Entity SEO : Comment Construire la Présence de Votre Marque dans le Knowledge Graph
Dernière mise à jour : 12 March 2025
Petite expérience rapide : Allez sur ChatGPT et demandez-lui de décrire votre entreprise.
Si vous êtes comme la plupart des entreprises, l'un de ces trois scénarios s'est produit :
- L'IA vous a décrit avec précision (félicitations — vous avez une forte présence d'entité)
- L'IA vous a décrit vaguement ou partiellement incorrectement (vous avez besoin de travailler votre entité)
- L'IA a dit qu'elle n'avait pas d'informations sur vous (votre entité existe à peine)
Voici la vérité inconfortable : pour une IA, vous n'êtes pas un site web. Vous êtes une entité. Et si votre entité est faible, confuse ou inexistante, aucune quantité d'optimisation de mots-clés ne vous sauvera.
En 2012, Google a annoncé le Knowledge Graph avec la phrase célèbre « des choses, pas des chaînes de caractères ». Une décennie plus tard, les grands modèles de langage ont poussé ce concept à sa conclusion logique. ChatGPT, Claude et Gemini ne font pas que matcher vos mots-clés — ils construisent des modèles mentaux d'entités et de leurs relations.
« Apple » n'est pas juste un mot de 5 lettres pour ces systèmes. C'est une Entreprise (type d'entité) avec des Attributs (fondateur : Steve Jobs, produits : iPhone, Mac) et des Relations (concurrent : Samsung, parent de : Beats).
Si vous voulez que l'IA comprenne correctement votre marque, vous recommande avec confiance et ne fabrique jamais de faux faits à votre sujet, vous devez maîtriser l'Entity SEO.
Table des Matières
- Mots-clés vs. Entités : Le Changement Fondamental
- Comment l'IA Comprend les Entités
- L'Anatomie d'une Entité Forte
- Construire Votre Entité : Un Framework Stratégique
- La Stratégie « sameAs » : Connecter Votre Identité Numérique
- La Cohérence N-A-P : La Fondation
- Présence dans le Knowledge Graph : Le Graal
- Mesurer la Force de Votre Entité
- Corriger la Contamination d'Entité
- FAQ
Mots-clés vs. Entités : Le Changement Fondamental
L'Ère des Mots-clés (En Déclin)
En SEO traditionnel, le jeu était le matching de mots-clés :
- L'utilisateur cherche « meilleur logiciel CRM »
- Vous optimisez la page pour « meilleur logiciel CRM »
- Google fait correspondre les chaînes de caractères
- Vous vous classez
Cela compte encore pour la recherche traditionnelle, mais c'est de plus en plus insuffisant.
L'Ère des Entités (En Essor)
Dans les systèmes IA modernes, le jeu est la compréhension des entités :
- L'utilisateur demande « Quel CRM conviendrait le mieux à une équipe commerciale de 50 personnes ? »
- L'IA récupère des informations sur les entités CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive)
- L'IA évalue les attributs et relations de chaque entité
- L'IA recommande en se basant sur la compréhension d'entité, pas le matching de mots-clés
| SEO par Mots-clés | SEO par Entités |
|---|---|
| Optimiser pour des chaînes | Optimiser pour des concepts |
| Cibler des requêtes spécifiques | Construire une compréhension globale |
| Centré sur la page | Centré sur l'entité |
| Mesuré par les classements | Mesuré par la visibilité IA |
| Backlinks comme autorité | Knowledge Graph comme autorité |
Pourquoi C'est Important
Optimisation par mots-clés : « Nous sommes #1 sur 'logiciel de gestion de projet' » Optimisation par entité : « L'IA comprend que nous sommes la solution de gestion de projet la mieux adaptée aux agences créatives grâce à notre intégration Figma, nos workflows visuels et notre interface orientée design »
La seconde approche l'emporte à l'ère de l'IA car elle correspond à la façon dont les utilisateurs posent réellement leurs questions.
Comment l'IA Comprend les Entités
Les grands modèles de langage construisent leur compréhension des entités via trois mécanismes :
1. Associations dans les Données d'Entraînement
Pendant l'entraînement, les LLMs absorbent des millions de mentions d'entités à travers le web. Ils apprennent des associations :
"Salesforce" apparaît fréquemment avec :
- "CRM", "automatisation des ventes", "entreprise"
- "Marc Benioff" (fondateur)
- "Dreamforce" (conférence)
- "Einstein AI", "Data Cloud" (produits)
Ces associations forment la compréhension initiale de l'entité Salesforce par l'IA.
2. Intégration au Knowledge Graph
Certains systèmes IA (notamment celui de Google) sont connectés à des bases de connaissances structurées comme Wikidata. Celles-ci fournissent :
- Des identifiants canoniques d'entités
- Des attributs vérifiés (date de fondation, siège social)
- Des relations explicites (fondateur, possède, concurrent de)
3. Analyse du Balisage Schema
Quand l'IA crawle votre site, le balisage Schema.org fournit des définitions explicites d'entités :
{
"@type": "Organization",
"name": "AICarma",
"foundingDate": "2023",
"founder": {"@type": "Person", "name": "..."},
"sameAs": ["https://linkedin.com/company/aicarma"]
}
Ces données structurées sont traitées avec une confiance plus élevée que les données inférées du texte non structuré.
L'Anatomie d'une Entité Forte
Qu'est-ce qui sépare une entité forte (Apple, Nike, Salesforce) d'une faible (la plupart des startups B2B) ? Plusieurs facteurs clés :
Attributs Fondamentaux de l'Entité
| Attribut | Exemple | Comment l'Établir |
|---|---|---|
| Nom Canonique | « Salesforce » pas « SFDC » | Nommage cohérent partout |
| Type d'Entité | Organisation : Éditeur Logiciel | Schema Organization + industrie |
| Description Définissante | « Plateforme CRM cloud » | Répétée de manière cohérente sur toutes les sources |
| Informations de Fondation | 1999, San Francisco | Wikipedia, Crunchbase, Schema |
| Personnes Clés | Marc Benioff (CEO/Fondateur) | Schema Person, LinkedIn, presse |
| Produits/Services | Sales Cloud, Service Cloud | Schema Product, documentation |
Relations d'Entités
Les entités fortes ont des relations claires avec d'autres entités :
HubSpot
├── Fondateur : Brian Halligan
├── Concurrent : Salesforce, Zoho
├── Catégorie : CRM, Automatisation Marketing
├── Intégration : Gmail, Slack, Shopify
└── Client : Dropbox, Casper, Trello
Ces relations aident l'IA à comprendre le contexte — quand vous recommander par rapport aux alternatives.
Confiance dans l'Entité
Les systèmes IA ont des niveaux de confiance variables dans leur connaissance des entités. Les entités à haute confiance :
- Apparaissent dans des sources faisant autorité (Wikipedia, grands médias)
- Ont des informations cohérentes entre les sources
- Sont vérifiées dans les knowledge graphs
- Ont des données structurées riches sur leurs propres sites
Les entités à faible confiance reçoivent un langage nuancé : « D'après leur site web... » vs « HubSpot est... »
Construire Votre Entité : Un Framework Stratégique
Phase 1 : Fondation (Identité Principale)
Objectif : Établir votre définition canonique d'entité
-
Définissez votre description principale (1-2 phrases qui doivent apparaître partout) :
- Ce que vous êtes (type d'entité)
- Ce que vous faites (offre principale)
- Qui vous servez (cible)
Exemple : « AICarma est une plateforme de monitoring de visibilité IA qui aide les entreprises B2B à suivre et optimiser leur présence dans ChatGPT, Claude et Gemini. »
-
Standardisez votre nom : Choisissez une version canonique et utilisez-la partout. Pas « AICarma Inc. » à certains endroits et « AI Carma » à d'autres.
-
Établissez vos faits fondateurs : Année de création, localisation, fondateurs. Intégrez-les dans les données structurées et les profils.
Phase 2 : Présence (Sources de Vérification)
Objectif : Créer une présence dans les sources faisant autorité
| Source | Priorité | Pourquoi C'est Important |
|---|---|---|
| Crunchbase | Critique | Très pondéré dans les données d'entraînement |
| Page LinkedIn | Critique | Vérifie l'identité par recoupement |
| Google Business Profile | Élevée | Alimente le Knowledge Panel |
| Wikipedia | Élevée (si éligible) | Source d'autorité maximale |
| Wikidata | Élevée | Knowledge Graph structuré |
| Annuaires Sectoriels | Moyenne | G2, Capterra, annuaires spécialisés |
| Couverture Presse | Moyenne | Mentions contextuelles |
Phase 3 : Connexions (Cartographie des Relations)
Objectif : Établir des relations pour renforcer la compréhension contextuelle
Utilisez le Schema sameAs pour connecter votre site à tous vos profils vérifiés :
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/votreentreprise",
"https://www.crunchbase.com/organization/votreentreprise",
"https://twitter.com/votreentreprise",
"https://g2.com/products/votreentreprise"
]
Créez des mentions explicites de relations :
- Fondateurs/membres de l'équipe (entités Person)
- Partenariats (entités Organization)
- Partenaires d'intégration (mentions de leurs entités)
- Catégories industrielles (CategoryCode)
Phase 4 : Renforcement (Continu)
Objectif : Renforcer continuellement les signaux d'entité
- Assurez-vous que tout nouveau contenu fait référence à votre nom canonique d'entité
- Maintenez tous les profils à jour avec des informations cohérentes
- Générez des mentions faisant autorité en continu (presse, podcasts, articles invités)
- Surveillez et corrigez la contamination d'entité
La Stratégie « sameAs » : Connecter Votre Identité Numérique
La propriété sameAs dans Schema.org est peut-être l'outil le plus sous-utilisé de l'Entity SEO. Elle dit explicitement à l'IA : « Ces différents profils sont tous la MÊME entité. »
Sans sameAs
L'IA voit :
- AICarma (votre site web)
- AICarma (page LinkedIn)
- AICarma (profil Crunchbase)
- 🤷 Est-ce la même chose ?
Avec sameAs
L'IA comprend :
- Ce sont tous la même entité
- Combiner les signaux de toutes les sources
- Confiance plus élevée dans la compréhension de l'entité
Implémentation
Sur votre page d'accueil, ajoutez le Schema Organization avec un sameAs complet :
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "AICarma",
"@id": "https://aicarma.io/#organization",
"url": "https://aicarma.io",
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/aicarma",
"https://www.crunchbase.com/organization/aicarma",
"https://twitter.com/aicarma",
"https://www.g2.com/products/aicarma",
"https://www.facebook.com/aicarma",
"https://github.com/aicarma"
]
}
Quelles Plateformes Inclure
| Plateforme | Inclure dans sameAs ? | Pourquoi |
|---|---|---|
| Toujours | Haute autorité, largement crawlé | |
| Crunchbase | Toujours | Critique pour B2B/startups |
| Twitter/X | Toujours | Fréquent dans les données d'entraînement |
| Si actif | Utile pour les marques grand public | |
| G2/Capterra | Pour SaaS | Important pour les entités logicielles |
| Wikipedia | Si existant | Autorité maximale |
| GitHub | Si pertinent | Pour les entreprises tech |
| YouTube | Si chaîne existante | Pour la présence vidéo |
La Cohérence N-A-P : La Fondation
N-A-P signifie Nom, Adresse, téléPhone — le triptyque identitaire de base. L'incohérence crée la confusion d'entité.
Le Problème de l'Incohérence
| Source | Nom de l'Entreprise | Résultat |
|---|---|---|
| Site Web | AICarma Inc. | ❌ Confusion |
| AICarma | ❌ Différent ? | |
| Crunchbase | AI Carma | ❌ Troisième entité ? |
| G2 | AiCarma | ❌ Quatrième entité ? |
Les systèmes IA peuvent les traiter comme des entités différentes, fragmentant votre autorité.
L'Audit N-A-P
- Listez tous les profils et annuaires où votre marque apparaît
- Extrayez le NAP exact de chacun
- Identifiez les incohérences
- Mettez à jour vers la version canonique partout
Au-delà du NAP Basique
Pour les entreprises B2B, étendez pour inclure :
- Date de fondation (doit correspondre partout)
- Description principale (doit être très similaire)
- Noms des produits clés (standardisés sur toutes les plateformes)
- Désignations de catégorie/industrie
Présence dans le Knowledge Graph : Le Graal
Si votre entreprise apparaît dans le Knowledge Panel de Google quand vous la recherchez, vous avez atteint une présence d'entité significative. Ce panel est alimenté par le Knowledge Graph — la base de données structurée de Google sur les entités du monde réel.
Comment Obtenir un Knowledge Panel
- Wikipedia : Si vous remplissez les critères de notabilité, un article Wikipedia déclenche des panels
- Wikidata : Même sans Wikipedia, les entrées Wikidata peuvent alimenter des panels
- Données structurées cohérentes : Schema complet sur l'ensemble de votre site
- Mentions faisant autorité : Couverture presse, publications majeures
Si Vous Avez un Panel
Revendiquez-le : Allez sur Google Business Profile et vérifiez la propriété. Cela vous permet de suggérer des modifications.
Auditez la précision : Vérifiez tous les faits — date de fondation, localisation, description. Signalez les inexactitudes.
Si Vous N'Avez Pas Encore de Panel
Concentrez-vous sur :
- Compléter votre profil Crunchbase de manière exhaustive
- Obtenir de la couverture dans les médias grand public (pas seulement des communiqués de presse)
- Implémenter un Schema riche sur votre site
- Créer une entrée Wikidata (ne nécessite pas de notabilité)
Mesurer la Force de Votre Entité
Comment savoir si vos efforts de construction d'entité fonctionnent ?
Tests Directs
Le Test de Description ChatGPT : Demandez : « Décrivez [Votre Entreprise] »
- Précis et détaillé = Entité forte
- Vague ou nuancé = Entité faible
- « Je n'ai pas d'informations » = Existe à peine
Le Test de Comparaison : Demandez : « Comparez [Votre Entreprise] à [Concurrent] »
- Comparaison détaillée = Entités fortes
- Unilatéral (concurrent uniquement) = Votre entité est plus faible
- Attributs confus = Contamination d'entité
Indicateurs Quantitatifs
| Métrique | Comment Mesurer | Bon Signe |
|---|---|---|
| Knowledge Panel | Googlez votre marque | Le panel apparaît |
| Wikipedia | Cherchez sur Wikipedia | L'article existe |
| Wikidata | Cherchez sur Wikidata | Entrée avec propriétés |
| Volume de Recherche de Marque | Google Search Console | En croissance |
| Score de Visibilité IA | AICarma ou tests manuels | Taux de mention élevé |
Corriger la Contamination d'Entité
La contamination d'entité se produit quand l'IA possède des informations incorrectes sur votre marque — mauvais produits, mauvais tarifs, mauvais fondateurs, etc.
Causes Courantes
- Informations obsolètes : Vos tarifs de 2019 sont encore dans les données d'entraînement
- Confusion avec les concurrents : Des noms similaires causent le mélange d'attributs
- Sources incohérentes : Informations contradictoires entre les profils
- Erreurs de données d'entraînement : Erreurs dans les sources utilisées pour l'entraînement
La Solution : Submersion de Signaux
Vous ne pouvez pas supprimer les informations incorrectes des données d'entraînement de l'IA. Mais vous pouvez les submerger avec des signaux corrects :
- Mettez à jour tous les profils avec les bonnes informations
- Ajoutez un Schema riche avec des faits vérifiés
- Obtenez une nouvelle couverture incluant les informations correctes
- Créez du contenu FAQ dédié répondant aux faits fréquemment hallucinés
- Implémentez llms.txt avec des informations correctes sélectionnées
Prévention
- Auditez tous les profils publics trimestriellement
- Ne laissez jamais les informations devenir obsolètes sur aucune plateforme
- Répondez aux informations incorrectes dans les avis/mentions
- Surveillez les réponses IA pour détecter les dérives
FAQ
Ai-je besoin d'une page Wikipedia ?
Cela aide considérablement, mais ce n'est pas requis. Les entrées Wikidata, les profils Crunchbase complets et un balisage Schema solide peuvent établir une présence d'entité sans Wikipedia. Cependant, si vous remplissez les critères de notabilité, un article Wikipedia augmente considérablement la présence dans le Knowledge Graph.
Comment l'Entity SEO affecte-t-il la Recherche Vocale ?
Les assistants vocaux (Siri, Alexa, Google Assistant) s'appuient fortement sur le Knowledge Graph. Quand quelqu'un demande « Qui a fondé [Votre Entreprise] ? », la réponse vient de vos attributs d'entité, pas du classement des pages web. Forte présence d'entité = réponses de recherche vocale précises.
Puis-je corriger une description d'entité « hallucinée » ?
Si l'IA décrit incorrectement votre entreprise (mauvaise industrie, mauvais produits), vous devez inonder l'écosystème de signaux corrects. Mettez à jour tous les profils, implémentez un Schema détaillé, obtenez une couverture presse fraîche avec les bonnes informations. Cela prend du temps — 3 à 12 mois — pour que les nouveaux cycles d'entraînement intègrent les corrections.
Et si mon entreprise a un nom courant ?
C'est un défi de désambiguïsation d'entité. Les stratégies incluent :
- Toujours utiliser des descripteurs (« Acme Software » pas juste « Acme »)
- Construire des connexions sameAs solides qui créent une signature unique
- Cibler des combinaisons d'attributs spécifiques qui vous différencient
- Envisager une évolution de marque si la confusion est sévère
La présence d'entité aide-t-elle aussi le SEO traditionnel ?
Oui. Google utilise de plus en plus la compréhension des entités dans la recherche traditionnelle. Les sites avec une forte présence d'entité :
- Plus susceptibles d'obtenir des Knowledge Panels
- Meilleures chances pour les extraits en vedette
- Signaux E-E-A-T améliorés
- Meilleure performance sur les requêtes de marque