Un agent IA peut-ilacheter chez vous ?

Chaque visite à votre boutique d'un agent IA — Claude, ChatGPT, Perplexity, Gemini, et les surfaces d'agents émergentes. Nous classifions chaque session par plateforme, construisons le funnel (landing → produit → cart → checkout), montrons où chaque plateforme abandonne, et exécutons à la demande un vrai agent Claude le long du même chemin sur votre site en direct pour capturer exactement ce qu'il a essayé et où il a abandonné. Le scanner est le point d'entrée gratuit ; le dashboard et le replay sont là où les équipes continuent de travailler.

Hotjar, Contentsquare et FullStory enregistrent les sessions des visiteurs humains. Ils ne peuvent pas voir ce qui se passe quand un agent IA (Claude Desktop, ChatGPT, Operator) essaie d'utiliser votre site au nom d'un client. Les agents n'apparaissent pas comme des sessions humaines, n'ont pas d'ID utilisateur, et échouent souvent sur des problèmes structurels que votre checkout testé par des humains ne fait jamais surgir. Serge comble exactement cette lacune.

Les outils GEO mesurent si ChatGPT mentionne votre marque dans ses réponses. Ils sont en amont du parcours client. Serge se trouve là où le client arrive réellement — quand un agent atterrit sur votre site et essaie de trouver un produit et de l'ajouter à un panier, les outils GEO ne peuvent pas voir ce qui se passe ensuite. Serge le peut. Les deux sont complémentaires, pas concurrents.

Une balise JavaScript légère (moins de 6 Ko gzippé) que vous ajoutez à votre site. Elle détecte les sessions à l'aide de signaux comportementaux, classifie le trafic d'agents par plateforme (Claude, ChatGPT, Perplexity, Gemini etc.), et envoie des données d'événements structurées à votre dashboard Serge. C'est first-party, évite les informations personnelles, supporte un setup sans cookies, et est conçu pour les équipes qui ont besoin d'une installation à faible friction.

Cliquez sur « Replay » sur n'importe quelle session signalée dans votre dashboard. Serge lance un vrai agent Claude dans un navigateur headless géré, lui donne la même tâche que le visiteur original semblait faire, et l'exécute contre votre site en direct. Nous capturons chaque action, chaque requête, chaque screenshot, et le raisonnement inféré à chaque étape — puis vous donnons une URL de session partageable que vous pouvez transmettre à vos engineers. Ce n'est pas un enregistrement du visiteur original ; c'est un nouveau lancement d'agent qui reproduit le mode d'échec.

Non. Le snippet ne voit que les signaux de navigateur publiquement disponibles — pas de valeurs de formulaires, pas de tokens d'auth, pas de PII. Le replay actif s'exécute contre les mêmes URLs publiques que n'importe qui avec un navigateur pourrait visiter. Aucune information d'identification nécessaire, aucun accès à des données privées. Les exigences de consentement dépendent toujours de votre setup et de votre juridiction.

Aux équipes commerce, produit, ingénierie et front-end responsables des PDP, du cart, du checkout ou de la conversion. Le produit est actuellement orienté vers les boutiques où la recherche assistée par agents compte déjà et où quelqu'un dans l'équipe ressent la douleur du trafic « direct » inexpliqué ou des échecs silencieux de conversion.

C'est le point de départ — un Product Director peut l'exécuter en trente secondes, screenshoter le résultat et le transmettre à l'équipe. Le scanner donne une seule note et une fix-list pour que la conversation interne puisse commencer. Le dashboard, les funnels et le replay sont le produit payant. Ils tournent sur la même logique de base, mais le scan est la façon la plus simple d'entrer.

Les signaux Tier 1 (déterministes — flags de navigateur connus, artefacts DOM, en-têtes d'identité signés RFC 9421) ont un taux de faux positifs ~0%. Les signaux Tier 2 (heuristiques — incohérences UA, fuites CDP) ont 1-2%. Les signaux Tier 3 (composite comportemental) sont notés côté client et seul le résultat de la classification est envoyé au serveur. Combiné, le système atteint >95% de précision. Les plateformes spécifiques (Claude, GPT, Perplexity, Gemini) sont identifiées par des signatures que nous maintenons centralement.

Oui — nous devons le faire, pour construire le funnel et faire émerger les tendances. La rétention des données est par tier : 30 jours sur Launch, 90 jours sur Grow, 12 mois sur Scale, personnalisée sur Enterprise. Des statistiques de benchmark anonymisées peuvent être dérivées des données de cohorte, mais les événements bruts restent limités à votre workspace.

La plupart des boutiques qui reçoivent déjà un trafic organique ou assisté par IA significatif voient leur première session d'agent identifiée dans l'heure suivant l'installation du snippet. Le premier briefing quotidien est envoyé le matin après que nous ayons au moins 24 heures de données.

Le scanner produit un instantané déterministe 0-100 pour la trouvabilité des produits et la prochaine étape significative — en gros, à quel point il est facile pour un agent de trouver un produit et de continuer. Lisez /methodology pour le modèle de notation actuel et comment il évolue. La note est le point d'entrée ; les données du dashboard font réellement bouger l'aiguille.