Amazon utilise désormais l’intelligence artificielle pour transformer les principales informations produit en courts clips audio, offrant ainsi aux acheteurs un moyen plus simple de découvrir les offres des vendeurs et de prendre des décisions plus éclairées.
Inimaginable il y a encore quelques années, les achats assistés par la voix deviennent une réalité grâce aux avancées de l’IA. Cette technologie, en constante évolution, permet de générer des résumés audio concis et fiables directement sur les pages produit.
Mais qu’est-ce que cela change pour les vendeurs ?
Et comment peuvent-ils se préparer à ce changement ?
Ce qui change pour les vendeurs
Avant tout, c’est une réelle opportunité pour les vendeurs d’améliorer leurs fiches produit et de toucher un public plus large.
Étant donné que les consommateurs utilisent de plus en plus l’assistance vocale dans leur quotidien, proposer une expérience compatible avec la voix devient un atout stratégique pour tout vendeur soucieux d’optimiser ses ventes.
Et les bénéfices sont bien réels.
Selon une étude de MSI, les utilisateurs d’outils basés sur l’IA naviguent 13,6 % plus longtemps et dépensent 19,5 % de plus que les autres. Cela représente un gain estimé de 493 millions de dollars par an en ventes supplémentaires.
Évidemment, même si l’algorithme IA d’Amazon est capable de résumer et de mettre en valeur les produits, cela ne dispense pas les vendeurs de fournir un travail de qualité.
Ce changement vise à améliorer l’accessibilité et l’engagement client, mais il exige aussi des concessions.
Autrement dit, puisque l’assistant vocal d’Amazon lit littéralement ce que le vendeur écrit, des erreurs comme :
- grammaire incorrecte
- caractères inhabituels
- bullet points trop complexes
peuvent entraîner une mauvaise qualité de synthèse audio et faire rater des conversions.
Quelques conseils pratiques :
- Chaque point doit être une phrase claire et concise
- Évitez les caractères spéciaux, emojis ou mises en forme inhabituelles
- Lisez votre fiche à voix haute pour vérifier que le langage est naturel
>>> Lisez aussi notre Guide pratique sur les rapports de ventes Amazon. <<<
Ce qu’Amazon prévoit
Voyons maintenant ce qu’Amazon compte faire, selon les annonces publiées sur son site.
Au cœur de cette innovation se trouve un algorithme IA capable d’analyser :
- les caractéristiques des produits
- les avis des clients
- les informations issues du web
L’objectif est de transformer cette analyse en un résumé audio clair, accessible directement depuis la page produit.
Selon les premiers retours, ce format vocal utilise deux hôtes IA qui discutent des caractéristiques du produit dans un format conversationnel, proche d’un podcast. Ces résumés s’appuient sur :
- les détails produit
- les avis clients
- les contenus web
pour aider les acheteurs à prendre des décisions rapidement et en toute confiance.
Chaque résumé commence par une mention précisant qu’il est généré par l’IA, suivie d’une introduction par un “expert IA” qui apporte un éclairage sur le produit.
Les tests ont porté notamment sur un produit activé pour cette fonctionnalité : les écouteurs à conduction osseuse SHOKZ OpenRun Pro. L’IA a parlé de la technologie de conduction osseuse, a posé des questions sur la performance et les préférences d’utilisation.
Pourquoi Amazon investit dans cette technologie
L’objectif principal est de rendre la recherche produit plus interactive et plus fluide.
Selon Amazon, cela revient à discuter avec un ami expert avant d’acheter. L’expérience d’achat devient plus facile, même en déplacement ou en multitâche.
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Quand cette technologie sera-t-elle disponible ?
Actuellement, les résumés vocaux sont accessibles pour un nombre limité de produits et uniquement à un sous-ensemble de clients américains.
Amazon a toutefois indiqué vouloir étendre cette fonctionnalité à un plus grand nombre de produits et de clients aux États-Unis dans les mois à venir.
Il est difficile de prévoir une date pour l’Europe, mais des tests pourraient débuter d’ici 2026.
Des temps difficiles pour les vendeurs ?
Ce sujet en amène un autre : l’évolution de l’algorithme de recherche Amazon. Et, plus largement, la nécessité pour les vendeurs de suivre toutes les nouveautés, dont l’assistant vocal n’est qu’une composante.
L’algorithme A9 devient de plus en plus sophistiqué. Il privilégie désormais la compréhension sémantique plutôt que la simple correspondance de mots-clés. Autrement dit, Amazon commence à comprendre pourquoi un client cherche un produit, et pas seulement ce qu’il tape.
Les vendeurs doivent donc adapter leurs fiches en fonction de l’intention de l’utilisateur. Le moteur de recherche d’Amazon commence à évaluer la prédisposition à l’achat et la pertinence contextuelle, et plus seulement la présence de mots-clés.
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Repenser sa stratégie de contenu
Par exemple, au lieu de simplement écrire “crayons pour enfants”, l’algorithme comprend maintenant si l’acheteur recherche un cadeau, du matériel scolaire ou un outil éducatif. Il peut aussi faire le lien avec des besoins connexes et élargir la visibilité du produit.
Pour rester compétitifs, les vendeurs devront revoir leur stratégie et se concentrer sur l’intention du client :
- continuer à utiliser des mots-clés, mais sans surcharger
- adapter les titres, bullet points, contenus A+ et avis à la motivation d’achat
- veiller à ce que les images, vidéos et FAQ renforcent l’usage réel du produit
Selon les premières analyses, le contenu centré sur les besoins clients sera mieux positionné. Les fiches orientées “résolution de problème” auront un net avantage dans ce nouveau cadre algorithmique.
Amazon envoie ici un message fort : il valorise les contenus qui reflètent les comportements d’achat réels. Les vendeurs qui alignent leur contenu sur l’intention utilisateur – et pas uniquement sur la SEO technique – verront leurs performances s’améliorer.
Une optimisation à 360°
Allons plus loin et analysons ce que signifie une optimisation complète.
Pour que le contenu soit aligné avec l’intention d’achat, il faut une approche globale : à la fois sur le front-end (partie visible) et sur le back-end (paramètres cachés).
Il ne faut pas se limiter aux attributs visibles, mais aussi optimiser ceux invisibles aux yeux des acheteurs.
Autrement dit, les vendeurs doivent remplir soigneusement les champs d’indexation en back-end, en plus d’optimiser :
- les titres
- les bullet points
- le contenu A+
Ce travail minutieux permet d’augmenter significativement les chances d’être affiché aux clients ayant une intention claire d’achat.
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Amazon change aussi ses tendances de recherche : l’IA devine ce que vous alliez taper
Un test A/B récent a confirmé une évolution importante : Amazon utilise désormais un modèle hybride avec des LLM (Large Language Models) pour alimenter les suggestions de recherche. Résultat : +0,13 % de revenus.
Pendant des années, l’autocomplétion chez Amazon fonctionnait selon un critère simple : la popularité. Ce système fonctionne bien pour les articles courants, mais échoue souvent à faire découvrir des produits nouveaux ou pertinents.
Cela nuit à l’expérience des acheteurs et freine la croissance des vendeurs émergents. En somme : les gros gagnent toujours plus, les petits ont du mal à émerger.
Mais Amazon veut désormais casser ce schéma.
Ce qui change chez Amazon
La plateforme utilise des LLM pour mieux comprendre la nuance linguistique et l’intention de recherche. L’objectif est de dépasser la simple popularité et d’ouvrir de nouvelles possibilités. D’ailleurs, d’autres plateformes utilisant les LLM ont vu leur chiffre d’affaires augmenter de 10 à 30 %.
Amazon Science a publié une étude sur les limites de l’autocomplétion (QAC) classique et propose un nouveau modèle alimenté par les LLM. Cette recherche montre que les systèmes actuels, trop basés sur l’historique des recherches, peinent à suggérer des produits nouveaux.
Le QAC classique privilégie les recherches fréquentes, mais ignore souvent les lancements récents ou les tendances émergentes. Résultat : un déficit de découvrabilité produit.
Pour corriger cela, les chercheurs ont comparé les systèmes QAC classiques avec des approches LLM, capables de comprendre le contexte linguistique et les données produit. Résultat : une diversité accrue de 38 % des suggestions sans perte de pertinence.
Mais les LLM sont gourmands en ressources et posent des défis en matière de performance en temps réel et de scalabilité.
Résultats des tests A/B :
- +0,13 % de revenus grâce au modèle hybride LLM + heuristique
- Amélioration de la visibilité des produits récents ou peu recherchés
- Maintien des performances en termes de vitesse et de pertinence
Comment adapter ses fiches produit
Avec l’intégration des LLM dans l’autocomplétion, les vendeurs doivent repenser la structure de leurs fiches. Comment faire ?
La recherche alimentée par les LLM reconnaît un vocabulaire plus large et suggère des termes moins courants. Cela signifie que les produits récents ou moins populaires peuvent ressortir… à condition d’avoir un contenu bien optimisé.
Voici quelques conseils :
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Utilisez des titres riches et précis. Incluez des éléments concrets qui correspondent aux vraies requêtes des clients.
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Pensez à une structure en deux parties (à venir) :
-
une partie courte (≈50 caractères) pour l’essentiel
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une partie longue (≈150 caractères) pour les détails
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- Ajoutez de la variété de mots-clés dans les bullet points et descriptions
- Utilisez le langage des clients, pas seulement le jargon marketing
- Misez sur les mots-clés longue traîne dans les champs back-end
- Mettez à jour régulièrement vos fiches en fonction des tendances actuelles
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