Données structurées et non structurées : pourquoi votre stratégie de recherche optimisée par l'IA a besoin des deux

Juste au moment où nous pensions avoir tout compris à la visibilité dans les résultats de recherche, nous voilà confrontés à un nouveau défi : la recherche en ligne optimisée par l'IA.

La recherche en ligne optimisée par l'IA ne se contente pas d'analyser les pages web. Elle traite des volumes importants de données pour fournir des résultats ultrapersonnalisés et sensibles au contexte. Jusque là tout va bien.

Seulement voilà : l'IA ne peut interpréter que ce qu'elle comprend, ce qui signifie que si vos données ne sont pas correctement structurées, l'IA peut mal interpréter, reléguer au second plan, voire ignorer votre marque dans les résultats de recherche.

Cela signifie que votre stratégie de données est désormais stratégique si vous voulez maintenir et développer votre présence en ligne.

Si l'expression « stratégie de données » vous laisse perplexe, rassurez-vous, vous n'êtes pas la seule personne dans ce cas. Les données sont comme les impôts : déroutantes, inévitables et bien trop faciles à ignorer, jusqu'à ce que les conséquences se fassent sentir.

Mais voyons le bon côté des choses, et examinons tout cela de plus près.

Imaginez les données structurées comme une penderie très ordonnée et classée suivant un code couleur.

Lorsque vous cherchez votre chemise préférée, vous pouvez la trouver en quelques secondes, car elle est exactement là où vous pensez qu'elle doit être.

Ce niveau d'organisation est le régime préféré de l'IA.

Dans le monde numérique, les données structurées s'apparentent à une feuille de calcul, une base de données ou un graphe de connaissances. Ces répertoires stockent et organisent les données pour permettre à l'IA et aux moteurs de recherche traditionnels de les traiter instantanément.

Voici quelques exemples de données structurées :

• Métadonnées du site web (horaires, adresse, catégorie)

• Détails du produit (prix, disponibilité, caractéristiques)

• Profils clients (nom, adresse, numéro de téléphone)

Les données non structurées quant à elles sont une tout autre affaire.

Imaginez que vous entrez dans un débarras encombré. Il renferme des tas d'objets de valeur, mais vous aurez du mal à trouver rapidement ce que vous cherchez.

C'est l'équivalent des données non structurées. Elles contiennent une myriade d'informations, mais l'IA doit les interpréter avant qu'elles puissent servir.

Exemples de données non structurées :

• E-mails et chats d'assistance à la clientèle

• Vidéos, images et fichiers audio

• Témoignages, publications sur les réseaux sociaux et avis en ligne

Les données non structurées n'ayant pas de format fixe, l'IA doit d'abord en analyser la signification avant de pouvoir établir des liens.

Maintenant que la distinction est établie entre les données structurées et non structurées, voyons maintenant comment elles fonctionnent ensemble.

Pour schématiser, les données structurées indiquent à l'IA ce qu'est une chose, tandis que les données non structurées l'aident à déterminer en quoi cette chose est importante.

Les données structurées aident l'IA à :

• Identifier et classer les informations : si les données structurées classent votre marque dans la catégorie « dentiste » avec « services d'urgence », l'IA peut immédiatement faire apparaître votre cabinet lorsque les internautes recherchent des soins dentaires en urgence.

• Fournir des réponses instantanées et factuelles : si les données structurées de plusieurs annuaires incluent des horaires de magasin précis, l'IA peut indiquer aux clients les heures d'ouverture de votre magasin en toute confiance, sans afficher d'informations inexactes provenant d'un article de blog obsolète.

• Déterminer le classement dans les résultats de recherche : si le site web d'un restaurant contient des données structurées qui indiquent qu'il propose des plats végans, l'IA peut le recommander en toute confiance lorsqu'un internaute recherche les « meilleurs restaurants végans à proximité ».

• Améliorer la personnalisation et la recherche contextuelle : si vous recherchez une paire de chaussures à talons bleu vif avec des paillettes et que les données structurées du site web d'un magasin de chaussures incluent le prix, la couleur et la disponibilité du produit, l'IA peut filtrer les résultats de recherche pour faire apparaître exactement la chaussure que vous recherchez.

Les données structurées fournissent… de la structure en donnant à l'IA des informations claires et factuelles.

D'autre part, l'IA s'appuie sur des données non structurées pour :

• Analyser le sentiment : en analysant les avis sur les réseaux sociaux, les articles de presse et les commentaires des clients, l'IA peut se forger une opinion, appelée ressenti ou sentiment, sur ce que les gens pensent de votre marque. Un ressenti positif permet de renforcer la confiance et peut aider votre marque à apparaître plus fréquemment dans les résultats de recherche en ligne optimisée par l'IA.

• Évaluer la pertinence et la fiabilité du contenu : après avoir examiné le contenu des blogs, les témoignages client et les articles du secteur, l'IA détermine le degré de fiabilité et de crédibilité de votre marque. Plus votre marque étendra sa présence et apparaîtra sur le web, et plus les données la concernant seront cohérentes (rappelez-vous : l'IA est un robot qui recherche des schémas), plus l'IA se fiera à ce qui lui est dit.

• Guider les recommandations contextuelles : il ne faut pas toujours se fier aux apparences, et l'IA a les capacités de raisonnement nécessaires pour le comprendre. Par exemple, si des données structurées désignent votre entreprise comme un « café », mais que les avis client (données non structurées) font l'éloge de votre expresso martini, l'IA peut recommander votre établissement comme bar à cocktails le cas échéant.

Vous savez maintenant comment chaque type de données aide l'IA à proposer des résultats de recherche ultrapertinents. Mais comment mettre à profit ce que vous avez appris pour améliorer la présence de votre marque ?

Les données structurées et non structurées sont toutes deux essentielles dans la création d'une forte présence digitale. Les données structurées aident l'IA à trouver votre marque, tandis que les données non structurées l'aident à la comprendre. Combinées, elles offrent à l'IA la confiance nécessaire pour faire apparaître votre marque dans les résultats de recherche.

S'il y a une seule chose à retenir dans cet article, c'est bien celle-ci. Il ne faut plus considérer l'organisation des données et l'optimisation du contenu comme deux choses distinctes, car une stratégie de données (structurées et non structurées) bien pensée est la clé d'une stratégie d'IA efficace.

Vous souhaitez mettre en pratique ce que vous avez appris ? Consultez cet article et découvrez les mesures à prendre pour assurer la visibilité et la compétitivité de votre marque à l'ère de l'IA.