Structured Data et optimisation pour AI Search: La réponse de Google.

L’AI Search de Google redéfinit progressivement les règles du SEO. Retour sur les annonces clés de Search Central Live à Madrid, ou Google a clarifié les bases de l’optimisation pour l’AI Search et le role des données structurées (Structured Data) dans le nouveau contexte du Search

Si le AI search est désormais parmi les piliers stratégiques sur lesquels Google tente de miser le plus, les mises à jour à l’algorithme et au fonctionnement du moteur impliquent autant de mutations structurelles que des défis opérationnels; des fluctuations et des redistribution du trafic pour les entreprises et les éditeurs qui en dépendent, ainsi que des re-calibrations des stratégies et des objectifs SEO. 

Outre les développements que Google déploie pour corriger les incohérences de ses fonctionnalités d’AI search, le géant tente aussi d’adapter le développement de ce nouveau modèle à son écosystème interdependent qui a cimenté son hégémonie sur le search. 

Lors du Search Live Central à Madrid, Google a clarifié l’optimisation pour l’AI Search qui a tant fait l’objet de vives spéculations par les experts du SEO. Un processus que la firme définit comme direct et sans “autres optimisations supplémentaires”.

Schéma et balisage: Fondement de l’optimisation pour l’AI Search

Selon la conférence, présentée par John Mueller, coordonnateur de l’équipe Google Search Relations, l’AI search est un système encore évolutif, basé sur des fonctionnalités émergentes et un comportement d’utilisateur en pleine mutation et en cours de découverte. 

Mueller souligne que l’optimisation pour l’AI Search ne nécessite pas d’optimisations supplémentaires. Même les résultats relatifs à l’AI search ne seront pas segmentés sur Search Console, indiquant une approche plus similaire aux extraits de recherche (search snippets). La seule recommandation nécessaire reste l’implémentation de données structurées selon le bon type de schéma. 

Google: No optimization is necessary for Google AI features : they’re too new, user behavior is changing a lot, they’re taken into account in GSC but not broken out 👀 #sclmadrid pic.twitter.com/vZGY4th1yU

— Aleyda Solis 🕊️ (@aleyda) April 9, 2025

Google met désormais en avant l’importance des données structurées (Structured Data) pour ses nouvelles fonctionnalités du search. Ce modèle qui envisage d’automatiser l’agrégation d’informations afin d’optimiser l’expérience utilisateur dépend de modèles de balisage éprouvés, et de la lisibilité optimale pour les systèmes automatisés, garantis par l’implémentation des données structurées.

Search 2.0 : Les fondations d’un nouveau modèle hybride

Lors de son passage, Mueller a dédié une partie de sa présentation pour expliquer l’architecture développée par Google pour intégrer les LLMs dans son modèle de search; une méthode baptisée Retrieval Augmented Generation (RAG) qui vise à ancrer les réponses générées par IA dans des sources fiables et des informations précises, surtout après les résultats mitigés des premiers essais.

Mueller explique aussi le fonctionnement de cette méthode en 4 étapes:

1. L’utilisateur saisit une question.
2. Le moteur de recherche repère les informations et les pages pertinentes.
3. Ces informations servent donc à “ancrer” les réponses générées par le LLM.
4. Le LLM génère une réponse accompagnée de liens sources.

John explains how they integrate LLMs with search with RAG / grounding that serves for AI overviews #sclmadrid pic.twitter.com/ktmGAzSu1X

— Aleyda Solis 🕊️ (@aleyda) April 9, 2025

Google tente désormais de se positionner à l’avant-garde du nouveau modèle du search propulsé par l’avènement de l’IA. Cette évolution s’inscrit dans une stratégie globale visant à intégrer l’IA pour en créer de nouvelles fonctionnalités, tout en conservant le rôle central de son écosystème d’utilisateurs et la facilité d’accès à des sources fiables de l’information.

Pour cela Google est en cours de déployer d’autres mises à jour, comme ses dernières directives d’évaluation de qualité, avec des conditions spécifiques concernant le contenu généré par IA. Ainsi de nouvelles fonctionnalités et mises à jour seront certainement dévoilées, ce qui peut promettre de nouvelles priorités et pratiques pour les stratégies SEO.

L’essentiel à retenir

Pour le moment, l’avènement de l’AI search entraîne des changements graduels pour les professionnels du SEO. à en croire les annonces officielles, il suffit désormais d’appliquer les mêmes règles de qualité et d’optimisation technique pour s’adapter au paradigme de l’AI Search:

• Les mêmes bonnes pratiques de base, sans optimisations supplémentaires
• Implémenter des données structurées avec le bon type de schéma est nécessaire pour la visibilité sur AI search.
• Modèle évolutif, en cours de découverte. Ainsi les fluctuations algorithmiques et de trafic devraient se stabiliser avec le temps