🧱
Règles statiques
Une logique if/else préprogrammée ne comprend pas pourquoi le même ajustement d’enchère peut augmenter les clics ici et les réduire ailleurs.
Approuvé par les équipes retail axées sur la performance
Samsung
•
AliExpress
•
TEMU
•
SHEIN
•
Alibaba
•
Booking.com
•
Acer
•
Xiaomi
•
Honor
•
El Corte Inglés
•
Samsung
•
AliExpress
•
TEMU
•
SHEIN
•
Alibaba
•
Booking.com
•
Acer
•
Xiaomi
•
Honor
•
El Corte Inglés
•
Samsung
•
AliExpress
•
TEMU
•
SHEIN
•
Alibaba
•
Booking.com
•
Acer
•
Xiaomi
•
Honor
•
El Corte Inglés
•
Couche de croissance CSS
Croissance Shopping supplémentaire
Sans pression d'auto-enchère
Vos campagnes Google Ads restent 100 % prioritaires. Nous utilisons la logique prédictive pour capter uniquement la demande Shopping que vous laissez de côté.
Pas dans votre propre enchère
Vos propres campagnes Google Ads ne seront jamais impactées.
Protection prédictive IA contre le chevauchement
Les données proxy et les marges déterminent en temps réel le risque d'auto-enchère.
Uniquement de la demande incrémentale
Plus de volume Shopping, sans faire grimper inutilement vos CPC.
Workflow : carte d’enchère
Collecter les signaux
Proxys de prix, marge et demande produit.
Logique d’enchère prédictive
Estime la probabilité que tu sois déjà visible ici.
Overlap au-dessus du seuil ?
Trop de risque pour ta propre enchère ?
Risque
Sûr
Ignorer l’enchère
Aucune action.
Lancer l’enchère
Couche de croissance séparée.
Ta base
Google Ads
campagne
CSS classique
Copie
parallèle
Même enchère
Même feed et budget touchent exactement la même requête.
Résultat
Pression self-bid
Tu fais monter ton CPC et paies plus pour une demande que tu pouvais déjà capter.
Conçu pour la demande incrémentale
L’objectif est un revenu Shopping additionnel via des enchères et opportunités produit que votre setup ne couvre normalement pas.
Des modifiers statiques à une logique adaptative
Les règles restent importantes, mais deviennent des garde-fous plutôt que tout le cerveau de la campagne.
Feed intelligence incluse
Titres, attributs, catégories, saisonnalité et contexte produit sont analysés avant de scaler le trafic.
Contrôle enterprise
Recommandations, limites, audit trails et monitoring performance gardent l’automatisation responsable.
L’ancien modèle est trop rigide
La plupart des systèmes Shopping reposent encore sur des modifiers fixes.
Les moteurs classiques prennent souvent des décisions statiques : si desktop performe, on augmente desktop; si tablet baisse, on réduit tablet. C’est utile comme base, mais cela manque de nuance lorsque les clics fluctuent, les marchés changent ou les produits deviennent tendance.
📉
Budget gaspillé
Surenchérir ou sous-enchérir nuit à la performance: l’un brûle le budget, l’autre cache les produits quand la demande existe.
🔍
Potentiel produit manqué
Des produits forts peuvent sous-performer si la qualité des titres, le timing, la météo, la région ou les signaux d’intention ne sont pas connectés.
Notre modèle opérationnel
Une couche AI-tech contrôlée sur du performance marketing éprouvé.
Nous combinons des règles déterministes avec une couche de raisonnement IA. Le résultat n’est pas une black box, mais un système qui explique pourquoi un produit, créneau, appareil, cluster keyword ou segment budget mérite plus ou moins de pression.
01
Analyse produit et feed
Nous inspectons titres, catégories, attributs, prix, disponibilité et complétude du feed. L’engine peut proposer des titres plus propres et des données Shopping plus fortes.
02
Analyse keyword et intention
Comportement de recherche, wording produit, langage catégorie et intention commerciale sont analysés pour relier produits et demande avec précision.
03
Analyse marketing et marché
Saisonnalité, jours spéciaux, météo, pertinence régionale, médias, micro-tendances et concurrence deviennent des signaux exploitables.
04
Recommandations du reasoning model
Au lieu de reconnaître seulement des corrélations, l’advisor évalue les causes probables: pourquoi desktop a fonctionné ici, pourquoi tablet a chuté là, et quoi tester ensuite.
05
Exécution prête pour Google Ads et Bing
Les recommandations peuvent alimenter ajustements d’enchères, segments, groupes produits, améliorations de titres et allocation budget via API surveillée.
Capacités AI performance
Ce que nous optimisons avant de scaler le trafic.
L’engine regarde au-delà du CPC. Il étudie le produit, le client, le moment et le contexte d’enchère pour donner une vraie raison à chaque bid.
🧠
AI Bid Advisor
Une couche de raisonnement analyse performance historique et actuelle pour recommander enchères, appareils, créneaux et budgets.
🛒
Optimisation des titres produit
Les titres de feed peuvent être nettoyés, scorés et réécrits pour plus de clarté, pertinence Shopping et intention commerciale.
📈
Trend & keyword intelligence
Détection de demande produit, termes montants, langage de recherche et micro-tendances avant les rapports classiques.
🌦️
Triggers météo et saisonnalité
Les produits peuvent recevoir une pression différente selon chaleur, froid, pluie, fêtes, périodes scolaires et pics saisonniers.
🎯
Signaux audience et persona
Les produits sont liés à des profils d’acheteurs, moments d’usage et sensibilité promo pour une segmentation plus fine.
🛡️
Safety, audit et governance
L’automatisation reste contrôlée via limites, approval modes, rollback et logs décisionnels transparents.
Enrichissement produit hyper-data
Les produits deviennent plus qu’une ligne de feed.
Un feed classique dit ce qu’est un produit. Notre couche ajoute quand il peut vendre, où il est pertinent, qui le veut et quels signaux externes peuvent changer la demande.
📆
Score de saisonnalité
Pertinence par mois, saison et fenêtre commerciale annuelle.
🎉
Jours spéciaux
Fête des mères, Saint-Valentin, Black Friday, Noël et événements locaux.
🌍
Pertinence régionale
Le comportement produit varie selon pays, climat et culture d’achat.
🌧️
Pertinence météo
Pluie, froid, chaleur et tempêtes peuvent influencer recherche et achat.
🌡️
Triggers température
Climatiseurs, couvertures, vestes, solaire et produits saisonniers peuvent réagir à des seuils.
⚡
Micro-tendances
Pics de recherche, mentions sociales et hypes produit peuvent devenir des signaux de bid.
🕒
Prédiction heure du jour
Certains produits performent mieux le matin, midi, soir ou weekend.
📊
Timing promotionnel
Fenêtres de soldes, sensibilité promo et attentes de remise guident la pression.
🎮
Gaming et événements
Lancements, tournois et moments entertainment peuvent stimuler des catégories liées.
🎬
Influence média
Séries, films, influenceurs et viralité peuvent déplacer la demande produit.
🧑🤝🧑
Personas clients
Produits mappés à des profils, des jeunes parents aux passionnés tech.
🏷️
Sensibilité aux crises
Prix énergie, tensions d’approvisionnement ou pression économique peuvent modifier la demande.
Exemple de sortie
Package AI Hyper-Data Prediction
L’engine transforme le contexte brut en recommandations concrètes d’enchères et d’optimisation à tester, valider et monitorer.
{
"event": "Demande Black Friday",
"bid": "+15%",
"reason": "intention d’achat plus forte et fenêtre de conversion historiquement solide"
"event": "Canicule 30°C+",
"bid": "-10%",
"reason": "momentum e-commerce plus faible pour certaines catégories"
"event": "Weekend pluvieux",
"bid": "+5%",
"reason": "plus de moments indoor et intention online en hausse"
}
Different by design
D’autres ajoutent des campagnes. Nous ajoutons un système de performance incrémental.
La différence clé: créer une portée additionnelle sans augmenter vos propres coûts d’enchères. Nous ciblons les opportunités sur lesquelles une boutique n’enchérit normalement pas elle-même.
| Sujet | Approche CSS / agence classique | ShopSailor CSS Performance |
|---|---|---|
| Auction strategy | Often launches extra Shopping campaigns that may compete with the merchant’s own campaigns. | Auction-safe lane: we do not intentionally bid against your own Shopping campaigns in the same auction lane. |
| Decision logic | Fixed rules and broad modifiers decide what happens. | Reasoned decisions: static rules become guardrails, while the advisor evaluates context and likely causes. |
| Product understanding | Campaigns are mostly managed at account, campaign or product group level. | Product intelligence: titles, attributes, category, seasonality, trend sensitivity and feed quality are scored per product. |
| Optimisation depth | Focus on CPC, ROAS and basic device/time adjustments. | Multi-signal engine: keyword, product, weather, region, time, persona and promotion signals can influence recommendations. |
| Control | Automation can become opaque or manual work remains heavy. | Enterprise workflow: recommendations, tests, safety limits, monitoring and audit logs keep the system accountable. |