Quand des assistants conversationnels comme ChatGPT, Perplexity ou le mode IA de Google produisent des extraits ou des résumés de réponse, ils ne rédigent pas à partir de rien : ils sélectionnent, compressent et recomposent des éléments trouvés sur des pages web. Si votre contenu n’est pas optimisé pour le SEO et rendu lisible par machine, il risque de n’apparaître nulle part dans les résultats générés par l’IA. La recherche, telle que nous la connaissons, est désormais une fonction pilotée par des systèmes d’intelligence artificielle (IA).

Que se passe-t-il si votre page ne se présente pas sous une forme facilement interprétable par les machines ? C’est là que les données structurées entrent en jeu : non seulement comme une tactique SEO, mais comme un échafaudage permettant à l’IA d’extraire des « faits » pertinents et fiables. Il règne encore une certaine confusion dans notre domaine : dans cet article, je vais :

1. présenter des expériences contrôlées réalisées sur 97 pages web montrant comment les données structurées améliorent la cohérence des extraits et la pertinence contextuelle,
2. reformuler ces observations au sein d’un cadre sémantique exploitable pour les équipes SEO et produit.

Beaucoup m’ont demandé récemment si les grands modèles de langage consomment directement les données structurées. La réponse courte : un LLM n’accède pas au Web de façon native ; il utilise des outils de recherche et de récupération de pages. Ces outils – dans la plupart des cas – tirent un réel avantage d’un indexage alimenté par des balises schema.org.

Image by author, October 2025

Dans nos premières observations, la présence de données structurées augmente la cohérence des snippets et améliore la pertinence contextuelle observée avec GPT-5. Elle semble aussi étendre le volume d’informations que le modèle autorise depuis une page — ce que j’appelle l’enveloppe wordlim : une directive interne qui détermine combien de mots d’une page peuvent servir dans une réponse. On peut voir cette enveloppe comme un quota de visibilité IA qui s’élargit lorsque le contenu est mieux typé et plus riche. J’ai exposé ce concept initialement sur LinkedIn.

Pourquoi c’est important maintenant

• Contraintes du wordlim : les piles IA fonctionnent avec des budgets stricts en tokens/caractères. L’ambiguïté gaspille ce budget ; les faits typés le préservent.
• Désambiguïsation et ancrage : schema.org réduit l’espace de recherche du modèle (« ceci est une Recette/Un Produit/Un Article »), rendant la sélection d’informations plus fiable.
• Graphes de connaissances : les schémas servent souvent d’entrée pour les graphe de connaissances que les systèmes d’IA consultent pour vérifier des faits. C’est le pont entre les pages web et le raisonnement des agents.

Ma thèse personnelle : il faut considérer les données structurées comme une couche d’instruction pour l’IA. Elles n’entraînent pas directement un meilleur classement, mais elles stabilisent ce que l’IA peut dire à votre sujet.

Conception de l’expérience (97 URLs)

Même si l’échantillon est modéré, l’objectif était de comprendre comment la couche de recherche de ChatGPT se comporte lorsqu’on l’utilise depuis son interface (plutôt que via l’API). Pour cela, j’ai demandé à GPT-5 d’explorer un lot d’URLs issues de sites variés et de rapporter les sorties brutes.

On peut demander à n’importe quel système de montrer la sortie littérale de ses outils internes avec un méta-prompt simple. Après collecte des réponses « search » et « fetch » pour chaque URL, j’ai appliqué un flux de travail Agent WordLift [disclaimer, notre Agent SEO IA] pour analyser chaque page, détecter la présence de données structurées et identifier les types schema reconnus.

Ces étapes ont généré un jeu de données de 97 URLs, annoté par champs clefs :

• has_sd → indicateur True/False pour la présence de données structurées.
• schema_classes → type détecté (par ex. Recipe, Product, Article).
• search_raw → l’extrait de type recherche, ce que l’outil d’extraction a présenté.
• open_raw → résumé de type « fetcher », un survol structurel de la page par GPT-5.

Avec une approche « LLM-as-a-Judge » alimentée par Gemini 2.5 Pro, j’ai ensuite extrait trois métriques principales :

• Cohérence : distribution des longueurs des search_raw (visualisée par box plot).
• Pertinence contextuelle : couverture des mots‑clés et des champs dans open_raw selon le type de page (Recette, E‑commerce, Article).
• Score de qualité : un indice conservateur 0–1 combinant présence de mots‑clés, indices NER de base (pour l’e‑commerce) et résonance des schémas dans la sortie de recherche.

Le quota caché : décryptage du wordlim

Au fil des tests, un motif subtil est apparu et peut expliquer pourquoi les données structurées conduisent à des extraits plus cohérents et complets. Dans le pipeline de récupération de GPT-5, il existe une directive interne – informellement appelée wordlim – qui agit comme un quota dynamique : elle contrôle combien de texte d’une même page peut être intégré dans une réponse générée.

À première vue, on dirait une limite de mots, mais elle est en réalité adaptative. Plus une page est riche et correctement typée, plus elle peut gagner de place dans la fenêtre de synthèse du modèle.

Observations récurrentes :

• Contenu non structuré (ex. billet de blog classique) → environ ~200 mots intégrés en moyenne.
• Contenu structuré (ex. balisage produit, flux) → ~500 mots.
• Sources denses et autoritatives (API, articles scientifiques) → 1 000+ mots possibles.

Cette limite sert plusieurs objectifs :

1. forcer la synthèse multi‑source plutôt que le copier‑coller,
2. réduire les risques de violation de droits d’auteur,
3. maintenir des réponses concises et lisibles.

Mais elle crée aussi une nouvelle frontière pour le SEO : vos données structurées augmentent effectivement votre quota de visibilité. Sans balisage, vous êtes plafonné ; avec un balisage solide, vous accordez plus de confiance et d’espace à la représentation de votre marque.

Le jeu de données n’est pas encore suffisant pour valider statistiquement chaque verticale, mais les tendances émergentes sont exploitablement claires.

Figure 1 – How Structured Data Affects AI Snippet Generation (Image by author, October 2025)

Résultats

Figure 2 – Distribution of Search Snippet Lengths (Image by author, October 2025)

1) Cohérence : des extraits plus prévisibles grâce au schema

Dans le box plot des longueurs des extraits de recherche (avec vs sans données structurées) :

• Les médianes sont proches → la présence de schema n’allonge ni ne raccourcit significativement la longueur médiane des extraits.
• L’étendue (IQR et moustaches) est plus resserrée lorsque has_sd = True → sortie moins erratique, résumés plus prévisibles.

Interprétation : Les données structurées ne gonflent pas la longueur des extraits ; elles réduisent l’incertitude. Les modèles privilégient des faits typés et sûrs plutôt que d’inférer à partir d’un HTML hétérogène.

2) Pertinence contextuelle : le schema oriente l’extraction

• Recettes : lorsque la page inclut un schéma Recipe, les résumés de récupération intègrent beaucoup plus souvent les ingrédients et les étapes. Le gain est tangible et mesurable.
• E‑commerce : l’outil de recherche reprend fréquemment des champs JSON‑LD (par ex. aggregateRating, offer, brand), preuve que le schema est lu et remonté. Les résumés mettent en avant les noms de produits précis plutôt que des termes génériques comme « prix » ; l’ancrage d’identité est plus fort avec balisage.
• Articles : on observe un petit mais réel mieux : auteur, date et titre sont plus susceptibles d’apparaître.

3) Score de qualité (ensemble des pages)

En faisant la moyenne des scores 0–1 sur l’ensemble du jeu de données :

• Sans schéma → valeur proche de ~0.00 (aucun signal structuré exploitable).
• Avec schéma → hausse positive, portée principalement par les recettes et certains articles.

Même lorsque les moyennes semblent proches, la variance diminue avec le schema. Dans un monde IA contraint par le wordlim et le coût de récupération, une faible variance est un avantage compétitif : elle garantit que le message clé est repris de manière consistante.

Au‑delà de la cohérence : des données riches étendent l’enveloppe wordlim (signal précoce)

Bien que l’échantillon limite la portée statistique, un schéma se dégage : les pages qui exposent des données structurées multi‑entités produisent des extraits légèrement plus longs et plus denses avant troncature.

Hypothèse : des faits typés et interconnectés (par ex. Product + Offer + Brand + AggregateRating ou Article + author + datePublished) aident les modèles à prioriser et à compresser l’information la plus utile — augmentant ainsi la « bande passante » utile dédiée à cette page. Les pages sans schema sont plus souvent coupées prématurément, vraisemblablement à cause d’une incertitude sur la pertinence.

Prochaine étape : mesurer la corrélation entre la richesse sémantique (nombre d’entités/attributs distincts Schema.org) et la longueur effective des extraits. Si la corrélation est confirmée, les données structurées stabilisent non seulement les extraits, mais augmentent aussi le débit d’information autorisé sous des limites de mots constantes.

Du schema à la stratégie : le plan d’action

Nous organisons les sites autour de deux couches complémentaires :

1. Graphe d’entités (Schema/GS1/Articles/…) : produits, offres, catégories, compatibilités, localisations, politiques ;
2. Graphe lexical : contenu découpé (instructions d’entretien, guides de tailles, FAQ) relié aux entités.

Pourquoi cela fonctionne : la couche d’entités offre à l’IA un échafaudage sémantique sûr ; la couche lexicale fournit des preuves réutilisables et citables. Ensemble, elles maximisent la précision là où opère la contrainte du wordlim.

Voici comment traduire ces conclusions en actions reproductibles pour des marques évoluant sous la contrainte de découverte par l’IA.

1. Publiez du JSON‑LD sur les modèles de pages clés
   • Recettes → utilisez le type Recipe : ingredients, instructions, rendements, temps de préparation.
   • Produits → combinez Product + Offer : brand, GTIN/SKU, price, disponibilité, aggregateRating.
   • Articles → déclarez Article/NewsArticle : titre, author, datePublished.
2. Unifier entité + lexical
   Conservez les spécifications, FAQ et textes de politique découpés et reliés aux entités. Les fragments doivent référencer explicitement les identifiants d’entité.
3. Renforcer la zone d’extrait
   Les faits essentiels doivent être concordants dans le HTML visible et le JSON‑LD ; veillez à ce que les informations critiques soient « above the fold » et stables dans le temps.
4. Instrumenter
   Mesurez la variance, pas seulement les moyennes. Comparez la couverture mot‑clé/champ à l’intérieur des résumés machine par modèle de page.

Recommandations pratiques et considérations techniques

Pour transformer ces principes en pratique, voici des recommandations concrètes, regroupées par objectif :

Améliorer la visibilité dans les réponses générées par l’IA

• Déployer des schémas prioritaires sur les modèles à fort volume (fiches produit, recettes, pages d’aide) plutôt que de tenter un balisage exhaustif immédiatement.
• Balancer entité/texte : une fiche produit doit exposer un Product complet en JSON‑LD ET inclure un court paragraphe descriptif standardisé dans le HTML visible.
• Standardiser les labels : utilisez des noms de champs constants (ex. toujours brand, toujours price), cela réduit l’incertitude d’extraction.

Réduire les risques d’hallucinations et d’erreur

• Aligner les valeurs : ne laissez pas de divergences entre le texte visible et le JSON‑LD (par ex. prix différent, titre d’article modifié).
• Fournir des sources : quand un contenu cite des données sensibles (statistiques, nutrition, compatibilité), reliez ces assertions à des entités fiables ou à des sources externes balisées.
• Versionner les schémas : tenez un registre des modifications de balisage pour diagnostiquer des écarts de visibilité dans le temps.

Mesurer le ROI technique

• Suivre la couverture de champs : combien de fois brand, aggregateRating, ingredients apparaissent dans les extraits générés ?
• Observer la variance : un faible écart de longueur et de contenu indique une meilleure prévisibilité.
• Tester A/B : comparer pages proches avec/sans JSON‑LD pour mesurer l’impact sur la qualité des extraits et, si possible, sur le trafic d’origine IA.

Limitations et mises en garde

Quelques réserves à garder en tête :

• Taille de l’échantillon : 97 URLs fournit des signaux mais pas toujours une signification statistique selon les niches.
• Évolution des algorithmes : les comportements de récupération des moteurs IA changent ; il faut réévaluer périodiquement les hypothèses (notamment la mécanique du wordlim).
• Dépendance à l’outil : différents agents (Google, OpenAI, Anthropic…) peuvent prioriser les champs différemment ; un balisage polyvalent aide à couvrir ces variations.

Conclusion

Les données structurées ne modifient pas forcément la taille moyenne d’un extrait généré par l’IA ; elles modifient sa certitude. Elles stabilisent les résumés, cadrent leur contenu et améliorent la qualité des informations restituées. Dans GPT-5, particulièrement lorsque l’agent applique un budget strict de type wordlim, cette fiabilité conduit à des réponses de meilleure qualité, moins d’hallucinations et une visibilité de marque renforcée dans les résultats générés par l’IA.

Pour les équipes SEO et produit, la leçon est claire : considérez les données structurées comme une infrastructure essentielle. Si vos modèles manquent encore de sémantique HTML de base, commencez par corriger le balisage visible avant d’empiler du JSON‑LD. Nettoyez votre code, stabilisez les faits, puis ajoutez la couche structurée pour construire une découverte sémantique durable. Dans la recherche alimentée par l’IA, la sémantique devient la nouvelle surface d’exposition.

Ressources complémentaires :

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