Données structurées dans l'ère de la recherche AI

Les données structurées sont un moyen d'étiqueter et d'organiser les informations sur vos pages Web afin que les machines (et l'IA) puissent les comprendre. Google le définit comme « un format standardisé pour fournir des informations sur une page et classer le contenu de la page »développeurs.google.com. Dans la pratique, les données structurées utilisent des vocabulaires comme Schema.org et des formats comme JSON-LD pour annoter les éléments clés de votre contenu. Par exemple, sur une page de recette, vous pouvez marquer les ingrédients et cuisiner du temps; Sur un blog, vous pourriez marquer l'auteur et publier la date. Les types de schémas communs incluent FAQPage (pour le contenu de questions et réponses), HowTo (guides étape par étape), le produit (avec une offre imbriquée et les données de révision pour le commerce électronique), la revue (pour les notes), l'article / l'article et l'organisation et l'organisation (informations de l'entreprise). La mise en œuvre de ces schémas rend le but de votre page explicite aux robots. Bien que les données structurées elle-même ne soient pas un facteur de classement direct, il aide les moteurs de recherche – et les systèmes d'IA construits sur eux – comprennent et surfonisez mieux votre contenu. Schéma.org Fournit un référentiel de schémas acceptés, avec des types communs, notamment:

Faqpage – marque des listes de questions et réponses.
Howto – Annote les étapes ou les tutoriels pédagogiques.
Produit (+ Offre, Revoir) – met en évidence les détails du produit (nom, prix, disponibilité, notes) pour les résultats des achats.
Revoir – marque les notes et les examens des produits ou des services.
Organisation – Fournit des détails commerciaux ou de marque (nom, logo, contact).
Article / Article News – Labels Blog Posts ou News Content (titre, auteur, date).
Événement – (Extra) pour les événements avec des dates et des emplacements.
Entreprise locale – (Extra) pour les entreprises physiques avec l'adresse et les heures.

En utilisant JSON-LD (Format préféré de Google) et inclure le schéma dans votre HTML indique aux robots de recherche ce que signifie chaque élément de contenu. Le schéma correctement implémenté peut générer résultats riches (comme les étoiles, les carrousels ou la FAQ déroulant) et même les panneaux de connaissances qui améliorent la visibilité. En bref, les données structurées sont comment Vous signalez explicitement la page du contenu des moteurs de recherche, jetant les bases des résultats riches traditionnels et des réponses axées sur l'IA.

Comment les données structurées améliorent la visibilité de l'IA

Comme les fonctionnalités de l'IA (comme les aperçus de l'IA de Google, le chatppt ou les moteurs tels que Claude) émergent, les données structurées pourraient avoir le potentiel de jouer un rôle clé en aidant ces systèmes à trouver et à utiliser votre contenu. Notes de documentation de Google Que les aperçus de l'IA tirent des informations à partir de «une gamme de sources, y compris des informations sur le Web. En pratique, cela signifie que si votre contenu est indexé et compréhensible, il peut être surface dans des réponses génératives. Google conseille qu'aucune majoration spéciale n'est nécessaire – il suffit de suivre les directives de référencement normales – mais le schéma donne le schéma clarté supplémentaire. Il alimente les couches graphiques et contextuelles sur lesquelles l'IA s'appuie.

En somme, alors qu'un moteur de recherche AI «analysera» votre JSON-LD pour former sa réponse mot pour mot, le schéma rend votre contenu plus digestible pour rechercher des robots et des graphiques de connaissances. Cela, à son tour, a le potentiel d'augmenter les chances que vos informations soient incluses ou citées par les aperçus de l'IA et les moteurs de réponses.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de données structurées

Pour mettre en œuvre des données structurées dans le cadre de votre stratégie de recherche d'IA, considérez ce qui suit:

Utilisez JSON-LD: Google recommande JSON-LD placé dans une balise . Il est flexible et séparé de votre HTML, ce qui le rend plus facile à gérer.
Choisissez le schéma pertinent: Appliquer uniquement des schémas qui correspondent au contenu de la page. Par exemple, utilisez FAQPage sur les pages FAQ réelles ou Howto sur les guides étape par étape. Évitez la commercialisation d'un contenu non pertinent.
Valider votre balisage: La recherche de BrightEdge peut aider à garantir que votre schéma est détectable et compétitif avec les sites Web qui se classent pour des mots clés similaires.
Concentrez-vous sur les types à feuilles persistantes: Les types de clés comme l'article, le produit / l'offre / la revue, FAQPage, Howto et l'organisation sont largement utilisés et recommandés pour la visibilité du contenu.
N'en faites pas trop: Utilisez le schéma «généreusement» là où il ajoute de la clarté, mais évitez l'excès. Google John Mueller met même en garde contre le ballonnement de schéma sur des choses comme les pages de produits. Seule le balisage ce qui aide vraiment à expliquer le contenu.
Tirez parti des outils SEO: Les outils peuvent révéler où se concentrer. Par exemple, BrightEdge Recherche Analyse les pages les mieux classées de votre espace et met en évidence les types de schéma qu'ils utilisent. Cela vous aide à hiérarchiser les balisages les plus percutants. De même, le cube de données de BrightEdge X peut faire surface des requêtes émergentes ou des tendances liées à l'IA. Utilisez-le pour trouver des lacunes de contenu et de nouvelles opportunités pour appliquer le schéma pertinent (par exemple, les sujets ou les FAQ de la montée en puissance).
Surveiller et audit: Explorez régulièrement votre site (en utilisant des technologies comme ContentIQ) pour vous assurer que vos données structurées restent intactes et sans erreur après toute mise à jour. Mettre à jour les schémas lorsque le contenu change (par exemple, les nouveaux attributs de produits, la paternité de la publication, etc.).

En suivant ces pratiques, vous vous assurez que votre contenu est à la fois techniquement solide pour les robots de recherche et sémantiquement clairs pour les moteurs d'IA. À l'ère AI, le balisage bien structuré est un signal qui aide vos pages à se démarquer dans de nouvelles expériences de recherche.

L'impact des données structurées sur le référencement

Les données structurées ont longtemps renforcé le référencement traditionnel, et cet impact se poursuit. L'effet le plus évident est les listes améliorées des résultats de recherche. Les pages avec un schéma approprié peuvent apparaître avec des extraits riches: les étoiles de révision, les informations sur les prix, les expanseurs FAQ, la chapelure, etc.

De plus, le schéma est essentiel pour voix, image et autres canaux de recherche modernes. Les assistants vocaux et les outils de recherche visuelle reposent sur des indices structurés. Par exemple, le marquage du contenu FAQ peut permettre aux réponses lues à haute voix par des haut-parleurs intelligents.

Même au-delà des clics, les données structurées renforcent l'autorité du site dans le graphique de connaissances de Google. Contenu marqué comme un Organisation, Personneou Entité Peut alimenter la compréhension de Google de votre marque. L'utilisation cohérente du schéma (sur votre site Web et vos sources de données externes) renforce la façon dont le Web connaît vos entités. À son tour, cela peut influencer les panneaux et réponses dirigés par l'IA.

Données structurées et technologies de l'IA

Différents outils de recherche alimentés par IA interagissent avec les données structurées de différentes manières:

Présentation de l'IA: Les instantanés IA de Google tirent le contenu des pages indexées et du graphique de connaissances de Google. Les directives officielles sont que Les liens dans les aperçus sont choisis automatiquement. Cependant, le schéma aide toujours. Les pages marquées clairement sont plus faciles à analyser Google dans son graphique de connaissances, ce qui les rend plus susceptibles d'être cités comme sources. Dans la pratique, la FAQ et le balisage de la FAQ sont devenus populaires pour l'IA car ils répondent directement aux questions.
ChatGpt Search / SearchGpt (Openai): Cette recherche AI utilise souvent l'index de Bing comme source. Cela signifie que vos pages indexées en bing (avec schéma) sont des sources potentielles. Un rapport note que vous devez vous assurer que Bing rampe votre site – la recherche Chatgpt citera des pages encore plus basses si elles sont bien structurées. Les données structurées ici servent le même objectif que dans le référencement traditionnel: rendre votre contenu faisant autorité et facile à digérer.
Perplexité AI: La perplexité est un moteur de questions / réponses génératif qui cite des sources Web dans ses réponses. Bien qu'il n'ait pas publié des directives officielles de référencement, elle s'appuie clairement sur du contenu Web de qualité. Le schéma peut aider les algorithmes de perplexité à identifier rapidement les réponses: par exemple, un Produit Le schéma signale immédiatement où se trouvent le prix et la revue. Les conseils généraux sont les mêmes – un contenu excellent + une structure claire signifie de meilleures chances d'être citées par la perplexité ou des outils similaires.
Claude anthropique: Au début de 2025, Claude a introduit la recherche Web. Cela signifie que Claude (lorsque le Web est compatible) tirera des informations en temps réel à partir de sites indexés. Encore une fois, les fondamentaux s'appliquent: un contenu structuré et de haute qualité est plus susceptible d'être utilisé. Claude fournit même des citations directes dans ses réponses une fois qu'il trouve votre contenu.

Dans tous les cas, le fil conducteur est que les outils d'IA consomment le contenu que vous publiez, et ils préfèrent le contenu clair, autoritaire et bien annoté. Les meilleures pratiques de référencement – comme une autorité de domaine élevée, un contenu rédigé et des liens internes / externes solides – comptent toujours énormément pour la visibilité de l'IA. Les données structurées sont un autre morceau de ce puzzle.

Regarder vers l'avenir: l'avenir des données structurées dans l'IA

La tendance est claire: l'adoption structurée des données augmente à mesure que la recherche d'IA mûrit. Nous nous attendons à ce que le balisage structuré des données élargit son vocabulaire davantage pour répondre aux besoins de l'IA.

Surtout, les données structurées font partie de la couche sémantique qui sous-tend AI. Comme les modèles génératifs exigent des faits vérifiables, Clear Schema fournit la mise à la terre dont ils ont besoin. Les dirigeants de référencement ont noté que l'investissement dans des données structurées aujourd'hui n'est «pas seulement une question de référencement – il s'agit de construire le Couche sémantique qui permet AI. «En d'autres termes, le schéma transforme votre site en un graphique de connaissances lisible par machine, et les futurs outils d'IA s'appuieront sur ce graphique pour répondre avec précision aux questions.

Pour les spécialistes du marketing numérique, cela signifie que les données structurées resteront une priorité. Surveillez les nouveaux types de schémas (par exemple, Qapage, Speakable ou Schemas sectoriels) et assurez-vous que le contenu est marqué en conséquence. Dans le même temps, gardez le référencement au cœur fort: contenu riche, bon UX et hygiène technique (comme les chemins d'exploitation ouverts pour les robots AI).

Le schéma et les données structurées restent un facteur adjacent dans la conduite de la visibilité dans l'IA et les classements traditionnels. Pour les spécialistes du marketing qui ont besoin d'atteindre les clients dans ces deux facettes, il est essentiel que les données structurées fassent partie de votre approche du référencement.