Les graphes de connaissances transforment des faits dispersés en entités reliées auxquelles les moteurs de recherche et les systèmes d’IA peuvent se fier.

Quand vous concevez votre propre graphe et le publiez via le contenu et le schema, vous contrôlez la façon dont Google, les AI Overviews et les assistants décrivent votre marque.

Ce guide vous donne un plan pratique : découvrir les entités, modéliser les relations, publier du JSON-LD, connecter les signaux off‑site et mesurer l’impact sur les citations et les conversions.

Utilisez‑le avec notre pilier sur les entités Entity Optimization : guide complet et playbook pour garder le graphe aligné avec le contenu et la navigation.

Pourquoi le Knowledge Graph SEO est clé aujourd’hui

  • Désambiguïsation : vous décidez quelle Organization, Person, Product ou Place vous représente vraiment.

  • Visibilité : meilleure éligibilité aux Knowledge Panels, rich results et réponses d’IA.

  • Confiance : des relations explicites réduisent les hallucinations d’IA et les citations incorrectes.

  • Vitesse : l’ajout de nouveaux produits ou lieux devient prévisible une fois le graphe prêt.

Composants principaux d’un graphe de connaissances de marque

  • Entités : Organization, Products/Services, Persons (auteurs, dirigeants, praticiens), Locations (LocalBusiness), Events, Articles, FAQs, guides HowTo.

  • Relations : worksFor, brand, organizer/location, isRelatedTo, compatibleWith, partOf, hasPart, about, mentions.

  • IDs : URLs @id stables par entité, réutilisées entre domaines et langues.

  • Attributs : noms, descriptions, images, identifiants (GTIN/ISBN), dates, coordonnées, credentials, liens sameAs.

Étape 1 : découverte des entités

  • Extraire SERPs, logs de recherche interne, tickets support et avis clients pour lister les entités cibles.

  • Regrouper par type : marque cœur, produits/fonctionnalités, lieux, personnes, secteurs, problèmes, solutions, partenaires.

  • Signaler l’ambiguïté et les conflits (noms similaires, anciennes marques) qui nécessitent une désambiguïsation.

  • Prioriser les entités liées au revenu et à la réputation ; ajouter la longue traîne ensuite.

Étape 2 : modéliser le graphe

  • Créer une carte d’ID : un @id par entité (par ex. /products/atlas#product, /team/joao-silva#person).

  • Esquisser les relations : l’Organization publie des Articles, emploie des Persons, vend des Products, exploite des LocalBusiness, organise des Events.

  • Définir les attributs requis par type d’entité et les systèmes sources (PIM, HRIS, booking, CMS).

  • Stocker le modèle dans un dépôt ou document vivant pour que contenu, dev et PR partagent les mêmes IDs.

Étape 3 : exprimer le graphe dans le contenu et le schema

  • Créer des pages dédiées pour chaque entité clé avec H1 clair, résumé et faits structurés.

  • Utiliser le JSON-LD pour marquer les entités et les relier via @id. Ajouter about/mentions sur les Articles pour signaler les sujets.

  • Aligner liens internes et breadcrumbs avec le graphe pour que la navigation reflète le schema.

  • Garder les données visibles dans la page (tarifs, horaires, credentials) pour correspondre au schema et rester éligible.

Étape 4 : propager off‑site

  • sameAs : lier les entités à des profils de référence (LinkedIn, Crunchbase, GitHub, Wikipedia/Wikidata, annuaires professionnels). Supprimer les liens morts ou peu fiables.

  • PR et pages partenaires : obtenir des mentions qui répètent les noms canoniques et renvoient vers vos pages d’entités.

  • Fiches marchands, cartes et événements : garder NAP, horaires, prix et dates cohérents sur GBP, Apple Maps, flux marchands et billetterie.

  • Assets médias : assurer la cohérence des logos, portraits et visuels produit dans les press kits et le schema.

Étape 5 : valider et monitorer

  • Valider des URLs représentatives par template avec Rich Results Test et Schema Markup Validator.

  • Crawler le site pour vérifier champs requis et présence de @id ; signaler doublons ou sameAs manquants.

  • Surveiller les rapports Search Console, l’apparition de Knowledge Panels et les citations d’IA ; alerter en cas de baisse.

  • Suivre la fraîcheur : ancienneté des bios, prix, horaires et dates d’événements.

Templates par type de page

Page d’organisation et homepage

  • Schema : Organization avec name, description, logo, url, sameAs, contactPoint. Utiliser WebSite avec searchAction si pertinent.

  • Contenu : définition concise, équipe dirigeante, produits/services principaux et localisations.

Page produit ou service

  • Schema : Product ou Service avec offers, brand Organization, identifiants et aggregateRating quand éligible.

  • Relations : lier aux HowTo/Video/FAQ concernés, aux produits compatibles et aux catégories via about/mentions et liens internes.

Page Person/Auteur

  • Schema : Person avec jobTitle, worksFor, image, sameAs, knowsAbout. Lier les Articles “authored” ou “reviewed” à cet @id.

  • Contenu : bio avec credentials, spécialités, publications et événements où la personne intervient.

Page lieu

  • Schema : LocalBusiness (sous‑type) avec NAP, geo, hours, priceRange, image, sameAs. Connecter à l’Organization et aux Events pertinents.

  • Contenu : services proposés, zones desservies, accessibilité et options de réservation.

Page d’événement

  • Schema : Event avec startDate/endDate, eventAttendanceMode, eventStatus, location, organizer, offers, image. Lier organizer/location aux entités LocalBusiness.

  • Contenu : programme, intervenants (IDs Person), FAQs logistiques.

Article/guide

  • Schema : Article/BlogPosting avec author Person, publisher Organization, about/mentions pointant vers les entités principales. Ajouter FAQ/HowTo si nécessaire.

  • Contenu : commencer par des définitions claires et des faits précis alignés sur le schema.

Stratégies de désambiguïsation

  • Ajouter secteur et zone géographique aux définitions (« AISO Hub, agence d’AI search à Lisbonne »).

  • Utiliser des noms cohérents sur les pages et profils sameAs ; éviter les orthographes variables.

  • Inclure alt text et légendes d’images avec noms canoniques et contexte.

  • Rediriger et fusionner les pages dupliquées ; conserver un seul @id par entité.

Graphes multilingues et multi‑marchés

  • Garder un @id unique par entité ; traduire noms/descriptions et utiliser inLanguage pour la langue.

  • Aligner hreflang et langue du schema ; vérifier que les URLs localisées correspondent au contenu du schema.

  • Localiser offres, devises et fuseaux horaires ; garder des formats ISO pour les dates/heures dans le schema.

  • Suivre Knowledge Panels et citations d’IA par marché ; renforcer les marchés faibles avec contenu et liens localisés.

Gouvernance

  • Owners : SEO/contenu pour les exigences et le monitoring ; engineering pour les templates ; data/ops pour les flux ; PR pour l’hygiène du sameAs.

  • Standards : patterns @id, sources sameAs, champs requis par type, cadences de revue.

  • CI : lint des champs obligatoires, vérification du HTML rendu pour le schema, unicité des IDs.

  • Change log : consigner déploiements, rebrands et changements de templates ; relier aux KPIs.

Mesure et KPIs

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

  • Éligibilité : détection de rich results par template ; zéro erreur bloquante en base.

  • Signaux de connaissance : présence de Knowledge Panel, exactitude du brand panel et descriptions d’entités en SERP.

  • Citations d’IA : mentions dans AI Overviews/assistants ; suivi par entité et par marché.

  • CTR et conversions : comparer les pages d’entités avant/après amélioration du schema.

  • Fraîcheur : ancienneté des attributs clés (bios, prix, horaires, événements).

Playbook de tests avec prompts

  • Construire des prompts par entité : who/what/where/price/availability/credentials/use cases.

  • Tester chaque mois dans AI Overviews, Perplexity et Copilot ; logguer outputs et sources.

  • Si les assistants omettent ou déforment des faits, renforcer définitions, schema et sameAs ; retester.

  • Suivre les progrès dans le temps et les relier aux releases.

Exemple de cas : déploiement d’un graphe B2B SaaS

  • Discovery : liste des produits, modules, intégrations, personas et secteurs servis.

  • Modélisation : création d’IDs pour l’Organization, les Products, les Features (ProductModel ou Service), les Integrations (SoftwareApplication), les Authors (Person).

  • Expression : publication de pages produits, fonctionnalités et intégrations avec schema ; Articles utilisant about/mentions pour les secteurs cibles.

  • Propagation : alignement des profils LinkedIn, GitHub et partenaires sur les IDs et noms.

  • Résultat : Knowledge Panel avec description exacte ; AI Overviews citant les features et intégrations ; CTR sur les requêtes de marque en hausse de 8 %.

Exemple de cas : réseau de cliniques

  • Modélisation des entités Organization, LocalBusiness, praticiens (Person), services (Service) et événements (Events).

  • Connexion des praticiens aux bons lieux ; ajout de spécialités et credentials.

  • Synchronisation des horaires et données d’événements depuis l’outil de réservation vers le schema ; validation hebdomadaire.

  • Résultat : stabilité dans le local pack, présence en carrousel d’événements et réponses d’IA citant les bons horaires et médecins.

Feuille de route de maturité (90+ jours)

  • Semaines 1–2 : audit des entités et des IDs ; définition des standards ; correction des erreurs de schema évidentes sur les principaux templates.

  • Semaines 3–4 : publication ou mise à jour des pages d’entités clés avec définitions et schema propres ; validation.

  • Semaines 5–6 : ajout de about/mentions sur les articles ; mise en place de dashboards de couverture et de citations.

  • Semaines 7–9 : propagation des sameAs et du PR ; nettoyage des doublons ; lancement d’une cadence de tests de prompts.

  • Semaines 10–12 : localisation des marchés prioritaires ; ajout des événements et lieux ; intégration de la gouvernance dans la CI.

  • En continu : audits trimestriels, contrôles de fraîcheur et expérimentation de nouveaux types de schema (Clip, Speakable, Course).

Pièges à éviter

  • Créer de nouveaux @id pendant les redesigns ; toujours réutiliser les IDs et rediriger les URLs.

  • Marquer des entités non visibles dans la page ; l’éligibilité baisse.

  • Avoir des liens sameAs incohérents entre langues ou domaines.

  • Surcharger about/mentions avec des entités non pertinentes ; rester ciblé et aligné sur le contenu.

  • Ignorer la fraîcheur ; des horaires, prix ou credentials obsolètes dégradent la confiance des IA.

Dashboards pour rendre le graphe visible

  • Inventaire d’entités : liste avec @id, sameAs, statut de schema et dernière mise à jour ; signalement des images ou bios manquantes.

  • Couverture : pourcentage de pages par template avec schema requis ; split par marché/langue.

  • Signaux de connaissance : présence/qualité de Knowledge Panel, rich results par type, citations d’IA avec exemples de prompts.

  • Performance : CTR, conversions et leads par page d’entité avant/après mises à jour de schema ou de contenu ; annotations des releases.

  • Fraîcheur : ancienneté des prix, horaires, bios et événements ; alertes sur les champs critiques.

Gouvernance et rôles

  • Owners : SEO/contenu pour besoins et suivi ; engineering pour templates ; data/ops pour flux ; PR pour sameAs et mentions externes.

  • Standards : patterns @id, sources sameAs, champs requis par type, règles de localisation documentées et partagées.

  • CI : lint des templates pour les propriétés requises et l’unicité des @id ; vérification du rendu pour le JSON-LD après hydration.

  • Change log : consignation des déploiements de schema, changements d’IDs et rebrands ; inclure des liens de validation pour les audits.

Tests de prompts pour les graphes de connaissances

  • Construire des jeux de questions par entité (who/what/where/price/availability/credentials/integrations).

  • Tester tous les mois dans AI Overviews, Perplexity et Copilot ; capturer textes et sources citées.

  • Si les réponses sont incorrectes, ajuster définitions, sameAs et schema ; retester après déploiement.

  • Suivre les améliorations pour montrer aux parties prenantes l’impact du graphe sur la couverture IA.

Localisation et spécificités UE/Portugal

  • Désambiguïser les lieux avec district/région ; inclure les fuseaux horaires dans Event et LocalBusiness.

  • Utiliser des labels portugais et anglais là où c’est pertinent ; garder un seul @id et aligner hreflang et langue du schema.

  • Clarifier la TVA dans les offers et garder les pages de confidentialité/compliance reliées à l’Organization et aux flux d’inscription à des événements.

  • Refléter fidèlement les attributs d’accessibilité (rampes, ascenseurs) ; les assistants exploitent ces détails dans leurs recommandations.

Sauvegardes en cas de migration ou de rebrand

  • Geler les IDs avant les redesigns ; mapper les anciennes URLs aux nouvelles et tester la parité du schema en staging.

  • Lancer des crawls double (ancien vs nouveau) pour vérifier que champs requis et relations survivent aux changements de template.

  • Mettre à jour logos, descriptions et sameAs immédiatement après un rebrand ; retester Knowledge Panels et prompts IA chaque semaine le premier mois.

  • Prévoir un plan de rollback (feature flags sur des blocs de schema) en cas d’erreurs critiques post‑lancement.

Checklist de tests et QA

  • @id stable présent pour les entités principales de la page.

  • Le schema reflète fidèlement le contenu visible (prix, horaires, credentials, dates).

  • about/mentions reflètent bien le focus de la page et sont visibles on‑page.

  • Rich Results Test passe sans erreur bloquante pour le template.

  • Les liens sameAs résolvent et sont cohérents entre langues.

  • Les liens internes reflètent les relations d’entités (parent/enfant/sibling) définies dans le graphe.

  • Les tests de prompts retournent des réponses d’IA exactes citant vos pages.

Intégration analytics

  • Taguer les pages d’entités avec leurs IDs dans l’analytics pour agréger la performance par type d’entité et marché.

  • Joindre les données Search Console à votre carte d’IDs pour trouver les entités avec impressions mais sans citations ni rich results ; prioriser les correctifs.

  • Suivre conversions et conversions assistées depuis les pages d’entités ; relier le revenu au travail de knowledge graph.

  • Annoter les dashboards avec les releases de schema, rebrands et gros PR pour expliquer les variations.

Paliers de maturité

  • Starter : Organization et Person schema actifs ; définitions clés propres ; sameAs nettoyés ; tests de prompts lancés.

  • Builder : Product/Service, LocalBusiness, Event et Article reliés via @id ; about/mentions en place ; dashboards opérationnels.

  • AI‑ready : IDs multilingues alignés, cadence mensuelle de tests de prompts, suivi de la précision des Knowledge Panels, citations d’IA trackées.

  • Optimized : expérimentation de nouveaux types de schema, alertes automatiques de fraîcheur, gouvernance intégrée au CI/CD et post‑mortems réguliers après incident.

Comment AISO Hub peut aider

AISO Hub conçoit et déploie des graphes de connaissances de marque en lesquels l’IA et Google peuvent avoir confiance.

Nous construisons votre carte d’entités, écrivons les templates JSON-LD, alignons les signaux off‑site et mettons en place un monitoring qui relie citations et revenu.

  • AISO Audit : identifier les gaps, ambiguïtés et erreurs de schema avec une roadmap graphe priorisée

  • AISO Foundation : déployer le graphe, les règles d’ID et la gouvernance sur templates et marchés

  • AISO Optimize : étendre les clusters, tester de nouveaux types de schema et relier les changements aux citations et au revenu

  • AISO Monitor : suivre éligibilité, fraîcheur et mentions IA avec alertes avant que la dérive n’érode la confiance

Conclusion : publier votre graphe, pas seulement des pages

Le Knowledge Graph SEO est la façon de contrôler votre récit à travers les SERPs et les assistants IA.

Modélisez vos entités, publiez‑les avec des IDs stables et du schema, alignez les signaux off‑site et gardez l’ensemble à jour.

Quand le graphe est sain, les panels restent exacts, les réponses IA vous citent et chaque nouveau lancement s’appuie sur une base de confiance.