‍ChatGPT franchit une étape clé dans l’e-commerce avec Shopping Research, un mode conversationnel qui mène pour vous la recherche, compare les options et fabrique un guide d’achat personnalisé en quelques échanges. Après les carrousels de produits et l’Instant Checkout, OpenAI assemble un parcours d’achat intégré : découverte, comparaison… et bientôt l’achat, sans quitter ChatGPT.

🎯 Ce que fait vraiment Shopping Research

Oubliez les dizaines d’onglets. Shopping Research pose les bonnes questions (budget, usages, contraintes, préférences), explore le web, s’appuie sur la mémoire de ChatGPT et synthétise des options pertinentes. À la clé : une short-list expliquée, un tableau comparatif clair (prix, avantages, limites, specs) et des recommandations ajustables à la demande (“Plus comme ça”, “Pas intéressé”).

🔍 Comment ça se passe côté utilisateur

Vous décrivez votre besoin (“un casque télétravail, bon ANC, confortable”). ChatGPT affine, teste vos goûts, puis retourne des produits à jour et classés par pertinence, avec un comparatif lisible. Vous itérez en langage naturel jusqu’à converger sur le bon choix—sans friction, ni pubs.

📈 Pourquoi c’est stratégique pour les marques (et pour Google)

En centralisant découverte + comparaison (et demain paiement via Instant Checkout), Shopping Research capte l’intention transactionnelle au cœur du business historique de Google. Pour les enseignes, c’est une nouvelle porte d’entrée : si votre offre n’est pas compréhensible par une IA (spécifications, preuves, disponibilité), elle sort du cadre de sélection. Le GEO (Generative Engine Optimization) devient un levier d’influence directe : être cité et recommandé par l’agent.

🧠 Là où l’agent brille déjà

Catégories à critères multiples (électronique, maison/jardin, cuisine, beauté, sport/outdoor) où l’IA excelle à pondérer des compromis : performance vs prix, autonomie vs poids, matériaux vs entretien, etc.

🧭 Ce que les équipes doivent préparer dès maintenant

Transformez vos contenus produits en matière exploitable par un agent :

• Spécifications normalisées (attributs, unités, variantes, compatibilités) et disponibilité/prix à jour.
• Preuves d’usage (tests, avis vérifiés, cas concrets) et photos informatives (pas que “hero shots”).
• Comparatifs et guides internes que l’IA peut reprendre (critères, seuils, choix types).
• Schémas de données (Schema.org/JSON-LD) pour exposer clairement caractéristiques et conditions.
• Positionnement clair par persona/usage pour aider l’agent à trancher.

⚠️ Points de vigilance

Exactitude (éviter les décalages specs/prix), fraîcheur (mises à jour visibles), transparence (sources, garanties), neutralité dans les comparatifs (pas d’hyperbole qui décrédibilise), et traçabilité des données envoyées aux connecteurs shopping.

✅ En résumé

Shopping Research accélère et personnalise la décision d’achat, tout en déplaçant la bataille du SEO vers le GEO : être compréhensible, comparable, crédible par défaut. Les marques prêtes sur la structure des données et la preuve d’usage gagneront l’algorithme conversationnel… et le panier.

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