Notre app FAQ IA propulse Allo Carrelage #1 sur “carrelage pas cher” (LLMrefs) devant des géants

Le problème : “carrelage pas cher” est une requête où les gros écrasent normalement tout

• Concurrence frontale avec des enseignes nationales et marketplaces.
• Intentions multiples (prix, formats, intérieur/extérieur, résistance, antidérapant, gel, etc.).
• Forte friction à l’achat (quantités, chutes, casse transport, compatibilités colle/joint, délais).

L’approche LobsTTer : gagner en IA avec des réponses plus utiles que celles des “gros”

Notre pari est simple : sur une requête ultra concurrentielle, la visibilité “Shopping IA” se gagne rarement avec un slogan. Elle se gagne avec des réponses actionnables que les moteurs IA peuvent reprendre, résumer et relier à un catalogue.

Ce que fait notre app FAQ IA (FAQ LLM)

• Transformer l’intention d’achat en questions (choix par usage, contraintes techniques, budget).
• Structurer les réponses (critères, checklists, définitions simples, erreurs à éviter).
• Raccorder le contenu au catalogue (catégories/produits) pour que l’IA puisse recommander sans inventer.
• Industrialiser : déploiement rapide, homogène, maintenable (et mesurable via outils type LLMrefs).

Mise en place sur Allo Carrelage

• Périmètre : pages catégories + pages produits stratégiques (liées à “carrelage pas cher”).
• FAQ orientées conversion : quantité au m², chutes, pose, usage, entretien, résistance, extérieur/intérieur.
• FAQ orientées logistique : livraison, casse, délais, échantillons, retours.
• Objectif : rendre le site “citable” et “recommandable” en IA sans diluer le catalogue.

Résultat : #1 dans LLMrefs sur “carrelage pas cher” (France, 07 jan. 2026)

Sur votre export LLMrefs “Shopping rankings” :

Ce que cela signifie : sur l’ensemble des prompts “Shopping” agrégés par LLMrefs pour ce keyword, Allo Carrelage occupe la meilleure visibilité mesurée (share of voice et position).

Pourquoi ça fonctionne (la vraie explication, sans magie)

• Spécialisation : un site expert répond mieux (et plus précisément) qu’un généraliste.
• Formats réutilisables : critères, checklists, “comment choisir”, erreurs à éviter, calculs de quantité.
• Alignement contenu ↔ catalogue : l’IA relie plus facilement un besoin à des familles produits.
• Couverture des objections (livraison, casse, pose) : ce sont des déclencheurs d’achat.

Ce que cette preuve ne dit pas (important)

• LLMrefs mesure une visibilité IA (rankings agrégés), pas une preuve directe de CA.
• Les moteurs IA sont non déterministes : il faut suivre la tendance, pas un screenshot unique.
• Le bon next step est de corréler avec vos données (GSC, analytics, conversion).

Prochaines étapes recommandées

• Étendre à 5–10 requêtes business (ex : “carrelage terrasse pas cher”, “imitation parquet”, “antidérapant”).
• Mesurer l’impact réel : impressions longue traîne, clics, taux d’ajout panier, conversion.
• Renforcer les catégories marge + profondeur catalogue (là où l’IA peut recommander plusieurs produits).