L'IA est en train de fondamentalement réécrire le fonctionnement du retail media, déplaçant l'industrie de la recherche basée sur les mots-clés et des emplacements sponsorisés traditionnels vers une découverte axée sur l'intention, alimentée par des agents commerciaux autonomes et des interfaces conversationnelles. Cette transformation représente plus qu'une simple mise à niveau incrémentielle des modèles publicitaires existants : elle signale une refonte complète de la façon dont les détaillants monétisent la découverte, la façon dont les marques atteignent les consommateurs et la façon dont les informations sur les produits doivent être structurées pour rester visibles et compétitives dans un marché médiatisé par l'IA.[1][2]
Le changement est déjà en cours. Alors que les consommateurs délèguent de plus en plus leurs décisions d'achat à des agents d'IA et à des plateformes de commerce conversationnel, les mécanismes du retail media sont fondamentalement perturbés. Là où les listes de produits sponsorisés dominaient autrefois la publicité en ligne, les détaillants se préparent désormais à un avenir où la visibilité au sein des flux de recommandations de l'IA deviendra le principal champ de bataille pour l'attention des marques. Cela signifie que la dynamique des enchères du retail media — les systèmes d'enchères, les hiérarchies de placement et les modèles de tarification qui ont défini cet espace au cours de la dernière décennie — est en train d'être recalibrée pour une ère où le contexte, l'intention et la pertinence conversationnelle comptent plus que la correspondance de mots-clés ou les taux de clics historiques.[1]
L'effondrement de la découverte centrée sur les mots-clés
Le retail media traditionnel s'est appuyé sur une proposition relativement simple : les marques enchérissent sur des mots-clés, se disputent un emplacement au-dessus ou à côté des résultats de recherche, et paient lorsque leurs publicités génèrent des clics ou des conversions. Ce modèle a généré une valeur énorme pour les détaillants — les dépenses de retail media aux États-Unis devraient atteindre 60 milliards de dollars en 2025 et dépasser 100 milliards de dollars d'ici 2028, soit une croissance cinq fois plus rapide que les dépenses publicitaires numériques totales.[2] Pourtant, l'hypothèse sous-jacente — que les consommateurs recherchent activement des produits en utilisant des termes spécifiques — est remise en question par l'essor du commerce basé sur des agents.
Lorsqu'un consommateur délègue une décision d'achat à un agent d'IA, il ne tape plus de mots-clés. Au lieu de cela, il exprime son intention par le biais de requêtes en langage naturel, de son historique comportemental et de signaux contextuels. Un agent commercial autonome peut recevoir une instruction telle que "trouvez-moi un ordinateur portable professionnel adapté au montage vidéo", traiter les données concernant le budget du consommateur, les exigences techniques et les achats précédents, puis naviguer de manière autonome dans les catalogues des détaillants pour identifier les options appropriées. Dans ce scénario, les enchères de mots-clés traditionnelles deviennent hors de propos. Ce qui compte, c'est plutôt de savoir si les données sous-jacentes d'un produit — ses spécifications, ses attributs, ses caractéristiques de performance — sont suffisamment riches pour que l'IA comprenne sa pertinence par rapport à l'intention de l'acheteur.
Cela représente un profond changement dans la façon dont les informations sur les produits doivent être organisées et maintenues. Les détaillants et les marques ne peuvent plus se fier à des listes de produits maigres avec un minimum d'attributs. Les agents d'IA qui font des recommandations d'achat au nom des consommateurs ont besoin de données de produits complètes, précises et contextuellement riches pour fonctionner efficacement. Cela signifie que les "product feeds", les structures de "catalog" et les normes de contenu deviennent une infrastructure essentielle, non seulement pour les opérations de commerce électronique, mais aussi pour la viabilité du retail media lui-même.
Le Retail Media à l'ère des agents
Le modèle de monétisation du retail media dans un marché basé sur des agents reflétera probablement les schémas déjà établis dans d'autres environnements médiatisés par l'IA. De la même manière que les marques enchérissent pour la visibilité au sein des "product feeds" Google Shopping ou des classements des résultats de recherche, les détaillants permettront éventuellement aux marques d'enchérir pour la proéminence au sein des flux de recommandations des agents d'IA. Cependant, la nature de ces placements différera considérablement des modèles de produits sponsorisés actuels.
Dans le paysage actuel du retail media, la visibilité d'une marque est souvent corrélée au prix de l'offre et aux indicateurs de performance historiques tels que les taux de clics et les taux de conversion. À l'ère des agents, la visibilité dépendra de plus en plus de signaux de pertinence que les systèmes d'IA peuvent interpréter : l'adéquation produit-marché pour des segments de clientèle spécifiques, l'exactitude des attributs des produits, les mesures de satisfaction de la clientèle, la disponibilité des stocks et l'alignement sur les besoins exprimés ou déduits du client.
Ce changement a des implications profondes sur la façon dont les détaillants structurent leurs réseaux médias et sur la façon dont les marques abordent le marketing des produits. Une marque ne peut plus simplement surenchérir sur les concurrents et garantir la visibilité. Au lieu de cela, elle doit s'assurer que les données de ses produits sont complètes, précises et optimisées pour l'interprétation par l'IA. Cela introduit de nouvelles dimensions de la concurrence dans le retail media — non seulement une course pour enchérir le plus haut, mais aussi une course pour fournir les informations sur les produits les plus fiables et les plus riches en attributs.
L'impératif du contenu des produits
La base d'un retail media efficace dans un marché basé sur l'IA est la qualité et l'exhaustivité des données sur les produits. Les agents commerciaux autonomes qui font des recommandations au nom des consommateurs doivent faire la distinction entre les produits en fonction de centaines d'attributs, de spécifications et de signaux contextuels. La génération du processeur d'un ordinateur portable, la configuration de la RAM, la résolution de l'écran, le poids, l'autonomie de la batterie, les conditions de garantie et la compatibilité avec des logiciels spécifiques sont tous importants lorsqu'un agent met en relation des produits avec l'intention du client. Il en va de même pour les informations sur la durabilité, la fabrication, la transparence de la chaîne d'approvisionnement et la réputation de la marque.
Cela crée une demande sans précédent de catalogues de produits riches. Les détaillants et les marques qui ont historiquement minimisé les investissements dans le contenu des produits — en s'appuyant plutôt sur les avis des consommateurs, le contenu généré par les utilisateurs ou les spécifications minimales du fabricant — sont désormais confrontés à la pression d'étendre considérablement l'étendue et la profondeur de leur infrastructure d'information sur les produits.
Les implications s'étendent à la gestion des "catalog" et à la maintenance des "product feed". Là où les détaillants auraient pu autrefois tolérer des incohérences occasionnelles de données, des attributs manquants ou des mises à jour retardées des informations sur les produits, un marché médiatisé par l'IA exige une exactitude et une exhaustivité quasi parfaites. Un agent commercial autonome qui recommande un produit avec des spécifications inexactes ou des informations critiques manquantes endommage non seulement cette transaction spécifique, mais érode la confiance des consommateurs envers l'agent lui-même, ce qui a des conséquences plus larges pour l'activité média du détaillant.
De même, la rapidité avec laquelle les détaillants peuvent mettre de nouveaux produits sur le marché devient de plus en plus importante. Dans les modèles de retail media actuels, un nouveau produit peut être lancé avec un minimum d'informations et gagner en visibilité grâce à des promotions payantes. Dans un marché basé sur des agents, un nouveau "product feed" contenant des données incomplètes ou mal structurées peut être invisible pour les systèmes de recommandation d'IA jusqu'à ce que les informations de son "catalog" soient entièrement matures. Cela crée une pression pour développer des processus d'intégration de produits plus rapides et plus efficaces qui mettent l'accent sur la qualité du contenu plutôt que de la traiter comme une considération post-lancement.
Les outils No-Code et d'IA dans l'infrastructure de contenu
La complexité de la gestion de "catalog" de produits riches à grande échelle a favorisé l'adoption d'outils no-code et assistés par l'IA dans la gestion du contenu des produits. Les détaillants et les marques s'appuient de plus en plus sur l'automatisation pour générer des descriptions de produits, extraire et normaliser les attributs, traduire du contenu dans plusieurs langues et maintenir la qualité des données dans diverses catégories de produits et marchés mondiaux.
L'IA devient essentielle à cette infrastructure de plusieurs façons. Les outils d'IA générative peuvent accélérer la création de descriptions de produits, de spécifications techniques et de textes marketing adaptés à différents canaux et audiences. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les données manquantes ou incohérentes dans les "product feed", signaler les erreurs potentielles et suggérer des corrections. Le traitement du langage naturel peut extraire des attributs structurés à partir de contenu non structuré, en convertissant les informations sur les produits en formats standardisés compatibles avec diverses plateformes de vente au détail et de publicité.
Le mouvement no-code a démocratisé l'accès à ces outils, permettant aux petits détaillants et aux marques de gérer des "catalog" de produits complexes sans créer d'infrastructure d'ingénierie logicielle personnalisée. Ceci est important car l'obstacle à la participation à un marché de retail media basé sur des agents ne devrait pas être la capacité à investir dans une technologie personnalisée. Les outils qui abstraient la complexité technique, permettant aux équipes de merchandising et de marketing de gérer les données des produits via des interfaces visuelles plutôt que du code, permettent aux détaillants et aux marques diversifiés de répondre aux normes de qualité des données requises par les agents d'IA.
Standardisation et interopérabilité des données
Le passage au commerce basé sur des agents crée une pression renouvelée pour la standardisation des données sur les produits. Lorsque les agents d'IA opèrent sur plusieurs détaillants et plateformes, ils ont besoin de moyens cohérents et prévisibles d'interpréter les informations sur les produits. La résolution d'écran d'un ordinateur portable doit signifier la même chose, que les données proviennent du système de "catalog" propriétaire d'un détaillant, d'une plateforme de gestion des informations sur les produits d'une marque ou d'un agrégateur de données tiers.
Cela attire une attention renouvelée sur les normes de données et les cadres de schémas qui existent depuis longtemps dans le commerce électronique, mais qui ont souvent été mis en œuvre de manière incohérente. Des normes telles que le numéro d'article commercial mondial (GTIN), ICECAT et le balisage de données structurées (Schema.org) deviennent moins optionnelles et plus essentielles. Les détaillants et les marques qui peuvent structurer leurs données de produits de manière fiable selon des normes largement reconnues gagnent des avantages en termes de visibilité au sein des systèmes d'IA, car ces données deviennent plus faciles à interpréter et à approuver pour les agents d'IA.
L'implication est que la participation au retail media basé sur des agents nécessitera probablement le respect de normes de données plus rigoureuses que celles que de nombreux détaillants et marques maintiennent actuellement. Cela représente une forme de pression de standardisation qui fonctionne différemment des exigences réglementaires — elle émerge de la nécessité technique plutôt que du mandat juridique, mais elle s'avérera probablement tout aussi importante.
Le défi opérationnel à court terme
Pour les détaillants gérant cette transition, le défi immédiat consiste à gérer simultanément deux modèles de retail media. Le modèle de placement sponsorisé basé sur les mots-clés et la recherche reste dominant et très rentable. Les réseaux de retail media basés sur les produits sponsorisés, les marques sponsorisées et la publicité display génèrent des revenus supplémentaires substantiels pour les grands détaillants. Simultanément, les détaillants doivent investir dans l'infrastructure de données sur les produits, la standardisation des "catalog" et les interfaces basées sur des agents qui alimenteront la prochaine génération de retail media.
Ce modèle d'exploitation double crée des défis en matière d'allocation des ressources. Un détaillant doit-il donner la priorité à l'optimisation de son activité de retail media existante, qui génère actuellement des milliards de dollars de revenus, ou investir massivement dans l'infrastructure d'un avenir basé sur des agents qui reste partiellement incertain ? La réponse, de plus en plus, est les deux. Les détaillants ne peuvent pas se permettre de négliger la performance actuelle du retail media, mais ils ne peuvent pas non plus retarder les investissements dans les données de produits et l'infrastructure de "catalog" qui seront nécessaires au commerce basé sur des agents.
Le calendrier de cette transition est très important. Si le commerce basé sur des agents représente une part importante des transactions de commerce électronique d'ici trois à cinq ans — un scénario plausible compte tenu des tendances actuelles de l'adoption par les consommateurs de l'aide à l'achat assistée par l'IA — alors les détaillants qui retardent les investissements dans la qualité des "catalog" et la standardisation des données seront confrontés à un grave désavantage concurrentiel. Les marques qui commencent dès maintenant à investir dans des données de produits plus riches, des attributs standardisés et une infrastructure de contenu compatible avec l'IA posséderont des avantages significatifs à mesure que le retail media évoluera.
Conclusion : Préparation et urgence
La conversation du podcast mettant en évidence cette transformation souligne un point essentiel pour l'industrie du retail et du commerce électronique : le passage au commerce basé sur des agents n'est pas un scénario futur lointain, mais une réalité émergente qui exige une réponse stratégique immédiate. Les détaillants doivent commencer dès maintenant à évaluer leur infrastructure de données sur les produits, à évaluer leur conformité aux normes de données émergentes et à investir dans les outils et les processus qui leur permettront de concurrencer dans un paysage de retail media médiatisé par des agents d'IA plutôt que par des recherches par mots-clés.
Il ne s'agit pas simplement d'une mise à niveau technologique ; il s'agit d'une refonte fondamentale de la relation entre les détaillants, les marques et les consommateurs dans le commerce. Les détaillants et les marques qui s'adaptent rapidement — qui investissent dans le contenu des produits, normalisent leurs données et préparent leur infrastructure pour un marché médiatisé par l'IA — seront en mesure de prospérer. Ceux qui tardent risquent de se retrouver marginalisés par des concurrents plus agiles à mesure que le commerce basé sur des agents deviendra courant.
Alors que l'industrie s'oriente vers la découverte de produits basée sur l'IA, la qualité et l'accessibilité des données sur les produits seront primordiales. Chez NotPIM, nous reconnaissons ce changement et fournissons une solution no-code qui simplifie la gestion des données des produits. Notre plateforme permet aux entreprises d'enrichir, de standardiser et d'optimiser les informations sur les produits, en veillant à ce qu'elles répondent aux exigences des agents d'IA et restent compétitives dans l'évolution du paysage du commerce électronique. Nous constatons une forte demande d'outils qui aident à structurer les données sur les produits, et NotPIM est conçu pour fournir précisément cela.