dans la façon dont les consommateurs recherchent, découvrent et achètent des produits. Plutôt que de s'appuyer sur les moteurs de recherche traditionnels ou de naviguer sur les sites web des détaillants, les utilisateurs peuvent désormais décrire leurs besoins dans ChatGPT et recevoir des recommandations de produits personnalisées. Cela inclut des comparaisons détaillées, des avis d'utilisateurs et des liens d'achat directs, simplifiant ainsi l'expérience d'achat de la découverte au paiement sans quitter l'interface de discussion.
Les avancées ultérieures ont permis aux utilisateurs d'acheter des articles directement auprès de détaillants sélectionnés, tels qu'Etsy, via ChatGPT. L'intégration des paiements avec des plateformes comme PayPal et Stripe a facilité les transactions sécurisées. Cette approche abrège efficacement le parcours client conventionnel en plusieurs étapes en un flux de conversation où la découverte de produits et la conversion se produisent en un seul endroit. En avril 2025, ChatGPT a généré plus de 243 millions de visites sur des sites médias - une augmentation de 98 % depuis janvier 2025 - démontrant une adoption rapide par les consommateurs en tant que canal de découverte. OpenAI n'a pas encore divulgué les taux de clics, mais ChatGPT enregistre plus d'un milliard d'interactions web par jour, ce qui suggère des dizaines de millions d'événements de découverte de produits chaque semaine (Retail Media Age, Digiday).
Perturbation du Retail Media traditionnel
Ce changement annonce une perturbation potentielle au sein du paysage du retail media. Historiquement, les stratégies de retail media ont mis l'accent sur les placements sur site, tels que les listes de produits sponsorisées, les bannières et les carrousels de catégories, en s'appuyant sur les consommateurs entrant dans les environnements numériques appartenant aux détaillants. L'approche conversationnelle de ChatGPT contourne non seulement ces placements endémiques, mais positionne également le contenu média et d'affiliation - souvent cité comme sources dans les recommandations de l'IA - comme de nouveaux vecteurs pour influencer les décisions d'achat.
Un exemple concret illustre cette convergence : lors de la recherche de moniteurs pour bébé, ChatGPT a affiché le même moniteur Hubble comme le produit le plus recommandé que le placement payant du détaillant, mais sa suggestion était alimentée par un avis d'expert d'un site média plutôt que par la logique de campagne interne. Cela démontre que le contenu hors-site a désormais le potentiel de l'emporter sur les investissements endémiques de retail media en matière d'orientation des choix des consommateurs. Selon InternetRetailing et Adweek, les éditeurs de médias et les affiliés deviennent de puissants intermédiaires dans le commerce agentique, car leurs critiques et leurs analyses de produits alimentent les recommandations de ChatGPT.
L'impératif stratégique pour l'infrastructure e-commerce
Feeds de produits et qualité des données
La performance de ChatGPT repose sur l'ingestion et la contextualisation de vastes volumes de données sur les produits. Les détaillants sont sous pression pour unifier leurs systèmes ERP, d'inventaire, de prix et d'exécution afin que les agents d'IA puissent accéder à des données à jour, structurées et complètes (Fortune). Les problèmes de qualité des données - tels que l'inventaire cloisonné, les prix incohérents ou les estimations de livraison obsolètes - compromettent la précision et la fiabilité des recommandations basées sur l'IA. Les détaillants qui ont investi dans des intégrations transparentes, comme Walmart, en tirent un avantage concurrentiel, constatant une augmentation du trafic de parrainage et de la conversion à partir des sessions d'achat initiées par l'IA.
Normes de catalogage et complétude des fiches produits
L'essor du commerce agentique amplifie la nécessité de formats de catalogage de produits standardisés. Des feeds de produits complets et haute résolution deviennent essentiels, car les attributs manquants peuvent entraîner l'omission d'un article lors de la découverte par l'IA ou présenter des informations incomplètes à l'utilisateur final. Des product cards complètes - avec des spécifications, des visuels, des avis clients, la disponibilité et les prix - facilitent des recommandations d'IA plus confiantes et réduisent les frictions dans le processus de paiement instantané (eMarketer).
Le contenu média cité dans les recommandations de ChatGPT comprend souvent des avis d'experts et des liens d'affiliation, ce qui signifie que les marques doivent surveiller la qualité du contenu au-delà de leurs propres domaines. S'assurer que les affiliés et les éditeurs présentent des données de produits à jour et précises fait partie de l'infrastructure de contenu pour maintenir la visibilité dans les canaux alimentés par l'IA.
Vitesse des mises à jour d'assortiment
Alors que les consommateurs commencent de plus en plus leurs parcours d'achat via l'IA conversationnelle, l'agilité des mises à jour d'assortiment devient un facteur de différenciation. Les détaillants doivent être en mesure d'intégrer rapidement de nouveaux articles et de mettre à jour avec précision les informations sur tous les canaux de vente, y compris les partenaires médias et affiliés tiers, afin de rester pertinents dans les recommandations de paiement instantané. Les solutions sans code et les outils d'automatisation basés sur l'IA prennent de l'importance, à la fois pour la gestion interne du catalog et les intégrations de partenaires externes (Blue Wheel Media).
Le rôle des systèmes sans code et de l'automatisation de l'IA
Avec le commerce agentique qui accélère la vélocité et la complexité des interactions de données de vente au détail, les plateformes sans code et l'automatisation basée sur l'IA sont sur le point de redéfinir les opérations de contenu. Ces outils permettent aux détaillants, aux marques et aux éditeurs d'ajuster rapidement les feeds de produits et les métadonnées de campagne pour des centaines ou des milliers de références (SKU) sans une expertise technique approfondie. En démocratisant la gestion de contenu et en permettant la syndication rapide des attributs et des offres de produits, les solutions sans code permettent aux petites marques et aux grands détaillants de rivaliser sur le canal de vente au détail alimenté par l'IA.
L'agilité des mises à jour d'assortiment devient un facteur de différenciation. Pour maintenir la pertinence dans les recommandations de paiement instantané, les détaillants doivent être en mesure d'intégrer rapidement de nouveaux articles et de mettre à jour les informations avec précision sur tous les canaux de vente.
Les technologies d'IA aident également à concilier des formats de catalog disparates, à extraire les spécifications clés et à générer des textes de produits améliorés qui s'alignent sur les critères de découvrabilité dans les environnements de recherche conversationnelle. Une gestion améliorée du catalog sans code améliore la rapidité de mise sur le marché et augmente la probabilité d'inclusion dans les recommandations de produits de l'IA - une dimension désormais essentielle pour la visibilité e-commerce.
L'évolution des dynamiques dans les partenariats d'affiliation et média
Le marketing d'affiliation devrait augmenter de 8 % de TCAC (taux de croissance annuel composé) de 2024 à 2031, reflétant la valeur croissante du contenu hors site de haute qualité dans la découverte de produits basée sur l'IA (Cognitive Market Research). Les intégrations entre les marques et un réseau diversifié d'éditeurs, d'influenceurs et de sites d'avis deviendront plus centrales aux stratégies de retail media. La présence dans les avis d'experts et les listes d'affiliation peut déterminer le placement dans les recommandations générées par ChatGPT, déplaçant les priorités budgétaires de l'activation des campagnes sur site vers une syndication de contenu plus large.
L'effet de réseau ici est substantiel : au fur et à mesure que de plus en plus de marques investissent dans du contenu hors site de haute qualité, les éditeurs tiers renforcent leur position en tant qu'arbitres de la visibilité des produits dans le commerce agentique. Les marques qui négligent cette dimension risquent de perdre des parts dans l'écosystème commercial de l'IA, où la découverte initiale peut ne jamais visiter le propre site du détaillant.
Implications pour les détaillants et les marques
Pour les détaillants et les marques, l'avènement de ChatGPT en tant qu'assistant d'achat et point de conversion est à la fois une menace et une opportunité. Le principal risque réside dans la diminution de la portée et de la valeur perçue des placements payants traditionnels et de l'inventaire publicitaire sur site. Si les acheteurs effectuent régulièrement des transactions sans être exposés à la vente croisée ou à la logique de campagne sur site, les détaillants peuvent perdre des revenus supplémentaires et la profondeur de la relation client (eMarketer).
Inversement, ceux qui adaptent leur stratégie de retail media - y compris en investissant dans des partenariats de contenu hors site, en améliorant l'infrastructure du catalog et en automatisant les flux de données - sont susceptibles de tirer une valeur significative de la marée montante du commerce agentique. Les premiers à agir font déjà état d'une augmentation du trafic de parrainage, d'une amélioration des taux de conversion et d'une plus grande visibilité de la marque auprès de nouveaux segments de clientèle.
Perspectives d'avenir
L'impact total du commerce agentique - où l'IA et les interfaces conversationnelles servent d'intermédiaire à la découverte et à la transaction de produits - ne fait que commencer à se concrétiser. Les enquêtes indiquent que plus d'un tiers des consommateurs américains autoriseraient un assistant d'IA à effectuer des achats en leur nom (TechRadar-Omnisend), ce qui souligne les changements rapides dans l'ouverture des consommateurs au commerce délégué.
Le secteur est désormais confronté à deux défis convergents : accélérer la qualité et l'exhaustivité de l'infrastructure de contenu et reconfigurer le retail media vers des stratégies omnicanal intégrées à l'IA. La prochaine frontière consistera à intégrer les données de produits, les avis et les relations d'affiliation pour rendre chaque référence (SKU) découvrable, comparable et achetable en un instant, où que la conversation commerciale numérique commence.
Sources : Retail Media Age, Digiday ; Fortune ; Adweek ; eMarketer.
L'émergence de moteurs de recherche de produits basés sur l'IA comme ChatGPT souligne le besoin urgent pour les entreprises e-commerce de donner la priorité à la qualité des données et à l'efficacité du catalog. Chez NotPIM, nous reconnaissons cette évolution comme un changement important ayant un impact sur la visibilité des produits et les ventes. Notre plateforme répond directement aux défis mis en évidence en fournissant des outils pour unifier les données, standardiser les feeds de produits et automatiser les mises à jour de contenu, garantissant ainsi que les détaillants peuvent être compétitifs efficacement dans ce nouveau paysage commercial conversationnel. Cette approche proactive permet aux entreprises de maintenir leur découvrabilité et de construire une base solide pour l'innovation future.