Tous les termes essentiels du Generative Engine Optimization, du commerce agentique et de la visibilite IA pour le e-commerce. Votre reference pour comprendre l'ecosysteme GEO.
21 termes definis - mis a jour avril 2026
Protocole developpe par OpenAI et Stripe permettant aux agents IA d'effectuer des achats directement dans ChatGPT. L'ACP standardise la decouverte de produits, la comparaison de prix et le checkout automatise via les fonctions d'appel d'outils (tool calls).
Type schema.org qui expose la note moyenne et le nombre d'avis clients directement dans le code HTML. Essentiel pour le GEO car les crawlers IA ne peuvent pas executer le JavaScript des widgets d'avis tiers - seul l'AggregateRating en JSON-LD est lisible.
Score simulant le comportement d'un agent acheteur IA face a une page produit. Il evalue la facilite avec laquelle un agent autonome peut comprendre le produit, comparer les prix, verifier les avis et completer un achat.
Fonctionnalite de ChatGPT permettant aux utilisateurs de rechercher, comparer et acheter des produits directement dans l'interface conversationnelle. Les marchands optimises pour le GEO apparaissent dans les recommandations produit de ChatGPT.
En GEO, les claims sont les affirmations marketing d'un store (livraison gratuite, satisfait ou rembourse, Made in France). Les preuves sont les elements verifiables qui les soutiennent (pages de politique accessibles, certifications, donnees schema.org). Les IA ne citent que les claims prouvees.
Modele de commerce electronique dans lequel des agents IA autonomes effectuent des recherches, comparent des produits et realisent des achats pour le compte des consommateurs. Les agents utilisent des protocoles standardises (ACP, UCP) pour interagir avec les boutiques en ligne.
Approche de redaction qui structure le contenu produit sous forme de reponses a des questions naturelles que poserait un consommateur. Les IA generatives privilegient ce format car il correspond au mode question-reponse de leurs interactions.
Robots d'exploration web utilises par les systemes d'IA pour indexer le contenu des sites. Les principaux sont GPTBot (OpenAI/ChatGPT), PerplexityBot, ClaudeBot (Anthropic), Google-Extended (Gemini), Amazonbot et Applebot-Extended.
Discipline d'optimisation qui vise a rendre un site e-commerce citable, comparable et recommandable par les moteurs de recherche generatifs (ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode) et les agents d'achat IA. Contrairement au SEO qui optimise pour les liens bleus, le GEO optimise pour les reponses generees par l'IA.
Score sur 100 mesurant la capacite d'un store Shopify a etre cite et recommande par les IA generatives. Il combine 9 facteurs : accessibilite crawlers IA, schema.org, AggregateRating, contenu HTML natif, preuves verifiables, coherence claims, llms.txt, sitemap et canonicals.
Score de completude des donnees produit mesurant 34 attributs repartis en 7 categories (identite, commerce, confiance, medias, enrichissement, decouvrabilite, protocoles). Les stores a 95 %+ de completude voient leur visibilite IA multipliee par 3 a 4 selon les donnees Google Shopping Graph.
Mode de recherche de Google qui genere des reponses completes alimentees par Gemini au lieu de lister des liens. Google AI Mode utilise le Shopping Graph et le protocole UCP pour recommander des produits avec comparaison de prix integree.
Format de serialisation des donnees structurees recommande par Google. En e-commerce, le JSON-LD est injecte dans une balise <script type='application/ld+json'> et contient les donnees Product, Offer, AggregateRating lisibles par les crawlers sans analyser le DOM.
Fichier texte place a la racine d'un site web (verityscore.io/llms.txt) qui guide les grands modeles de langage vers le contenu le plus important. C'est l'equivalent du robots.txt pour les LLMs : il structure l'information pour une ingestion optimale par l'IA.
Fonctionnalite e-commerce de Perplexity qui affiche des produits avec prix, images et liens d'achat dans ses reponses. Perplexity utilise les donnees structurees (schema.org) et le contenu SSR pour alimenter ses fiches produit.
Mesure de la probabilite qu'un store soit recommande par une IA generative face a une requete d'achat. Un store recommandable combine des donnees structurees completes, des avis verifiables, des prix competitifs et des politiques claires.
Vocabulaire de donnees structurees standardise par Google, Microsoft, Yahoo et Yandex. Pour le e-commerce, les types Product, Offer, AggregateRating et Brand permettent aux moteurs IA de comprendre instantanement les attributs d'un produit sans analyser le HTML.
Base de donnees Google contenant des milliards de listings produits structures. Le Shopping Graph alimente Google Shopping, Google AI Mode et les reponses produit de Gemini. Les marchands y accedent via Merchant Center, schema.org Product et le protocole UCP.
Technique de rendu web ou le HTML est genere cote serveur avant d'etre envoye au navigateur. Critique pour le GEO car les crawlers IA ne peuvent lire que le HTML initial - le contenu charge dynamiquement en JavaScript (CSR) leur est invisible.
Protocole co-developpe par Google, Shopify et d'autres plateformes pour permettre aux agents IA de decouvrir et acheter des produits. Le UCP expose un manifest .well-known/ucp decrivant les capacites transactionnelles d'une boutique.
Capacite d'un site e-commerce a etre decouvert, compris et recommande par les systemes d'intelligence artificielle. La visibilite IA depend de facteurs techniques (robots.txt, schema.org, llms.txt), de la qualite du contenu (claims prouvees, donnees verifiables) et des signaux de confiance (avis, certifications).
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