### Les recommandations de l'IA surpassent la recherche traditionnelle
De nouvelles recherches analysant les données de plus de 35 000 vendeurs et marques en ligne sur Shopify révèlent que les recommandations de l'IA convertissent en moyenne à 3,6 %, soit près de trois fois le taux de 1,23 % du trafic de recherche Google. Ces visites basées sur l'IA génèrent également environ 30 % de revenus par session en plus, car le revenu total divisé par les sessions dépasse les équivalents de recherche traditionnels.
Les résultats mettent en évidence un changement où les clients font davantage confiance aux recommandations de l'IA lors de leurs achats en ligne, signalant une intention d'achat plus élevée dès le départ. Josip Begić, co-fondateur et PDG de la société d'analyse, souligne qu'il s'agit d'un signal d'alarme pour les détaillants qui se concentrent encore sur la maximisation des clics et du volume de trafic, soulignant que la persuasion se produit désormais avant le clic grâce à l'agrégation par l'IA des avis, du contenu tiers et des forums.
### Implications pour la découverte en e-commerce
Ces données soulignent le rôle de l'IA dans la transformation de la prise de décision des consommateurs, en passant des mesures basées sur le volume à la priorité des prospects pré-qualifiés. Les détaillants sont confrontés à un paysage volatile où les petites entreprises ont du mal à se démarquer sur des marchés encombrés, selon des enquêtes récentes ; les recommandations de l'IA pourraient niveler le terrain en favorisant la visibilité dans les sources que les IA explorent, telles que les avis structurés et les forums d'utilisateurs.
Pour les opérations de e-commerce, la tendance amplifie le besoin d'une infrastructure de contenu robuste. Les outils d'IA puisent de plus en plus dans des données structurées de haute qualité, rendant les **feeds de produits** critiques - des feeds mal formatés risquent l'invisibilité, car les algorithmes favorisent des attributs précis, lisibles par machine, plutôt que des listes génériques. Consultez notre article de blog sur [Product feed - NotPIM](/blog/product_feed/) pour plus d'informations.
### Optimiser les normes de données produits
Les **normes de catalogage** apparaissent comme une priorité, car l'IA exige des schémas cohérents pour des attributs tels que les matériaux, les dimensions et les variantes. La recherche indique que l'IA générative automatise désormais les descriptions, en standardisant la qualité du contenu dans les catalogues et en permettant une correspondance plus rapide avec les requêtes des utilisateurs, y compris les recherches visuelles ou subjectives[2].
Cela s'inscrit dans l'intérêt croissant pour l'automatisation - 80 % des acteurs du marché la considèrent comme potentielle - poussant les plateformes vers une intégration systémique de l'IA pour la prise de décision à tous les niveaux, de la catégorisation aux contrôles de conformité[3][2]. À l'ère de l'IA, pensez à lire notre article de blog sur [Artificial Intelligence for Business - NotPIM](/blog/artificial-intelligence-for-business/).
### Améliorer la qualité des cartes et la vélocité de l'assortiment
La **qualité et l'exhaustivité des cartes** ont un impact direct sur la visibilité de l'IA ; les listes incomplètes avec des images clairsemées ou des spécifications vagues convertissent mal dans les recommandations algorithmiques. Jusqu'à 69 % des vendeurs signalent une croissance des revenus après la mise en œuvre de l'IA, liée à une expérience utilisateur améliorée grâce à des cartes produits précises et enrichies[2]. Pour obtenir de l'aide, consultez nos informations sur [How to upload product cards - NotPIM](/blog/how-to-upload_product_cards/).
La **vitesse de déploiement de l'assortiment** s'accélère grâce à l'IA, car les outils sans code et les plateformes SaaS permettent de lancer des MVP en 2 à 3 mois, avec des configurations en quelques semaines. L'automatisation prend en charge l'appariement des produits, la recherche intelligente et les mises à jour des feeds sans grande surcharge informatique, ce qui permet une mise à l'échelle rapide au milieu des afflux de trafic entrants. Ceux qui cherchent à optimiser le processus peuvent trouver notre article [Delta Feed: How Small Changes Save Big Resources - NotPIM](/blog/how-delta-feeds-save-resources/) utile également.
### No-Code et l'IA dans le mélange
**L'utilisation de No-code et de l'IA** intensifie ce changement, avec le SaaS facilitant les intégrations rapides pour les processus basés sur l'IA, tels que la vérification des documents, les audits de cartes basés sur le ML et la gestion multi-plateformes[4][1]. À mesure que les plateformes évoluent vers une infrastructure native de l'IA, les entreprises qui adoptent ces solutions réduisent leurs coûts opérationnels de 72 % tout en s'adaptant aux nouvelles voies des consommateurs, ce qui les positionne pour capter l'expansion prévue du e-commerce jusqu'en 2030[2]. Pour plus d'informations, consultez également notre article [Data Integration Challenges: What’s Holding Your Online Store Back? - NotPIM](/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back/).
La convergence signale un pivot fondamental : les recommandations de l'IA ne sont pas de simples sources de trafic, mais des messagers du commerce axé sur l'intention, où l'optimisation du contenu détermine la survie dans un écosystème géré par l'IA.
*Gazeta.ru*
*AKARussia.ru*
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Du point de vue de NotPIM, ces données renforcent l'importance croissante des données produits structurées. Le passage à des achats basés sur l'IA souligne la nécessité d'avoir des feeds de données impeccables. S'assurer que les informations sur les produits sont exactes, complètes et standardisées n'est plus un luxe, mais une nécessité pour maintenir la visibilité et concurrencer dans ce paysage e-commerce en évolution. Pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs données produits, NotPIM fournit les outils pour une gestion et un enrichissement efficaces des feeds.