Construire des ensembles de données structurés pour la découverte de l'IA

Introduction

Les LLM ne découvrent pas les marques comme le fait Google.

Ils n'explorent pas tout. Ils n'indexent pas tout. Ils ne conservent pas tout. Ils ne font pas confiance à tout.

Ils découvrent les marques en ingérant des données structurées, c'est-à-dire des informations propres, étiquetées et factuelles, organisées dans des formats adaptés aux machines.

Les ensembles de données structurés sont désormais l'outil le plus puissant pour influencer :

• Recherche ChatGPT

• Google Gemini AI Overviews

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity Récupération RAG

• Claude 3.5 raisonnement

• Résumés Apple Intelligence

• Copilotes d'entreprise Mistral/Mixtral

• Systèmes RAG basés sur LLaMA

• Automatisations verticales de l'IA

• Agents spécifiques à l'industrie

Si vous ne créez pas d'ensembles de données structurés, les modèles d'IA sont :

✘ obligés de deviner

✘ mal interpréter votre marque

✘ halluciner vos caractéristiques

✘ vous omettront des comparaisons

✘ choisir vos concurrents

✘ ne pas citer votre contenu

Cet article explique comment concevoir des ensembles de données appréciés par les moteurs d'IA, c'est-à-dire des ensembles de données qui renforcent la visibilité, la confiance et la probabilité de citation dans l'ensemble de l'écosystème LLM.

1. Pourquoi les ensembles de données structurés sont-ils importants pour la découverte par l'IA ?

Les LLM préfèrent les données structurées car elles sont :

• ✔ sans ambiguïté

• ✔ factuel

• ✔ faciles à intégrer

• ✔ divisible

• ✔ vérifiables

• ✔ cohérent

• ✔ référençable

Le contenu non structuré (articles de blog, pages marketing) est désordonné. Les LLM doivent l'interpréter, et ils se trompent souvent.

Les ensembles de données structurés résolvent ce problème en fournissant à l'IA :

• vos fonctionnalités

• vos tarifs

• votre catégorie

• vos définitions

• vos flux de travail

• vos cas d'utilisation

• vos concurrents

• les métadonnées de vos produits

• votre identité de marque

— dans des formats clairs et lisibles par les machines.

Cela augmente considérablement vos chances d'apparaître dans :

✔ Aperçus IA

✔ Sources de perplexité

✔ Citations Copilot

✔ Listes des « meilleurs outils pour... »

✔ Requêtes « alternatives à... »

✔ Blocs de comparaison d'entités

✔ Résumés Siri/Spotlight

✔ copilotes d'entreprise

✔ Pipelines RAG

Les ensembles de données structurés alimentent directement l'écosystème LLM.

2. Les 6 types d'ensembles de données consommés par les moteurs d'IA

Pour influencer la découverte de l'IA, votre marque doit fournir six types d'ensembles de données complémentaires.

Chacun d'entre eux est utilisé par différents moteurs.

Type de jeu de données 1 — Jeu de données sémantiques

Utilisé par : ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Il s'agit de la représentation structurée de :

• qui vous êtes

• ce que vous faites

• la catégorie à laquelle vous appartenez

• les fonctionnalités que vous proposez

• les problèmes que vous résolvez

• qui sont vos concurrents

Format : JSON, JSON-LD, tableaux structurés, blocs de réponses, listes de glossaires.

Type de jeu de données 2 — Jeu de données sur les caractéristiques des produits

Utilisé par : Perplexity, Copilot, copilotes d'entreprise, RAG

Cet ensemble de données définit :

• les fonctionnalités

• capacités

• spécifications techniques

• versions

• limitations

• conditions d'utilisation

Format : Markdown, JSON, YAML, sections HTML.

Type de jeu de données 3 — Jeu de données sur les workflows et leur fonctionnement

Utilisé par : Claude, Mistral, LLaMA, copilotes d'entreprise

Cet ensemble de données comprend :

• workflows étape par étape

• parcours utilisateur

• séquences d'intégration

• flux de cas d'utilisation

• correspondances entrée→sortie

Les LLM l'utilisent pour raisonner sur :

• votre produit

• où vous vous situez

• comment vous comparer

• faut-il vous recommander

Type de jeu de données 4 — Jeu de données sur les catégories et les concurrents

Utilisé par : ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Cet ensemble de données établit :

• Votre catégorie

• catégories connexes

• sujets connexes

• entités concurrentes

• marques alternatives

Cela détermine :

✔ le classement comparatif

✔ classement des « meilleurs outils »

✔ l'adjacence dans les réponses de l'IA

✔ la création d'un contexte par catégorie

Type de jeu de données 5 — Jeu de données de documentation

Utilisé par : systèmes RAG, Mixtral/Mistral, LLaMA, copilotes d'entreprise

Cela comprend :

• centre d'aide

• Documentation API

• défaillances des fonctionnalités

• dépannage

• exemples de résultats

• spécifications techniques

Une documentation de qualité = une grande précision de recherche.

Type de jeu de données 6 — Jeu de données de graphe de connaissances

Utilisé par : Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Cela comprend :

• Wikidata

• Schema.org

• définitions canoniques

• données ouvertes liées

• identificateurs

• nœuds de classification

• références externes

Les ensembles de données de graphes de connaissances vous ancrent dans :

✔ Aperçus de l'IA

✔ Siri

✔ Copilot

✔ Récupération basée sur les entités

3. Le cadre de données structurées LLM (SDF-6)

Pour créer des ensembles de données parfaits pour la découverte par l'IA, suivez cette architecture en six modules.

Module 1 — Ensemble de données d'entités canoniques

Il s'agit de votre ensemble de données principal, l'ADN de la façon dont l'IA perçoit votre marque.

Il comprend :

• ✔ définition canonique

• ✔ catégorie

• ✔ type de produit

• ✔ entités avec lesquelles vous vous intégrez

• ✔ entités similaires à vous

• ✔ cas d'utilisation

• ✔ segments industriels

Exemple :

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker est une plateforme SEO tout-en-un qui propose des outils de suivi de classement, de recherche de mots-clés, d'analyse SERP, d'audit de sites web et de backlinks.",
  « competitors » : [« Ahrefs », « SEMrush », « Mangools », « SE Ranking »],
  « use_cases » : [« suivi des mots-clés », « intelligence SERP », « audit technique »]
}

Cet ensemble de données renforce la mémoire de marque dans tous les modèles.

Module 2 — Ensemble de données sur les fonctionnalités et capacités

Les LLM ont besoin de listes de fonctionnalités claires et structurées.

Exemple :

{
  « produit » : « Ranktracker »,
  « fonctionnalités » : [
    {« nom » : « Rank Tracker », « description » : « Suivi quotidien des positions des mots-clés sur tous les moteurs de recherche. »},
    {« nom » : « Keyword Finder », « description » : « Outil de recherche de mots-clés permettant d'identifier les opportunités de recherche. »},
    {"name": "SERP Checker", "description": "Analyse SERP pour comprendre la difficulté du classement."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Système d'audit SEO technique."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Suivi des backlinks et analyse de l'autorité."}
  ]
}

Cet ensemble de données alimente :

✔ Systèmes RAG

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ copilotes d'entreprise

Module 3 — Ensemble de données sur les flux de travail

Les modèles adorent les flux de travail structurés.

Exemple :

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Entrez votre domaine",
    "Ajoutez ou importez des mots-clés",
    "Ranktracker récupère les données de classement quotidiennes",
    "Vous analysez les mouvements dans les tableaux de bord",
    "Vous intégrez la recherche et l'audit de mots-clés"
  ]
}

Cela permet :

✔ Le raisonnement de Claude

✔ Les explications de ChatGPT

✔ La répartition des tâches par Copilot

✔ les workflows d'entreprise

Module 4 — Ensemble de données sur les catégories et les concurrents

Cet ensemble de données apprend aux modèles d'IA où vous vous situez.

Exemple :

{
  "category": "SEO Tools",
  "subcategories": [
    "Rank Tracking", 
    "Keyword Research", 
    "Technical SEO", 
    "Backlink Analysis"
  ],
  « concurrent_set » : [
    « Ahrefs », 
    « Semrush », 
    « Mangools », 
    « SE Ranking »
  ]
}

Ceci est crucial pour :

✔ Aperçus IA

✔ les comparaisons

✔ listes d'alternatives

✔ le placement par catégorie

Module 5 — Ensemble de données de documentation

Une documentation fragmentée améliore considérablement la récupération RAG.

Formats recommandés :

✔ Markdown

✔ HTML avec <h2> propre

✔ JSON avec étiquettes

✔ YAML pour une logique structurée

Les LLM récupèrent mieux la documentation que les blogs, car :

• C'est factuel

• c'est structuré

• c'est stable

• C'est sans ambiguïté

La documentation alimente :

✔ Mistral RAG

✔ Déploiements LLaMA

✔ copilotes d'entreprise

✔ les outils de développement

Module 6 — Ensemble de données du graphe de connaissances

Cet ensemble de données relie votre marque à des systèmes de connaissances externes.

Comprend :

✔ Élément Wikidata

✔ Balisage Schema.org

✔ Identifiants d'entités

✔ liens vers des sources faisant autorité

✔ définitions identiques sur toutes les surfaces

Cet ensemble de données facilite considérablement les tâches suivantes :

✔ Rappel d'entités ChatGPT

✔ Gemini AI Overviews

✔ Citations Bing Copilot

✔ Siri et Spotlight

✔ Validation de la perplexité

Il s'agit du point d'ancrage sémantique de toute votre présence IA.

4. Comment publier des ensembles de données structurés sur le Web

Les moteurs d'IA ingèrent des ensembles de données provenant de plusieurs emplacements.

Pour optimiser la découverte :

Publiez sur :

✔ votre site web

✔ le sous-domaine de documentation

✔ Points de terminaison JSON

✔ Plan du site

✔ Dossiers de presse

✔ Référentiels GitHub

✔ Répertoires publics

✔ Wikidata

✔ Métadonnées App Store

✔ Profils sociaux

✔ Livres blancs au format PDF (avec mise en page structurée)

Formats :

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (pour le réglage fin)

Plus vous créez de surfaces structurées, plus l'IA apprend.

5. Éviter l'erreur n° 1 en matière de jeux de données : l'incohérence

Si vos ensembles de données structurés se contredisent :

• Votre site web

• votre schéma

• votre entrée Wikidata

• vos mentions dans la presse

• votre documentation

Les LLM attribueront une faible confiance à votre entité et vous remplaceront par vos concurrents.

Cohérence = confiance.

6. Comment Ranktracker aide à créer des ensembles de données structurés

Audit Web

Détecte les schémas manquants, les balises cassées et les problèmes d'accessibilité.

Rédacteur d'articles IA

Génère automatiquement des modèles structurés : FAQ, étapes, comparaisons, définitions.

Recherche de mots-clés

Crée des ensembles de données de questions utilisés pour la cartographie des intentions.

Vérificateur SERP

Affiche les associations de catégories/entités.

Vérificateur et moniteur de backlinks

Renforce les signaux externes nécessaires à la validation de l'IA.

Suivi de classement

Détecte les changements de mots-clés lorsque les données structurées améliorent la visibilité de l'IA.

Ranktracker est l'infrastructure idéale pour l'ingénierie des ensembles de données structurés.

Conclusion :

Les ensembles de données structurés constituent l'API entre votre marque et l'écosystème IA

La découverte par l'IA ne concerne plus les pages. Elle concerne les faits, les structures, les entités et les relations.

Si vous créez des ensembles de données structurés :

✔ L'IA vous comprend

✔ L'IA se souvient de vous

✔ L'IA vous retrouve

✔ L'IA vous cite

✔ L'IA vous recommande

✔ L'IA vous place dans la bonne catégorie

✔ L'IA vous résume correctement

Si vous ne le faites pas :

✘ L'IA devine

✘ L'IA vous classe dans la mauvaise catégorie

✘ L'IA utilise vos concurrents

✘ L'IA supprime vos caractéristiques

✘ L'IA hallucine les détails

La création d'ensembles de données structurés est l'action la plus importante dans l'optimisation des LLM — la base de la visibilité de chaque marque à l'ère de la découverte guidée par l'IA.