Vous avez construit votre catalogue Shopify pour les humains. Il doit aussi fonctionner pour les crawlers agentiques.

Voici le meilleur guide pour commencer avec le Catalog MCP et le Catalog API de Shopify

La thèse

Votre catalogue produit Shopify est lu par deux audiences fondamentalement différentes : les humains qui parcourent votre vitrine, et les agents IA qui interrogent vos données produit de manière programmatique pour formuler des recommandations pour le compte de quelqu’un d’autre.

La plupart des marques ont passé des années à optimiser pour la première audience. Des descriptions produit riches, de la photographie lifestyle, des PDP optimisées pour la conversion. Rien de tout cela n’aide vraiment la seconde audience.

Cet article utilise un produit réel, la crème contour des yeux Full Orbit de Glossier, pour montrer à quoi ressemble l’écart en pratique, et ce que cela signifie pour les marques qui réfléchissent au commerce agentique.

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La couche d’infrastructure que la plupart des marques n’ont pas encore remarquée

Shopify a construit le Catalog MCP, un serveur Model Context Protocol qui sert d’infrastructure principale de découverte produit pour le commerce agentique sur la plateforme Shopify. Il est construit autour du Universal Commerce Protocol (UCP), un standard qui définit comment les agents IA trouvent, évaluent et effectuent des transactions avec les produits.

Le Catalog MCP encapsule le Catalog REST API de Shopify et offre à tout agent construit selon le standard UCP un moyen de :

1. Rechercher parmi tous les produits Shopify éligibles en fonction de mots-clés, de fourchette de prix et de lieu de livraison
2. Consulter les détails complets des variantes de produits spécifiques, y compris les descriptions, les fonctionnalités, les spécifications et les URLs de paiement

Les marchands Shopify éligibles sont déjà dans ce catalogue. La question n’est pas de savoir si vos produits sont interrogés. C’est ce que les agents trouvent quand ils les interrogent.

La vue Agentic storefronts dans l’admin Shopify : ChatGPT et Microsoft Copilot sont les deux premières surfaces IA connectées.

En cliquant sur ChatGPT, on accède au détail du canal de vente : le paiement reste sur votre vitrine et les données produit transitent via le Shopify Catalog.

Les deux écrans se trouvent dans Paramètres > Canaux de vente dans l’admin Shopify.

Il existe trois chemins qu’un agent peut emprunter pour accéder à votre catalogue :

Chemin	Portée	Authentification requise
Catalog MCP	Tous les marchands Shopify éligibles à l’échelle mondiale	Oui (JWT)
Storefront MCP	Un seul magasin marchand	Non
Catalog REST API	Tous les marchands Shopify éligibles à l’échelle mondiale	Oui

Shopify décrit le Catalog MCP comme le chemin recommandé pour la plupart des implémentations de commerce agentique.

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Deux endpoints. Deux images très différentes.

Quand un agent IA veut en savoir plus sur un produit de votre boutique Shopify, il dispose de deux chemins principaux vers vos données. Le chemin historique est le endpoint public /products.json. Il est accessible sans authentification, structuré en JSON, et c’est la manière par défaut dont les bots et scrapers lisent les catalogues Shopify depuis des années. Le chemin moderne est le Catalog MCP et le Catalog API, conçus spécifiquement pour la consommation agentique.

Voici la comparaison complète côte à côte pour le Full Orbit de Glossier, extraite directement des deux endpoints :

Champ	/products.json	Catalog API	Statut du champ Catalog API
Product ID	8185258410229	gid://shopify/p/5vhkcE78u4c7P2hhO30zEh	Required
Title	Full Orbit	Full Orbit	Required
Vendor	Glossier	Glossier	Required
Description	Bloc HTML de 4 000 caractères	“A hydrating, brightening eye cream that smooths fine lines and reduces dark circles and puffiness.” (98 caractères)	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Unique Selling Point	Absent	“Combines brightening, hydrating, and smoothing effects in one tube-packaged eye cream.”	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Top Feature 1	Absent	Brightening formula reduces the appearance of dark circles for a more awake look	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Top Feature 2	Absent	Hydrating ingredients keep the under-eye area moisturized and comfortable	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Top Feature 3	Absent	Smoothing action helps minimize fine lines for a youthful appearance	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Top Feature 4	Absent	Depuffing effect soothes and refreshes tired eyes	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Top Feature 5	Absent	Tube dispenser allows for easy, mess-free application	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Tech Spec: Dispenser Type	Absent	Tube	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Tech Spec: Product Form	Absent	Cream	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Tech Spec: Skin Care Effects	Absent	Brightening, Hydrating, Smoothing, Anti-dark circle, Anti-puffiness	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Tech Spec: Brand	Absent	Glossier	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Secondhand	Absent	False	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)
Variant Description	Absent	Texte brut de 2 312 caractères (HTML supprimé)	Optional
Price	$28.00	$28.00 USD	Required
Available for Sale	Absent	True	Required
Checkout URL	Absent	URL de paiement directe pour la variante	Required
Variant URL	Absent	URL de la page produit avec paramètre de variante	Required
Rating	Absent	Absent	Optional
Image Count	10	10	Required
SKU	FOE-000-00-00	Absent	—
Barcode	810086254095	Absent	—
Tags	11 tags internes (bfcm-eligible, pricing_export, etc.)	Absent	—
Product Type	Skincare	Absent	—

Généré par l’IA (pas de contrôle marchand) signifie que l’IA de Shopify génère la valeur. Les marchands n’ont aucun mécanisme direct pour déclarer ou remplacer ces champs. Les champs Required sont contrôlés par le marchand ou la plateforme et sont garantis présents. Les champs Optional sont présents quand ils sont disponibles. Les champs marqués — n’existent que dans /products.json et n’ont pas d’équivalent dans le Catalog API.

Le endpoint /products.json donne à un agent un bloc de HTML plus des champs logistiques internes. Le Catalog API lui fournit un brief structuré, débarrassé des tags internes et centré sur ce dont un agent a besoin pour formuler une recommandation et finaliser un achat.

Un agent essayant de répondre à « quelle est une bonne crème contour des yeux légère contre les cernes » doit fournir un effort nettement plus important quand tout ce qu’il a, c’est du HTML brut. Les résultats ont plus de chances de passer à côté de votre positionnement réel.

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Ce que la description HTML montre réellement à un agent

La description HTML du Full Orbit commence ainsi, exactement telle qu’elle apparaît dans /products.json :

<p class="pv-details__info-item pv-details__tagline">
  <strong>A 360° reset for every, single eye.</strong>
</p>
<p id="description-item" class="pv-details__info-item">
  A multi-benefit, 360° eye cream that tackles the concerns
  you care about most—immediately hydrating for up to 24 hours...

Avant qu’un agent puisse extraire une seule phrase utile, il doit supprimer les noms de classes CSS, les balises span, les déclarations de jeu de caractères en ligne et les artefacts d’encodage cassés comme ° et â. Les données d’études cliniques sont intégrées en ligne avec les revendications produit. Les ingrédients mis en avant se trouvent dans des éléments de liste mélangés avec le texte marketing.

Comparez avec ce que le Catalog API renvoie comme description courte :

“A hydrating, brightening eye cream that smooths fine lines and reduces dark circles and puffiness.”

Cela fait 98 caractères. C’est direct, en texte brut, et immédiatement analysable. Un agent peut l’utiliser dans une recommandation sans aucun traitement supplémentaire.

L’écart ne concerne pas seulement la longueur. C’est une question de densité du signal. La description du Catalog API dit à un agent exactement ce que fait le produit. La description HTML oblige l’agent à deviner.

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Le problème des champs “Inferred” : quand l’IA de Shopify rédige vos fiches produit

Voici la partie que la plupart des marques n’ont pas encore prise en compte.

Le Catalog API de Shopify marque certains champs avec l’étiquette “Inferred” dans sa documentation de référence. Ce sont des champs que l’IA de Shopify génère automatiquement lorsqu’un marchand ne les a pas explicitement fournis. La documentation note que les champs inférés peuvent ne pas toujours être présents et que la précision varie en fonction des données produit disponibles.

Voici les champs exacts marqués comme Inferred dans les endpoints Search et Lookup :

Champ	Endpoint	Description
description	Search + Lookup	Description détaillée du produit
uniqueSellingPoint	Search + Lookup	La proposition de valeur distinctive
topFeatures	Search + Lookup	Tableau des fonctionnalités principales du produit
techSpecs	Search + Lookup	Tableau des spécifications techniques
options	Search + Lookup	Tableau des options/variantes du produit
attributes	Search	Attributs du produit en paires nom-valeur
secondhand	Search + Lookup	Indique si la variante est d’occasion

Par contraste, les champs que Shopify marque comme Required sont les champs transactionnels : price, availableForSale, checkoutUrl, variantUrl, shop. Shopify contrôle la couche transactionnelle. La couche descriptive est à vous de remplir, ou l’IA de Shopify la complète à votre place.

Les champs les plus importants pour les recommandations des agents, description, uniqueSellingPoint, topFeatures et techSpecs, sont tous générés par l’IA sans mécanisme de contrôle par le marchand.

Si votre marque n’a pas renseigné de valeurs propres et structurées pour ces champs, la version agentique de votre produit est rédigée par l’IA de Shopify. Pas par vous.

Les données du Catalog API pour le Full Orbit dans notre comparaison montrent en fait tous ces champs renseignés. En examinant les valeurs, ils se répartissent en deux groupes qui suggèrent des origines différentes.

Certains ressemblent à des données produit structurées que Glossier a probablement fournies directement :

• secondhand: False : un indicateur binaire, pas quelque chose qu’on génère à partir d’une description
• techSpecs: Brand: Glossier : des métadonnées produit basiques
• techSpecs: Dispenser Type: Tube : un attribut physique du produit
• techSpecs: Product Form: Cream : un attribut de catégorie produit

D’autres se lisent comme du texte généré à partir de la description HTML :

• uniqueSellingPoint: "Combines brightening, hydrating, and smoothing effects in one tube-packaged eye cream." : une phrase synthétisée, pas un champ produit standard
• topFeatures : cinq énoncés de bénéfices qui reflètent de près le langage de la description HTML mais sont restructurés en lignes distinctes
• description: "A hydrating, brightening eye cream that smooths fine lines and reduces dark circles and puffiness." : une version compressée en texte brut du paragraphe d’ouverture HTML

Ce schéma suggère que les spécifications techniques et les indicateurs binaires proviennent peut-être de la taxonomie produit de Shopify et des champs standard, tandis que les champs à forte composante rédactionnelle (USP, fonctionnalités principales, description courte) sont plus probablement générés à partir de la description produit. Rien n’est confirmé, seuls Glossier et Shopify connaissent le mécanisme d’entrée réel. Mais les données sont cohérentes avec cette répartition.

Quoi qu’il en soit, le résultat du Full Orbit est cohérent et utile pour un agent. Le risque concerne les produits dont le matériel source est plus léger. Considérez ce qui se passe avec :

• Un produit dont la description HTML est principalement du langage marketing avec peu de détails concrets
• Un nouveau produit dont la description n’a pas encore été entièrement développée
• Un produit reformulé dont l’ancien texte est encore en ligne
• Un produit dont le positionnement est subtil et nécessite du contexte pour être fidèlement transmis

Dans chacun de ces cas, une description inférée par l’IA peut complètement passer à côté du sujet. C’est cette description que les agents utilisent quand ils recommandent votre produit à quelqu’un.

Vous ne pouvez pas examiner les valeurs des champs inférés avant qu’elles ne soient servies aux agents. La seule façon de garantir que les agents travaillent à partir de descriptions précises et contrôlées par la marque est de remplir les champs vous-même.

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Comment les agents trouvent réellement vos produits : Search, puis Lookup

Le workflow du Catalog MCP suit un schéma en deux étapes qui a des implications directes sur la façon dont vos données de catalogue sont utilisées.

Étape 1 : Search. Un agent traduit une requête utilisateur comme « trouve-moi une crème contour des yeux légère contre les cernes à moins de 30 $ » en une requête de recherche dans le Catalog. Les résultats sont regroupés par Universal Product ID (UPID), ce qui empêche les doublons lorsque le même produit est vendu par plusieurs marchands. Chaque résultat de recherche inclut :

• Titre et description du produit
• Fourchette de prix parmi tous les vendeurs
• Options disponibles (taille, teinte, etc.)
• Une liste de marchands avec leurs prix spécifiques et URLs de paiement

Étape 2 : Lookup. En utilisant l’UPID du résultat de recherche, l’agent récupère les détails complets de la variante pour le produit spécifique, y compris les descriptions complètes, les fonctionnalités clés, les spécifications techniques, tous les prix au niveau variante et les URLs de paiement de chaque offre marchand.

L’implication du regroupement par UPID mérite qu’on s’y arrête. Si votre produit est le même SKU vendu par plusieurs marchands Shopify (via la distribution en gros, les revendeurs agréés ou les accords de place de marché), ces offres sont présentées ensemble dans un seul résultat regroupé, avec comparaison de prix. L’agent (et l’utilisateur) peut voir tous les prix disponibles en même temps. La qualité du catalogue affecte non seulement si votre produit apparaît, mais aussi si votre offre est celle qui est sélectionnée lorsque plusieurs marchands vendent le même article.

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Pourquoi c’est important à mesure que les agents deviennent acheteurs

Le changement en cours est que les agents IA passent du rôle d’assistants de recherche à celui de participants transactionnels. Les agents d’achat ne se contentent plus de faire remonter de l’information. Ils sont de plus en plus capables d’initier des achats, en utilisant exactement le type d’URL de paiement au niveau variante que le Catalog API renvoie.

Quand un agent peut ajouter un produit au panier ou générer un lien de paiement, la qualité des données qu’il possède sur votre produit affecte directement si votre produit est recommandé, et si la recommandation est fidèle.

Trois enjeux sont en jeu :

La découvrabilité. Si un agent ne peut pas analyser avec confiance ce que fait votre produit et à qui il s’adresse, il ne le fera pas remonter en réponse aux requêtes pertinentes. Des champs propres et structurés donnent aux agents la confiance nécessaire pour formuler une recommandation.

La fidélité. Un agent travaillant à partir de HTML peut générer son propre résumé de votre produit en se basant sur ce qu’il peut en extraire. Ce résumé peut omettre des arguments clés, déformer le cas d’usage, ou supprimer entièrement des données cliniquement validées. Vous ne contrôlez pas ce que l’agent dit de votre produit, mais vous contrôlez les données dont il dispose pour travailler.

La conversion. Le Catalog API inclut une URL de paiement directe pour chaque variante. Les agents dotés de capacités transactionnelles ont besoin exactement de cela : un chemin lisible par la machine, de la recommandation à l’achat. Si ce champ n’est pas renseigné et précis, le chemin de conversion est rompu avant même de commencer.

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Les champs qui pilotent les décisions des agents

Tous les champs du catalogue n’ont pas le même poids pour les endpoints agentiques. D’après la façon dont les agents IA traitent et classent les données produit, voici ceux qui comptent le plus :

Champ	Nom du champ API	Statut	Pourquoi c’est important
Description courte	description	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)	Signal principal pour la correspondance de requête et le texte de recommandation
Proposition de valeur unique	uniqueSellingPoint	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)	Différencie votre produit dans un contexte de comparaison
Fonctionnalités principales	topFeatures	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)	Correspond aux requêtes d’intention utilisateur comme « meilleur pour les cernes »
Spécifications techniques	techSpecs	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)	Permet le filtrage par format, ingrédient ou type de distributeur
Attributs du produit	attributes	Généré par l’IA (pas de contrôle marchand)	Paires nom-valeur utilisées pour le filtrage structuré
Disponible à la vente	availableForSale	Required	Les agents déprioritisent ou ignorent les articles en rupture de stock
URL de paiement	checkoutUrl	Required	Requis pour toute capacité transactionnelle agentique
URL de la variante	variantUrl	Required	Chemin de secours quand le paiement natif n’est pas disponible

Les champs inférés sont ceux qui décrivent ce qu’est votre produit et pourquoi quelqu’un devrait l’acheter. Les champs required sont ceux qui complètent la transaction. Shopify garantit le second groupe. Le premier groupe est votre responsabilité.

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Ce qu’il faut auditer dans votre catalogue dès maintenant

Si vous êtes propriétaire d’une marque gérant un catalogue Shopify, il y a quelques points spécifiques à vérifier maintenant, avant que les agents IA ne représentent une part plus importante de votre trafic et avant que l’IA transactionnelle ne devienne la norme.

Vérifiez votre description courte. Chaque produit a-t-il un résumé concis en texte brut qui commence par ce que le produit fait ? Pas votre slogan. Pas votre accroche marketing. Une description fonctionnelle qu’un agent peut utiliser pour faire correspondre le produit à la demande d’un utilisateur.

Vérifiez vos champs de fonctionnalités. Renseignez-vous des champs de fonctionnalités principales distincts, soit nativement dans Shopify, soit via un metafield ou un flux du Catalog API ? Si toutes vos informations produit se trouvent dans un seul bloc de description HTML, vous donnez aux agents un bloc indifférencié à traiter.

Vérifiez vos données de disponibilité. Les produits en rupture de stock qui apparaissent encore comme disponibles créent des erreurs de recommandation. Les agents qui recommandent des produits que les utilisateurs ne peuvent pas acheter érodent la confiance envers l’agent et envers votre marque.

Vérifiez vos URLs de paiement. Si vous êtes intégré à un flux d’achat ou une plateforme de commerce IA, vérifiez que les URLs de paiement au niveau variante sont correctement renseignées. Un lien de paiement cassé ou générique brise entièrement le chemin de conversion.

Vérifiez vos descriptions de variantes. Les pages produit ont souvent des descriptions détaillées qui ne sont pas reportées au niveau variante. Pour les produits avec plusieurs SKU, les agents peuvent interroger au niveau variante et tomber sur des champs vides.

Vérifiez vos champs inférés. Le Catalog MCP de Shopify signale les champs comme “Inferred” lorsque les marchands ne les ont pas renseignés explicitement. Pour les champs que les agents pondèrent le plus (description courte, proposition de valeur unique, fonctionnalités principales), vérifiez que votre marque a renseigné des valeurs explicites plutôt que de les laisser à l’inférence IA. Il n’existe aucun mécanisme pour examiner ou corriger les valeurs inférées avant qu’elles ne soient servies aux agents.

Vérifiez vos sources de Catalog Mapping. Si vous êtes sur le plan Agentic, le Shopify Catalog Mapping (Paramètres > Shopify Catalog Mapping) vous permet de rediriger la source de trois champs clés vers un metafield ou un metaobject au lieu de l’attribut produit par défaut. Ce sont les entrées qui alimentent le pipeline d’inférence ML.

Shopify Catalog Mapping (Paramètres > Shopify Catalog Mapping). Chaque source peut être redirigée vers un metafield ou un metaobject. Cela contrôle ce qui entre dans le pipeline ML, pas ce que le pipeline produit.

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Le changement plus large : le catalogue comme infrastructure

Pendant la majeure partie de l’ère Shopify, le catalogue produit était du matériel commercial, du contenu que vous écriviez pour les humains qui parcouraient votre vitrine. La PDP était le point final.

Ce modèle est en train de changer. Votre catalogue est désormais une infrastructure que plusieurs types de consommateurs lisent : les humains sur votre vitrine, les crawlers des moteurs de recherche, les moteurs de comparaison de prix, et de plus en plus, les agents IA qui formulent des recommandations et effectuent des achats pour le compte des utilisateurs.

Les marques qui investissent dans la qualité du catalogue maintenant (champs structurés, texte propre, métadonnées complètes) auront un avantage cumulatif à mesure que le commerce agentique se développe. Les marques qui ne le font pas verront leurs produits résumés de manière inexacte, déprioritisés par les agents qui ne peuvent pas analyser les données, ou absents des recommandations.

L’exemple de Glossier est instructif non pas parce que Glossier a fait quelque chose de mal. Leurs descriptions HTML sont riches, détaillées et clairement rédigées pour des lecteurs humains. C’est instructif parce que cela montre que le contenu rédigé pour la lecture humaine et les données structurées pour la consommation agentique sont deux choses différentes. Les deux comptent désormais.

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Références de la documentation Shopify

Les pages suivantes de la documentation développeur de Shopify sont les sources principales pour les informations sur le Catalog MCP et le Catalog API dans cet article.

Vue d’ensemble du Catalog

• About Shopify Catalog : vue d’ensemble du Catalog MCP, du Storefront MCP et du Catalog REST API, y compris la définition des champs Inferred
• Universal Commerce Protocol (UCP) : le standard autour duquel le Catalog MCP est construit

Références MCP

• Catalog MCP reference : outils, paramètres et schémas de réponse pour search_global_products et get_global_product_details
• Storefront MCP reference : alternative à portée mono-boutique par rapport au Catalog MCP

Références du Catalog REST API

• Catalog REST API overview : authentification, limites de débit et index des endpoints
• Search endpoint : schéma complet des champs pour les résultats de recherche, incluant les champs marqués Inferred
• Lookup endpoint : schéma complet des champs pour les réponses de détail produit, incluant les champs marqués Inferred
• Lookup by variant : schéma de consultation au niveau variante
• Bulk lookup : récupération de détails produit par lots

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Questions fréquemment posées

Qu’est-ce que le commerce agentique ?

Le commerce agentique désigne les agents IA qui recherchent, comparent et recommandent des produits de manière autonome pour le compte des utilisateurs, et de plus en plus, finalisent des achats.

• Les agents d’achat lisent les données produit de manière programmatique, pas en naviguant sur une vitrine
• Ils génèrent des recommandations basées sur des champs structurés comme les descriptions, les fonctionnalités et les spécifications
• Les agents transactionnels peuvent initier des paiements en utilisant des URLs de paiement au niveau variante
• La qualité de vos données produit affecte directement si vos produits sont recommandés

Comment les agents d’achat IA lisent-ils un catalogue Shopify ?

Le Catalog MCP de Shopify est le chemin principal pour le commerce agentique. Il suit un flux Search, puis Lookup.

• Catalog MCP : le chemin recommandé. Recherche parmi tous les marchands Shopify éligibles à l’échelle mondiale, nécessite une authentification JWT
• Catalog REST API : les mêmes données que le MCP, interrogeables directement
• Storefront MCP : limité à une seule boutique, pas d’authentification requise, utile pour les agents mono-marque
• /products.json : endpoint public historique, renvoie du HTML brut, pas de fonctionnalités structurées ni d’URLs de paiement
• Les agents utilisant le Catalog MCP suivent un flux en deux étapes : Search par mot-clé/préférence pour obtenir les UPIDs, puis Lookup par UPID pour récupérer les détails complets des variantes

Quels champs produit comptent le plus pour les agents IA ?

Les champs au signal le plus fort pour les endpoints agentiques sont ceux qui correspondent directement à la façon dont les agents associent les produits à l’intention de l’utilisateur.

• Description courte en texte brut (l’exemple du Full Orbit fait 98 caractères)
• Proposition de valeur unique
• Fonctionnalités principales distinctes
• Spécifications techniques structurées
• Statut de disponibilité
• URL de paiement au niveau variante

Est-ce important si mes descriptions produit sont rédigées en HTML ?

Oui. Le balisage HTML ajoute du bruit que les agents doivent éliminer avant le traitement.

• Une description HTML de 4 000 caractères avec des classes CSS et des balises en ligne est plus difficile à analyser qu’un résumé en texte brut de 100 caractères
• Le Catalog API supprime le HTML mais ne peut pas corriger des descriptions qui sont sémantiquement floues une fois le balisage retiré
• Les descriptions rédigées pour la présentation visuelle peuvent ne pas être efficaces quand elles sont rendues en texte brut
• Les meilleures descriptions sont claires et faciles à parcourir tant pour la lecture humaine que machine