Essais, recherches et observations techniques sur la conception de systèmes de recherche qui produisent des résultats commerciaux.
Qu'est-ce que le commerce agentique, quels protocoles utilisent les agents IA pour acheter, et pourquoi le premier obstacle est la recherche interne. Données sur 4 358 boutiques.
Lire l’articleOn parle beaucoup de la manière de se faire recommander par ChatGPT et les AI Overviews, et presque pas de ce qui se passe ensuite, à l'intérieur de la boutique. Pourtant, les deux problèmes ont la même origine : le texte des fiches produit.
Lire l’articleNé dans une université belge pour offrir aux chercheurs un classement fiable des sites, il est devenu la référence gratuite pour savoir à quel point un domaine est populaire. Voici comment il fonctionne et ce qu'il peut (et ne peut pas) nous dire.
Lire l’articleSur des milliers de sites e-commerce italiens, 6 recherches sur 10 en langage naturel restent sans réponse. Pourquoi les agents IA s'arrêtent avant le checkout.
Lire l’articleDécouvrez comment mettre votre catalogue à disposition de ChatGPT et Gemini via les protocoles ACP et UCP, pourquoi le checkout n'est plus disponible en Italie, et quels trois tests effectuer sur votre catalogue avant de courir après la visibilité IA.
Lire l’articleEn 2021 ils n'étaient qu'un seul programme. Aujourd'hui ce sont deux projets qui ont marché cinq ans chacun de son côté, tous deux équipés pour la recherche sémantique, tous deux disproportionnés pour la plupart des boutiques qui les adoptent.
Lire l’articleDeux implémentations comparées, Meilisearch et Algolia: la première fait entrer la photographie dans le moteur, la seconde la traduit en mots avant de la chercher.
Lire l’articleL'enrichissement des données produit est une intervention que l'on réalise une seule fois et qui produit des effets sur tous les canaux: recherche interne, marketplaces, flux publicitaires, référencement naturel. Son rendement dépend toutefois d'un choix préalable, à savoir identifier quel système détient la source de la donnée: la plateforme e-commerce ou bien un PIM, d'Akeneo à Thron à UnoPIM. L'exécuter en aval d'une synchronisation revient à le voir écrasé dès le premier alignement.
Lire l’articleLe moteur de recherche de votre boutique compare des mots. Si le client écrit un mot qui ne figure pas dans vos fiches, il ne trouve rien, même quand vous avez le produit. La recherche sémantique travaille sur le sens et non sur les mots: voici ce que c'est, ce qu'elle résout vraiment et quels moteurs la proposent aujourd'hui.
Lire l’articleAlgolia est aujourd'hui le moteur de recherche par abonnement le plus répandu dans le commerce en ligne, et beaucoup de boutiques l'adoptent sans savoir precisement ce qu'elles achètent ni comment la facture sera calculée. Cet article examine ce qu'est Algolia, quelles fonctionnalités il propose, comment se structure sa grille tarifaire 2026, quels sont ses avantages réels et quelles limites apparaissent à mesure que le trafic augmente.
Lire l’articleLa recherche interne d'une boutique en ligne d'une certaine taille peut coûter plusieurs dizaines de milliers d'euros par an. Meilisearch, moteur open source qui s'installe sur un serveur propre, fait le même travail pour bien moins cher. Nous avons mené la migration complète d'un catalogue de treize mille produits totalisant 3,3 millions de recherches par mois, et nous l'avons mesurée: les performances sont équivalentes, le travail du service commercial est conservé dans son intégralité, et l'examen des données a fait apparaître bien d'autres choses.
Lire l’articleRelevanssi travaille dans la base de données de WordPress, CelerSearch relie WooCommerce à Meilisearch. Nous les avons mesurées toutes deux sur un catalogue de 20 000 produits comportant 167 584 déclinaisons : vitesse, couverture, précision et limites qu'aucune des deux ne lève avec les paramètres par défaut.
Lire l’articleMeilisearch est un moteur de recherche open source écrit en Rust, distribué sous forme d'exécutable unique et pensé pour accompagner l'application plutôt que vivre dans sa base de données. Règles de pertinence inspectables, facettes natives, synonymes, tolérance aux fautes configurable par champ et recherche sémantique exécutée en local sans service externe.
Lire l’articleWooCommerce natif, Relevanssi, CelerSearch et Meilisearch comparés sur un catalogue de 20 000 produits comportant 167 584 déclinaisons. Vingt recherches sur vingt-six renvoient une page vide sur la configuration de départ, et deux intégrations utilisant le même moteur Meilisearch donnent des résultats distants de 28 points de couverture.
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