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 des pages dédiées à chaque intention conçues pour être citées.
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 moduleUne page générative dédiée à chaque intention/prompt — URL propre, contenu structuré, JSON-LD — produite depuis votre flux, sans IT. Le format que les moteurs génératifs savent lire et citer.
Découvrir le moduleUne donnée comprise, un contenu citable, des pages dédiées à chaque intention : 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 page qu'il peut atteindre et exploiter. 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.
Au lieu d'une PDP générique, une page par intention : structurée, balisée JSON-LD, alimentée par vos assets — alignée sur la façon dont une IA lit et résume une source.
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 complet : mesurer où vous êtes absent des réponses IA, identifier les intentions à couvrir, puis publier les pages dédiées qui vous rendent citable — sur votre donnée et vos assets enrichis.
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, on identifie les intentions manquées et on maquette une Smart GEO Page sur l'une d'elles. 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, des pages dédiées à chaque intention : vous passez d'absent des réponses génératives à marque recommandée — sur toute la longue traîne, mesuré dans le temps.
Sans engagement · Sans IT · Lisible par les agents IA