Une marque e-commerce domine les sélections d'achat IA grâce au schéma Produit
Une marque e-commerce B2C vendant des articles ménagers durables a optimisé 120 pages de détails produit avec du JSON-LD Produit, des blocs FAQ et un fichier llms.txt. Les assistants d'achat IA ont commencé à suggérer la marque pour les requêtes de 'meilleurs produits' et d''alternatives'.
Le défi
Les pages produit étaient riches en images mais pauvres en données lisibles par machine. Les moteurs d'IA ne pouvaient pas extraire de manière fiable les prix, la disponibilité ou les avis, de sorte que la marque était omise des sélections d'achat générées par l'IA.
Notre approche
- Audit de toutes les PDP avec OptimAIze pour trouver les schémas Produit et AggregateRating manquants.
- Ajout de JSON-LD Produit avec nom, image, marque, offres et aggregateRating à chaque PDP.
- Publication de blocs FAQ sur les PDP répondant aux questions d'expédition, de retours et de tailles en phrases complètes.
- Déploiement d'un llms.txt pointant vers les guides d'achat par catégorie et les produits les mieux notés.
- Autorisation de GPTBot, ClaudeBot et PerplexityBot dans robots.txt.
Résultats
Le schéma Produit à lui seul a changé la façon dont Perplexity Shopping affichait nos annonces. Nous sommes passés d'invisibles à 'en vedette' sur plusieurs requêtes à forte intention en un mois.
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