On m’a demandé de mettre en œuvre un schéma Organization complet pour la visibilité IA. En regardant schema.org, il existe des dizaines de champs possibles.
Mes questions :
Je veux bien faire les choses dès la première fois. Je cherche des conseils de personnes qui l’ont bien mis en œuvre.
Je partage le cadre de priorisation du schéma Organization :
Niveau 1 - Essentiel (Toujours inclure) :
| Champ | Rôle | Impact IA |
|---|---|---|
| @type | Identification du type d’entité | Élevé |
| name | Nom officiel de l’organisation | Critique |
| url | Site officiel | Critique |
| logo | Identification visuelle | Moyen |
| description | Ce que vous faites | Élevé |
| sameAs | Profils sociaux/externes | Élevé |
Niveau 2 - Important (Inclure si applicable) :
| Champ | Rôle | Impact IA |
|---|---|---|
| foundingDate | Date de création | Moyen |
| founder | Fondateur(s) | Moyen |
| address | Adresse physique | Moyen |
| contactPoint | Contact | Moyen |
| numberOfEmployees | Taille de l’entreprise | Faible-Moyen |
| areaServed | Zone desservie | Moyen |
Niveau 3 - Utile (Inclure si disponible) :
| Champ | Rôle | Impact IA |
|---|---|---|
| award | Récompenses/qualifications | Moyen |
| memberOf | Appartenance à des associations | Moyen |
| knowsAbout | Domaines d’expertise | Moyen |
| slogan | Message de marque | Faible |
Point clé :
L’IA utilise le schéma Organization pour la désambiguïsation des entités. Plus c’est complet et cohérent, mieux l’IA reconnaît et décrit précisément votre organisation.
Bonnes pratiques sameAs pour l’IA :
Liens sameAs prioritaires (inclure ceux-ci) :
Pourquoi ces liens comptent :
Les systèmes d’IA recoupent ces sources pour vérifier les informations d’entité. LinkedIn et Crunchbase sont particulièrement précieux pour la vérification des entités business.
À éviter :
Format :
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/yourcompany",
"https://twitter.com/yourcompany",
"https://www.crunchbase.com/organization/yourcompany",
"https://www.youtube.com/@yourcompany"
]
La règle :
Inclure les profils actifs, officiels et qui aident à vérifier votre entité. Privilégier la qualité à la quantité.
Décision Organization vs LocalBusiness :
Utilisez Organization lorsque :
Utilisez LocalBusiness lorsque :
Sous-types de LocalBusiness :
Exemple d’implémentation pour le local :
{
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Nom de l'entreprise",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "123 rue Principale",
"addressLocality": "Ville",
"addressRegion": "Région",
"postalCode": "12345",
"addressCountry": "FR"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": "40.7128",
"longitude": "-74.0060"
},
"openingHoursSpecification": [...]
}
Pour l’IA en particulier :
Le schéma LocalBusiness aide l’IA à répondre aux requêtes “près de chez moi” et aux recommandations locales. Si la visibilité locale est importante, utilisez le type LocalBusiness spécifique.
Impacts sur le graphe de connaissances :
Comment le schéma Organization se connecte aux graphes de connaissances :
Votre schéma est une des entrées dans la façon dont les systèmes d’IA construisent leur compréhension des entités. Autres sources :
Rôle du schéma :
| Ce que fait le schéma | Ce qu’il ne fait pas |
|---|---|
| Déclare vos infos d’entité | Créer à lui seul une présence dans le graphe de connaissances |
| Permet la vérification | Prendre le dessus sur d’autres sources |
| Soutient la cohérence | Corriger une présence web incohérente |
Le cercle vertueux :
Ce qui casse cela :
Point clé :
Le schéma est nécessaire mais pas suffisant. Il fonctionne si tout le reste est cohérent aussi.
Template d’implémentation complet :
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"@id": "https://yourcompany.com/#organization",
"name": "Nom de votre entreprise",
"alternateName": "Abréviation courante",
"url": "https://yourcompany.com",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://yourcompany.com/logo.png",
"width": 600,
"height": 200
},
"description": "Description claire et concise de ce que fait votre entreprise. Incluez les services clés et la proposition de valeur en 1 à 2 phrases.",
"foundingDate": "2020-01-15",
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "Nom du fondateur",
"url": "https://linkedin.com/in/foundername"
},
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "123 rue Principale",
"addressLocality": "Ville",
"addressRegion": "Région",
"postalCode": "12345",
"addressCountry": "FR"
},
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"contactType": "service client",
"email": "support@yourcompany.com",
"telephone": "+33-1-55-12-34-56"
},
"sameAs": [
"https://linkedin.com/company/yourcompany",
"https://twitter.com/yourcompany",
"https://www.crunchbase.com/organization/yourcompany"
],
"knowsAbout": [
"Votre domaine d'expertise 1",
"Votre domaine d'expertise 2"
]
}
</script>
Emplacement :
À placer dans le <head> de la page d’accueil. Peut aussi être inclus sur la page À propos avec un contenu identique.
Test de la reconnaissance d’entité après implémentation :
Comment vérifier que cela fonctionne :
Google Test des résultats enrichis
Schema Markup Validator
Vérification d’entité IA
Problèmes courants à surveiller :
| Problème | Symptôme | Correction |
|---|---|---|
| Nom non concordant | L’IA utilise une variante de nom erronée | Assurer la cohérence |
| sameAs manquant | Faible confiance d’entité | Ajouter les liens de profil |
| Infos obsolètes | L’IA cite de vieilles données | Mettre à jour schéma + profils |
| Syntaxe invalide | Schéma ignoré | Valider et corriger les erreurs |
Suivi continu :
Am I Cited peut suivre comment votre entité de marque est décrite sur les plateformes d’IA.
C’est exactement ce qu’il me fallait. Voici mon plan d’implémentation :
Phase 1 : Préparation
Phase 2 : Implémentation
Champs essentiels (Jour 1) :
Champs additionnels (Jour 2) :
Phase 3 : Validation
Phase 4 : Cohérence
Maintenance :
Principe clé :
Schéma + cohérence sur le web = forte reconnaissance d’entité.
Merci à tous pour vos conseils complets.
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