Exercice 7 / 9

Données structurées (Schema.org)

Aider les LLMs à comprendre ta page avec le balisage structuré

Les données structurées (Schema.org, au format JSON-LD) décrivent le contenu d'une page dans un langage que les machines — moteurs de recherche et LLMs — comprennent sans ambiguïté.

Pourquoi c'est utile en GEO

  • Le LLM sait quel type de contenu il lit (article, FAQ, produit, recette, personne…)
  • Il extrait plus facilement les réponses à citer
  • Il identifie l'auteur, la date, les sources

Les types les plus utiles

  • FAQPage : une liste de questions/réponses → parfait pour être cité
  • Article : auteur, date de publication, date de mise à jour
  • Person / Organization : signaux d'autorité (E-E-A-T)
  • HowTo : étapes d'un tutoriel
  • Product : fiches produit
Les cinq types Schema.org les plus utiles et ce que chacun signale au moteur : une liste de questions-réponses, un article daté et signé, l'autorité de l'auteur, les étapes d'un tutoriel, une fiche produit

Exemple (FAQ en JSON-LD)

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "Qu'est-ce que le GEO ?",
    "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "..." }
  }]
}

À retenir

Le balisage ne remplace pas un bon contenu : il le rend lisible par les machines. robots.txt, <meta keywords> et le sitemap XML n'aident pas un LLM à comprendre le sens d'une page.

✏️ Exercice

Quel format aide le plus un LLM à comprendre une page de questions-réponses et à en extraire des réponses à citer ?

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