Utilisation des LLM pour générer des schémas et des données structurées

Introduction

Les données structurées ne sont plus un simple « plus » pour le référencement naturel (SEO) : elles constituent le langage machine de l'Internet.

Tous les systèmes d'IA, de Gemini de Google à ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence, et même les modèles de recherche open source, dépendent des données structurées pour :

✔ comprendre le contenu

✔ classer les entités

✔ valider les faits

✔ créer des résumés

✔ déclencher des résultats enrichis

✔ alimenter les aperçus IA

✔ identifier les caractéristiques des produits

✔ comprendre les relations

✔ extraire les attributs clés

Pourtant, la plupart des sites web continuent de traiter les schémas comme une réflexion après coup.

La bonne nouvelle ? Les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) sont désormais incroyablement efficaces pour générer des données structurées précises, complètes et sensibles au contexte, notamment :

✔ JSON-LD

✔ Schéma FAQPage

✔ Schéma de produit

✔ Schéma Organisation

✔ Schéma SoftwareApplication

✔ Schéma HowTo

✔ Schéma Article

✔ Schéma événement

✔ Schéma d'avis

✔ Schéma BreadcrumbList

✔ Schéma LocalBusiness

Ce guide vous montre comment générer des données structurées à l'aide de ChatGPT, Gemini, Claude ou tout autre LLM, de manière sûre, précise et grâce aux workflows de validation de Ranktracker.

1. Pourquoi les LLM sont-ils parfaits pour la génération de schémas ?

Les LLM sont extrêmement performants pour les tâches qui :

• ✔ Structuré

Ils suivent des modèles JSON-LD cohérents.

• ✔ Basé sur des modèles

Ils ont vu des millions d'exemples de schémas corrects.

• ✔ Régis par des règles

Les vocabulaires Schema.org sont prévisibles.

• ✔ Hiérarchique

Les LLM excellent dans le traitement des données hiérarchiques (entités → attributs → valeurs).

• ✔ Répétitif

Les schémas ont une variabilité limitée, que les LLM gèrent parfaitement.

Ils peuvent produire :

✔ JSON syntaxiquement valide

✔ des objets correctement imbriqués

✔ des structures conformes à schema.org

✔ des listes d'attributs complètes

✔ balisage sans erreur

✔ exactitude contextuelle

Lorsque vous leur fournissez les informations correctes.

2. La règle d'or : les LLM ne doivent jamais inventer de faits

Les LLM peuvent générer une structure de schéma. Mais ils ne doivent PAS :

✘ inventer des caractéristiques de produits

✘ supposer des prix

✘ inventer des adresses

✘ inventer des coordonnées

✘ supposer les attributs commerciaux

✘ fabriquer des avis

✘ deviner les notes

Fournissez toujours les faits vous-même.

Laissez ensuite le LLM les convertir en données structurées.

3. Le workflow LLM Schema utilisé par les meilleures équipes SEO

Voici le workflow professionnel :

Étape 1 — Recueillir des informations précises

Vous fournissez :

✔ les détails du produit

✔ la description de l'entreprise

✔ les prix

✔ les caractéristiques

✔ les avis

✔ FAQ

✔ Contenu de la page

✔ NAP (pour les entreprises locales)

Le LLM ne doit jamais deviner ces informations.

Étape 2 — Indiquez au LLM le type de schéma que vous souhaitez

Exemples :

✔ Produit

✔ Organisation

✔ Application logicielle

✔ Page FAQ

✔ Article

✔ Mode d'emploi

✔ Entreprise locale

✔ Personne

✔ Page Web

✔ Événement

Les LLM excellent lorsqu'ils disposent d'une structure claire.

Étape 3 — Demandez au LLM uniquement du JSON-LD valide

Utilisation :

« Renvoyez uniquement du JSON-LD valide. 

Pas d'explications. Pas de commentaires. Pas de code fencing. »

Cela évite de mélanger le texte et le balisage.

Étape 4 — Valider avec Ranktracker Web Audit

L'audit Web de Ranktracker détecte :

✔ JSON invalide

✔ imbrication incorrecte

✔ types de schéma incorrects

✔ champs obligatoires manquants

✔ NAP incohérent

✔ classifications conflictuelles

Cela garantit une précision au niveau de la production.

Étape 5 — Insérez dans votre CMS ou votre modèle

Vous disposez désormais :

✔ des données propres

✔ valide

✔ précis

✔ lisible par LLM

✔ compatible avec Google

données structurées.

4. Les 10 types de schémas que les LLM peuvent générer avec une précision quasi parfaite

1. Schéma Organisation

Pour l'identité de votre marque.

Les LLM gèrent :

✔ nom

✔ liens sameAs

✔ logo

✔ fondateur

✔ description

✔ identifiants

✔ contact

Idéal pour renforcer les signaux d'entité dans les LLM.

2. Schéma produit

Pour le commerce électronique et les logiciels.

Idéal pour :

✔ listes de fonctionnalités

✔ les offres

✔ les évaluations

✔ spécifications techniques

✔ catégories de produits

Les LLM peuvent facilement produire ces informations lorsqu'on leur fournit des faits.

3. Schéma d'application logicielle

Indispensable pour les entreprises SaaS telles que Ranktracker.

Comprend :

✔ Système d'exploitation

✔ Catégorie d'application

✔ fonctionnalités

✔ prix

✔ offres

✔ liens identiques

Les LLM peuvent générer des versions extrêmement propres.

4. Schéma FAQPage

Donnez vos FAQ au LLM → obtenez un JSON-LD parfait.

5. Schéma Article

Idéal pour les hubs de contenu avec :

✔ auteur

✔ éditeur

✔ titre

✔ nombre de mots

✔ date de publication

Les LLM sont parfaits pour cela.

6. Schéma LocalBusiness

Pour les bureaux physiques ou les entités géolocalisées.

Comprend :

✔ adresse

✔ coordonnées géographiques

✔ heures d'ouverture

Fournissez les données → LLM rédige le schéma.

7. Schéma BreadcrumbList

Automatique si vous fournissez la hiérarchie des pages à LLM.

8. Schéma HowTo

Fournissez les étapes → LLM le formate parfaitement.

9. Schéma Event

Parfait pour les webinaires, les lancements, les sessions de formation.

10. Schéma d'avis

Vous fournissez des avis réels. LLM les formate, mais ne les invente jamais.

5. Bibliothèque de modèles de schémas LLM (à enregistrer)

Ce sont des invites qui ont fait leurs preuves.

1. Générateur de schéma de base

« Générez un JSON-LD valide pour [type de schéma] à l'aide des détails ci-dessous. 

Utilisez UNIQUEMENT les faits fournis. Renvoyez UNIQUEMENT le JSON-LD, sans explication. »

2. Schéma d'application logicielle

« Créez un schéma SoftwareApplication complet pour le produit SaaS suivant. Incluez : 

– nom – description – système d'exploitation – catégorie d'application – fonctionnalités – offres – tarification – identique à – éditeur Utilisez uniquement les informations fournies. »

3. Schéma FAQPage

« Convertissez les FAQ suivantes en FAQPage JSON-LD valide. Utilisez les questions et réponses exactes. Ne les réécrivez pas. »

4. Schéma Article

« Générez un schéma Article pour l'article ci-dessous. Utilisez uniquement les métadonnées fournies. »

5. Schéma LocalBusiness

« Générez un schéma JSON-LD LocalBusiness à l'aide de ces données NAP et de localisation. »

6. Nettoyage du schéma

« Validez et nettoyez ce schéma pour vous assurer qu'il est : 

– valide au format JSON – utilise le vocabulaire schema.org correct – inclut les champs obligatoires – n'inclut pas de données inventées. »

6. Comment les LLM améliorent le schéma au-delà des capacités humaines

Les LLM peuvent améliorer le schéma d'une manière que les humains négligent souvent :

• ✔ Ajouter les champs recommandés manquants

• ✔ Normaliser le formatage des attributs

• ✔ Corriger l'imbrication

• ✔ Valider les types de schéma

• ✔ Ajouter une richesse sémantique

• ✔ remplir les attributs facultatifs mais utiles

• ✔ Créer des relations canoniques

• ✔ supprimer les champs obsolètes

Ils peuvent également effectuer :

Consolidation du schéma

Fusionner plusieurs types de schémas de manière propre.

Débogage des schémas

Correction des syntaxes incorrectes.

Optimisation des schémas

Rendre les données structurées plus lisibles par les LLM.

7. Évitez les 5 erreurs courantes lors de l'utilisation des LLM pour les schémas

1. Laisser le LLM inventer des faits

Ne le permettez jamais.

2. Donner des entrées incomplètes au LLM

La précision du schéma dépend de la précision de vos faits.

3. Ne pas valider avec Ranktracker Web Audit

Le schéma se brise facilement — validez-le toujours.

4. Mélanger plusieurs types de schémas de manière inappropriée

Utilisez des blocs séparés, sauf si l'imbrication est appropriée.

5. Oublier que le schéma ≠ la magie du référencement

Le schéma aide l'IA et les moteurs de recherche, mais il doit correspondre à la réalité.

8. Comment Ranktracker s'intègre aux workflows de schémas LLM

Audit Web

Valide la santé du schéma et met en évidence les erreurs.

Vérificateur SERP

Montre comment les données structurées apparaissent dans les résultats enrichis et les aperçus IA.

Recherche de mots-clés

Aide à générer des FAQ et des schémas basés sur des sujets alignés sur l'intention réelle.

Rédacteur d'articles IA

Produit un contenu structuré qui s'associe parfaitement au JSON-LD.

Ranktracker gère la vérification et la visibilité. Les LLM gèrent la génération et le formatage.

Ensemble, ils produisent des données structurées irréprochables.

Conclusion :

Les LLM accélèrent la création de schémas, mais vous contrôlez leur précision

Les LLM ont transformé la génération de schémas, qui était une tâche technique, en un flux de travail structuré et évolutif :

✔ plus besoin d'écrire du JSON à la main

✔ plus d'erreurs de syntaxe

✔ plus de champs obligatoires manquants

✔ plus de types de schémas obsolètes

✔ plus de formatage incohérent

Mais n'oubliez pas :

Les LLM génèrent la structure. Vous fournissez les faits. Ranktracker valide le résultat.

Il s'agit du nouveau workflow de schéma pour l'ère de l'IA, qui offre aux spécialistes du marketing et du référencement un contrôle sans précédent sur la manière dont les LLM, les moteurs de recherche et les systèmes génératifs interprètent leur contenu.