3RD x Cernel : repérez les produits que l'IA ignore

3RD et Cernel s'associent : repérez les produits que l'IA écarte quand vos clients achètent, puis corrigez-les sur tout votre catalogue.

3RD et Cernel s'associent pour que les distributeurs et les marques voient quels produits l'IA laisse de côté dans ses réponses d'achat. Ils peuvent ensuite ajouter, sur tout le catalogue, les détails produit que ces réponses recherchent, puis mesurer si les produits commencent à apparaître.

3RD est la plateforme de visibilité IA. Cernel est la plateforme d'IA danoise dédiée aux données produit du e-commerce. L'une repère le manque, l'autre le comble à l'échelle du catalogue. Voici comment cela se passe concrètement, pour le client, pour votre équipe et pour les produits entre les deux.

Ce que voit le client

Un client demande à ChatGPT « une veste de running imperméable pour femme ».

Il n'obtient pas dix liens bleus, mais une courte liste de fiches produit, chacune avec un nom, un prix, une note et les boutiques qui la vendent. Pour établir cette liste, l'assistant lance lui-même des recherches en arrière-plan. Il cherche les détails qui font la différence : le niveau d'imperméabilité, la respirabilité, la coupe.

Le client ne voit jamais votre page catégorie, seulement cette sélection. Si les données produit de votre veste ne contiennent pas ces détails, votre veste n'y figure pas, même si la même page se classe bien sur Google.

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Ce que voit le client : une courte sélection de fiches produit, sans votre veste.

Pourquoi c'est difficile pour les distributeurs aujourd'hui

La plupart des équipes e-commerce gèrent leurs données produit comme elles l'ont toujours fait : un flux construit selon les exigences de Google Shopping, des tableurs de fournisseurs et des corrections manuelles quand quelque chose casse. Avec les achats via l'IA, cette organisation laisse trois angles morts :

• Vous ne le voyez pas. Vos outils d'analyse montrent le trafic et les positions. Ils ne montrent pas quels produits une réponse de l'IA a cités, lesquels elle a écartés, ni vers quelle boutique elle a envoyé le client.
• Vous ne savez pas ce qui manque. Même avec la réponse sous les yeux, difficile de savoir quel détail a tenu votre produit à l'écart.
• Vous ne pouvez pas le corriger à la main. Ajouter et harmoniser des attributs sur des dizaines de milliers de produits, venant de dizaines de fournisseurs et en plusieurs langues, prendrait une année entière.

Comment fonctionne le partenariat

Le travail suit une boucle : mesurer, diagnostiquer, corriger, puis mesurer à nouveau. 3RD se charge des deux premières étapes et de la dernière. Cernel se charge de la correction.

Étape 1 : voyez quels produits l'IA écarte de ses réponses d'achat (3RD)

Dans 3RD, Product tracking lit les réponses d'achat aux prompts que vous suivez et enregistre chaque fiche produit qu'elles contiennent : quel produit a été cité, à quelle position, à quel prix et avec quelle note, et quelles boutiques le proposaient.

Importez votre catalogue au format CSV. 3RD le rapproche alors de tout ce que les réponses ont cité, d'abord par GTIN, puis par MPN, puis par attributs. Vous obtenez ainsi trois listes :

• vos produits que l'IA recommande, et à quelle fréquence
• vos produits que l'IA connaît mais recommande rarement
• les produits que l'IA recommande sans cesse et pour lesquels vous n'avez aucun équivalent

Commencez par la deuxième liste. Filtrez sur vos produits et triez par visibilité, la plus faible en premier. Un produit que l'IA connaît déjà coûte en général moins cher à corriger qu'un nouveau produit qu'elle ne reconnaît pas encore.

Si vous êtes distributeur plutôt que fabricant, passez de la vue Brands à la vue Shops. Votre question n'est pas de savoir quel produit a été cité, mais si le lien de la réponse pointait vers vous ou vers un concurrent qui vend le même produit. Repérez vos propres produits pour lesquels la colonne Retailer competition est remplie par d'autres boutiques. Vous pouvez les gagner sans rien changer au produit lui-même.

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Product tracking dans 3RD, filtré sur vos propres produits et trié par visibilité, la plus faible en premier.

Étape 2 : voyez ce que les réponses recherchent (3RD)

Chaque produit a sa propre fiche dans 3RD : les boutiques qui le vendent et à quel prix, sa position par rapport aux autres boutiques et les shopping queries qui le font le plus souvent apparaître. Le response inspector ouvre la réponse enregistrée elle-même, avec les fiches produit à côté du texte.

Comparez un produit qui gagne sur un sujet avec le vôtre. Souvent, il vous manque simplement un détail : un indice d'imperméabilité, une coupe, une matière. Parfois, ce sont les mots. Votre fournisseur appelle la couleur « midnight blue », et le client demande du bleu marine. Les détails et les termes que le produit gagnant possède et que le vôtre n'a pas forment votre brief d'enrichissement.

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Le response inspector : la réponse de ChatGPT telle qu'elle a été enregistrée, avec la fiche produit à côté.

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Produits concurrents : ce que les mêmes réponses ont cité d'autre, les boutiques qui le proposaient et sa visibilité.

Étape 3 : corrigez les données sur tout le catalogue (Cernel)

C'est ici que Cernel prend le relais. Vous définissez les règles une seule fois, et Cernel les applique à tous les produits concernés :

• Chaque produit reçoit une catégorie. Cernel classe tout le catalogue dans votre taxonomie ou dans celle d'une marketplace, et chaque catégorie détermine les attributs dont ses produits ont besoin. Ajoutez une fois « résistance aux intempéries » aux vêtements d'extérieur, et toutes les vestes de la catégorie en bénéficient.
• La demande de recherche révèle ce qui manque. Cernel analyse ce que les clients recherchent dans chaque catégorie et recommande de nouveaux attributs, ou de nouvelles valeurs pour ceux que vous avez déjà. C'est un second avis utile, à côté du brief de 3RD.

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Market insights dans Cernel : chaque catégorie est confrontée à ce que les clients recherchent, avec son niveau de complétude et les recommandations en attente.

• Des agents d'IA comblent les manques. Chaque agent est responsable d'un attribut : une description, une matière, une coupe, une couleur associée au terme qu'emploient les clients. Les agents suivent vos règles de marque et vos règles produit, et ne peuvent choisir que parmi les valeurs que vous autorisez. Le résultat reste ainsi fidèle à votre marque et à vos spécifications. Des agents de données externes cherchent sur le web les détails que votre fournisseur n'a jamais envoyés, comme des spécifications ou des GTIN, et citent les sources utilisées.
• Vous décidez de ce qui doit être validé. Les nouvelles valeurs peuvent être publiées directement ou passer d'abord par une file de validation. Elles y apparaissent à côté de la valeur actuelle, avec le raisonnement de l'agent et les données qu'il a utilisées. Votre équipe les approuve, les modifie ou les rejette.
• Cernel rédige dans toutes les langues dans lesquelles vous vendez. Chaque marché reçoit des textes écrits dans sa propre langue, avec des intitulés et des termes locaux, plutôt qu'une traduction mot à mot.
• Cernel renvoie les données là où elles sont stockées. Shopify (y compris les metafields), Struct et Inriver, des flux produit comme Google Shopping, un fichier CSV ou vos propres systèmes via l'API. Des automatisations classent et enrichissent ensuite les nouveaux produits dès leur arrivée, pour que les corrections ne s'accumulent plus.

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Cernel range chaque produit dans une catégorie, et la catégorie détermine les attributs nécessaires. Ici, les vêtements d'extérieur reçoivent la résistance aux intempéries, l'isolation, le niveau de chaleur et le type de capuche.

Un seul brief de 3RD devient une modification de tout le catalogue dans Cernel : des dizaines de milliers de produits en une seule analyse, au lieu d'un tableur que quelqu'un traite à la main.

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Une seule analyse sur tout le catalogue : choisissez les attributs et les langues, et décidez si les valeurs doivent d'abord être validées.

L'étape 1 y gagne aussi. 3RD rapproche votre catalogue d'abord par GTIN : chaque GTIN manquant retrouvé par Cernel permet à 3RD de reconnaître un produit de plus avec précision dans les réponses de l'IA.

"Most product data was written for a filter menu and a search box. AI shopping assistants read it differently: they look for the exact detail the shopper asked about, and if it isn't there, the product doesn't make the shortlist. 3RD shows which details are missing. Cernel adds them across the whole catalog, in every language, and keeps adding them as new products arrive."
Magnus Bruun, CCO et cofondateur, Cernel

Étape 4 : mesurez si les produits commencent à apparaître (3RD)

Cernel enregistre la date de dernière modification de chaque valeur et son auteur. Cette date sépare votre « avant » de votre « après ». Importez à nouveau le catalogue enrichi dans 3RD, qui relance le rapprochement. Consultez ensuite la visibilité produit par sujet, avec son évolution par rapport à la période précédente. La visibilité d'un produit correspond à sa part dans les réponses enregistrées qui citaient au moins un produit. Les produits sont donc directement comparables.

Trois règles permettent d'interpréter le résultat honnêtement :

• Regardez la tendance, pas une seule journée. Les modèles d'IA sont probabilistes : un même prompt peut donner des réponses différentes d'un jour à l'autre.
• Laissez du temps. Les modèles réexplorent le web à leur propre rythme. Comptez donc de quelques jours à quelques semaines entre la mise en ligne d'une modification et son effet sur les réponses.
• Regardez au-delà de votre propre boutique. Les réponses d'achat de l'IA s'appuient largement sur les fiches des marchands. Si vous êtes une marque, les boutiques qui vendent vos produits ont aussi besoin des données enrichies. Transmettez-les-leur.

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La visibilité produit par sujet dans 3RD, avec l'évolution par rapport à la période précédente.

Qui fait quoi dans votre entreprise

La répartition qui fonctionne : le marketing pilote 3RD et l'équipe produit pilote Cernel, avec un passage de relais clair entre les deux.

1. Le marketing suit les prompts d'achat qui comptent, repère les produits écartés et rédige le brief : quels produits, quels détails, quels marchés.
2. L'équipe produit transforme le brief en attributs et en agents dans Cernel, puis publie le résultat, avec une étape de validation là où elle le souhaite.
3. Le marketing suit la tendance par sujet à partir de la date de la modification et en rend compte aux deux équipes.

Mettez en place le suivi dans 3RD avant de commencer l'enrichissement dans Cernel. Sans point de départ, vous saurez que les données se sont améliorées, mais vous ne pourrez pas montrer si les réponses d'achat de l'IA l'ont remarqué.

Pour qui ?

Les distributeurs et les marques qui ont de grands catalogues, de nombreux fournisseurs ou de nombreux marchés. Le partenariat convient surtout à la mode, à la beauté, à la santé et à la maison. Les fabricants consultent la vue Brands, les boutiques la vue Shops.

Ce qu'il faut savoir avant de commencer

• Product tracking est en bêta fermée. La fonction s'active organisation par organisation. Demandez-nous de l'activer.
• Un tiret n'est pas un zéro. Si aucune réponse de votre périmètre n'a cité un produit, 3RD affiche un tiret, qui signifie « non mesuré ». Élargissez la période ou le sujet avant d'y voir une absence.
• Nous mesurons les apparitions. Nous vous montrons si les produits que vous avez enrichis apparaissent dans davantage de réponses. Nous ne revendiquons pas les ventes qui suivent, car elles dépendent aussi de votre prix, de votre stock et de vos pages.
• C'est votre équipe qui publie. Les données enrichies ne comptent qu'une fois en ligne dans votre boutique, vos flux et vos pages produit.

FAQ

Ai-je besoin à la fois de 3RD et de Cernel ?

Non. Chacun fonctionne seul. 3RD vous montre quels produits l'IA écarte. Cernel améliore vos données produit. Ensemble, ils vous disent quels produits corriger en premier, et si la correction a fonctionné.

Quels assistants IA sont couverts ?

Le suivi au niveau produit lit aujourd'hui les réponses d'achat de ChatGPT. Pour la visibilité de la marque, 3RD suit les assistants que vous choisissez, dont ChatGPT, Gemini, Perplexity et les AI Overviews de Google.

Faut-il tout valider avant la mise en ligne ?

Non, c'est vous qui choisissez. Les valeurs peuvent être publiées directement ou attendre dans une file de validation, avec le raisonnement et les sources, jusqu'à ce qu'une personne de votre équipe les approuve.

En combien de temps aurai-je un point de départ ?

Votre première analyse dans 3RD vous donne un premier aperçu en moins d'une heure, et la vue complète se construit en 24 à 48 heures. Après un enrichissement, il faut de quelques jours à quelques semaines pour que les changements apparaissent dans les réponses.

Dois-je importer mon catalogue ?

Toutes les fonctions de Product tracking marchent sans lui, sauf l'analyse des manques du catalogue. C'est le catalogue qui transforme « ces produits sont recommandés » en « ces produits sont recommandés, et nous n'avons rien d'équivalent ».

Quelles langues et quels marchés ?

Cernel rédige les données produit dans toutes les langues dans lesquelles vous vendez. Dans 3RD, un marché correspond à un pays et une langue : le Danemark en danois et le Danemark en anglais sont donc suivis séparément.

Voyez quels produits l'IA écarte

Prenez rendez-vous. Nous vous montrerons quels produits ChatGPT écarte de ses réponses d'achat, et comment Cernel les corrige sur tout votre catalogue.

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Vous utilisez déjà 3RD ? Découvrez comment Cernel corrige les données sur cernel.com.

Magnus Windeløv

Head of Marketing