Relecture de fiches marketplace
Repérez les problèmes de langue avant qu’ils n’atteignent les fiches marketplace
Un texte de catalogue validé peut encore changer une fois entré dans une image produit.
Une caractéristique est raccourcie pour tenir dans un encart. Une dimension est retapée dans une infographie. Le texte comparatif est réutilisé pour un autre SKU et le texte traduit est placé dans des variantes propres au marketplace. Chaque changement de design crée une nouvelle occasion pour qu’une erreur de langue s’installe après la validation du texte de catalogue.
Gard lit les mots rendus dans l’export d’image actuel — le visuel qui apparaîtra dans la galerie ou le contenu enrichi. Cela comble la faille laissée par les correcteurs de documents une fois le texte produit devenu des pixels.
Les équipes peuvent utiliser la même relecture de catalogue ciblée pour les visuels de galerie, encarts de caractéristiques, tableaux comparatifs, guides des tailles, bannières promotionnelles et contenu A+ exporté. Gard analyse chaque image et met en évidence les problèmes probables d’orthographe, de grammaire, de ponctuation, de choix de mots et de formulation maladroite en contexte visuel.
Pour Amazon, Shopify et d’autres canaux, exportez le visuel de la fiche ou le module d’image A+ et analysez l’image finalisée avant la publication. Cela donne aux équipes une vérification de texte finale sur le visuel que les clients verront.
Flux de QA catalogue
Ajoutez une QA de texte aux exports d’images Amazon, Shopify et marketplace

- 01
Exportez les images de galerie et les modules de contenu enrichi
Utilisez les visuels de galerie, encarts de caractéristiques, tableaux comparatifs, guides des tailles ou modules de contenu enrichi exacts destinés à la publication — pas un document de texte antérieur ni une maquette de travail.
- 02
Analysez par lot les exports par SKU, marketplace et langue
Importez une image JPEG, PNG ou WebP, collez l’URL directe d’une image ou analysez par lot une fiche comportant plusieurs emplacements, SKU, marketplaces ou langues. Les offres Pro et Enterprise peuvent surveiller les nouveaux exports avec un Dossier surveillé.
- 03
Passez en revue chaque problème de langue probable en contexte
Gard met en évidence les problèmes probables sur chaque visuel et explique ses suggestions. Acceptez ou rejetez chaque alerte, mettez à jour le fichier de design, exportez les images corrigées et analysez-les de nouveau.
- 04
Corrigez, exportez et analysez de nouveau
Appliquez les changements acceptés dans le fichier source, exportez les images produit mises à jour et donnez au jeu d’images final une nouvelle analyse avant la publication.
Gard apporte une QA de langue ciblée au jeu d’images final, aidant les équipes à relire les mots destinés aux clients dans les visuels de galerie, encarts de caractéristiques, tableaux comparatifs, guides des tailles et modules de contenu enrichi.
QA de texte ciblée
Relisez le texte visible des allégations, dimensions et bannières promo
Gard vérifie les mots visibles dans les images produit exportées et signale les problèmes de langue probables tant qu’ils sont encore faciles à corriger.
Utilisez Gard pour signaler les
- Fautes d’orthographe et de choix de mots
- Problèmes de grammaire et de ponctuation
- Mots répétés et formulations maladroites
- Problèmes de majuscules ou de singulier et pluriel
- Formulation incohérente au sein d’une image
- Problèmes probables de formulation ou de format dans les étiquettes de mesure
Chaque suggestion reste reliée au visuel produit pour qu’un relecteur puisse la juger en contexte.
Correcteur orthographique pour imagesRelisez le texte produit destiné aux clients
Analysez les encarts de galerie, résumés de caractéristiques, libellés de tableaux comparatifs, titres de guides des tailles, bannières promotionnelles et modules de contenu enrichi exportés. Relire les visuels finaux aide à repérer les erreurs de langue introduites pendant le design, le redimensionnement, la localisation et les révisions de catalogue de dernière minute.
Gard fait désormais partie de mon flux de travail quotidien. Fiable pour la relecture et très efficace pour repérer les petits détails qui passent d’habitude inaperçus.
Norman Vega Stratège créatifQuestions
FAQ sur la relecture d’images produit

Qu’est-ce que la relecture d’images produit ?
La relecture d’images produit consiste à contrôler les mots destinés aux clients dans les photos et visuels de fiche avant la publication. Gard ajoute une vérification automatisée des erreurs de langue probables dans les images de galerie, encarts de caractéristiques, tableaux comparatifs, guides des tailles et modules de contenu enrichi.
Gard peut-il vérifier le texte des images de fiche et du contenu A+ ?
Oui. Gard lit le texte visible dans les images JPEG, PNG et WebP importées, y compris les visuels de fiche, tableaux comparatifs, encarts de caractéristiques et modules de contenu A+ exportés. Chaque suggestion apparaît dans le contexte du visuel finalisé.
Quels problèmes de langue Gard peut-il signaler dans les images produit ?
Gard signale les problèmes probables d’orthographe, de grammaire, de ponctuation, de mots répétés, de choix de mots, de majuscules et de formulation maladroite dans les images produit finalisées. Chaque suggestion reste reliée au visuel pour une relecture humaine rapide.
Gard peut-il relire les variantes d’images produit et les localisations ?
Oui. Vous pouvez analyser par lot les images pour différents SKU, marketplaces, formats et langues, et Gard prend en charge la relecture dans plus de 50 langues. Gard fournit des résultats pour chaque image afin que les équipes relisent chaque visuel produit final avant la publication.
Une dernière vérification de texte avant publication
Offrez à chaque image produit une dernière passe de relecture
Analysez les exports exacts des images de fiche, passez en revue les suggestions de Gard et publiez des visuels produit plus propres.
Commencez avec 3 analyses gratuites par mois. Sans carte bancaire.
Pour une relecture manuelle plus large, suivez le guide en 7 étapes pour relire des images .





