{"id":47513,"date":"2024-01-23T20:34:31","date_gmt":"2024-01-23T20:34:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomreach.com\/library\/the-complete-ai-search-guide"},"modified":"2024-09-23T17:35:32","modified_gmt":"2024-09-23T17:35:32","slug":"le-guide-complet-de-lai-search-recherche-basee-sur-lia","status":"publish","type":"library","link":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/blog\/le-guide-complet-de-lai-search-recherche-basee-sur-lia","title":{"rendered":"Le Guide Complet de l’AI Search (Recherche bas\u00e9e sur l’IA)"},"content":{"rendered":"

L’IA fournit une intelligence de recherche<\/u><\/a> en comprenant les nuances du langage humain, ainsi qu’en analysant les donn\u00e9es comportementales telles que les achats pass\u00e9s, les recherches et les interactions avec le service client. Elle permet aux retailers de mieux comprendre les besoins et les pr\u00e9f\u00e9rences de chaque client, afin de toujours fournir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et pertinents.<\/p>\n

Les priorit\u00e9s de l’e-commerce commencent par la recherche<\/u><\/a> parce qu’elle est tellement ancr\u00e9e dans notre vie quotidienne – 87%<\/u><\/a> des consommateurs commencent une recherche de produit en ligne. Cependant, historiquement, la recherche a oblig\u00e9 les utilisateurs \u00e0 penser comme un moteur de recherche – s’ils veulent recevoir des r\u00e9sultats pertinents, ils doivent utiliser les m\u00eames mots que ceux stock\u00e9s dans la base de donn\u00e9es sous-jacente. Par exemple, une recherche de \u00ab\u00a0p\u00e2tes\u00a0\u00bb ne donnerait aucun r\u00e9sultat si les produits avaient tous des noms sp\u00e9cifiques, comme \u00ab\u00a0farfalle\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0fusilli\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0macaroni\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Du point de vue de l’utilisateur, il est frustrant d’\u00eatre oblig\u00e9 d’effectuer plusieurs recherches sur des mots cl\u00e9s et des synonymes apparent\u00e9s juste pour trouver ce que l’on cherche. Cette mauvaise exp\u00e9rience est encore exasp\u00e9r\u00e9e lorsque la recherche contient des r\u00e9sultats non pertinents, des produits en rupture de stock ou un manque de filtres appropri\u00e9s, ce qui fait que 80 %<\/u><\/a> des consommateurs admettent avoir quitt\u00e9 un site \u00e0 cause de cela.<\/p>\n

\"Example<\/p>\n

Les utilisateurs veulent des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et pertinents en quelques secondes, ce qui explique pourquoi plus des deux tiers (69 %<\/u><\/a>) naviguent imm\u00e9diatement vers la barre de recherche<\/u><\/a> du site d’un retailer en ligne. Les retailers qui prennent la recherche sur site au s\u00e9rieux peuvent devenir 1,8 fois plus<\/u><\/a> efficaces pour produire des conversions – et ces clients sont pr\u00eats \u00e0 payer plus<\/u><\/a> et m\u00eame \u00e0 acheter des articles suppl\u00e9mentaires lorsqu’ils peuvent localiser ce qu’ils veulent en quelques clics.<\/p>\n

La meilleure fa\u00e7on d’am\u00e9liorer la recherche sur site est d’adopter des technologies IA, et ce guide contient toutes les informations dont vous avez besoin pour commencer.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’AI Search ou recherche bas\u00e9e sur IA ?<\/h2>\n

L’AI Search ou la recherche bas\u00e9e sur l’IA en fran\u00e7ais est capable de comprendre le contexte, l’intention, les synonymes et les orthographes incorrectes, ce qui permet aux acheteurs de saisir n’importe quel mot-cl\u00e9 et de recevoir des r\u00e9sultats de recherche pr\u00e9cis et pertinents. Il n’est donc pas surprenant que la recherche sur site IA<\/u><\/a> devienne rapidement un facteur de diff\u00e9renciation concurrentielle.<\/p>\n

Du point de vue de l’utilisateur, elle met fin \u00e0 la r\u00e9flexion complexe sur la mani\u00e8re dont la base de donn\u00e9es sous-jacente peut \u00eatre structur\u00e9e pour trouver ce qu’il cherche. Il permet \u00e9galement d’acc\u00e9der \u00e0 des recommandations produits personnalis\u00e9es<\/u><\/a> bas\u00e9es sur leur comportement d’achat ant\u00e9rieur, ainsi que de trouver des substituts pertinents lorsqu’un article n’est plus en stock.<\/p>\n

D’un point de vue commercial, elle permet de r\u00e9duire de 30 \u00e0 50 % les efforts manuels de merchandising<\/u><\/a>. La technologie peut identifier des mots-cl\u00e9s apparent\u00e9s, tels que \u00ab\u00a0valise\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0bagage \u00e0 main\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0semainier\u00a0\u00bb, et les renvoie tous comme r\u00e9sultats d’une recherche sur \u00ab\u00a0bagages\u00a0\u00bb, ce qui signifie qu’il n’est pas n\u00e9cessaire de r\u00e9diger de longues descriptions de produits pour couvrir tous les sc\u00e9narios de recherche.<\/p>\n

Comment fonctionne l’AI Search ou recherche bas\u00e9e sur IA ?<\/h2>\n

Pour comprendre les donn\u00e9es, l’AI Search ou recherche bas\u00e9e sur l’IA utilise le traitement du langage naturel (NLP)<\/u><\/a>, qui interpr\u00e8te la s\u00e9mantique et la signification contextuelle pour d\u00e9terminer l’intention derri\u00e8re la requ\u00eate de recherche. En outre, elle utilise un processus appel\u00e9 \u00ab\u00a0extraction de facettes\u00a0\u00bb pour d\u00e9tecter les mod\u00e8les de langage et identifier les relations entre les mots.<\/p>\n

Par exemple, \u00ab\u00a0robe noire en coton 12\u00a0\u00bb peut \u00eatre d\u00e9compos\u00e9 comme suit :<\/p>\n