Protocole AEO Pinterest 2025: moteur de réponse visuel qui convertit

Pourquoi maintenant

Contexte produit

Le 17 septembre 2025, l’option where to buy dans les Image Ads facilite la redirection vers plusieurs distributeurs. Le 25 septembre 2025, la beta Top of Search annoncée lors de Pinterest Presents ouvre un levier de visibilité ciblé sur les requêtes intentionnelles.

Objectif AEO

Optimiser la probabilité qu’une réponse visuelle déclenche une intention marchande qualifiée et un parcours fluide jusqu’à l’ajout au panier.

Pour une vision écosystème, croisez ce protocole avec le cadre AEO pour Meta Vibes, le protocole GEM Bench pour adlets et l’approche AEO pour Google Search Live.

Architecture AEO en 4 étapes

1) Structurer le catalogue et la taxonomie pour l’indexation LLM de Pinterest

• Schéma de champs produits recommandés

  • Identité: product_id, parent_id, sku, brand, model_name, canonical_title
  • Visuels: image_primary_url, image_alt_text, lifestyle_image_urls, background_removal_flag
  • Catégorisation: category_path normalisée à 3 niveaux minimum, style, occasion, saison, matière, motif, couleur primaire et secondaire, genre, tranche d’âge
  • Fit et variantes: taille, coupe, dimensions, finish, compatibility
  • Contexte d’usage: room, activity, trend_tag, creator_style_tag
  • Prix et dispo: price_current, price_compare_at, currency, stock_status, stock_level, availability_start_end, shipping_speed, pickup_option
  • Retailers: retailer_list avec retailer_id, retailer_name, deeplink, price, stock_status, delivery_eta
  • Confiance: gtin, mpn, country_of_origin, sustainability_claims avec preuve, care_instructions
  • Sémantique: keywords normalisés, queries_associated, board_contexts fréquents
  • Interaction: save_count_90d, click_out_count_90d, add_to_cart_proxy_90d, complaint_rate, hide_rate

• Règles de normalisation

  • Vocabulaire contrôlé pour category_path, style, occasion et room avec dictionnaires multilingues
  • Couleurs mappées à un espace restreint de 12 à 16 teintes avec codes hex et noms communs
  • Dédupe multi retailers via canonical_title, brand, model_name et codes GTIN

• Indexation LLM et visuelle

  • Générer des embeddings texte pour titles, alt text et attributs clés
  • Générer des embeddings image pour chaque visuel principal et de mise en scène
  • Créer un index hybride texte plus image pour répondre aux requêtes naturelles et visuelles
  • Exposer des facettes sûres pour filtres LLM: catégorie, style, couleur, prix, disponibilité, retailers

2) Créer des answer collages shoppables

• Définition

  • Une réponse visuelle composée qui combine un ou plusieurs looks ou ensembles de produits pertinents pour la requête et cliquables par hotspot

• Pipeline de composition

  • Intention détectée: requête, historique de planches, signal saisonnier et tendance
  • Sélection de candidats: top N produits par score de pertinence sémantique plus visuelle et compatibilité entre produits
  • Règles d’assemblage:
    • Cohérence de palette et de style entre items
    • Maximum 5 produits par collage pour limiter la charge cognitive
    • Un visuel contexte lifestyle plus 3 à 4 tuiles produits avec prix et badge de disponibilité
  • Hotspots interactifs: chaque zone cliquable ouvre une fiche riche et la liste des retailers disponibles
  • Variantes automatiques: A, B et C par saison ou budget

• Accessibilité et qualité

  • Alt text descriptifs spécifiques au collage
  • Contraste couleur suffisant, textes lisibles, safe zones pour éviter les recouvrements de hotspots

3) Enrichir les fiches avec signaux d’affinité et disponibilité multi retailers

• Signaux d’affinité utilisateur

  • Saves et clics sur produits similaires, co enregistrements de planches, créateurs suivis, tendances locales
  • Contexte de la requête: pièce, occasion, climat, budget déclaré
  • Score d’affinité A: échelle 0 à 1 comme moyenne pondérée de ces signaux

• Disponibilité multi retailers en temps quasi réel

  • Réconciliation SKU retailer avec SKU canonique
  • Latences cibles: prix et stock rafraîchis toutes les 15 à 60 minutes selon importance
  • Logique d’affichage:
    • Par défaut, montrer 2 à 3 retailers avec le meilleur mix prix, disponibilité et délai
    • Toujours offrir le bouton voir autres enseignes si plus de 3

• Priors de qualité

  • Masquer les retailers avec taux de retour anormal ou landing non conforme
  • Surface buy box neutre et transparente: indiquer livraison estimée et frais

4) Mesurer et optimiser du save rate au panier

• Définitions

  • Save rate = sauvegardes uniques de pin ou collage divisé par impressions
  • Pin to retailer CTR = clics sortants uniques vers retailers divisé par impressions de pin ou collage
  • Add to cart rate proxy = ajouts au panier signalés ou proxy events divisé par clics sortants
  • Revenue proxy par impression = somme du prix courant multiplié par probabilité d’ajout au panier multiplié par probabilité de check out observée si disponible

• Expérimentation

  • A B test des compositions de collage, de l’ordre des retailers, des badges de disponibilité et des messages de valeur
  • Cohortes par requêtes head et long tail, par saison, par device
  • Garde fous statistiques: durée minimale, puissance 0,8, correction multi tests

• Tableaux de bord hebdomadaires

  • Top requêtes gagnantes, requêtes à faible conversion, diagnostics de qualité visuelle, inventaire orphelin sans retailers

Garde fous créatifs pour éviter le merchandising hors contexte

• Pertinence stricte à la requête: chaque produit correspond à au moins un attribut intentionnel explicite ou implicite
• Contexte d’usage cohérent: pas de mise en scène qui contredit la saison, la taille de pièce ou l’occasion
• Palette et style harmonisés: éviter le mélange de tendances incompatibles dans un même collage
• Transparence prix et disponibilité: afficher le prix réel et le badge en stock ou limité
• Diversité et inclusion: représentations variées de morphologies, carnations et styles de vie
• Marque et sécurité: filtrer les contenus sensibles, éviter des logos concurrents en conflit, respecter les guides de marque

Checklist avant publication

• Pertinence validée par LLM plus règle heuristique
• Qualité visuelle vérifiée par score de netteté et contraste
• Accessibilité validée par contrast checker et textes alternatifs

Roadmap de mise en œuvre

• Semaine 0 à 2: audit des feeds, normalisation des attributs, génération d’embeddings et index hybride
• Semaine 3 à 6: prototypes d’answer collages, instrumentation des hotspots, premier set de garde fous
• Semaine 7 à 10: intégration multi retailers en temps quasi réel, buy box et variations de messaging
• Semaine 11 à 12: expérimentation à grande échelle sur requêtes head, ramp up Top of Search

Rôles et responsabilités

• Data engineering: pipeline de feeds, dédupe, vérification des stocks
• ML et recherche: embeddings, scoring d’affinité, sélection de candidats
• Création et brand: templates visuels, guidelines, QA créative
• Media et performance: configuration Top of Search et Image Ads, tests et mesure

Livrables clés

• Dictionnaire de taxonomie et mapping
• Index hybride et API de sélection de produits
• Templates d’answer collages et système de hotspots
• Tableau de bord du funnel de save rate vers pin to retailer CTR vers ajout au panier

Principes de gouvernance

• Privacy by design: minimisation des données personnelles, agrégation et consentements respectés
• Observabilité: logs d’explicabilité des recommandations, alertes de baisse de qualité
• Revue trimestrielle des garde fous et des biais visuels

Conclusion

En articulant une taxonomie normalisée, des réponses visuelles shoppables, des signaux d’affinité et une disponibilité multi retailers, puis un cadre de mesure clair, la marque peut exploiter Top of Search et where to buy pour transformer la recherche inspirationnelle en conversion mesurable tout en préservant la pertinence créative.