Les LLMs et les AI Overviews construisent les réponses à partir d’entités — marques, produits, personnes, lieux et affirmations.

Si vos entités sont floues, les assistants devinent… ou citent vos concurrents.

Ce guide vous donne un véritable operating system des entités pour la recherche IA : discovery, modélisation, schema, maillage interne, alignement off-site et mesure.

À utiliser avec notre pilier entités Entity Optimization: The Complete Guide & Playbook et le pilier données structurées Structured Data: The Complete Guide for SEO & AI.

Ce que couvrent les entités de recherche IA

  • Organization : votre marque comme ancre.

  • Products/Services : ce que vous vendez.

  • People : auteurs, experts, praticiens.

  • Locations : bureaux, cliniques, magasins.

  • Thèmes/problèmes : les concepts que vous résolvez.

  • Intégrations/partenaires : autres marques et outils liés.

  • Relations : la façon dont tout cela se connecte dans votre knowledge graph.

Pourquoi les entités pilotent la visibilité IA

  • Désambiguïsation : les assistants choisissent la bonne marque/personne même si les noms se ressemblent.

  • Probabilité de citation : des entités propres et connectées sont plus faciles à faire confiance… et à citer.

  • Résultats enrichis : la clarté pilotée par le schema améliore l’éligibilité et le CTR.

  • Réutilisation omnicanale : le même graphe alimente la SERP, les réponses IA et vos propres chatbots/RAG.

Étape 1 : discovery et priorisation des entités

  • Explorer SERP, PAA, réponses IA, tickets de support et appels clients pour repérer les entités récurrentes.

  • Regrouper par thème : marque, produits/fonctionnalités, secteurs, problèmes, localisations, personnes, partenaires.

  • Identifier les risques d’ambiguïté (noms similaires, variantes multilingues) et l’importance business.

  • Prioriser les entités liées à la confiance et au revenu : marque, produits/services phares, auteurs, localisations.

Étape 2 : modéliser le graphe d’entités

  • Attribuer des URLs @id stables par entité (/products/widget-2000#product, /team/ana-silva#person).

  • Définir les relations : Organization → Products/Services ; Person → author/reviewer ; Product → intégrations ; LocalBusiness → événements et praticiens.

  • Ajouter les attributs : descriptions, images, identifiants, sameAs, dates, credentials, géo, offres.

  • Stocker le graphe dans un repo ou un CMS ; garder des owners et une date de dernière mise à jour par entité.

Étape 3 : exprimer les entités dans le contenu

  • Créer des pages dédiées pour les entités clés ; commencer par une définition claire et les faits importants.

  • Utiliser des tableaux pour les specs, credentials ou horaires afin de garder les faits scannables.

  • Répondre aux questions principales dans les 150 premiers mots ; les modèles IA citent souvent cette section.

  • Ajouter des FAQs et étapes HowTo lorsque pertinent ; aligner visibilité on-page et schema.

Étape 4 : ajouter du JSON-LD et rester cohérent

  • Organization et WebSite sur toutes les pages ; @id stable, logo, sameAs.

  • Product/Service avec offres, identifiants et lien vers la marque.

  • Person pour les auteurs/reviewers avec sameAs et worksFor.

  • LocalBusiness pour les lieux ; Event pour les workshops ; Article/BlogPosting avec about/mentions.

  • BreadcrumbList sur chaque template ; SearchAction pour la barre de recherche Sitelinks lorsque applicable.

  • Réutiliser les @id à travers le site et les langues ; documenter le tout dans un ID map.

Étape 5 : un maillage interne qui reflète le graphe

  • Les pages piliers lient vers tous les supports ; les supports renvoient vers le hub et, si pertinent, entre eux.

  • Les pages Product/Service lient vers HowTo/FAQ associés, intégrations et études de cas.

  • Les pages auteur lient vers les contenus écrits et relus ; les pages de cluster mettent en avant des cartes auteur.

  • Les pages de localisation lient vers les services, praticiens et événements de ce lieu.

  • Utiliser des ancres descriptives avec noms d’entités et contexte.

Étape 6 : se propager off-site

  • sameAs : profils d’autorité (LinkedIn, Crunchbase, GitHub, annuaires pro, GBP, Apple Maps). Éviter les liens low-trust.

  • PR et mentions partenaires : aligner noms et URLs ; demander une capitalisation et un contexte corrects.

  • Feeds e‑commerce et cartes : s’assurer que offres, NAP et horaires correspondent au schema du site.

  • Entrées Wikidata/knowledge base si les entités sont suffisamment notables.

Étape 7 : monitorer et mesurer

  • Coverage : pourcentage d’entités cibles avec page, schema et sameAs.

  • Éligibilité : détection de résultats enrichis pour Article/Product/LocalBusiness/Event.

  • Citations IA : mentions de marque/produits/auteurs/localisations dans AI Overviews et assistants ; logger les résultats de prompts.

  • CTR et conversions : comparer les pages avec schema d’entité complet vs sans ; segmenter par template.

  • Fraîcheur : nombre de jours depuis la dernière mise à jour des bios, prix, horaires, événements.

  • Taux d’erreurs : erreurs/avertissements schema par template ; temps de résolution.

Playbook de tests de prompts

  • Prompts : « Who is [brand]? », « What is [product]? », « Where is [location]? », « Who leads [topic] at [brand]? », « What does [service] cost? », « Does [brand] integrate with [tool]? »

  • Les exécuter chaque mois dans AI Overviews, Perplexity, Copilot ; capturer outputs et sources.

  • Si c’est faux ou manquant, renforcer définitions, sameAs, schema et ancres ; retester après publication.

Exécution multilingue et multi‑marché

  • Un seul @id par entité ; traduire name/description ; utiliser inLanguage et hreflang.

  • Localiser offres (devise), horaires et adresses ; conserver formats ISO date/heure dans le schema.

  • Suivre les citations par marché ; renforcer les locales faibles avec du contenu localisé et du PR.

  • Désambiguïser ville/région dans les noms et descriptions ; particulièrement important au Portugal/en UE.

Gouvernance et rôles

  • SEO/content : entity map, briefs et monitoring.

  • Engineering : templates, injection de schema, enforcement de la réutilisation des @id, linting en CI.

  • Data/ops : feeds produits, horaires, événements, affectation des praticiens.

  • PR/brand : hygiène des sameAs et mentions externes.

  • Analytics : dashboards pour coverage, éligibilité, citations et conversions.

Déploiement sur 90 jours

  • Semaines 1–2 : auditer entités, IDs et schema actuels ; construire l’entity map ; corriger les 10 pages clés.

  • Semaines 3–4 : créer/rafraîchir les pages des entités core ; mettre en place ID map et templates de schema ; valider.

  • Semaines 5–6 : ajouter about/mentions et maillage interne ; lancer la banque de prompts ; nettoyer les sameAs.

  • Semaines 7–9 : étendre aux entités restantes ; localiser les pages clés ; configurer dashboards et alertes.

  • Semaines 10–12 : lancer des refreshs, supprimer les doublons et intégrer la gouvernance dans le process de release.

Exemples de cas

Plateforme SaaS

  • A construit un entity map pour produits, fonctionnalités, auteurs ; ajouté schema et cross‑links vers docs et case studies.

  • Résultat : AI Overviews ont commencé à citer les pages de fonctionnalités ; CTR sur les guides produit +10 %.

Services locaux

  • A modélisé Organization, localisations, praticiens et services ; aligné GBP et schema ; ajouté des pages Event pour workshops.

  • Résultat : les assistants ont répondu avec les bons horaires et praticiens ; les réservations se sont améliorées.

Checklist de dépannage

  • @id stable et unique pour toutes les entités core.

  • Le schema correspond au contenu on-page ; aucun fait caché.

  • Liens sameAs actifs et issus de sources d’autorité.

  • about/mentions présents sur les articles et alignés sur le contenu.

  • Maillage pilier/support/interne en place avec ancres descriptives.

  • Rich Results Test OK sur un échantillon d’URLs ; erreurs triées.

  • Tests de prompts renvoyant des réponses exactes ; correctifs loggés.

Analytics et dashboards

  • Inventaire d’entités : @id, type, owner, last update, sameAs et statut.

  • Coverage : % de pages par template avec schema requis ; alertes en cas de chute.

  • Éligibilité : erreurs/avertissements par template ; temps de résolution ; objectif zéro erreur sur les templates core.

  • Citations IA : journaliser les mentions par entité et par marché avec exemples de prompts ; suivre l’évolution mensuelle.

  • Performance : CTR et conversions par page d’entité et cluster ; annoter les releases schema/contenu.

  • Fraîcheur : jours depuis la dernière mise à jour des bios, prix, horaires, événements ; faire remonter les items obsolètes.

Patterns de deep linking

  • Utiliser des ancres entité + intention (« AI search metrics framework ») plutôt que des ancres génériques.

  • Ajouter des modules de contenus liés basés sur les entités partagées pour garder crawlers et utilisateurs dans les clusters.

  • Utiliser des breadcrumbs qui reflètent la hiérarchie d’entités (ex. Home > Solutions > AI Search > Metrics).

  • Placer les CTAs commerciaux sur des pages à intention commerciale ; éviter de les forcer dans les contenus de découverte.

Opérations de contenu

  • Les briefs incluent entités principales/secondaires avec IDs, type de schema, questions à couvrir et cibles de maillage interne.

  • Les éditeurs vérifient schema, liens internes et sameAs avant publication.

  • Les reviewers valident les sujets YMYL ; ajouter reviewedBy si nécessaire.

  • Le change log est mis à jour à chaque déploiement d’entité ou de schema ; lier aux résultats de validation.

Renforcement off‑site

  • Synchroniser descriptions de marque et de produits sur LinkedIn, Crunchbase, app stores et pages partenaires.

  • Pour les intégrations, co‑publier des pages avec les partenaires avec noms et URLs cohérents ; ajouter des liens sameAs croisés.

  • Maintenir GBP/Apple Maps pour les localisations ; garder horaires et catégories alignés avec le schema du site.

  • Chercher des mentions d’autorité (associations professionnelles, conférences) qui reprennent vos noms canoniques.

Détails de localisation et multilingue

  • Conserver un seul @id par entité sur toutes les langues ; traduire labels et descriptions ; aligner hreflang.

  • Localiser exemples et notes de conformité ; garder les disclaimers alignés avec les règles locales.

  • Pour le Portugal/UE, utiliser l’EUR et des formats date/heure locaux on-page (ISO dans le schema) et les formats d’adresse attendus par les utilisateurs.

Rubrique “AI answer readiness” (score rapide)

  • Clarté de la définition dans les 150 premiers mots.

  • Complétude du schema et réutilisation des IDs.

  • about/mentions alignés avec le contenu on-page.

  • Preuves : sources, reviewers et credentials visibles.

  • Fraîcheur : dateModified et données à jour.

  • Cohérence off-site : sameAs propre.

  • Maillage interne : chemins pilier/support/commercial en place.

Exemples de cas (étendus)

Marketplace

  • Entités pour vendeurs, produits, catégories et buyer personas ; ajouté isRelatedTo entre produits et guides.

  • Résultat : les réponses IA ont mis en avant les bonnes politiques vendeur et specs produit ; les tickets support “est-ce en stock ?” ont baissé.

Services professionnels

  • A modélisé Organization, domaines de pratique (Service), bureaux (LocalBusiness), associés (Person) et études de cas (Article) avec about/mentions.

  • Résultat : AI Overviews a cité le cabinet sur des domaines précis ; les demandes ont augmenté de 8 % depuis les pages d’entrée de cluster.

Alignement avec la CRO

  • Mapper les CTAs à l’entité : pages produit vers démo/achat, pages service vers consultation/devis, pages localisation vers appel/réservation.

  • Placer les CTAs près des blocs de réponse qui résolvent l’intention ; aligner schema offers/availability avec les CTAs visibles.

  • Utiliser des preuves sociales reliées aux entités (avis, extraits de cas) proche des CTAs pour renforcer la confiance.

Stabilité et performance

  • Rendre le schema côté serveur autant que possible ; éviter de dépendre de scripts client différés pour les entités core.

  • Garder le JSON-LD léger ; éviter les blocs dupliqués et les mentions excessives.

  • Mettre en cache les données d’entité venant des systèmes source ; invalider quand elles changent.

  • Faire échouer les builds quand des champs obligatoires manquent ; appliquer des checks de duplication @id en CI.

Cadences de gouvernance

  • Hebdomadaire : revue des erreurs schema, deltas des tests de prompts et citations IA sur les entités top.

  • Mensuelle : crawl à la recherche d’IDs manquants ou de sameAs cassés ; rafraîchir stats ou prix obsolètes.

  • Trimestrielle : audit de l’ID map, déprécier les entités obsolètes, réentraîner les équipes sur les standards.

  • Incident response : owners et étapes de rollback définis en cas de chute d’éligibilité ou de citations.

Banque de prompts (à exécuter chaque mois)

  • Who is [brand] and what do they do?

  • What is [product/service] and how much does it cost?

  • Who is [author/expert] at [brand]?

  • Where is [location] and is it open now?

  • Does [brand] integrate with [partner/tool]?

  • What events are coming up for [brand] in [city]?

  • What results has [brand] achieved for [industry/use case]?

Implementation checklist

  • Entity map avec IDs, types, sameAs, owners et last updated.

  • Pages dédiées pour les entités core avec définitions answer-first et CTAs.

  • JSON-LD live avec IDs réutilisés ; Rich Results Test propre sur un échantillon.

  • about/mentions présents et alignés sur les entités on-page.

  • Liens internes connectant pages pilier/support/commercial avec ancres descriptives.

  • Profils off-site alignés (GBP, LinkedIn, Crunchbase, pages partenaires, app stores).

  • Dashboards et alertes actifs ; banque de prompts loggée avec outputs.

  • Change log mis à jour pour chaque déploiement.

Conseils de performance et d’UX

  • Commencer par des définitions concises et des faits clés ; les modèles IA citent le début des textes.

  • Utiliser tableaux et bullet points pour specs, prix, horaires et credentials afin de réduire l’ambiguïté.

  • Garder des images propres, rapides et balisées ; les assets cassés nuisent à la confiance.

  • Éviter le keyword stuffing ; miser sur la clarté des entités, les preuves et la fraîcheur.

  • Veiller à ce que les utilisateurs mobile atteignent les CTAs rapidement ; beaucoup de requêtes IA viennent du mobile/voice.

Maturity roadmap

  • Starter : Organization et Person schema en place ; entity map créé ; premiers tests de prompts.

  • Builder : Product/Service/Location schema déployés avec IDs réutilisés ; about/mentions ajoutés ; dashboards en place.

  • AI-ready : IDs multilingues alignés ; cadence mensuelle de prompts ; citations IA loggées ; change log discipliné.

  • Optimized : expérimentation de nouveaux types de schema (Clip, Speakable), alertes de fraîcheur automatisées et gouvernance intégrée au CI/CD.

Comment AISO Hub peut aider

AISO Hub transforme vos entités en assets prêts pour l’IA.

Nous cartographions votre graphe, livrons des templates JSON-LD, alignons les signaux off-site et monitorons citations et éligibilité.

  • AISO Audit : identifiez les gaps d’entités et de schema, les IDs conflictuels et les signaux faibles avec un plan de correctifs priorisés.

  • AISO Foundation : déployez le modèle d’entités, le registre d’IDs et les templates à travers les langues et les types de page.

  • AISO Optimize : étendez les clusters, ajoutez about/mentions et testez des enrichissements de schema qui augmentent les citations.

  • AISO Monitor : suivez coverage, fraîcheur et mentions IA avec alertes avant que les problèmes ne fassent chuter la visibilité.

Conclusion : parler “IA” avec des entités claires

Quand vos entités sont définies, connectées et à jour, assistants IA et moteurs de recherche vous citent davantage… et devinent moins.

Construisez le graphe, exprimez-le en schema et en contenu, alignez les signaux off-site et mesurez sans relâche.

La clarté des entités devient votre avantage en recherche IA.