Le schéma devient puissant quand il forme un knowledge graph connecté de votre marque.
Réponse directe : définissez vos entités clés, donnez-leur des @id stables, reliez-les avec about/mentions et sameAs, implémentez le JSON-LD sur vos templates et gouvernez le graphe avec validation et monitoring.
Ce guide montre comment modéliser, implémenter et mesurer un knowledge graph piloté par le schéma qui améliore citations IA, rich results et clarté des entités.
Gardez nos piliers Structured Data et AI Search Ranking Factors ouverts pendant la construction.
Qu'est-ce qu'un knowledge graph piloté par le schéma ?
C'est l'ensemble des entités (Organization, Person, Product, LocalBusiness, Article, FAQ, HowTo) et relations sur votre site exprimé en JSON-LD.
Avec des URIs @id stables et des liens sameAs, ces nœuds forment un graphe que moteurs et assistants IA peuvent parcourir.
Résultat : attribution plus claire, moins de mauvaises citations et meilleure éligibilité aux AI Overviews et rich results.
Pourquoi c'est clé pour la recherche IA
Les assistants IA ont besoin de faits non ambigus ; un graphe réduit hallucinations et citations dans la mauvaise langue.
Les entités connectées (auteur → organisation → article → produit) renforcent les signaux de confiance (E-E-A-T) et les chances de citation.
La clarté du graphe aide l'IA à choisir la bonne URL par locale et sujet, améliorant exactitude et conversions.
Un schéma frais et cohérent signale la récence aux assistants qui priorisent les réponses à jour.
Framework AISO Entity Graph (5 étapes)
Discover : inventaire des entités (marque, personnes, produits/services, lieux, catégories, sujets clés). Crawl du schéma actuel pour repérer trous et erreurs.
Model : définir patterns @id, sources sameAs, usage about/mentions et relations (ex. Person écrit Article ; Product appartient à Category ; LocalBusiness sert Area).
Implement : construire des templates JSON-LD par type ; mapper champs CMS/PIM ; déployer via templates ou data layer ; valider.
Govern : versioning, linting CI, changelog, audits trimestriels et ownership des corrections.
Measure : suivre erreurs, rich results, citations IA, exactitude et KPIs par entité ; itérer.
Inventaire d'entités (mode worksheet)
Organization : name, url, logo, contactPoint, sameAs, foundingDate, address.
Persons (auteurs/experts) : name, jobTitle, affiliation, url, sameAs (LinkedIn/pages speaker), knowledgeArea.
Products/Services : name, description, brand, sku/gtin, category, offers (price, currency, availability), related products.
Locations (LocalBusiness) : name, address, geo, openingHours, areaServed, sameAs, priceRange.
Nœuds de contenu : Article/BlogPosting avec about/mentions ; FAQPage pour les questions fréquentes ; HowTo pour les étapes.
Catégories/concepts : termes de glossaire, catégories ou solutions que vous voulez posséder ; traitez-les comme des entités avec IDs.
Listez-les, assignez des owners et décidez lesquelles sont publiques.
Patterns @id et cohérence
Utilisez des IDs stables et uniques :
https://example.com/#org,https://example.com/authors/jdoe#person,https://example.com/products/widget-123#product.Gardez les IDs cohérents entre locales ; traduisez les libellés, pas les IDs.
Référencez les IDs entre pages (Article → Person → Organization) pour former les arêtes du graphe.
Ne changez pas d'IDs ; traitez-les comme des clés primaires.
Relier les entités : about, mentions, sameAs
about : entité principale du contenu (ex. Product ou sujet).
mentions : entités liées discutées.
sameAs : profils externes autoritatifs (LinkedIn, Crunchbase, Wikidata, GBP, presse) pour renforcer l'identité.
Utilisez ces propriétés de façon cohérente pour montrer les relations et réduire l'ambiguïté.
Exemple : Article, Person, Organization, Product connectés
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "Organization",
"@id": "https://example.com/#org",
"name": "Example Co.",
"url": "https://example.com/",
"logo": {"@type": "ImageObject","url": "https://example.com/logo.png"},
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/example","https://www.crunchbase.com/organization/example"]
},
{
"@type": "Person",
"@id": "https://example.com/authors/jdoe#person",
"name": "Jamie Doe",
"jobTitle": "Head of SEO",
"affiliation": {"@id": "https://example.com/#org"},
"url": "https://example.com/authors/jdoe",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/in/jamiedoe"]
},
{
"@type": "Product",
"@id": "https://example.com/products/widget-123#product",
"name": "Widget 123",
"brand": "Example Co.",
"category": "Analytics",
"offers": {"@type": "Offer","price": "49.00","priceCurrency": "EUR","availability": "https://schema.org/InStock","url": "https://example.com/products/widget-123"}
},
{
"@type": "Article",
"@id": "https://example.com/articles/ai-search#article",
"headline": "AI Search Ranking Factors: 2025 Guide",
"author": {"@id": "https://example.com/authors/jdoe#person"},
"publisher": {"@id": "https://example.com/#org"},
"datePublished": "2025-02-01",
"dateModified": "2025-03-10",
"mainEntityOfPage": "https://example.com/articles/ai-search",
"about": [{"@id": "https://example.com/products/widget-123#product"}],
"mentions": [{"@id": "https://example.com/#org"}]
}
]
}
Cela montre des nœuds et des liens via @id, formant un petit graphe.
Des snippets au graphe : stades de maturité
Sans schéma : les machines devinent ; forte ambiguïté.
Snippets par page : balisage basique, pas de liens entre entités.
Couverture par template : schéma cohérent par type, certains liens vers Organization/Person.
Graphe connecté : IDs réutilisés ; about/mentions utilisés ; sameAs complets ; entités liées sur les pages.
Graphe piloté par les données : store d'entités central alimente le JSON-LD ; alignement multilingue ; monitoring et KPIs en place.
Visez le stade 3–4 pour être prêt pour la recherche IA.
Construire le graphe : pas-à-pas
Audit : crawl du schéma actuel ; liste des entités et détection des doublons/conflits ; champs requis manquants.
Design : décidez du schéma @id, des sources sameAs, des propriétés obligatoires/reco par type, des patterns about/mentions et de la gestion des locales.
Implement : créez des templates JSON-LD ; mappez les champs CMS/PIM ; ajoutez des blocs @graph si besoin ; évitez les injections dupliquées.
Validate : Rich Results Test, Schema Markup Validator ; crawl d'échantillons ; vérifiez que les assets (logos/auteurs) répondent 200.
Deploy : staging d'abord ; feature flag si possible ; monitor Search Console et les logs pour les erreurs.
Monitor : suivez erreurs/avertissements, rich results, citations IA, exactitude ; gardez un changelog.
Iterate : étendez à plus d'entités (events, docs, intégrations) ; affinez les relations ; mettez à jour sameAs au fil des nouveaux profils.
Prioriser les entités à impact business
Pages générant du revenu : produits/services, pricing, pages de comparaison.
Pages confiance : about, auteurs, politiques, sécurité/conformité.
Support/aide : FAQ/HowTo ; réduire les mauvaises citations et améliorer la déflexion.
Pages locales : cohérence NAP et LocalBusiness pour chaque lieu.
Intégrations/partenaires : entités d'intégration avec sameAs vers docs partenaires ; plus de pertinence pour «
+ ».
Graphes multilingues et multi-lieux
IDs stables entre locales ; traduisez labels/descriptions ; utilisez inLanguage.
Hreflang aligné aux canonicals ; assurez que la langue du schéma correspond à celle de la page.
sameAs spécifiques par locale (annuaires locaux, presse, LinkedIn/GBP par marché).
LocalBusiness par lieu avec @id distinct ; areaServed dans la langue locale.
Validez par locale ; surveillez les citations en mauvaise langue et corrigez vite hreflang/schéma.
Gouvernance et ownership
Owners : lead SEO/Schéma, dev, contenu/SME, analytics et juridique pour YMYL.
Registre : liste d'entités avec IDs, sameAs, propriétés, locales, owners.
Versioning : stockez les templates dans Git ; code review obligatoire.
Linting CI : bloquez les déploiements sur erreurs schéma critiques ou champs obligatoires manquants.
Changelog : date, URL/template, changement, owner, prompts à retester, résultat.
Audits : checks trimestriels de couverture/cohérence ; santé des assets ; fraîcheur de dateModified.
Mesure et KPIs
Comptes d'erreurs/avertissements par template.
Impressions/CTR rich results par type (FAQ, HowTo, Product, Breadcrumb, Article).
Inclusion/part de citations IA pour les pages connectées au graphe ; exactitude sur prix/dispo/bios.
Score de cohérence d'entité : % d'entités avec sameAs complet et réutilisation correcte des @id.
Incidents de citation en mauvaise langue ; temps de résolution.
Fraîcheur : % de pages prioritaires mises à jour (contenu + schéma) sur 45 jours.
Conversions sur les pages citées vs baseline ; conversions assistées après gains de citations.
Outils et workflows
Crawlers (Screaming Frog/Sitebulb) avec extraction custom pour voir @id, types et relations.
Validateurs : Rich Results Test, Schema Markup Validator, linters CI.
Vues graphe : exportez le @graph pour visualiser les connexions (scripts légers ou visualiseurs graph DB).
Dashboards : combinez erreurs schéma, métriques rich results, citations IA et conversions ; ajoutez des alertes.
Panels de prompts : testez les requêtes prioritaires chaque semaine pour voir comment les assistants citent et décrivent vos entités.
Pièges courants et correctifs
IDs en double ou noms incohérents : standardisez le naming ; gardez @id stable ; mettez à jour le glossaire.
Conflits de plugins : désactivez les sources schéma qui se chevauchent ; consolidez sur un template unique.
Contenu invisible ou absent balisé : ne marquez que des données visibles et réelles.
Prix/dates périmés : sync avec CMS/PIM ; mettez dateModified à jour sur vraie édition.
Assets cassés (logos/auteurs) : surveillez les 4xx/5xx ; corrigez vite.
Aucune relation : ajoutez about/mentions et réutilisez @id pour connecter les nœuds ; évitez les snippets isolés.
Pas de sameAs : ajoutez des liens autoritatifs pour réduire l'ambiguïté.
Prompts de test assistants IA (hebdo)
« Who is
and what do they offer in Portugal? » « Who writes
’s articles about ? » « Is
available in and what are their hours? » « Compare
with for « What integrations does
have with ? »
Logguez citations, wording et exactitude ; corrigez schéma/contenu si les réponses sont fausses.
Snapshots de cas (anonymisés)
B2B SaaS : passage à des templates @graph et complétion des sameAs auteurs/org a fait passer la part de citations Perplexity de 10 % à 26 % ; conversions demo sur pages citées +11 %.
Multi-lieux local : @id distinct par lieu, sameAs localisés, et LocalBusiness + Service ont déplacé les citations Copilot des annuaires vers la marque ; appels +17 %.
Ecommerce : Product + Offer + FAQ avec IDs cohérents et prix quotidiens ont ramené les erreurs de prix ChatGPT à zéro et restauré l'inclusion AI Overview sur trois catégories.
Gestion du risque
De mauvais liens sameAs peuvent attacher les entités au mauvais profil ; revoyez les sources et les approvals.
Changer un @id casse les relations ; traitez-les comme permanents.
Sur-balisage d'entités non liées confond les assistants ; gardez about/mentions focalisés.
En YMYL, maintenez reviewers, disclaimers et credentials à jour ; surveillez l'exactitude plus souvent.
Alignez-vous avec juridique/privacy quand vous exposez des données ; évitez la PII dans le schéma.
Plan graphe 30/60/90 jours
Premiers 30 jours
Auditez le schéma actuel ; corrigez les erreurs critiques ; définissez le pattern @id ; construisez l'inventaire d'entités.
Implémentez Organization + Person + Article avec about/mentions ; supprimez les doublons.
Ajoutez du linting en CI ; démarrez le changelog ; lancez des panels de prompts baseline.
30 jours suivants
Déployez Product/Service, FAQ/HowTo, LocalBusiness si pertinent ; localisez les champs schéma.
Ajoutez sameAs sur les entités ; reliez partenaires/intégrations via mentions.
Visualisez les connexions du graphe ; assurez la réutilisation des IDs sur les pages.
Surveillez rich results et citations IA ; corrigez les inexactitudes.
30 derniers jours
Automatisez la génération schéma depuis CMS/PIM quand possible ; bloquez les déploiements en cas d'erreurs.
Étendez aux intégrations/événements si utile ; ajoutez des entités de glossaire.
Construisez des dashboards pour erreurs schéma, cohérence des entités, rich results et citations IA.
Documentez la gouvernance et la cadence de revue ; formez les équipes.
Gouvernance et documentation
Registre d'entités : IDs, labels, sameAs, owners, locales et relations.
Registre schéma : templates par type, champs requis/recommandés et cadence d'update.
Change control : code review pour le schéma ; entrées de changelog avec prompts retestés.
Linting CI : blocage des déploiements sur erreurs critiques ou champs obligatoires manquants.
Cadence d'audit : checks trimestriels de couverture, cohérence, santé des assets, fraîcheur, citations en mauvaise langue.
Contrôles d'accès : limiter qui édite schéma/robots pour réduire les changements accidentels.
Auditer le graphe
Crawl pour extraire @id, @type, sameAs, about/mentions ; vérifiez doublons et arêtes manquantes.
Vérifiez que les nœuds Organization/Person existent et sont réutilisés sur les pages ; corrigez logos/bios cassés.
Contrôlez l'alignement glossaire : entités nommées de façon cohérente ; pas de variantes orthographiques dans les IDs.
Comparez schéma et contenu pour prix, dates, auteurs ; corrigez les décalages.
Validez hreflang/inLanguage pour les entités localisées ; assurez des sameAs locaux si disponibles.
Visualisez le @graph pour repérer des nœuds isolés et du bruit sur-lié ; ajustez about/mentions en conséquence.
Analytics et KPIs (niveau entité)
Erreurs/avertissements par template et type d'entité.
Score de cohérence d'entité : % d'entités avec sameAs complet et IDs réutilisés.
Inclusion/part de citations IA sur prompts centrés entités ; exactitude des faits marque/produit.
Citations en mauvaise langue ou mauvaise URL ; temps de résolution.
Impressions/CTR rich results pour les pages liées à des entités spécifiques (produits, auteurs, lieux).
Conversions sur les pages citées liées aux entités clés ; conversions assistées après gains de citations.
Nuances multi-marchés et localisation
IDs stables entre locales ; labels/descriptions localisés ; hreflang et inLanguage alignés.
sameAs spécifiques par locale (annuaires/presse/LinkedIn/GBP locaux).
LocalBusiness avec formats d'adresse/téléphone localisés ; priceCurrency par marché.
Panels de prompts par langue ; logguez les citations en mauvaise langue et corrigez schéma/hreflang.
Maintenez un glossaire par locale pour éviter les noms d'entités mal traduits ; synchronisez avec les traducteurs.
Intégrer d'autres sources de données
Tirez les données produit du PIM et mappez-les aux IDs Product/Offer ; gardez prix/dispo à jour.
Utilisez les données CRM/help desk pour créer des entités pour docs ou sujets support clés ; mappez en FAQ/HowTo.
Reliez partenaires d'intégration via sameAs vers les docs officielles ; améliore les requêtes «
+ ». Gardez des data contracts : qui possède prix, bios, horaires ; moins de mises à jour conflictuelles.
Backlog d'expériences
Ajouter des entités de glossaire et des mentions aux 20 meilleurs articles ; mesurer la part de citations sur ces sujets.
Tester des liens plus profonds entre produits et intégrations ; observer la pertinence des réponses IA.
Localiser sameAs et inLanguage sur les locales principales ; suivre la réduction des citations en mauvaise langue.
Ajouter speakable aux définitions clés ; voir si l'IA utilise des résumés plus propres.
Optimiser les patterns @id et réduire les doublons ; surveiller la baisse d'erreurs et le gain de citations.
Reporting au leadership
Montrer avant/après sur citations IA et rich results liés aux changements de graphe.
Partager les améliorations de cohérence d'entité (couverture sameAs, doublons réduits) et leur impact.
Mettre en avant la baisse des inexactitudes et citations en mauvaise langue ; noter l'amélioration du time-to-fix.
Relier le travail graphe aux conversions sur pages citées et à la hausse des requêtes brand/entity.
Détailler les prochains paris et besoins (automation, linting, QA localisation).
Comment AISO Hub peut aider
Nous construisons des knowledge graphs pensés IA, pas seulement des snippets.
AISO Audit : évaluer schéma, entités et relations ; livrer une roadmap graphe priorisée.
AISO Foundation : concevoir IDs, sameAs, templates et gouvernance ; intégrer CMS/PIM.
AISO Optimize : étendre et affiner le graphe, tester des variantes et aligner avec du contenu answer-first pour augmenter les citations.
AISO Monitor : dashboards, alertes et panels de prompts pour garder le graphe exact et impactant.
Conclusion
Un knowledge graph piloté par le schéma transforme votre site en couche de données fiable pour moteurs et assistants IA.
Définissez les entités, assignez des IDs stables, connectez-les via about/mentions et sameAs, et gouvernez avec validation et monitoring.
Mesurez erreurs, rich results et citations IA, et reliez les améliorations au revenu.
Aligné aux piliers Structured Data et AI Ranking Factors, les assistants voient une carte claire et fiable de votre marque.
Si vous voulez un partenaire pour concevoir, implémenter et monitorer votre graphe sans ralentir les releases, AISO Hub est prêt à auditer, construire, optimiser et monitorer pour que votre marque apparaisse partout où l'on pose des questions.