Enrichissement du flux
Il manque la même chose à la plupart des catalogues : la couleur, la matière, le motif, la coupe, un type de produit qui veuille dire quelque chose. L'enrichissement consiste à combler ces manques à l'échelle du catalogue, et c'est l'une des rares interventions qui change les enchères auxquelles vous participez plutôt que ce que vous y payez.
Ce qui manque le plus souvent
Les données produits sont rédigées pour une page produit, où une photographie et un paragraphe portent le détail. Les flux héritent de ce texte et perdent la photographie. Il reste un titre, un prix et une description écrite pour un humain qui a déjà l'article sous les yeux, plus une longue liste de colonnes d'attributs vides.
Le coût de ces colonnes vides est invisible, car vous ne pouvez pas voir les enchères auxquelles vous n'avez jamais participé. Un acheteur qui filtre par couleur, une requête qui nomme une matière, un assistant d'achat AI qui compare des caractéristiques : chacun passe à côté des articles qui n'ont jamais déclaré l'attribut.
Ce que fait l'enrichissement
- Il lit ensemble l'image et le texte du produit, et en déduit les attributs qu'aucun des deux n'énonce explicitement : couleur, motif, matière, coupe, style, occasion.
- Il rattache chaque article à la taxonomie produits de Google, au lieu de laisser google_product_category au hasard.
- Il réécrit les titres dans la forme que Shopping récompense : ce qu'est le produit, à quelle marque il appartient et les attributs qui le distinguent, placés en tête.
- Il normalise les valeurs pour que « navy », « Navy Blue » et « bleu foncé » ne forment plus qu'une seule couleur filtrable au lieu de trois.
- Il comble les manques à l'origine des refus dans les catégories à attributs obligatoires, la mode avant tout.
Ce qu'il faut vérifier avant de vous y fier
Les attributs déduits sont des inférences, et les inférences se trompent parfois. Deux vérifications méritent d'être intégrées au processus plutôt que faites une seule fois :
- Faites vos contrôles par catégorie, et non au hasard. Les taux d’erreur se concentrent : un modèle qui interprète bien le prêt-à-porter peut se révéler médiocre sur les composants ou les consommables.
- Ne traitez pas une valeur déduite comme une valeur déclarée. Lorsque votre PIM indique une matière, c’est elle qui prime ; l’enrichissement doit combler les vides, pas écraser des faits.
L’enrichissement modifie les données sur lesquelles Google opère ses correspondances : l’effet se manifeste donc par des impressions sur des requêtes où vous n’apparaissiez pas du tout. Regardez la part d’impressions et la couverture des requêtes avant de regarder le taux de conversion, qui évolue plus tard.
L’effet est cumulatif avec le reste
Un flux plus propre améliore simultanément le Shopping payant, les fiches gratuites et les réponses des moteurs de shopping en AI, car les trois lisent les mêmes données. L’enrichissement et une association CSS actionnent deux leviers différents. Le premier change les enchères auxquelles vous participez, le second ce que ces enchères vous coûtent : leurs effets se multiplient plutôt qu’ils ne se recoupent.