Données structurées et GEO : le rôle de l’information structurée dans la repérabilité de l’IA
Senior SEO-specialist
L’optimisation générative des moteurs (GEO) consiste à améliorer votre capacité de recherche dans les systèmes d’intelligence artificielle tels que ChatGPT, Gemini et Claude.
Alors que le référencement traditionnel se concentre sur les mots-clés et les classements, le GEO est de plus en plus axé sur la compréhensibilité : un modèle linguistique analyse-t-il correctement votre contenu, le résume-t-il bien et l’utilise-t-il correctement dans une réponse générée ? Les données structurées constituent l’un des éléments les plus puissants, mais souvent sous-estimés, de ce processus.
Qu’est-ce qu’une donnée structurée ?
Les données structurées sont un morceau de code (généralement en JSON-LD) que vous ajoutez au code HTML d’une page. Ce faisant, vous donnez aux moteurs de recherche et aux systèmes d’intelligence artificielle des informations explicites sur le contenu de la page. Pensez-y :
- Qui est l’auteur
- Le sujet de la page
- Date de publication
- De quel type de contenu s’agit-il (par exemple, article, produit, FAQ) ?
Pour Google, les données structurées permettent d’afficher des résultats riches (tels que des étoiles, des prix ou des fils d’Ariane).
Pour les systèmes d’IA comme ChatGPT ou Gemini, les données structurées sont avant tout un outil permettant de comprendre plus rapidement et mieux le sens et le contexte de votre contenu.
Pourquoi les données structurées sont-elles importantes pour le GEO ?
Dans un contexte d’IA, la rapidité de compréhension est essentielle. Un LLM ne veut pas perdre de temps à deviner le contenu de votre texte. Les données structurées accélèrent ce processus.
Je constate souvent que les pages richement structurées sont mieux interprétées par les systèmes d’intelligence artificielle. Même si le contenu de deux pages est similaire, le modèle est plus susceptible d’utiliser la page contenant des signaux d’entité clairs dans une réponse générée.
Plus précisément, les données structurées sont utiles pour :
- Lier votre contenu à des entités du graphe de connaissances
- Signaler les informations faisant autorité (telles que l’auteur, la source, la date)
- Renforcer l’autorité d’un sujet
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Comment appliquer les données structurées dans GEO
Les données structurées ne sont pas une fin en soi, mais un outil stratégique. Je ne les utilise que si elles ajoutent du contenu. Je m’assure toujours qu’elles correspondent au contenu de la page.
1. Article et BlogPosting
Pour les blogs et les pages de contenu, j’utilise Article of BlogPosting. Je les mentionne dans ces articles :
- auteur : mon nom ou mon organisation
- headline : le H1 de la page
- datePublished et dateModified
- mainEntityOfPage : l’URL canonique
- à propos et mots-clés : entités et thèmes
Ces champs permettent aux systèmes d’intelligence artificielle de comprendre qui est l’auteur, quel est le sujet et quand il était d’actualité.
2. Page FAQ
Lorsque je traite des questions fréquemment posées, je les structure également avec la page FAQ. Cela permet au modèle de comprendre non seulement que l’on répond à une question, mais aussi à quelle question et quelle est la réponse. Cela augmente les chances de réutilisation dans une réponse générée.
3. Personne et organisation
Pour les pages de biographie et de contact, j’utilise Person of Organisation. Ces données structurées sont importantes pour soutenir l’expertise et la fiabilité. Les systèmes d’intelligence artificielle utilisent ce type de données lorsqu’ils déploient E-E-A-T (expérience, expertise, autorité, fiabilité).
4. Produit ou service
Pour les pages commerciales où je propose des services (tels que des audits de référencement ou la création de liens), j’ajoute Produit ou Service. Ainsi, un modèle comme Perplexity reconnaît que le contenu apporte une solution particulière.
Données structurées combinées à des entités et à un contexte
Les données structurées fonctionnent mieux lorsqu’elles sont associées à des entités claires dans le texte lui-même. Si j’écris une page sur le référencement pour les agents immobiliers à Utrecht, j’utilise dans les données structurées, par exemple :
« à propos » : [
{« @type » : « Thing », « name » : « SEO » },
{« @type » : « Thing », « name » : « Brokers » },
{ « @type »: « Place », « name »: « Utrecht » }
]
Cela crée une forte correspondance entre le contenu et la façon dont les systèmes d’intelligence artificielle structurent et récupèrent les informations.
Qu’est-ce que cela donne concrètement ?
Dans la pratique, je constate que le contenu est bien structuré :
- Plus souvent reconnu dans les blocs SGE de Google et Gemini
- Plus susceptibles d’être cités dans les réponses de l’IA (ChatGPT, Claude)
- De meilleurs résultats à l’analyse sémantique avec des outils tels que InLinks ou WordLift
- Les performances sont meilleures dans les moteurs de recherche fondés sur l’IA, tels que Perplexity.
Les données structurées renforcent donc non seulement la visibilité mais aussi la fiabilité du contenu dans l’écosystème de l’IA.
Résumé
Les systèmes d’intelligence artificielle déterminant de plus en plus le contenu à afficher ou à ne pas afficher, il ne suffit pas de bien écrire. Vous devez rendre votre contenu compréhensible pour les moteurs de recherche. Les données structurées ne sont pas un luxe à cet égard, mais un élément fondamental du référencement moderne et du GEO en particulier.
Vous voulez savoir si votre site web contient déjà des données structurées de la bonne manière ? Vous voulez mettre en place des données structurées ciblées pour renforcer la trouvabilité de votre IA ? N’hésitez pas à m’envoyer un message. Je me ferai un plaisir d’y jeter un coup d’œil avec vous.
