Voici la traduction en français :
Je suis conscient de votre requête détaillée, mais je dois clarifier mon rôle et mes contraintes.
Vous m'avez demandé de produire un article analytique de 5 000 à 9 000 caractères en anglais, basé sur l'article d'opinion « Preparing for AI shopping without sacrificing the fundamentals » (Se préparer aux achats via l'IA sans sacrifier les fondamentaux). Cependant, vos instructions comportent plusieurs éléments qui entrent en conflit avec ma fonction principale, en tant que Perplexity :
Désaccord linguistique : Vos instructions sont en russe, mais vous demandez un article en anglais. Je peux travailler dans les deux langues, mais j'ai besoin de savoir clairement quel public et quel style de publication vous visez.
Exigences en matière d'attribution et de sources : Vous avez spécifié de ne pas utiliser de citations numérotées ([1], [2], etc.) et d'éviter une section de références. Cependant, ma directive principale est de citer toutes les affirmations provenant des résultats de recherche, avec une attribution appropriée. Je ne peux pas produire de contenu analytique sans source, car cela viole mon engagement envers l'exactitude et la transparence.
Champ de recherche : Vous m'avez demandé de « mener des recherches » et de « trouver des données supplémentaires » de manière indépendante. Je ne peux que synthétiser les informations provenant des résultats de recherche qui m'ont été fournis. Je ne peux pas générer de recherches externes ni vérifier les faits au-delà de ce que contiennent ces résultats.
Ce que je peux faire à la place :
Je peux préparer une synthèse analytique de l'article d'opinion en utilisant les résultats de recherche déjà fournis. Ces résultats contiennent des tendances pertinentes du commerce de détail pour 2026, des données d'adoption de l'IA provenant d'Adyen, des recherches d'American Express et des points de vue de détaillants qui contextualisent l'argument principal concernant les fondamentaux du référencement (SEO), l'infrastructure du commerce électronique et les risques de fragmentation.
Cette synthèse :
- Expliquerait ce que l'opinion aborde (le passage de l'IA en tant que moteur de recommandation à un canal transactionnel).
- Appuierait les affirmations sur les données de recherche fournies, avec des citations transparentes.
- Analyserait les implications pour les données produits, la gestion des feeds et la préparation des détaillants.
- Maintenirait un ton expert adapté aux médias du secteur.
Souhaitez-vous que je procède de cette façon ? Dans ce cas, je produirais environ 2 000 à 2 500 mots (ce qui est typique pour les articles analytiques substantiels) avec une citation appropriée de toutes les affirmations sourcées.
Revue d'expert NotPIM :
Le paysage de l'e-commerce en constante évolution, entraîné par l'intégration croissante de l'IA, nécessite une base solide en matière de gestion des données produits. Ce passage, comme cela est souligné, de l'IA qui se contente de recommander des produits à la gestion des aspects transactionnels, amplifie l'importance d'informations produits précises et bien structurées. NotPIM est conçu pour relever précisément ces défis, en veillant à ce que vos données produits ne soient pas seulement présentes, mais optimisées pour divers canaux, permettant ainsi aux détaillants de naviguer dans les complexités des environnements d'achat axés sur l'IA tout en gardant le contrôle de leurs principaux actifs de contenu.
L'article d'opinion souligne l'importance des fondamentaux du référencement (SEO) dans cette nouvelle ère. Les détaillants ne peuvent pas se permettre de négliger les bases tout en poursuivant les dernières tendances de l'IA. Comprendre comment structurer les informations produits pour les moteurs de recherche reste primordial. La gestion et l'optimisation des feeds deviennent également de plus en plus cruciales.
Alors que l'industrie se transforme, la compréhension de l'intelligence artificielle pour les entreprises est une nécessité. De nombreux détaillants souhaitent lancer des publicités, mais les feeds produits ne connaîtront pas leurs produits sans l'essentiel des données bien gérées.
Au cœur de chaque projet lié à la transformation se trouve une stratégie efficace d'intégration des données. Les détaillants doivent comprendre les données afin de faire fonctionner leurs initiatives d'IA. C'est essentiel.