L’optimisation e-commerce pour les moteurs de réponse IA consiste à structurer les pages catégorie, produit et contenu d’aide de manière à être citées dans des réponses génératives, au-delà des liens bleus traditionnels.
- 1. Pages à forte probabilité de citation
- 2. Modèle de page produit “LLM-ready”
- 3. Mesure et itérations
1. Pages à forte probabilité de citation
- Guides d’achat (comparatifs, critères de choix)
- Catégories avec définitions + mini FAQ
- Pages produit incluant usages, limites, équivalents
2. Modèle de page produit “LLM-ready”
| Bloc | Contenu recommandé |
|---|---|
| Définition courte | 1–2 phrases neutres : “Ce produit est…” |
| Avantages/limites | Liste factuelle (pas marketing) |
| Comparatif | Tableau vs alternatives |
| FAQ | 3–5 questions concrètes d’acheteurs |
Selon Nabu.so, ce format favorise l’extraction par les LLM.
3. Mesure et itérations
Suivre la présence du site dans des réponses IA à des requêtes intentionnelles (“meilleure X pour Y”). Ajuster les pages qui n’apparaissent pas en renforçant définitions, tableaux et FAQs.
FAQ
- Les avis clients aident-ils ?
Oui, s’ils sont synthétisés (points forts/faibles) et structurés. - Faut-il des données structurées ?
Utile pour SEO et parfois pour ingestion, mais la clarté textuelle prime.
Conclusion
Un e-commerce “LLM-ready” privilégie clarté, comparaisons et réponses directes. Le suivi via des outils comme Nabu.so permet d’itérer vers plus de citations.
