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AdTech & AI5 months ago
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Nicolas positions himself as a founder-analyst mapping the next layer of commerce, where retail media, generative AI and agentic advertising converge. Through Open Garden, his content dissects launches from ChatGPT ads and Carrefour’s conversational shopping to Magenta and Apostra, always translating technical developments into implications for budgets, workflows and market structure. His differentiator is a constructively skeptical, measurement-first lens: he questions whether AI visibility drives sales, separates attribution from incrementality, and highlights operational realities such as fragmented retailer consoles and immature APIs. He also bridges analysis and ecosystem-building by turning research, proprietary barometers and events like Retail Media Innovators into platforms for industry debate.
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Les assistants IA commencent à choisir les produits avant les consommateurs
Pendant longtemps, le parcours semblait assez simple : une personne identifiait un besoin, cherchait une information, comparait quelques offres, puis décidait.
Les assistants IA déplacent progressivement ce moment de décision.
Un utilisateur peut désormais demander quel ordinateur acheter, quelle poussette choisir ou quels ingrédients prévoir pour un dîner.
Il n'arrive pas avec une liste de marques déjà arrêtée. Il arrive avec une intention, parfois encore floue.
L'assistant reformule cette intention, sélectionne des critères et propose une première série de produits.
C'est là que la visibilité change de nature.
Être connu ne suffit plus nécessairement à être proposé.
Une marque peut être très présente dans les campagnes, les magasins et les recherches classiques, mais rester absente de la réponse générée par l'assistant.
À l'inverse, une enseigne moins spontanément citée peut apparaître au moment où l'utilisateur cherche concrètement une offre.
Le sujet n'est donc pas seulement de savoir combien de fois une marque est mentionnée.
Il faut regarder dans quel contexte elle l'est, avec quels concurrents et à quelle étape de la décision.
Une mention dans une réponse générale ne vaut pas une présence dans une recommandation structurée.
Et une recommandation ne vaut pas encore un produit sélectionné dans un panier.
La chaîne entre visibilité, préférence et vente reste à démontrer.
Elle sera d'autant plus difficile à mesurer que l'utilisateur peut discuter avec plusieurs assistants, modifier sa demande, écarter une proposition ou acheter finalement dans un autre environnement.
Pour les retailers, l'enjeu est double.
Il faut rendre les catalogues compréhensibles par les machines, mais aussi préserver une raison d'être choisi lorsque l'assistant compare plusieurs offres.
Prix, disponibilité, livraison et qualité des données compteront.
La notoriété aussi, mais probablement de manière moins directe qu'auparavant.
Les marques devront suivre ces nouvelles présences sans leur attribuer trop vite les ventes qui suivent.
Car une chose est de devenir visible dans une conversation.
Une autre est de devenir utile dans la décision.
Et une autre encore est de contribuer réellement au chiffre d'affaires.
Plus d'infos sur Open Garden : https://lnkd.in/example
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