Le réflexe d'achat se déplace vers les moteurs génératifs : ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews. Ils ne lisent pas vos pubs, ils lisent votre donnée produit, vos contenus et vos pages. La méthode : un flux propre, du contenu multimodal ancré dans le catalogue, et une visibilité IA mesurée intention par intention.
Un acheteur demande « le meilleur sérum rétinol pour peau sensible » à une IA : elle synthétise une réponse et cite quelques sources. Si votre donnée produit est pauvre, vos contenus rares et vos pages illisibles pour les machines, vous n'êtes pas dans la réponse, et vous ne le voyez même pas dans vos analytics.
Titres pauvres, attributs manquants, descriptions plates : les modèles n'ont rien pour comprendre, et donc recommander, vos produits.
Sans contenu riche (descriptions, comparatifs, visuels, vidéos) ancré dans votre catalogue, les IA n'ont aucune matière à reprendre et à attribuer à votre marque.
Sans pages structurées et balisées (JSON-LD) par intention, vos PDP existent pour l'humain mais restent opaques aux crawlers des IA génératives.
Être visible dans les IA, ce n'est pas optimiser des mots-clés. C'est donner aux modèles une matière première qu'ils comprennent, l'enrichir de contenu citable, puis le publier sur des pages dédiées à chaque intention, structurées pour être lues, comprises et reprises.
Un flux audité et enrichi par IA : attributs complets, descriptions riches, données normalisées. La donnée produit propre et lisible par les machines, socle de toute recommandation par une IA.
Découvrir le moduleLe studio GenAI multimodal : textes, images, vidéos et données structurées ancrés dans le catalogue. La matière citable que les modèles peuvent reprendre et attribuer à votre marque.
Découvrir le moduleUn diagnostic de votre visibilité dans les réponses des IA : part de voix par catégorie, intentions manquées, priorités de correction. Il oriente l'enrichissement de la donnée et des contenus.
Découvrir le moduleUne donnée comprise, un contenu citable, une visibilité mesurée : vous passez d'absent des réponses à source citée, sur la longue traîne comme sur vos requêtes stratégiques.
La même source produit enrichie nourrit les trois conditions de la citation : une donnée que le modèle comprend, du contenu qu'il peut reprendre, et une visibilité que vous pouvez suivre. L'une sans les autres ne suffit pas.
Un produit décrit en profondeur, usage, cible, contexte, attributs, devient interprétable par un LLM, qui peut alors le recommander à bon escient.
Le diagnostic mesure votre part de voix dans les réponses des IA, repère les intentions où vous êtes absent et priorise les corrections à apporter.
Flux, assets et pages partagent la même donnée enrichie : zéro incohérence entre ce que dit votre catalogue et ce que lit l'IA.
Une recette appliquée à tout le catalogue couvre des milliers d'intentions, pas seulement vos têtes de gondole.
On suit votre part de voix dans les réponses IA et les prompts sur lesquels vous êtes, ou non, cité.
Le parcours : mesurer où vous êtes absent des réponses IA, identifier les intentions à couvrir, puis enrichir la donnée et les contenus qui vous rendent citable.
Les signaux convergent : la découverte produit migre vers les moteurs génératifs. Être lisible et citable n'est plus optionnel.
On mesure votre part de voix actuelle dans les réponses des IA sur vos requêtes stratégiques et on identifie les intentions manquées. Vous repartez avec votre diagnostic de visibilité IA. Sans engagement.
Demander une démoSans IT · Généré depuis votre flux · ChatGPT · Gemini · AI Overviews
Une donnée produit lisible par les machines, du contenu multimodal citable, une visibilité IA mesurée : vous passez d'absent des réponses génératives à marque recommandée, sur toute la longue traîne, suivi dans le temps.
Sans engagement · Sans IT · Lisible par les agents IA