Json Ld Structured Data : Manuel de trafic pour AI Search

Le JSON-LD rend votre site lisible pour les moteurs de recherche et les assistants IA.

Vous avez besoin de modèles solides, de QA et de mesures pour que le schema augmente la visibilité, les citations IA et les conversions.

Ce guide fournit des patterns, des checklists, de la gouvernance et des tableaux de bord pour déployer JSON-LD en toute sécurité à grande échelle.

Pourquoi le JSON-LD compte maintenant

• Les AI Overviews et assistants citent des sources avec des données structurées claires. Un schema manquant ou cassé coûte des citations et du trafic.

• Le JSON-LD maintient le balisage séparé du HTML, accélérant le déploiement et réduisant les risques pour les équipes contenu et dev.

• Les résultats enrichis génèrent toujours des clics et de la confiance. Le schema renforce également les signaux E-E-A-T grâce aux auteurs, évaluateurs et sources visibles.

• Les données structurées propres améliorent l'efficacité du crawl et le contexte pour les entités dans toutes les langues.

Principes à suivre

• Faites correspondre les valeurs du schema au texte visible. Pas de déclarations cachées.

• Conservez des valeurs @id stables pour les entités sur toutes les pages et locales.

• Validez avant et après la mise en production ; automatisez les vérifications dans CI/CD.

• Documentez la propriété, les changements et les exceptions. Un schema cassé tue l'éligibilité rapidement.

• Mesurez l'impact sur les résultats enrichis, les citations IA et les revenus.

Types de schema de grande valeur à prioriser

• Organization, Person et WebSite avec SearchAction.

• Article, FAQPage, HowTo, Breadcrumb pour les hubs de contenu.

• Product/Service avec offers, priceCurrency, availability, GTIN/SKU le cas échéant.

• LocalBusiness pour les zones de service, horaires et coordonnées.

• VideoObject, ImageObject, AudioObject pour les actifs multimédias.

• Event et Course si applicable.

Checklist d'implémentation

1. Inventoriez les modèles et mappez les types de schema par modèle.

2. Définissez les patterns @id pour Organization, Person, Product/Service et Location. Gardez-les stables dans toutes les langues.

3. Ajoutez les propriétés requises et recommandées. Commencez par les docs Google et les conseils schema.org.

4. Insérez JSON-LD une fois par type par page. Évitez les doublons et les données conflictuelles.

5. Validez avec Rich Results Test et les validateurs de schema ; capturez des captures d'écran pour la QA.

6. Surveillez la Search Console pour les erreurs et avertissements. Corrigez les problèmes critiques dans un sprint.

Modèles de départ

• Organization : name, logo, url, sameAs, contactPoint, foundingDate, address (localisé), @id stable sur tout le site.

• Person : name, jobTitle, affiliation, url, sameAs, image. Utilisez pour les auteurs et évaluateurs.

• Article : headline, description, author, datePublished, dateModified, mainEntityOfPage, image, about/mentions pour les entités.

• FAQPage : paires Question/Answer correspondant aux FAQs sur la page ; réponses de moins de 80 mots.

• HowTo : name, description, steps, supply, tool, time et images. Liez aux vidéos si présentes.

• Product/Service : name, description, brand, sku/gtin, offers (price, currency, availability), données review si présentes.

• LocalBusiness : name, address, geo, openingHoursSpecification, telephone, areaServed, sameAs.

JSON-LD multilingue

• Localisez headline, description, address, currency et inLanguage par locale.

• Gardez @id cohérent dans toutes les langues ; alignez hreflang avec les canoniques.

• Stockez les traductions dans CMS/TMS pour éviter la dérive. Validez par langue chaque semaine.

• Évitez de mélanger les données PT-PT avec les prix ou adresses PT-BR.

Gouvernance et QA

• Maintenez un playbook de schema avec champs requis, exemples et propriétaires par modèle.

• Ajoutez la validation à CI/CD ; bloquez les déploiements avec des erreurs critiques sur les modèles prioritaires.

• Exécutez des crawls hebdomadaires pour détecter les schemas manquants ou cassés. Alertez les propriétaires avec des listes d'URL.

• Tenez un journal des modifications de schema, dates et pages affectées.

• Formez les éditeurs à ne pas supprimer les éléments sur la page référencés par le schema.

Performance et sécurité

• Gardez le JSON-LD léger ; supprimez les propriétés inutilisées et évitez l'imbrication excessive.

• Préservez les Core Web Vitals : optimisez les images, différez les scripts non critiques et testez les pages chargées en schema.

• Évitez les données contradictoires entre le schema et le contenu visible. Cela peut causer des actions manuelles.

• Pour les sujets YMYL, incluez les évaluateurs et sources sur la page et dans le schema. Ajoutez des avertissements et des dates de mise à jour.

Plan de mesure

• Suivez l'éligibilité et les impressions des résultats enrichis par type de schema dans la Search Console.

• Surveillez les citations IA pour les pages avec un JSON-LD fort et comparez aux pages sans.

• Mesurez le CTR et les conversions sur les pages gagnant des résultats enrichis ou des citations IA.

• Suivez les comptes d'erreurs et d'avertissements au fil du temps ; visez zéro erreur critique sur les pages prioritaires.

• Surveillez les stats de crawl pour les pages de données structurées pour vous assurer que les bots récupèrent les mises à jour rapidement.

Alignement recherche IA

• Utilisez about/mentions pour connecter le contenu aux entités afin que les LLM mappent correctement les faits.

• Marquez les auteurs et évaluateurs avec le schema Person et les liens sameAs pour renforcer la confiance.

• Utilisez FAQPage et HowTo pour fournir des réponses concises que l'IA peut citer.

• Ajoutez VideoObject et ImageObject avec légendes et transcriptions pour que les assistants puissent référencer les visuels.

• Gardez les dates de fraîcheur précises ; l'IA préfère les faits et prix actuels.

Tableaux de bord à construire

• Santé du schema : erreurs, avertissements et URLs affectés par modèle avec lignes de tendance.

• Résultats enrichis : impressions, clics et CTR par type de schema versus pages sans schema.

• Visibilité IA : part d'inclusion et de citation pour les pages avec schema validé ; précision des extraits et temps de citation.

• Récence du crawl : dernière récupération du bot IA par URL prioritaire ; signalez tout ce qui dépasse dix jours.

• Influence sur les revenus : conversions et revenus des pages riches en schema par rapport à la baseline.

Scénarios de cas

• E-commerce : L'ajout du schema Product et FAQPage avec des offres précises a amélioré les résultats enrichis et les citations IA ; les revenus par session sur les pages marquées ont augmenté de 9 %.

• Services locaux : Le schema LocalBusiness avec zones de service et horaires a conduit à des citations IA pour les requêtes « près de moi » et plus d'appels.

• Éditeur : Le balisage Author avec sameAs et reviewer schema sur les articles YMYL a augmenté les citations dans AI Overviews de 14 % sur trois mois.

Cas d'utilisation avancés

• Balisage multi-entités : Product lié à Organization, Brand, Review et Author pour des graphes de connaissances complets.

• Schema hiérarchique : Utilisez isPartOf pour connecter les Articles aux Collections ou Topics et renforcer la structure du hub.

• Propriétés d'entité dynamiques : Remplissez les prix, la disponibilité et les dates à partir de systèmes backend via des API et gardez le schema frais.

Exemples étendus

• Breadcrumb avec variantes de langue : renforcez hreflang et clarté de navigation.

• FAQPage + HowTo : couvrez les pages multi-intentions avec des réponses concises et des étapes.

• Bundles de produits : utilisez isRelatedTo et des offres claires pour réduire l'ambiguïté.

• Events : incluez location, dates, offers, entités performer/organizer pour les cartes enrichies et réponses d'assistant.

• Balisage de clip VideoObject : marquez les moments clés pour aider les assistants à citer ou horodater les vidéos.

Idées d'expériences

• Ajoutez FAQPage aux meilleurs articles et suivez les changements dans les résultats enrichis, les citations IA et le CTR.

• Testez about/mentions pour les entités sur les hubs vs leur omission ; mesurez la précision des extraits IA.

• Appliquez le balisage de clip sur les vidéos ; surveillez les réponses IA et les impressions vidéo.

• Comparez Article seul vs Article+HowTo sur les pages instructionnelles ; suivez l'inclusion et l'engagement.

Checklist de dépannage

• Données structurées manquantes : vérifiez la sortie CMS, l'ordre des scripts et si le déploiement a supprimé les balises.

• Pic d'erreurs : examinez les modifications récentes du contenu qui ont changé le texte visible ; mettez à jour le schema pour correspondre.

• Chute de citation IA : confirmez que les crawlers IA sont autorisés, le schema correspond au contenu, la fraîcheur est actuelle.

• Mauvaise locale apparaissant : auditez hreflang, les champs de schema localisés et les liens internes vers la variante correcte.

Plan de formation

• Organisez des ateliers sur la lecture du JSON-LD et les erreurs courantes.

• Publiez un playbook avec des exemples par modèle et un glossaire de propriétés.

• Créez un guide de démarrage rapide montrant où le schema se connecte aux champs CMS.

• Célébrez les corrections qui restaurent l'éligibilité ou les citations IA pour renforcer les bonnes pratiques.

Plan opérationnel mensuel

• Semaine 1 : auditez les erreurs de schema, corrigez les problèmes critiques et validez les meilleures pages.

• Semaine 2 : déployez les améliorations de schema sur un modèle et revalidez.

• Semaine 3 : examinez les changements de citations IA et de résultats enrichis ; réalisez une expérience de schema.

• Semaine 4 : mettez à jour la documentation, actualisez la formation et planifiez les prochains modèles ou marchés du mois.

Glossaire pour usage cohérent

• @id : identifiant stable pour une entité sur toutes les pages et langues.

• mainEntityOfPage : URL canonique décrite par le schema.

• about/mentions : entités liées qui clarifient le contexte pour les systèmes IA.

• propriétés requises vs recommandées : requises débloquent l'éligibilité ; recommandées améliorent l'interprétation.

• validation gate : vérification automatisée dans CI/CD qui bloque les déploiements avec des erreurs critiques de schema.

Extraits JSON-LD d'exemple à adapter

Organization et WebSite avec SearchAction

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "@id": "https://example.com/#org",
  "name": "Example Co",
  "url": "https://example.com/",
  "logo": "https://example.com/logo.png",
  "sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/example", "https://twitter.com/example"],
  "contactPoint": [{
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+351-000-0000",
    "contactType": "support client",
    "areaServed": "PT"
  }]
}

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "WebSite",
  "@id": "https://example.com/#website",
  "url": "https://example.com/",
  "name": "Example Co",
  "publisher": {"@id": "https://example.com/#org"},
  "potentialAction": {
    "@type": "SearchAction",
    "target": "https://example.com/search?q={search_term_string}",
    "query-input": "required name=search_term_string"
  }
}

Article avec about/mentions

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "@id": "https://example.com/guide/#article",
  "mainEntityOfPage": "https://example.com/guide/",
  "headline": "Comment obtenir SOC 2",
  "description": "Étapes, modèles et preuves pour se préparer aux audits SOC 2.",
  "author": {"@id": "https://example.com/#person-jane"},
  "publisher": {"@id": "https://example.com/#org"},
  "datePublished": "2025-02-01",
  "dateModified": "2025-03-10",
  "image": "https://example.com/guide/cover.png",
  "about": [{"@id": "https://example.com/#entity-soc2"}],
  "mentions": [{"@id": "https://example.com/#entity-iso27001"}],
  "keywords": ["SOC 2", "conformité sécurité"]
}

Flux de travail et stockage de données

• Conservez un registre central des IDs, définitions d'entités et liens sameAs dans une feuille partagée ou une DB.

• Stockez les modèles de schema dans le contrôle de version avec versionnage ; exigez des revues PR pour les modifications.

• Enregistrez les résultats de validation et les captures d'écran pour les pages critiques après chaque déploiement pour les pistes d'audit.

• Enregistrez les erreurs de schema avec URLs et propriétaires ; suivez le temps de résolution pour garder les SLA visibles.

Objectifs SLA mensuels

• Erreurs critiques de schema sur les modèles prioritaires résolues dans les cinq jours ouvrables.

• Récence du crawler IA sous dix jours sur les 50 meilleures URLs.

• Éligibilité des résultats enrichis supérieure à 90 % pour les modèles ciblés (FAQ, HowTo, Product, LocalBusiness).

• Zéro incident de mauvaise langue sur les pages localisées par trimestre.

• Documentation et modèles revus et mis à jour trimestriellement.

Exemple SQL pour surveiller les erreurs de schema

SELECT
  template,
  COUNTIF(severity = 'error') AS errors,
  COUNTIF(severity = 'warning') AS warnings,
  COUNT(*) AS total_issues
FROM schema_issues
WHERE detected_at >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY template
ORDER BY errors DESC;

Joignez ceci avec les propriétaires pour attribuer les corrections et suivre la conformité SLA.

Vendre les données structurées en interne

• Montrez l'avant/après : gains de résultats enrichis, augmentations de citations IA et hausses de conversion sur les pages avec schema validé.

• Quantifiez les économies de support lorsque des FAQs et HowTos précis réduisent les tickets.

• Mettez en évidence l'atténuation des risques : moins d'hallucinations et E-E-A-T plus clair grâce au schema author/reviewer.

• Liez les demandes de budget aux performances SLA et aux revenus influencés par les pages soutenues par schema.

Liste de surveillance future

• Surveillez les changements d'éligibilité des résultats enrichis et la documentation de Google et Bing.

• Suivez les politiques des crawlers IA et ajustez robots/llms.txt avec une justification documentée.

• Surveillez les nouveaux types de schema (par ex., sécurité, durabilité) pertinents pour votre secteur.

• Gardez un œil sur le support multimodal ; étendez l'utilisation de VideoObject et ImageObject à mesure que les assistants affichent plus de visuels.

Comment AISO Hub peut vous aider

• AISO Audit : examine votre schema, détecte les lacunes et priorise les corrections pour les résultats enrichis et la visibilité IA

• AISO Foundation : construit des modèles de schema, validation et tableaux de bord pour que JSON-LD reste propre sur tous les marchés

• AISO Optimize : applique et teste le schema parallèlement aux mises à jour de contenu et UX pour augmenter les citations et conversions

• AISO Monitor : surveille la santé des données structurées, les citations IA et CWV chaque semaine avec alertes et résumés exécutifs

Conclusion

Les données structurées JSON-LD sont votre raccourci vers des signaux plus clairs pour les moteurs de recherche et les assistants IA.

Lorsque vous les modélisez, les validez et mesurez leur impact, vous gagnez des résultats enrichis, des citations IA et des revenus.

Utilisez ce playbook pour déployer et gouverner JSON-LD en toute sécurité à grande échelle.

Si vous voulez un partenaire pour le configurer et le maintenir en bonne santé, AISO Hub est prêt.

Objectifs KPI

• Erreurs critiques de schema sur les modèles prioritaires : 0.

• Éligibilité des résultats enrichis pour les modèles ciblés : >90 %.

• Récence du crawler IA sur les URLs principales : <10 jours.

• Taux de citation IA pour les pages soutenues par schema : amélioration trimestre sur trimestre.

• Temps de résolution pour les erreurs de schema : moins d'une semaine pour les pages prioritaires.

Checklist hebdomadaire

• Validez le schema sur les meilleures pages et corrigez les nouvelles erreurs.

• Vérifiez l'accès et la récence du crawler IA pour les URLs prioritaires.

• Examinez les performances des résultats enrichis par type et notez les baisses.

• Vérifiez ponctuellement la précision des extraits pour les pages avec modifications de schema.

• Enregistrez les corrections, propriétaires et prochains tests.