Sparky passe en mode agentique chez Walmart le 17 septembre 2025 : playbook RAEO

Pourquoi Sparky agentique change la donne

Le 17 septembre 2025, Walmart a activé Sparky en mode agentique. Le moteur de réponses et d’actions devient un coéquipier qui comprend l’intention, assemble des solutions et exécute des étapes jusqu’à l’ajout au panier ou la substitution. Pour les marques et les vendeurs 1P et 3P, la priorité n’est plus d’optimiser pour la SERP mais pour l’agent. C’est la naissance opérationnelle du RAEO, Retailer Answer Engine Optimization. Pour cadrer votre roadmap, lisez aussi le Guide AEO pour Amazon agentique.

Objectif du playbook RAEO pour Walmart

But: structurer votre catalogue, vos signaux de service et vos contenus pour que l’agent sélectionne vos produits, compose des bundles et réponde aux questions in app de manière fiable et mesurable.

1) Enrichir les feeds avec des attributs fonctionnels et actionnables

But: rendre chaque SKU explorable et actionnable par l’agent, au delà des titres et bullets marketing.

À faire

Attributs d’usage: cas d’emploi, contexte, niveau utilisateur, durée d’usage, saisonnalité.
Compatibilités: modèles supportés, dimensions, standards, formats, allergènes, régimes, outils requis.
Contraintes et limites: seuils de sécurité, âge minimum, température, puissance, entretien.
Résultats attendus: performance mesurable, couvrance, rendement, avant après.
Signaux d’action: prêt à cuisiner, prêt à installer, kit complet, recharges nécessaires.

Livrables

Schéma d’attributs commun et dictionnaire de valeurs contrôlées.
Jeux de données par catégorie avec couverture cible supérieure à 95 pour cent sur les champs critiques.
Routines d’audit qualité et comblement des valeurs manquantes.

2) Modéliser des graphes de tâches que l’agent peut assembler

But: passer d’un produit isolé à une solution orchestrable.

À faire

Définir des templates de tâches par catégorie: recettes, kits d’installation, routines beauté, listes d’entretien, paniers événementiels.
Représenter chaque solution comme un graphe orienté: nœuds égale étapes ou sous-tâches, arêtes égale dépendances et alternatives.
Annoter chaque nœud avec attributs nécessaires, options de substitution et quantités paramétriques.
Prévoir des variantes par budget, par régime, par temps disponible, par niveau de compétence.

Exemples

Recette tacos pour 4: nœuds tortillas, protéine, épices, garnitures, cuisson. Alternatives végétariennes et sans gluten. Quantités calculées par couvert.
Kit installation routeur: nœuds modem, routeur, câble, adaptateur, instructions, test de débit. Compatibilités par opérateur et type de logement.

Livrables

Bibliothèque de 100 à 500 graphes par top catégories avec couverture des intentions head et mid tail.
Validations de faisabilité via sessions internes agent in the loop.

3) Exposer des garanties de service comme signaux de décision pour l’agent

But: sécuriser le choix de l’agent quand plusieurs produits sont équivalents.

À faire

Disponibilité par magasin et par créneau, taux de substitution historique, promesse de délai et fenêtres de livraison ou retrait.
Politiques de substitution contrôlées: même marque, même attribut clé, même prix, ou règles brand safe définies.
Signaux de fiabilité: taux de retour, note qualité, variabilité prix, stabilité d’inventaire.
Engagements spécifiques: prix bloqué, emballage durable, assistance installation, SAV en J plus 1.

Livrables

Flux de signaux temps quasi réel exposant ETA, stock et règles de substitution.
Table de précédence décisionnelle pour l’agent: prioriser disponibilité et délai sur micro variations de prix quand la mission est time critical.

4) Fournir des briefs assistant ready pour la Q R in app

But: réduire la friction conversationnelle et sécuriser la conformité.

À faire

Intent packs par catégorie: top 50 questions, contraintes, contre-indications, disclaimers, réponses concises et actionnables.
Fiches solution enrichies: pourquoi ce choix, quand ne pas l’utiliser, comment l’adapter, quelles alternatives.
Guide de tonalité et de style: voice de marque, niveau d’assurance, transparence sur limites.
Snippets multi-tour: suggestions de clarification et next best questions.

Livrables

Référentiel de réponses validées par les équipes produit, juridique et marque.
Mappage des intents vers les graphes de tâches et les SKUs éligibles.

5) Instrumenter de nouveaux KPI et un protocole d’A B via Walmart Connect

But: piloter l’adoption et l’incrémentalité générées par l’agent. Alignez vos événements sur le Benchmark publicité réponse native.

KPI clés

Agent Pick Rate: part des sessions assistées où l’agent a sélectionné votre SKU dans le top 3.
Bundle Attach: items supplémentaires ajoutés via recommandations de l’agent par session.
Agent Time to Cart: médiane entre premier échange et ajout au panier du premier item conseillé.
Substitution Success Rate: proportion de substitutions acceptées menant à l’achat.
Clarification Rate: nombre moyen de tours nécessaires avant décision.

Expérimentation

Dessin: randomisation par utilisateur ou par session, avec holdout de 10 à 20 pour cent. Durée minimale 14 jours pour couvrir cycles hebdomadaires.
Strates: catégorie, région, mode fulfillment, niveau de stock, latence réseau.
Métriques d’effet: incrémentalité de conversion et de revenue par mille impressions assistées, variation de panier moyen, impact sur retours.
Intégration médias: synchroniser audiences et créatifs via Walmart Connect pour tester prompts sponsorisés assistant ready et offres liées au graphe de tâches.
Observabilité: événements standardisés agent impression, agent recommendation, agent selection, agent bundle, agent substitution, agent checkout.

Roadmap 30 60 90 jours

J 30: audit d’attributs, définition du schéma commun, sélection des top 10 intentions par catégorie, premiers intent packs, premiers graphes pilote.
J 60: couverture d’attributs supérieure à 80 pour cent, 50 graphes validés, signaux de service branchés, A B prêt avec instrumentation des événements.
J 90: extension à 200 plus graphes, lancement A B multi catégories, optimisation des règles de substitution et itérations sur les prompts assistant ready.

Impact SEO, AEO et organisation

Le trafic quoi acheter migre des pages publiques vers les answer engines propriétaires des retailers. La priorité passe à la découvrabilité agent et à la qualité des signaux de service. Côté écosystème, Siri et Spotlight answer engine amplifient cette bascule multi-canal.
Nouvelles fonctions: feed ops RAEO, task graph ops, service signal ops, experimentation ops.
Gouvernance: comité qualité données, revue juridique sur disclaimers, gestion des risques de hallucination et de biais, plan de remédiation inventory drift.

Checklist de démarrage

Schéma d’attributs et dictionnaire validés.
20 intent packs par catégorie live.
10 graphes de tâches prêts par catégorie phare.
Flux de disponibilité et délais branchés.
Événements d’instrumentation testés de bout en bout.

Conclusion

Avec Sparky en mode agentique depuis le 17 septembre 2025, le RAEO devient un levier prioritaire. En enrichissant vos feeds, en modélisant des graphes de tâches, en exposant des garanties de service, en livrant des briefs assistant ready et en pilotant via des KPI dédiés et un protocole d’A B, vous maximisez les chances que l’agent choisisse vos produits et assemble des solutions complètes. Optimiser pour l’agent plutôt que pour la SERP s’impose comme l’avantage compétitif de la rentrée 2025.