Données structurées

Quatre balisages essentiels : Organization (carte d'entité de marque, avec sameAs vers les comptes officiels), Article (auteur et dates), FAQPage (questions structurées) et LocalBusiness (données du commerce local). Discipline : le balisage doit correspondre au contenu et aux sources externes — « baliser FAQPage sans FAQ visible » est un signal de tromperie.

llms.txt

Un fichier Markdown à la racine du site qui dit aux crawlers IA ce qu'est le site et où est le contenu clé. Les crawlers d'OpenAI et d'Anthropic commencent à le suivre. C'est une aide à la navigation, pas une invitation au crawl ni un levier de classement — combinez-le avec robots.txt, données structurées et fraîcheur. Le llms.txt de ce site sert d'implémentation de référence.

Ingénierie d'entités

L'IA résout des entités : nom, alias, année de création, adresse, produits, relations. Construisez un réseau d'ancres factuelles cohérentes entre votre Schema officiel, la fiche établissement, les annuaires sectoriels et les réseaux sociaux, fixé bidirectionnellement avec sameAs. Les marques aux noms multilingues doivent les déclarer via alternateName et relier leurs sites avec hreflang.

Questions fréquentes

Les données structurées augmentent-elles directement le taux de citation ?
Condition nécessaire, pas suffisante : elles permettent au moteur de vous comprendre, mais être cité dépend de la citabilité du contenu et de l'autorité des sources. C'est le ticket d'entrée, pas le coup de grâce.
Quelle relation entre llms.txt et robots.txt ?
Ils se complètent : robots.txt gouverne qui entre ; llms.txt gouverne ce qu'on regarde une fois entré. Aucun conflit — configurez les deux.