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Un graphe de connaissances est un vaste ensemble de faits sur les choses du monde et sur les relations qui les unissent. Au lieu de mots sur une page, il enregistre des entités, comme des personnes, des entreprises, des lieux et des produits, avec leurs propriétés et leurs liens. « Spa » peut ainsi être une ville, une marque d'eau minérale ou un centre de bien-être, et le graphe de connaissances aide un système à distinguer ces significations.
Le plus connu est le Knowledge Graph de Google, dont vous voyez les résultats dans le panneau de connaissances à côté des résultats de recherche. Mais d'autres grands acteurs construisent aussi leurs propres bases de connaissances, et des sources ouvertes comme Wikidata servent de référence commune.
Un graphe de connaissances repose essentiellement sur trois éléments : une entité, une propriété et une valeur. Par exemple : une « Boulangerie Le Bon Grain » fictive a pour type « boulangerie », est située à « Namur » et vend du « pain au levain ». Chacune de ces valeurs peut elle-même être une entité avec ses propres relations. On obtient ainsi un réseau dans lequel un moteur de recherche ne se contente pas de reconnaître du texte, mais comprend aussi de quoi parle ce texte.
Google tire ces faits de différentes sources : bases de données publiques, sites fiables, fiches d'établissement et données structurées. Google ne dévoile pas entièrement quelles sources il utilise ni quel poids il leur accorde. Une chose est claire : une information que l'on retrouve à l'identique à plusieurs endroits indépendants est plus facilement retenue comme un fait fiable qu'une affirmation isolée sur un seul site.
Si votre entreprise est reconnue comme une entité claire, un moteur de recherche peut mieux l'associer aux bonnes requêtes, distinguer votre nom de noms similaires et afficher correctement vos informations. C'est particulièrement important pour les recherches de marque : qui cherche le nom de votre entreprise veut voir tout de suite les bonnes informations.
Les modèles de langage derrière ChatGPT, Gemini et d'autres assistants apprennent à partir d'énormes quantités de texte et complètent souvent ces connaissances avec des résultats de recherche. Un LLM ne fonctionne pas comme un graphe de connaissances, mais tous deux tirent profit d'informations cohérentes et univoques sur votre entreprise. Dans AI Overviews, Google combine ses modèles de langage avec ses propres systèmes de recherche, dans lesquels les informations sur les entités jouent un rôle. Plus les sources racontent la même histoire sur qui vous êtes et ce que vous faites, plus le risque de confusion dans les réponses d'IA diminue. C'est une idée centrale du GEO.
Un couvreur de la province de Luxembourg qui porte le même nom qu'une entreprise française a par exemple tout intérêt à ce que les moteurs de recherche les distinguent. Des données cohérentes et un ancrage régional clair y contribuent. Sur la plateforme de visibilité dans les moteurs de recherche et les systèmes d'IA, vous voyez comment votre entreprise est reconnue aujourd'hui et où les informations à votre sujet divergent encore.
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