Les intelligences conversationnelles comme ChatGPT, Perplexity et Google AI Mode génèrent des extraits et des résumés non pas en créant du texte à partir de zéro, mais en sélectionnant, compressant et réassemblant du contenu existant provenant de pages web. Ainsi, si votre contenu n’est pas optimisé pour le référencement naturel (SEO) et n’est pas indexable, il n’apparaîtra pas dans les résultats de recherche des IA génératives. Les fonctions de recherche d’aujourd’hui sont largement alimentées par l’IA. Cependant, si votre page web n’est pas présentée dans un format lisible par machine, elle risque d’être ignorée. C’est là qu’intervient l’utilisation de données structurées, qui jouent un rôle crucial — non seulement comme une tactique SEO, mais aussi comme un cadre permettant à l’IA d’extraire de manière fiable des faits précis. Pour clarifier une confusion courante, cet article présente des expériences contrôlées sur 97 pages web démontrant comment les données structurées améliorent la cohérence des extraits et leur pertinence contextuelle, analysées dans un cadre sémantique. Beaucoup se demandent si les grands modèles de langage (LLM) utilisent des données structurées. Les LLM eux-mêmes n’accèdent pas directement au web, mais dépendent d’outils pour récupérer les pages web. Ces outils bénéficient énormément de l’indexation des données structurées. Les résultats préliminaires montrent que l’utilisation de données structurées améliore la stabilité et la pertinence des extraits dans GPT-5, et suggèrent qu’elles pourraient aussi étendre la limite « wordlim» — une limite cachée contrôlant le nombre de mots d’une page pouvant apparaître dans les réponses IA. Un contenu plus riche et mieux typé augmente cette limite, augmentant ainsi la visibilité de l’IA. Pourquoi cela est-il important maintenant ?L’IA fonctionne sous des contraintes strictes de tokens/caractères (wordlim). Un contenu ambiguise gaspille ce budget, alors que des faits typés le préserveront. L’utilisation de données structurées via Schema. org réduit l’espace de recherche du modèle en définissant clairement les types de contenu (ex : Recette, Produit), améliorant ainsi la désambiguïsation. Schema. org alimente souvent des graphes de connaissances consultés par l’IA, faisant le lien entre pages web et raisonnement IA. Les données structurées ne « classent » pas votre contenu, mais stabilisent ce que l’IA rapporte à votre sujet. **Conception de l’expérience (97 URL) :** En utilisant les outils de récupération internes de GPT-5, l’auteur a rassemblé des réponses brutes lors de recherches pour diverses URLs, analysées avec un agent SEO basé sur l’IA pour détecter la présence et le type de données structurées. L’ensemble de données comprenait des indicateurs pour la présence de données structurées (has_sd), les types de schémas (schema_classes) et des extraits de contenu (search_raw, open_raw). Une méthode « LLM comme juge » utilisant Gemini 2. 5 Pro a évalué trois métriques : cohérence (variance de la longueur des extraits), pertinence contextuelle (couverture de mots-clés et de champs selon le type de page), et score de qualité (combinaison de la présence de mots-clés, d’indices de reconnaissance d’entités nommées et d’échos schema). **La limite cachée du wordlim :** GPT-5 applique une contrainte adaptative de wordlim contrôlant la longueur des extraits selon la richesse du contenu : - Pages non structurées : environ 200 mots - Contenu avec données structurées marquées : environ 500 mots - Sources d’autorité riches : 1000 mots ou plus Cette limite incite à synthétiser plutôt qu’à copier, évite les problèmes liés aux droits d’auteur et maintient la lisibilité des réponses.

L’utilisation de données structurées augmente efficacement votre « quota de visibilité » auprès de l’IA, permettant des réponses plus longues et détaillées. **Résultats :** 1. **Cohérence :** Les extraits issus de pages avec données structurées ont une distribution de longueur plus compacte — moins de variabilité et des sorties plus prévisibles — sans augmenter la longueur moyenne. Cela indique que l’IA préfère des faits typés, fiables, plutôt que du code HTML arbitraire. 2. **Pertinence contextuelle :** - Les recettes avec schéma complet incluent plus de détails sur les ingrédients et les étapes. - Les extraits en commerce électronique mentionnent souvent des champs JSON-LD comme étoiles et offres, montrant que le schéma est bien utilisé pour identifier clairement le produit. - Les articles montrent une amélioration modérée de l’inclusion d’auteur, de date et de titre. 3. **Score de qualité :** Les pages avec schéma obtiennent un score de qualité supérieur, notamment dans les recettes et certains articles, avec moins de variance — un avantage concurrentiel face aux contraintes de l’IA. **Au-delà de la cohérence :** Les pages avec des données structurées riches, contenant plusieurs entités, ont tendance à générer des extraits plus longs et denses avant d’être tronqués. Les faits typés et liés aident les modèles à prioriser les informations de valeur, étendant ainsi la longueur utile des extraits. Les pages sans schéma risquent une troncature prématurée en raison d’incertitudes sur le contenu. **De Schema à stratégie : le guide SEO** Les sites doivent s’organiser autour de : - **Graphe d’entités :** Données structurées Schema pour produits, offres, catégories, lieux, etc. - **Graphe lexical :** Contenus segmentés et liés par entité, comme FAQs et politiques. Cette double couche fournit une ossature fiable pour l’IA (entités) avec des preuves textuelles concrètes (lexical), maximisant la précision dans les limites de wordlim. Recommandations : - Implémentez des schemas JSON-LD pour les templates clés (Recette, Produit + Offre, Article/NewsArticle). - Reliez les données d’entités avec des contenus segmentés comme fiches techniques et FAQs. - Assurez la cohérence entre le HTML visible et le JSON-LD ; mettez en avant et stabilisez les faits clés. - Surveillez la variance et la couverture de mots-clés dans les résumés générés par l’IA pour une optimisation continue. **Conclusion :** Les données structurées n’augmentent pas la longueur moyenne des extraits, mais renforcent leur certitude, stabilisent le contenu résumé, et améliorent la qualité et la visibilité de votre marque dans GPT-5 sous limite de wordlim. Pour le SEO et les équipes produits, elles constituent une infrastructure essentielle : stabilisez d’abord la sémantique HTML, puis ajoutez le schéma pour renforcer la précision et la découvrabilité. En recherche pilotée par l’IA, la sémantique devient la nouvelle ligne de front pour la visibilité. --- **Lectures complémentaires :** - Optimisation de la recherche IA : rendre accessible la donnée structurée - Guide CMO pour Schema : déployer une stratégie de données structurées - SEO à l’ère de l’IA *Crédit image : TierneyMJ/Shutterstock*