Données structurées pour les formateurs en IA : au-delà des FAQ et des guides pratiques

Les données structurées sont souvent utilisées pour adapter le contenu aux extraits riches de Google. Pensez à une page FAQ, à un mode d’emploi, à un produit ou à un article. Le contenu est de plus en plus utilisé comme matériel de formation pour les systèmes d’intelligence artificielle ou comme entrée pour la génération augmentée de recherche (RAG). Les données structurées jouent donc un nouveau rôle. Je vous montrerai comment utiliser les données structurées de manière stratégique pour faciliter le traitement par l’IA.

Pourquoi les données structurées deviennent-elles plus importantes pour l’IA ?

L’IA utilise des crawlers, des embeddings et une analyse sémantique pour comprendre le texte. Si le contenu est bien structuré, il est utilisé dans les réponses générées par l’IA.

Les données structurées aident les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu de votre site, en ajoutant des informations supplémentaires liées aux termes et aux sujets qui se connectent à des bases de données de connaissances telles que Wikidata. Auparavant, les données structurées enrichissaient principalement les résultats de recherche. Aujourd’hui, elles servent de méthode d’entraînement pour les modèles d’intelligence artificielle qui génèrent des réponses de manière autonome. (1)

Qu’est-ce qui fonctionne mieux que les formats standard ?

Les formats de données structurées standard FAQPage et HowTo sont utiles, mais ils sont limités à des types de contenu spécifiques. Pour l’utilisation de l’IA, vous avez besoin de formats plus larges qui donnent un aperçu des relations thématiques et sémantiques. Les types de données structurées les plus efficaces pour les formateurs en IA sont les suivants

1. Terme défini
Idéal pour mettre en évidence des concepts et des termes techniques. Cela donne un sens aux concepts que les modèles d’intelligence artificielle peuvent reconnaître et relier à des structures de connaissances.

2. Programme d’enseignement professionnel ou Cours
Pour les contenus qui expliquent des lignes de formation ou d’apprentissage, utilisez ce schéma pour donner une structure aux contenus éducatifs. Les modèles d’IA l’utilisent pour mieux organiser le contenu en fonction de la difficulté et du sujet.

3. Article technique
Pour un contenu technique approfondi, vous pouvez utiliser ce type d’information pour distinguer les explications générales des explications spécialisées. Aide à hiérarchiser les informations pour les systèmes de recherche technique.

En utilisant intelligemment les données structurées, je donne à Google et aux systèmes d’intelligence artificielle plus de contexte.

Problèmes de mise en œuvre

Pour les données structurées destinées à être traitées par l’IA, les priorités ne sont pas les mêmes que pour l’enrichissement visuel des SERP. Par exemple, vous devez vous concentrer sur le contenu significatif, et non sur le contenu visuellement attrayant. Veillez à une structure claire avec des groupes de contenu. Utilisez des références reconnaissables dans la mesure du possible, par exemple en établissant un lien vers une page de Wikidata à l’aide de l’attribut sameAs.

Cette approche renforce votre position dans les réseaux de connaissances et augmente les chances que l’IA utilise vos réponses. (2)

Données structurées sur une plateforme B2B

Pour une plateforme B2B internationale, j’ai révisé les données structurées en mettant l’accent sur les entités et les relations entre les sujets de contenu. Au lieu d’ajouter simplement des schémas FAQPage, j’ai travaillé avec TechArticle et DefinedTerm pour mieux relier les termes du sujet et les catégories de produits. J’ai délibérément choisi TechArticle et DefinedTerm parce que ces schémas aident l’IA à mieux comprendre comment les termes de sujet et les catégories de produits sont liés les uns aux autres.

En l’espace de quelques mois, j’ai remarqué que non seulement Google affichait des résultats plus riches, mais que le contenu apparaissait également plus souvent dans les listes d’IA. Cela confirme que les données structurées ne soutiennent pas seulement le référencement, mais qu’elles augmentent également la facilité de recherche dans les systèmes d’intelligence artificielle.

Les données structurées comme infrastructure pour le GEO

Pour l’optimisation générative des moteurs (GEO), les données structurées sont importantes pour reconnaître les choses. Elles aident les systèmes d’intelligence artificielle à identifier les relations entre les pages et les sujets. En outre, les données structurées permettent de générer de bons snippets à partir de votre contenu. Ceux-ci sont ensuite utilisés dans les réponses générées par l’IA.

Les données structurées ne sont donc plus seulement un outil pour Google, mais un canal stratégique vers l’écosystème de l’IA au sens large.

Résumé

Les données structurées étaient un moyen de compléter les résultats dans les SERP, mais elles sont désormais importantes pour le traitement du contenu dans les systèmes d’intelligence artificielle. Au-delà des données structurées telles que les FAQ et les modes d’emploi, on découvre des formats qui renvoient à des connaissances humaines et machine préexistantes, ainsi qu’à la signification de contenus préexistants.

En déployant les données structurées de la bonne manière, vous augmentez les chances que votre contenu soit trouvé et traité activement. Ainsi, votre contenu est affiché et réutilisé dans les réponses générées.

Questions fréquemment posées sur les données structurées et l’IA

Bien sûr, vous aimeriez savoir comment fonctionnent les données structurées, en particulier en combinaison avec l’IA et les moteurs de recherche génératifs. C’est pourquoi je réponds aux trois questions qui me sont le plus souvent posées à ce sujet.

Quelle est la différence entre les données structurées pour le référencement et les données structurées pour l’intelligence artificielle ?

En matière de référencement, vous utilisez les données structurées principalement pour aider les moteurs de recherche à comprendre le contenu d’une page. L’IA va plus loin : que voulez-vous vraiment dire avec le texte ? Les données structurées relient donc les concepts entre eux et établissent des connexions afin que les modèles génératifs puissent mieux comprendre comment les sujets sont liés. Les données structurées SEO garantissent ainsi la visibilité dans les résultats de recherche. Aujourd’hui, les données structurées de l’IA contribuent également à l’inclusion dans les réponses générées.

Est-il encore utile d’utiliser les diagrammes FAQ et HowTo ?

Les systèmes FAQ et HowTo sont certainement toujours utiles, mais leur fonction a changé. Les pages FAQ et les modes d’emploi sont des outils pratiques pour les moteurs de recherche. Les modèles d’IA apprennent principalement à partir de la cohérence sémantique.

C’est pourquoi je combine des schémas de FAQ et de mode d’emploi comme DefinedTerm et TechArticle, qui expliquent mieux la signification d’un sujet et ses liens avec d’autres termes. Cela permet à votre contenu de rester pertinent à la fois dans les résultats de recherche et dans les réponses de l’IA.

Comment les données structurées contribuent-elles à l’optimisation générative des moteurs (GEO) ?

Les données structurées établissent des liens entre différentes pages et différents sujets. Par conséquent, les systèmes génératifs comprennent non seulement les mots individuels, mais aussi la signification de chacun d’entre eux. Résultat : l’IA considère votre contenu comme une source fiable. Par conséquent, vos informations apparaissent plus souvent dans les réponses générées par l’IA.