Schema Markup : le guide complet 2026 pour Google et les IA.

Schema markup, données structurées et JSON-LD : les différences.

Trois termes qui désignent des choses légèrement différentes, et que l’on confond souvent. La précision compte, surtout pour des briefs techniques avec un développeur ou une agence.

Données structurées est le terme générique. C’est l’expression utilisée par la documentation officielle de Google pour parler de tout format normalisé qui décrit le contenu d’une page. Trois formats sont reconnus par Google : JSON-LD, Microdata et RDFa. Le terme inclut donc le format, le vocabulaire et l’usage.

Schema.org est le vocabulaire. C’est la liste des types (Article, Product, Person, Event, Recipe, FAQPage, etc.) et des propriétés (name, url, author, datePublished, etc.) qu’on peut utiliser pour décrire un contenu. Schema.org n’impose pas de format de sérialisation ; c’est le vocabulaire commun des grands moteurs de recherche.

JSON-LD est le format de sérialisation. C’est la manière concrète d’écrire le schema dans la page. Google recommande JSON-LD « si la configuration de votre site le permet », car c’est selon lui « la solution la plus simple à mettre en œuvre et à gérer à grande échelle ». Le balisage reste séparé du texte visible, et Google le lit aussi quand il est injecté en JavaScript.

Schema markup est le terme courant chez les SEO et les développeurs. Il renvoie à la pratique d’ajouter du schema.org dans une page, le plus souvent en JSON-LD. Le terme est légèrement informel mais largement compris.

Pour un brief opérationnel : on parle de JSON-LD quand on parle de format technique, de schema.org quand on parle de vocabulaire, et de données structurées ou schema markup quand on parle de l’ensemble.

Person + Organization + sameAs Wikidata : relier la page à une entité.

Google n’exige aucun balisage spécial pour ses réponses IA (voir plus haut). Cette section traite d’autre chose : relier votre page à une organisation et à un auteur identifiables, pour tout moteur qui lit vos données structurées.

Le principe consiste à rattacher le contenu à une entité connue. Cette entité gagne à figurer dans un référentiel public et vérifiable : Wikidata, Wikipédia, le Knowledge Graph de Google, la base ROR pour la recherche, le registre national pour les entreprises.

Quand votre schema Organization déclare "sameAs": ["https://www.wikidata.org/wiki/Q95"] (Q95 est la fiche Wikidata de Google, prise ici en exemple), vous pointez vers une fiche d’entité publique et vérifiable. Idem pour Person avec un sameAs vers Wikidata, LinkedIn, et éventuellement ORCID pour les profils académiques. Un moteur peut alors rattacher le contenu à une entité précise.

Le code minimal pour notre agence ressemble à ce qui suit : c’est le socle de la page que vous lisez, allégé de ses autres propriétés (adresse, logo, contact).

// Schema Person + Organization avec sameAs
// Mise en abyme : le socle de cette page, allégé.
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "Person",
      "@id": "https://getknown.fr/#yonel-sasson",
      "name": "Yonel Sasson",
      "jobTitle": "Fondateur de Getknown",
      "knowsAbout": ["SEO", "GEO", "Schema Markup"],
      "worksFor": { "@id": "https://getknown.fr/#organization" },
      "sameAs": [
        "https://www.linkedin.com/in/yonelsasson/"
      ]
    },
    {
      "@type": "Organization",
      "@id": "https://getknown.fr/#organization",
      "name": "Getknown",
      "legalName": "GETKNOWN SARL",
      "founder": { "@id": "https://getknown.fr/#yonel-sasson" },
      "foundingDate": "2022-06-01",
      "sameAs": [
        "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/entreprise/getknown-914325790"
      ]
    }
  ]
}

Trois détails comptent dans cet exemple. D’abord, les @id stables et réutilisables d’une page à l’autre : #yonel-sasson et #organization sont définis une fois pour toutes au niveau du domaine, et chaque page peut les référencer sans les redéfinir. Ensuite, la relation croisée worksFor et founder qui ferme le triangle d’entité Person → Organization. Enfin, les sameAs vers des fiches publiques vérifiables : LinkedIn pour la personne, l’annuaire des entreprises de l’État pour la société, Wikidata quand l’entité y dispose d’une fiche.

Pour aller au bout, créez une fiche Wikidata pour votre organisation et pour vos auteurs principaux. La création est gratuite et ouverte à tous, mais un élément ne reste que s’il remplit l’un des critères de notabilité de Wikidata. Nous l’avons appris sur notre propre marque : les deux fiches créées pour Getknown ont été supprimées en mai 2026 pour ce motif. Créez la vôtre dans les règles (notabilité réelle, sources tierces indépendantes), jamais en forçant une entité non notable.

Tester son schema : les trois outils qui comptent.

Trois outils gratuits, complémentaires, à utiliser dans cet ordre. Aucun n’est suffisant seul. Aucun ne remplace les deux autres.