Version anglaise : LocalBusiness Schema for AI Overviews — Template 2026
TL;DR
Le LocalBusiness JSON-LD Schema est l'enregistrement de données structurées qu'AI Overviews utilise comme description d'entité canonique de votre entreprise. Un site avec un LocalBusiness Schema valide est cité dans AI Overviews environ 1,3 à 1,5 fois plus qu'un site autrement identique sans schema. La plupart des sites de PME n'ont pas de schema ou ont un schema avec au moins une erreur de validation — les deux états gaspillent le signal. Ci-dessous : les sept champs qui influencent matériellement la citation dans AI Overviews, un modèle copy-paste qui valide contre Schema.org et le test de Résultats enrichis de Google, les cinq pièges les plus courants (@id en double, mauvais sous-type, erreurs de format d'horaires, adresse divisée, évaluations incohérentes) et le workflow d'audit en 10 minutes.
Pourquoi le schema alimente directement AI Overviews
Lorsque l'AI Overview de Google compose une réponse sur une entreprise locale, il a besoin de points de données structurés : nom, adresse, téléphone, horaires, catégorie, gamme de prix. Il peut extraire ces informations de votre HTML visible, mais le HTML visible est désordonné — numéros de téléphone dans différents formats, horaires dans différentes mises en page, adresses interrompues par d'autres contenus. Les données structurées résolvent cette ambiguïté. L'extracteur IA lit votre JSON-LD une fois et obtient un enregistrement d'entité propre.
Il en va de même pour ChatGPT, Perplexity et Bing Copilot. Tous ingèrent les données structurées dans le cadre de leurs pipelines de crawl. Un LocalBusiness Schema propre est le signal le moins cher et le plus contrôlable que vous puissiez mettre en place.
Les 7 champs qui comptent (par ordre de priorité)
1. @type — et le bon sous-type. Utilisez le sous-type de LocalBusiness le plus spécifique qui s'applique. Restaurant, Dentist, AutoDealer, HotelBed, RealEstateAgent, MedicalBusiness. Si aucun sous-type ne convient, utilisez LocalBusiness lui-même. Un mauvais sous-type est la principale fuite de signal de classement que nous observons dans les audits.
2. name — le nom légal exact de votre entreprise. Correspondez à ce qui figure dans votre Google Business Profile et au registre du commerce. N'abusez pas des mots-clés ("Plomberie de Michel & Service d'urgence 24h/24 Paris" est un signal d'alerte). Juste le nom.
3. address — PostalAddress complète, tous les champs remplis. streetAddress, addressLocality (ville), addressRegion (région/département), postalCode, addressCountry. Mal divisée, l'IA ne peut pas l'analyser.
4. telephone — au format E.164. +33123456789, pas 01 23 45 67 89. Oui, les deux fonctionnent pour les humains. Seul E.164 est sans ambiguïté pour les extracteurs IA.
5. openingHoursSpecification — explicite, structuré. Pas une chaîne séparée par des virgules. Un tableau d'objets OpeningHoursSpecification avec dayOfWeek, opens et closes. C'est le champ le plus fréquemment mal formé sur les sites de PME.
6. geo — latitude et longitude. Deux décimales de précision (plus c'est bien, moins c'est ambigu). À extraire directement de Google Maps.
7. image — une URL absolue vers votre photo principale. Recadrage carré préféré (1200×1200 minimum). Pas un logo. Une photo du lieu ou du service.
Le modèle copy-paste
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Restaurant",
"@id": "https://yourdomain.com/#business",
"name": "Casa Mariana",
"image": "https://yourdomain.com/images/storefront-1200.jpg",
"url": "https://yourdomain.com",
"telephone": "+13125551234",
"priceRange": "$$",
"servesCuisine": ["Spanish", "Mediterranean"],
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "1234 W Diversey Pkwy",
"addressLocality": "Chicago",
"addressRegion": "IL",
"postalCode": "60614",
"addressCountry": "US"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 41.93163,
"longitude": -87.66792
},
"openingHoursSpecification": [
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Tuesday", "Wednesday", "Thursday"],
"opens": "17:00",
"closes": "22:00"
},
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Friday", "Saturday"],
"opens": "17:00",
"closes": "23:00"
},
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": "Sunday",
"opens": "11:00",
"closes": "21:00"
}
],
"sameAs": [
"https://www.facebook.com/casamariana",
"https://www.instagram.com/casamariana",
"https://maps.google.com/?cid=YOUR-GBP-CID"
]
}
</script>
Insérez ceci dans le <head> de votre page d'accueil. Validez sur https://search.google.com/test/rich-results.
Les 5 pièges qui brisent silencieusement le signal
Piège 1 : @id en double sur plusieurs pages.
Chaque page qui émet un LocalBusiness Schema doit utiliser le même @id pointant vers l'URL canonique de votre entreprise. Si votre page d'accueil émet @id: https://yourdomain.com/#business et votre page de contact émet @id: https://yourdomain.com/contact#business, les moteurs IA les traitent comme deux entités distinctes et diluent le signal. Un seul @id, à l'échelle du site.
Piège 2 : Mauvais sous-type (LocalBusiness quand un enfant s'applique).
Schema.org dispose de plus de 50 sous-types de LocalBusiness. Utiliser le parent LocalBusiness lorsqu'un enfant comme Restaurant, Dentist ou AutoDealer s'applique vous coûte des signaux spécifiques à la catégorie. AI Overviews utilise le sous-type pour filtrer les requêtes "meilleur [catégorie] à [ville]".
Piège 3 : Horaires stockés comme une seule chaîne.
"openingHours": "Mo-Fr 09:00-17:00" est une syntaxe de schema valide mais un signal plus faible que le tableau openingHoursSpecification. Utilisez le tableau. L'IA l'analyse plus fiablement et vous pouvez exprimer les jours fermés, plusieurs plages horaires par jour et des exceptions.
Piège 4 : Diviser l'adresse en champs de niveau supérieur.
Certains anciens modèles émettent streetAddress, addressLocality, etc. directement sur l'objet LocalBusiness au lieu de les imbriquer sous une PostalAddress. La validation réussit généralement ; la complétude sémantique en pâtit. Imbriquez toujours sous "address": {"@type": "PostalAddress", ...}.
Piège 5 : aggregateRating qui ne correspond pas aux avis Google.
Si vous publiez vous-même un aggregateRating de 4,9 étoiles basé sur des témoignages, mais que votre Google Business Profile affiche 4,3 étoiles, AI Overviews valide maintenant de manière croisée et réduit la confiance accordée à votre entité. Soit vous alignez exactement sur la note GBP (et vous la mettez à jour mensuellement), soit vous omettez complètement aggregateRating et laissez les moteurs IA l'extraire directement de Google.
Outils de validation
Passez votre schema dans chacun de ces outils avant de le considérer prêt :
- Google Rich Results Test — https://search.google.com/test/rich-results. Détecte les problèmes d'analyse spécifiques à Google.
- Schema.org Validator — https://validator.schema.org/. Détecte les problèmes génériques de conformité Schema.org.
- Bing Markup Validator — https://www.bing.com/webmaster/diagnostics/markup/validator. Spécifique au parser Bing/ChatGPT.
Si les trois réussissent, vous êtes dans le top 15 % des implémentations de LocalBusiness Schema sur le web.
Le workflow d'audit en 10 minutes
Étape 1 (3 min) : Visitez votre page d'accueil. Affichez le code source. Recherchez application/ld+json. Si absent, vous n'avez aucun LocalBusiness Schema. Ajoutez le modèle ci-dessus.
Étape 2 (3 min) : Si le schema existe, collez votre bloc JSON-LD complet dans le Rich Results Test. Notez les erreurs ou avertissements. Les avertissements courants (address.streetAddress missing, openingHoursSpecification invalid format) sont faciles à corriger.
Étape 3 (2 min) : Vérifiez que le name, l'address, le telephone et l'aggregateRating (si présent) du schema correspondent à votre Google Business Profile. Réconciliez toute divergence.
Étape 4 (2 min) : Vérifiez que votre @id est cohérent si vous émettez du schema sur plusieurs pages. La plupart des sites de PME n'ont besoin de schema que sur la page d'accueil et la page de contact ; les deux doivent référencer le même @id.
Au-delà de LocalBusiness : quoi ajouter ensuite
Une fois LocalBusiness propre, ajoutez ces éléments progressivement :
- Schema Service pour chaque service principal que vous offrez (permet aux moteurs IA de répondre "font-ils X ?")
- Schema FAQPage pour la section FAQ de votre page d'accueil (repris comme réponses citées dans AI Overviews)
- Schema BreadcrumbList pour le contexte de navigation
- Schema Person pour le fondateur/propriétaire (renforce la confiance envers l'entité)
Mais commencez par un LocalBusiness bien fait. Trois des cinq entreprises les plus citées dans chaque marché AI Overviews que nous avons audité avaient un LocalBusiness Schema propre. Aucune des trois dernières n'en avait.
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