Votre commerce à l'heure des agents IA
ChatGPT, Claude et Perplexity accompagnent déjà les achats de vos clients. Votre boutique doit pouvoir leur fournir des informations fiables. BtoAgent vous accompagne : audit de votre boutique, accès des agents vérifiés et données produit lisibles par les machines.
Pensé pour les assistants d'achat IA
Un agent peut consulter vos pages, vos flux et vos données JSON-LD : nom, prix, stock et retours. Des informations inaccessibles ou contradictoires compliquent la comparaison et la décision d'achat.
Définition · B2A (nom)
Business-to-Agent : un modèle dans lequel des agents IA découvrent des entreprises, consultent leurs offres et peuvent acheter pour un client, dans les limites de son autorisation. Après le B2B et le B2C, un nouvel intermédiaire : l'agent.
Vendre aux entreprises. Un acheteur humain, une démarche commerciale, un contrat.
Vendre aux particuliers. Une personne découvre, compare et passe commande.
Vendre via des agents. Un logiciel lit les données, compare et peut acheter dans le cadre défini par le client.
Les agents ont besoin de données fiables, au-delà du design. Chaque pilier regroupe des points que BtoAgent audite, évalue et vous aide à corriger.
Des fiches et flux cohérents : nom, prix, stock, identifiants réels, livraison et retours. Le JSON-LD doit refléter les faits visibles sur chaque produit.
Vérifier les règles CDN et l'identité des agents avec les mécanismes pris en charge. Un agent reconnu reste soumis aux permissions et aux limites d'accès.
Évaluer les parcours de paiement assisté et la tokenisation avec votre PSP. Consentement, montant autorisé, authentification et gestion des erreurs restent indispensables.
Une carte facultative vers le catalogue, les politiques et la FAQ. llms.txt complète les pages publiques ; il ne remplace ni robots.txt ni les contrôles de sécurité.
Publier des faits clairs et sourcés pour aider les moteurs de réponse à comprendre vos offres. Aucun balisage ne garantit une citation ou un classement.
Une approche fondée sur des signatures HTTP pour vérifier l'identité d'un agent. Le contrôle dépend du protocole et de l'infrastructure utilisés ; il ne remplace pas l'autorisation d'accès. BtoAgent étudie sa configuration sur votre infrastructure et suit l'évolution des spécifications.
Accès CDN, lecture du JSON-LD, panier et compatibilité du paiement : nous analysons le parcours d'achat assisté. L'audit identifie les obstacles et classe les corrections par priorité. Le périmètre et le délai sont confirmés lors de la démo.
Échange gratuit de 30 minutes pour faire le point sur votre boutique.
0sur 100
Exemple : 12 corrections classées par priorité
Les réponses IA peuvent s'appuyer sur des informations de prix, de stock, de livraison et de retours. Des sources claires et cohérentes facilitent leur compréhension, sans garantir qu'une boutique sera citée.
Nous aidons à rendre les données du catalogue lisibles, cohérentes et reliées à leurs sources. Le référencement classique et la qualité des réponses se travaillent ensemble.
Business-to-Agent : un agent IA intervient pour le compte d'un client dans la recherche, la comparaison ou un achat autorisé. Préparer sa boutique signifie rendre les données accessibles et fiables, puis vérifier les parcours d'achat pris en charge.
Des parcours d'achat assisté existent, mais leur disponibilité dépend de la plateforme, du pays, du marchand et du prestataire de paiement. Il faut vérifier le parcours réel plutôt que supposer une compatibilité générale.
Une approche d'authentification des agents fondée sur des signatures HTTP. Une signature valide aide à vérifier une identité, pas à autoriser automatiquement un achat ni l'accès à des données privées.
Pas forcément. Les premiers changements concernent souvent les données structurées, les flux et les règles d'accès. Les adaptations de paiement ou de plateforme dépendent de votre configuration.
Le délai dépend du catalogue, des accès disponibles et du périmètre. Nous le confirmons avant le lancement. Le rapport doit distinguer les faits vérifiés, les inconnues et les corrections à prioriser.
Vous appliquez le plan ou nous vous accompagnons. Les corrections sont ensuite retestées sur le même périmètre, avec des preuves et des responsables identifiés.
Découvrez votre boutique du point de vue d'un agent et identifiez les premiers changements utiles.
Démo gratuite de 30 minutes · Sans engagement
Le commerce agentique, en clair
Données structurées, accès des agents, SEO, AEO et paiement : des réponses concrètes pour préparer un site e-commerce au B2A.
Le B2A décrit un commerce où des agents logiciels aident les clients à découvrir, comparer ou acheter des produits. Commencez par des données produit fiables, des politiques accessibles et un paiement pris en charge avec une autorisation claire du client.
Vérifiez que chaque fiche publique présente la variante, le prix, la devise, le stock et les conditions de livraison en texte lisible. Alignez le JSON-LD et les flux sur ces informations, puis testez l'accès sans affaiblir la sécurité des comptes et du paiement.
Les types Product et Offer décrivent un produit et son offre. Les propriétés requises dépendent du service ciblé. Utilisez de vrais identifiants, validez la page publiée et alignez le balisage sur les faits visibles. L'éligibilité ne garantit pas un résultat enrichi.
Examinez le thème, les données produit générées, les flux, les extensions et le prestataire de paiement. Recherchez les balisages dupliqués ou contradictoires. La compatibilité dépend de la configuration réelle : le nom de la plateforme ne suffit pas à prouver la prise en charge.
Le SEO concerne la découverte, la compréhension et la présentation des pages dans les moteurs de recherche. L'AEO vise leur utilité dans les réponses générées. Les deux se recoupent : sources claires, texte accessible et faits exacts. Aucun balisage ne garantit une recommandation IA.
llms.txt est une proposition de guide Markdown vers les contenus utiles d'un site. Il peut faciliter leur découverte, sans garantir un classement. Google précise que ses fonctionnalités IA ne nécessitent ni fichier texte spécial pour l'IA ni données structurées spécifiques.
Non. Définissez les contenus publics et les routes soumises à authentification ou autorisation. Analysez les règles CDN et WAF à partir des journaux. Une identité vérifiée peut guider la politique, sans supprimer les limites de débit ni exposer les données clients.
Web Bot Auth s'appuie sur des signatures HTTP pour aider à vérifier l'identité d'un agent dans une implémentation compatible. La présence d'un header ne suffit pas. La version du protocole compte et une signature valide n'est pas un consentement à acheter.
Certains écosystèmes compatibles utilisent des identifiants tokenisés pour les achats assistés. La disponibilité dépend du prestataire, du marché et de l'intégration. Un token remplace des données de carte ; l'achat nécessite toujours une autorisation, l'authentification requise et des contrôles contre les doublons.
Définissez un échantillon de produits et un parcours d'achat. Vérifiez cohérence des données, accès, paiement compatible, découverte et qualité des réponses. Conservez preuves, inconnues et blocages à côté du score. Le 38/100 affiché est un exemple, pas un audit de votre site.
Conservez un jeu fixe de questions clients. Enregistrez réponse exacte, plateforme, langue, date et sources citées. Vérifiez les faits et les conditions importantes, puis recommencez après modification. Ces tests sont un diagnostic, pas une promesse de citations ou de revenus.
Non. robots.txt communique des préférences d'exploration et llms.txt aide à découvrir les contenus. Aucun ne sécurise un compte. Les données clients, commandes et paiements doivent rester protégées par les contrôles d'authentification et d'autorisation de l'application.
Pour aller plus loin : Google Product · Google AI Search · Web Bot Auth · llms.txt
