Les LLM lisent-ils vraiment vos données structurées ?
Par Jean-François Vervaecke, Head of SEO CyberCité.
La question de savoir si les modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ou Claude prennent en compte les données structurées d’un site web suscite des débats parmi les experts du SEO. La réponse semble osciller entre le « oui » et le « non », et c’est précisément ce flou qui rend le sujet intéressant.
Depuis l’émergence de ces outils, de nombreux professionnels cherchent des moyens d’optimiser leur visibilité dans les réponses générées par ces moteurs conversationnels. Ils espèrent que l’ajout de quelques blocs de données structurées, des fragments de code aidant les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu d’une page, suffira à les rendre plus visibles.
Contexte factuel
Les données structurées, généralement au format JSON-LD, sont des balises ajoutées au code HTML d’une page pour aider les moteurs de recherche à interpréter le contenu de manière explicite. Ces balises s’appuient sur un vocabulaire standardisé, principalement Schema.org, permettant à des moteurs comme Google d’afficher des résultats enrichis (rich snippets) dans les pages de résultats.
Cependant, il est important de préciser que ces données ne constituent pas un « Pass VIP » pour accéder aux LLM. Actuellement, il n’existe pas de preuve solide indiquant qu’un modèle conversationnel « lit » directement ce code JSON-LD comme un signal de compréhension. De plus, il n’est pas avéré qu’ajouter des blocs de balisage de données structurées améliore mécaniquement la visibilité dans ces interfaces génératives.
Données ou statistiques
Les LLM ne traitent pas les données structurées de la même manière que Google. D’un côté, Google et son modèle Gemini exploitent directement les données structurées pour construire des Rich Snippets et alimenter d’autres fonctionnalités, comme les Knowledge Panels. En revanche, les LLM concurrents comme ChatGPT et Perplexity utilisent principalement du texte brut ou du markdown lors de leur pré-entraînement, ignorant souvent le JSON-LD. Lorsqu’ils passent en mode RAG (Retrieval-Augmented Generation), ils s’appuient sur des résultats de recherche préalablement filtrés par Google ou Bing.
Conséquence directe
Il en résulte que les données structurées ne doivent pas être considérées uniquement comme des éléments de conformité technique. Elles jouent un rôle crucial dans la visibilité en ligne, particulièrement sur Google. En structurant correctement les informations, une entreprise peut non seulement améliorer sa présence dans les résultats de recherche, mais également augmenter ses chances d’être citée par des modèles de langage, qui se basent sur des données déjà interprétées.
L’importance de la structuration des données est
Source : Jean-François Vervaecke, CyberCité.
