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Technique

Schema Markup / Données structurées

Le schema markup est un balisage sémantique standardisé (JSON-LD, Microdata ou RDFa) qui aide les moteurs de recherche et les IA à comprendre le contenu d'une page. En déclarant explicitement que tel texte est une "définition", telle entité est une "organisation", tel contenu est une "FAQ", vous facilitez l'extraction et l'interprétation par les systèmes automatisés.

Types de schema pertinents pour l'AEO

  • FAQPage : Liste de questions-réponses, particulièrement apprécié des IA
  • HowTo : Instructions étape par étape
  • Article / BlogPosting : Métadonnées d'un article (auteur, date)
  • Organization / LocalBusiness : Informations sur l'entreprise
  • Product / Review : Caractéristiques produit et avis
  • DefinedTerm : Définition d'un terme (idéal pour les glossaires)

Schema markup et visibilité IA

Extraction facilitée : Les IA utilisent le schema pour identifier rapidement le type de contenu.

Rich snippets : Le schema génère des résultats enrichis sur Google, souvent repris par les AI Overviews.

Bing et ChatGPT : Bing utilise intensivement le schema markup. Comme ChatGPT s'appuie sur Bing pour son RAG, un schema bien implémenté améliore la visibilité sur ChatGPT.

Implémentation pratique

Format recommandé : JSON-LD, plus lisible et recommandé par Google.

Validation : Utilisez le Rich Results Test de Google ou le Schema Markup Validator.

Pour aller plus loin

Découvrez notre article détaillé sur ce sujet

Guide Schema Markup