La découverte de produits optimisée par les grands modèles de langage (LLM) se concentre sur la structuration et l'enrichissement des catalogues produits et des pages de détail, pour que les LLM comprennent clairement ce que font les produits, comment ils sont utilisés et pourquoi ils sont d'un certain intérêt. Pour les marques e-commerce, cela améliore la façon dont les produits sont interprétés et mis en avant dans les expériences de recherche IA. La probabilité qu'ils apparaissent dans les résumés générés par l'IA est plus forte, et les recommandations et les résultats d'achat conversationnel sont alignés sur l'intention de l'acheteur.
Le commerce agentique est un modèle où des agents IA agissent au nom des acheteurs pour rechercher des produits, comparer les options et finaliser les transactions. Adobe Commerce prend en charge à la fois le Unified Commerce Protocol (UCP) de Google et l'Agentic Commerce Protocol (ACP) d'OpenAI. Cela permet aux agents IA d'accéder de manière sécurisée aux données produit, de vérifier la disponibilité et les prix, et de finaliser les transactions au nom du client.
Le commerce conversationnel permet aux acheteurs d'interagir avec des assistants IA ou des expériences de chatbot sachant répondre aux questions, inciter à la découverte et suggérer des produits ou offres pertinentes, en utilisant des informations produits précises et en temps réel. En réduisant l'incertitude et en aidant la clientèle à prendre des décisions éclairées, les marques peuvent améliorer les taux de conversion, augmenter la valeur de commande moyenne et susciter le ré-achat.
La recherche sémantique s’appuie sur l’IA pour comprendre l’intention et le sens des requêtes des acheteurs, plutôt que de se limiter à une correspondance exacte de mots-clés. Elle analyse le contexte des requêtes et les données du catalogue produits afin d’identifier les articles pertinents, même lorsque les acheteurs emploient des termes, des formulations ou un langage naturel différents de ceux du catalogue. Cela contribue à réduire les recherches sans résultats, améliore la découverte de produits et permet aux acheteurs de trouver plus rapidement ce qu’ils cherchent — sans nécessiter un merchandising manuel intensif ni la gestion de synonymes.
MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert qui permet aux agents IA de se connecter en toute sécurité à vos données en temps réel. Le serveur MCP Adobe Commerce Storefront met à la disposition des agents IA un ensemble d’outils leur permettant d’effectuer des recherches dans votre catalogue produits, de récupérer les tarifs et l’inventaire en temps réel, de gérer le contenu du panier et de finaliser le passage en caisse — sans aucune intégration point à point personnalisée. Résultat : tout assistant IA ou agent IA compatible peut proposer des expériences d’achat précises et conformes à la marque, directement alimentées par les données de votre boutique en ligne.
