> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://help.citrusad.com/retail-media-interface/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://help.citrusad.com/retail-media-interface/integration/fr/feature-integrations/suggested-keywords.md). # Mots-clés suggérés Les **mots-clés suggérés** lient les **termes de recherche** aux **codes produits** de votre catalogue. Lorsque les annonceurs créent des campagnes, ces termes apparaissent lors du **Ciblage** (sélection des mots-clés de recherche) pour les produits qu'ils ajoutent. Les annonceurs peuvent choisir parmi les suggestions au lieu de saisir uniquement des mots-clés personnalisés, ce qui améliore l'alignement avec la façon dont votre site indexe la recherche et la façon dont vous souhaitez que les campagnes associent les UVC aux requêtes.
**Les mots-clés suggérés peuvent être fournis de deux manières :** 1. **Epsilon Mots-clés générés par IA** — Epsilon génère, classe et charge des paires produit-mot-clé pour votre compte. Vous n'êtes **pas tenu** de maintenir un fichier de mots-clés séparé pour ces suggestions lorsque cette voie est votre unique source. La génération utilise le contexte du produit et du catalogue, le comportement de recherche des acheteurs et des signaux alignés sur vos **règles commerciales de retailer** (par exemple la conquête de marque et d'autres contraintes de programme). 2. **Flux TSV géré par le retailer** — Vous synchronisez un fichier qui associe chaque `product_code` à une ou plusieurs `search_term` valeurs, avec un rang et un type facultatifs. Vous gérez les mots-clés suggérés par produit. Les retailers peuvent choisir d'utiliser **Epsilon uniquement les mots-clés générés**, **uniquement votre fichier**, ou **les deux** (par exemple des suggestions de l'IA **superposées** sur une liste existante, ou un **remplacement** coordonné lors du déploiement afin que les approbations existantes soient gérées délibérément). Si Epsilon fournit des **mots-clés suggérés par IA** pour votre programme et que vous n'avez **pas** besoin d'un flux TSV retailer, commencez par [**Étape 3 : Activer les mots-clés suggérés par l'IA (bêta)**](#step-3-activate-ai-suggested-keywords-beta)**. Utilisez**[**Étape 2 : Créer le fichier TSV**](#step-2-optional-build-the-tsv-file-retailer-supplied-path) uniquement lorsque vous maintenez ou complétez des mots-clés via un fichier. ### Pourquoi utiliser les mots-clés suggérés ? * Orienter les annonceurs vers des termes de recherche à forte intention et précis par rapport aux produits * Faire émerger des termes auxquels les annonceurs n'auraient pas pensé sans accompagnement * Augmenter la concurrence sur les mots-clés de valeur tout en respectant les règles du programme * Réduire le travail manuel sur les fichiers lorsque la génération par IA est activée **Ce guide couvre** * Prérequis et flux de bout en bout * Authentification API pour les flux de lecture/validation * Activation étape par étape de l'IA (bêta) et mise en œuvre facultative du TSV * Tests en Sandbox, liste de contrôle pour le passage en production, dépannage ### Règles de diffusion Lorsque les annonceurs ajoutent des mots-clés **suggérés** à une campagne, **seuls les produits liés à ce mot-clé** sont éligibles pour être diffusés sur les termes de recherche correspondants des clients. L'interface utilisateur montre quels produits s'associent à quels mots-clés suggérés :
Les termes de recherche **Personnalisés** choisis par l'annonceur s'appliquent généralement à l'ensemble des produits de la campagne selon les règles d'emplacement ; les sélections **suggérées** restreignent l'éligibilité en utilisant l'association \*\*retailer / Epsilon. ## Prérequis Utilisez cette liste de contrôle avant de commencer. * [ ] **Retailer** intégré (ou en cours d'intégration) avec Epsilon Retail Media, y compris la synchronisation du catalogue. * [ ] **Accès Sandbox** à l'interface utilisateur de la campagne et aux API où vous valideriez les mots-clés (lorsqu'il est disponible pour votre programme). * [ ] **Pour la livraison TSV :** Bucket GCS (ou chemin) **approvisionné par Epsilon**, et identifiants que votre équipe peut utiliser pour importer des objets (méthode confirmée avec Epsilon— souvent une clé de compte de service ou un accès fédéré). Notez que si vous êtes seulement au stade du cadrage, cela est géré dans le cadre du processus d'activation si vous fournissez des mots-clés. * [ ] **Contact technique** capable d'importer des fichiers, d'exécuter des vérifications API et de se coordonner avec Epsilon sur les calendriers d'ingestion et les basculements. * [ ] **Sensibilisation aux versions :** l'éligibilité des produits par mot-clé pour les suggestions nécessite la plateforme (voir Règles de diffusion ci-dessus). *** ## Aperçu du flux d'intégration 1. Vous confirmez avec Epsilon la façon dont les mots-clés seront fournis :Epsilon générés\*\*, **fichier TSV**, ou **les deux**. 2. Si vous fournissez un fichier, téléchargez-le dans le bucket GCS approvisionné par Epsilon. 3. Epsilon active la fonctionnalité et (pour les fichiers) ingère votre fichier. Pour les mots-clés **IA**, Epsilon s'aligne sur les règles, la superposition facultative vs le remplacement, et la validation en environnement de recette. 4. Les données arrivent sous forme de **mots-clés suggérés** dans la plateforme. 5. Vous **vérifiez** dans votre Sandbox directement dans l'interface utilisateur avant le lancement auprès de vos annonceurs. 6. Vous **passez en production** et informez les équipes d'annonceurs que les mots-clés suggérés sont disponibles. *** ## Guide d'implémentation étape par étape ### Étape 1 : Confirmez votre modèle d'approvisionnement avec Epsilon Objectif\ Évitez de construire un pipeline de fichiers si l'option **IA uniquement** répond à vos besoins, ou évitez de dupliquer le travail si Epsilon superpose/remplace les listes pour vous. **Ce que vous devez faire** * Décidez : **IA uniquement**, **TSV uniquement**, ou **les deux**. * Confirmez la **superposition** vs le **remplacement** pour toutes les données de mots-clés suggérés existantes. * Confirmez quels **emplacements** existent (`ORGANIC` uniquement vs aussi `CROSS_SELL` / `SUBSTITUTE`). *** ### Étape 2 : Activez les mots-clés suggérés par IA **Objectif**\ Obtenez des mots-clés générés par Epsilonet filtrés par des règles dans la plateforme **sans** maintenir de TSV. **Ce que vous devez faire** 1. Engagez-vous avec Epsilon\*\* — Fournissez vos **règles commerciales** spécifiques (par exemple la conquête de marque), et la manière dont les nouvelles données doivent se rapporter aux listes existantes si vous synchronisez déjà des mots-clés suggérés (**superposition** vs **remplacement**). 2. Testez en Sandbox\*\* — Travaillez avec Epsilon pour charger ou examiner des mots-clés en **recette/Sandbox**. Effectuez un test à blanc du **Ciblage** dans l'interface utilisateur de la campagne : choisissez des produits et confirmez que les expressions suggérées semblent correctes. 3. Production\*\* — Après validation, Epsilon active la production. **Vous** communiquez aux équipes de l'annonceur que les mots-clés suggérés sont en ligne (l'interface utilisateur les affichera une fois activés). **Comment fonctionnent les suggestions de mots-clés par IA** 1. **Comprendre le produit** - La modélisation utilise l'intention produit, le contexte du distributeur et la langue. 2. **Générer des mots-clés** - Les mots-clés candidats sont produits à partir de cette compréhension. 3. **Classifier** - Les mots-clés sont sélectionnés à l'aide des données publicitaires et de recherche afin que les règles du programme (par exemple la conquête de marque ou les politiques spécifiques au distributeur telles que le ciblage des ingrédients d'un produit) soient respectées. 4. **Charger pour l'interface utilisateur** — Les paires produit-mot-clé sont stockées dans le même système utilisé par le flux de **mots-clés suggérés** lors de la configuration de la campagne. **Gouvernance** * Le comportement d'approbation (**examen automatique vs manuel par le distributeur**) dépend de la **configuration du programme** convenue avec Epsilon. * Si vous avez **peu d'historique de requêtes publicitaires**, il peut vous être demandé de partager un **court échantillon de requêtes de recherche organique sur site** (par exemple environ **sept jours**) afin que la génération corresponde au langage réel des acheteurs. * Les **très grands catalogues** peuvent restreindre la génération aux produits ayant une **activité publicitaire récente** (par exemple environ les **90 derniers jours**) au lieu de chaque SKU—à confirmer avec Epsilon. * Les **mots-clés suggérés générés par IA (bêta)** se concentrent actuellement sur les cas d'usage de recherche **organique** ; la prise en charge d'emplacements supplémentaires pourrait s'étendre. **Validation** * Les mots-clés suggérés apparaissent dans le **Ciblage** du sandbox pour les produits concernés. * Le comportement d'approbation (examen automatique vs manuel) correspond à la configuration du programme. **Erreurs courantes** | Erreur | Solution | | ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------- | | Les mots-clés semblent hors marque ou non conformes aux politiques | Ajustez les règles de gestion avec Epsilon et réexécutez l'examen en sandbox | | Peu ou pas de suggestions pour les grands catalogues | Confirmez si la génération est restreinte aux SKU récemment promus | *** ### (Optionnel pour l'étape 2) : Construisez votre fichier TSV (chemin fourni par le distributeur) **Objectif**\ Fournir des lignes d'autorité **product\_code → search\_term** (et rang/type optionnels). **Ce que vous devez faire** * Générez un fichier séparé par des tabulations contenant les liaisons entre produits et mots-clés. * Utilisez le codage **UTF-8** et les fins de ligne **LF**. * Incluez une ligne d'en-tête qui correspond aux noms de champs utilisés par les spécifications de votre flux ; au minimum : `product_code`, `search_term`, `search_term_type`. Voir [Modèles de données et définitions de champs](#data-models--field-definitions). * Conservez environ **\~20 mots-clés suggérés par produit** pour des raisons d'ergonomie. * Répétez `product_code` sur plusieurs lignes pour plusieurs termes ; utilisez `**search_term_type`\*\* lorsque vous avez plusieurs types d'emplacements. * Validez le fichier, puis livrez-le dans le bucket GCS que Epsilon fournit. **Remarque :** Lorsque vous synchronisez un flux de distributeur, Epsilon Retail Media fournit un **bucket GCS** pour les dépôts. Les opérations de la plateforme doivent terminer la configuration—prévoyez un délai de traitement pour l'activation. **Exemple de fichier (extrait)** ``` product_code search_term search_term_rank search_term_type abc123 cereal 1 ORGANIC abc123 cereals 2 ORGANIC 12345 milk 1 CROSS_SELL ``` Validation * Ouvrez dans un éditeur de texte : champs séparés par une **tabulation**, pas de fins de ligne parasites contenant uniquement CR. * Vérifiez par échantillonnage que plusieurs `product_code` valeurs existent dans votre flux de **catalogue**. **Erreurs courantes** | Erreur | Solution | | ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | | Virgules CSV au lieu de tabulations | Réexportez au format TSV | | Identifiants produits incorrects | Alignez avec `gtin` / `item` utilisé dans la synchronisation du catalogue | | Trop de lignes par SKU | Réduisez aux termes à la valeur la plus élevée | *** ### Étape 3 : Vérifier les suggestions dans l'interface utilisateur **Objectif**\ Détecter les problèmes de correspondance de dernière minute avant la production. **Ce que vous devez faire** * Dans le **sandbox**, créez ou modifiez une campagne, sélectionnez des emplacements prenant en charge les mots-clés suggérés, ajoutez des produits, ouvrez le **Ciblage** / la sélection de mots-clés. * Confirmez les expressions suggérées par produit et vérifiez que le comportement **personnalisé** vs **suggéré** correspond à vos attentes (voir \*\*Règles de diffusion dans la **Vue d'ensemble**). * Confirmez que les sélections **suggérées** restreignent les produits éligibles à ceux liés dans votre fichier ou pipeline d'IA. **Validation** * Dans votre interface utilisateur sandbox : les mots-clés suggérés apparaissent pour les produits liés aux mots-clés dans votre fichier ou pipeline d'IA. * Les suggestions s'alignent sur les attentes concernant l'emplacement et le catalogue. **Erreurs courantes** | Erreur | Solution | | ------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------- | | Suggestions sur un seul catalogue | Remplissez les autres catalogues ou ajustez la portée du catalogue de la campagne | | Type d'emplacement incorrect affiché | Le TAM vérifie la configuration emplacement ↔ `search_term_type` configuration | *** ## Modèles de données & Définitions de champs ### TSV (fichier distributeur) | Champ | Type | Requis | Description | Valeurs acceptées | | ------------------ | -------------------- | ------ | ------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | | `product_code` | chaîne de caractères | Oui | Identifiant produit du distributeur ; identique au catalogue `gtin` / `item` le cas échéant | Non vide ; doit exister dans le catalogue synchronisé | | `search_term` | chaîne de caractères | Oui | Mot-clé ou expression suggéré pour le SKU | Texte UTF-8 ; évitez les caractères de contrôle | | `search_term_rank` | entier | No | Pertinence relative ; **1** est le plus élevé | Entiers positifs ; plus bas = priorité plus élevée | | `search_term_type` | chaîne de caractères | No | Associe les lignes aux types de \*\*placement | `ORGANIC`, `CROSS_SELL`, `SUBSTITUTE`; la valeur par défaut est traitée comme `ORGANIC` si omis | | (fins de ligne) | — | — | Format de fichier | LF\*\* ; encodage de fichier \*\*UTF-8 | ### Types d'emplacements et `search_term_type` `search_term_type` s'aligne avec les types d'emplacement : **ORGANIC**, **CROSS\_SELL** et **SUBSTITUTE**. La plupart des programmes de distributeurs utilisent un seul placement de **recherche organique** pour les annonces de résultats de recherche standard. **CROSS\_SELL** et **SUBSTITUTE** sont des **emplacements distincts** sur la page de recherche (ou l'inventaire associé) avec une intention de diffusion différente—ce ne sont pas simplement des colonnes supplémentaires dans la même enchère organique. Votre Technical Account Manager confirme quels emplacements existent pour votre espace de noms. **Comment les types d'emplacement diffèrent** * **Organique** — Annonces correspondant à l'intention de recherche de l'acheteur pour le produit (par exemple un produit cola sur "cola"). * **Vente croisée** — Intention complémentaire (par exemple pizza sur "cola"). * **Substitution** — Intention de produit similaire (par exemple une autre variante de cola sur "cola"). Vous pouvez synchroniser **un flux par type d'emplacement** ou **combiner les types dans un seul fichier** (répétez `product_code` avec différents `search_term_type`). Votre Technical Account Manager configure les emplacements afin que le type de suggestion correct apparaisse par surface. Les mots-clés suggérés peuvent être **affichés ou masqués par emplacement**. Types combinés pour un produit : | product\_code | search\_term | search\_term\_rank | search\_term\_type | | ------------- | ------------ | ------------------ | ------------------ | | 12345 | cookies | 1 | ORGANIC | | 12345 | cookie | 2 | ORGANIC | | 12345 | milk | 1 | CROSS\_SELL | **Remarque :** La plupart des programmes utilisent uniquement des emplacements de recherche **organique**. `CROSS_SELL` et `SUBSTITUTE` correspondent à des **emplacements supplémentaires**, et non à des "colonnes supplémentaires" dans le même emplacement organique—confirmez les emplacements que vous exploitez avec votre Technical Account Manager. ### Catalogues multiples Mettez en œuvre les mots-clés suggérés sur **tous** les catalogues de votre espace de noms lorsque cela est possible (qu'ils proviennent de votre flux, de la génération par IA, ou des deux). Cela réduit la confusion de marque lorsqu'un catalogue a des suggestions et pas les autres. Pour les campagnes multicatalogues, si un seul catalogue contient des données, les campagnes qui dépendent des sélections suggérées ne fonctionnent pleinement que sur ce catalogue. \## *** ## Tests, Sandbox et Mise en production **Environnement Sandbox / de test** * Validez les suggestions de l'interface utilisateur à l'étape **Ciblage** de la campagne. **Exemples de cas de test** | Test | Étapes | Résultat attendu | | -------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | | Suggestions UI visibles | Ajoutez des produits dans la campagne sandbox ; ouvrez **Ciblage** | Les mots-clés suggérés apparaissent par produit | | Règle de diffusion | Sélectionnez un mot-clé suggéré lié à un sous-ensemble de produits | Seuls les produits liés sont éligibles pour ce terme | | Couverture multi-catalogue | Répétez la vérification de l'interface utilisateur sur tous les catalogues de l'espace de noms | Suggestions présentes sur tous les catalogues avec des données (ou portée documentée) | Liste de contrôle de mise en production * [ ] TSV ingéré sans erreur (si utilisation du chemin de fichier) ou pipeline IA validé (si utilisation de la bêta) * [ ] Mots-clés suggérés visibles dans l'interface utilisateur sandbox pour les produits représentatifs * [ ] Les espaces de noms multi-catalogues ont une couverture sur tous les catalogues (ou portée documentée) * [ ] Communication annonceur envoyée avant ou lors de l'activation en production * [ ] L'API partenaire renvoie les lignes attendues en production (vérification ponctuelle) *** ## Dépannage et FAQ **Problème :** Les suggestions n'apparaissent jamais dans l'interface utilisateur.\ **Cause probable :** Ingestion non activée, mauvais catalogue ou emplacement non configuré.\ Solution :\*\* Confirmez avec Epsilon que l'ingestion GCS ou le pipeline d'IA est actif ; vérifiez le mappage d'emplacement pour `search_term_type`. **Pouvons-nous utiliser un seul fichier TSV pour plusieurs types d'emplacements ?**\ Oui. Répétez `product_code` sur plusieurs lignes avec des valeurs `search_term_type` différentes. Votre Technical Account Manager configure les types qui apparaissent par emplacement. **Que faire si nous avons plusieurs catalogues dans un même espace de noms ?**\ Mettez en œuvre les mots-clés suggérés sur tous les catalogues lorsque cela est possible. Les campagnes qui dépendent des sélections suggérées ne fonctionnent pleinement que sur les catalogues contenant des données. **Lorsque vous contactez le support, incluez :** * Espace de noms et ID de catalogue * Échantillon `product_code` et attendu `search_term`
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://help.citrusad.com/retail-media-interface/integration/fr/feature-integrations/suggested-keywords.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.