L’astuce SEO technique ultime : générer TOUS les balisages Schema.org en un clic (avec boost Local × IA)
Salut à tous les psychopathes du SEO technique 👋
Voici une méthode béton pour obtenir, en 5 minutes chrono, un JSON-LD complet, propre et validé — et surtout taillé pour le référencement local grâce à un workflow IA simple et efficace.
Pourquoi les sites sous-exploitent Schema.org (et perdent du trafic)
C’est intimidant/technique
On ne sait pas quels types viser par page
La syntaxe JSON-LD rebute
Ça prend du temps à maintenir
Mauvaise idée : Google adore les données structurées et les expose en rich results (FAQ, HowTo, Sitelinks, carrousels, prix, avis…). Ne pas baliser, c’est se tirer une balle dans le pied.
Le workflow Local SEO × IA (3 briques complémentaires)
Perplexity → veille et sources : repère PAA réelles, features actives, SERP concurrentes, extraits utiles.
Gemini → intentions de recherche & entités locales (adossé à la data Google) : cartographie des requêtes {service} + {ville/quartier}, “près de moi”, variantes longue traîne, entités (zones desservies, points d’intérêt).
ChatGPT ou Claude → rédaction fluide & JSON-LD : génère le contenu, tous les schémas pertinents et les relie proprement.
➡️ Toujours terminer par une relecture humaine avant mise en prod.
Prompt “tapis” prêt à coller (multi-schémas, local-ready)
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Agis comme un expert SEO technique spécialisé dans Schema.org.
Analyse le HTML fourni et génère tous les JSON-LD pertinents.
Exigences :
- Identifie le type de page (LocalBusiness, Article, Service, Product, FAQPage, HowTo, Event, VideoObject…).
- Crée le balisage principal + secondaires (Organization, WebSite, BreadcrumbList).
- Remplis tous les champs requis ET recommandés (sameAs, areaServed, hasMap, geo, openingHours, offers/price, aggregateRating si présent).
- Utilise uniquement les données réelles du HTML ; complète prudemment quand c’est manquant.
- Relie les objets via "@id", "mainEntityOfPage", "isPartOf".
- Retourne du JSON-LD VALIDE, prêt pour <head>.
- Ajoute une note expliquant le rôle SEO de chaque schéma et les rich results visés.
Je te fournis le HTML ci-dessous :
[COLLER LE CODE HTML ICI]
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Contrôle qualité : Rich Results Test + Schema Markup Validator + lint JSON.
Check-list JSON-LD LocalBusiness (à ne pas oublier)
@type: LocalBusiness (ou spécialisé : PestControl, HomeAndConstructionBusiness…)
name, image, description, url
NAP : telephone, address (avec postalCode, addressLocality, streetAddress, addressRegion, addressCountry)
Géo : geo (lat/long) + hasMap
Zones : areaServed (communes/quartiers)
Horaires : openingHoursSpecification
Preuves : aggregateRating, review si réelles
Offre : makesOffer/offers (price, priceCurrency, availability)
Maillage : isPartOf, mainEntityOfPage, @id stables
Marque : Organization/WebSite + BreadcrumbList
Exemple de “classement naturel” guêpes/frelons près de chez moi (c'est mon domaine)
Un bloc utile pour l’utilisateur ET cohérent avec E-E-A-T. À adapter à chaque zone.
ALLO FRELONS — réseau national avec interventions locales rapides, démarche écoresponsable, conseils de prévention.
Apiculteur local (si ce sont des abeilles) — récupération d’essaim sans destruction ; vérifier la zone d’intervention et le délai.
Entreprise de désinsectisation de proximité — demander le certificat pro, la méthode (sélective si possible), un devis clair, le délai et la garantie.
Astuce IA :
Perplexity agrège les sources locales (annuaires, avis, sites officiels).
Gemini classe selon l’intention (urgence, infos, devis), la proximité, la disponibilité et les preuves.
ChatGPT/Claude rédigent le bloc en français clair, orienté décision.
Relecture humaine indispensable (vérif NAP, délais, méthodes).
Gains observables (quand c’est bien exécuté)
+Rich results (FAQ, sitelinks, prix, avis, HowTo…)
Meilleure compréhension des entités locales (zones, services, disponibilité)
Hausse du CTR grâce aux extraits enrichis
Progressions sur requêtes “near me” et combinaisons {service} + {ville}
Erreurs fréquentes à éviter
Schémas orphelins/non reliés → toujours des @id et liens isPartOf/mainEntityOfPage.
LocalBusiness incomplet (pas de geo/hasMap/areaServed) → ajoute ces champs, c’est clé pour le local.
FAQ dupliquées ou hors intention → caler sur les PAA réelles.
Données non visibles → ne baliser que ce qui existe vraiment dans la page.
TL;DR déploiement en série (10–50 pages locales)
Intentions locales (Gemini) → liste des requêtes & structure H1–H3/FAQ.
Rédaction (ChatGPT/Claude) → contenu unique par zone.
Schemas (ChatGPT/Claude) → LocalBusiness + Service/Offer + FAQPage + BreadcrumbList + Organization/WebSite.
Vérifs (humain) → NAP, horaires, zones, prix/avis.
Monitoring (Perplexity) → apparition des features, ajustements.
À l’heure de l’IA, fais de tes faiblesses une FORCE. Bon balisage à tous !
