Le marché des compléments alimentaires est l'un des plus scrutés par les agents IA. ChatGPT Shopping et Perplexity cherchent à vérifier la composition, le dosage par ingrédient actif, et les contre-indications avant de recommander un produit. Un store qui n'expose pas ses dosages en mg/µg dans le schema.org Product (via additionalProperty) est structurellement désavantagé face à un concurrent qui le fait. Cette checklist vous guide sur les zones critiques du secteur.
01 · La checklist
Les données que les moteurs cherchent sur une fiche complément
Extraits de la checklist sectorielle, classés par poids : ce qui bloque une recommandation quand c'est absent, puis ce qui renforce la confiance. L'audit complet compte 149 contrôles.
Contenu requis
Signaux de confiance
Patterns UX attendus
Calculateur de dosage personnalisé selon le profil (poids, âge, objectif)
02 · Benchmarks du secteur
Les valeurs de référence pour une fiche complément
Valeurs de référence internesCibles de référence par secteur définies par Verity Score, non mesurées sur un échantillon de boutiques.
03 · Schema.org requis
Le balisage que les moteurs savent lire
Copiez la structure et adaptez les valeurs à vos fiches.
"additionalProperty": [{"@type": "PropertyValue", "name": "Dosage", "value": "500", "unitText": "mg"}]"additionalProperty": [{"@type": "PropertyValue", "name": "Form", "value": "Capsules"}]04 · Ce que font les leaders
Ce que font les marques complément les mieux structurées
Composition détaillée avec dosages par ingrédient actif
Délai livraison clair dans le schema
Politique retours extractible dans le JSON-LD
Avis clients avec balisage schema.org
Schema Product complet avec additionalProperty (dosage)
05 · Questions fréquentes
Vos questions sur les moteurs IA
Comment exposer le dosage dans les données structurées ?
Ajoutez un additionalProperty de type PropertyValue avec name='Dosage', value='500' et unitText='mg' dans votre schema.org Product. Les agents IA extraient ces données pour comparer les produits.
Les contre-indications sont-elles vérifiées par les IA ?
Oui. Les agents IA responsables filtrent les produits sans contre-indications visibles, surtout pour les femmes enceintes/allaitantes et les interactions médicamenteuses. Exposez-les dans le contenu et le schema.
Quel impact a la recommandation par un nutritionniste ?
Un endorsement par un nutritionniste ou diététicien est une preuve d'expertise majeure. Balisée, c'est une validation expert lisible par les IA, qui renforce le dossier de confiance de la recommandation.
Quels benchmarks sectoriels Verity Score utilise-t-il ?
Le secteur compléments alimentaires a en moyenne 8 champs structurés, 12 claims IA-extractibles, 3 signaux de confiance dans le schema, et 4 gaps de contenu. Votre audit compare votre store à ces moyennes.
La forme galénique (gélules, poudre, liquide) doit-elle être dans le schema ?
Oui. Ajoutez un additionalProperty avec name='Form' et value='Capsules' (ou 'Powder', 'Liquid', 'Gummies'). Les agents IA utilisent cette donnée pour filtrer les résultats selon les préférences utilisateur.
Les chatbots de conseils santé engagent-ils la responsabilité du marchand en 2026 ?
Oui. La décision Moffatt c. Air Canada (2024) établit que les marchands sont responsables des informations fournies par leurs chatbots. Le New York Senate Bill S7263 (février 2026) crée une responsabilité civile pour les conseils chatbot en matière de santé. Depuis le 2 août 2026, l'article 50 du Règlement IA européen (UE) 2024/1689 impose en plus d'indiquer clairement à l'utilisateur qu'il dialogue avec une IA. Ne permettez jamais à un chatbot de recommander des dosages ou de diagnostiquer : limitez-le aux informations produit vérifiées.
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