Notre processus · 5 phases

Méthodologie GEO/GSO :
de l'audit à la citation

Cinq phases, dix à trente jours, et un livrable conforme aux standards Schema.org, France Compétences et Wikidata. Voici comment Oria déploie une infrastructure GEO/GSO complète sur le site d'un lycée, d'un CFA ou d'une école supérieure — sans refonte, sans boîte noire.

Par Julien Castel Mis à jour le 12 juin 2026 ≈ 10 min de lecture
00 — Cadre

Principes directeurs

Trois règles non négociables guident chaque déploiement Oria. Elles déterminent ce que nous faisons, comment nous le faisons, et ce que nous refusons de faire.

P1

Aucune boîte noire

Tout artefact livré est lisible, vérifiable et réversible. JSON-LD conforme à Schema.org public, llms.txt en simple Markdown, blocs HTML inspectables. Aucun code propriétaire, aucune dépendance à un service Oria pour que votre site reste fonctionnel.

P2

Sources vérifiables uniquement

Aucune donnée n'est inventée. Chaque code RNCP est vérifié contre France Compétences, chaque lien Wikidata pointe vers une entité existante. Les données instables (taux de réussite, JPO) sont sourcées par l'établissement et tracées avec leur date de validation.

P3

Pas de refonte

Le déploiement se fait par injection de couches invisibles dans le code source existant. Aucune modification visuelle, aucun changement d'arborescence. Votre équipe continue de travailler sur le site pendant et après la mise en conformité.

01 — Processus

Vue d'ensemble du processus

Le déploiement complet se découpe en cinq phases séquentielles. Chaque phase a un livrable propre et une porte de sortie : on ne passe à la suivante que lorsque la précédente est validée.

Phase 1
Audit
≈ 2 jours
Phase 2
Conception
≈ 3 jours
Phase 3
Production
≈ 2 jours
Phase 4
Intégration
≈ 2 jours
Phase 5
Validation
≈ 1 jour

Pack GEO Initial — durée totale ≈ 10 jours ouvrés (jusqu'à 10 formations) · validation client à chaque transition.

02 — Phase 1

Audit de citabilité

≈ 2 jours Livrable : rapport PDF 8–15 pages

Mesure du point de départ. Sans baseline, impossible de prouver l'amélioration ; sans inventaire de l'existant, on prend le risque d'écraser des données structurées déjà en place.

Ce que nous mesurons

  • Score de citabilité IA initial — tests sur 15 à 20 requêtes types (orientation, formations spécifiques, JPO, comparaison vs concurrents) sur ChatGPT, Perplexity, Gemini et Google AI Overviews.
  • Inventaire Schema.org existant — détection des balises JSON-LD, microdata, RDFa déjà présentes, et évaluation de leur conformité.
  • État du robots.txt — les crawlers IA sont-ils autorisés ? Quelles directives sont en place ?
  • Cartographie des formations — liste exhaustive des Bac Pro, BTS, CAP, Bachelors, Mastères exposés, avec leur URL canonique.
  • Présence externe — Wikidata, Onisep, France Compétences, l'Étudiant : votre établissement est-il déjà référencé, et avec quelles informations ?
Livrable de phase

Un rapport PDF de 8 à 15 pages : captures des réponses ChatGPT/Perplexity actuelles sur vos requêtes cibles, score de citabilité chiffré, opportunités prioritaires et plan d'action. Ce rapport reste votre propriété, indépendamment de la suite donnée au projet.

03 — Phase 2

Conception du graphe sémantique

≈ 3 jours Livrable : @graph JSON-LD validé

Le cœur intellectuel du projet. C'est ici que se joue la qualité finale du livrable : un @graph mal conçu produit un site validé techniquement, mais pauvrement cité par les IA.

Architecture du @graph

Pour un établissement scolaire complet, le graphe type contient 6 à 9 nodes principaux :

EducationalOrganization

Identité de l'établissement

Adresse, identifiants UAI/SIRET, sameAs Wikidata.

Course

Une node par formation

hasCredential pointant vers le code RNCP, provider, occupationalCategory.

OfferCatalog

Catalogue parcourable

hasOfferCatalog imbriqué pour les sous-catégories (Lycée Pro / Campus / CFA).

FAQPage

Questions des familles

Structurées en Q/R citables individuellement par les IA.

Event

JPO & salons

Dates, location, eventStatus pour les portes ouvertes et sessions de recrutement.

Person

Directeur de publication

jobTitle et worksFor liant vers l'organisation. Signal E-E-A-T essentiel.

Vérifications obligatoires

Avant de produire le code final, chaque référence externe est validée :

  • RNCP — chaque code est interrogé sur l'API France Compétences : intitulé exact, niveau, date de validité.
  • QID — chaque lien Wikidata est testé via le Wikidata Query Service pour confirmer que l'entité existe et correspond bien à votre établissement.
  • UAI — le code UAI (ex-RNE) est confronté à l'annuaire de l'Éducation nationale.
  • ROME — quand pertinent, les codes ROME (occupationalCategory) sont validés via l'API France Travail.
Ce qui distingue Oria d'un JSON-LD généré par IA

Nous traçons et vérifions chaque identifiant. Une donnée non vérifiée est soit corrigée, soit supprimée. Jamais inventée.

04 — Phase 3

Production des artefacts

≈ 2 jours Livrable : pack technique complet

Génération de l'ensemble des fichiers et blocs à intégrer. Quatre catégories d'artefacts, chacune avec son rôle propre.

JSON-LD @graph principal

Bloc <script type="application/ld+json"> injecté dans le head, validé par Schema.org Validator. Une version par page-type (accueil, formation, actualité).

llms.txt par formation

Markdown à la racine et/ou un fichier par formation : /llms/bac-pro-commerce.txt. Structuré pour faciliter la compréhension par les LLMs.

Blocs HTML d'autorité

Sections accessibilité-friendly contenant les informations critiques (taux de réussite, débouchés, partenariats). Visibles aux lecteurs d'écran et aux crawlers.

Configuration robots.txt

Autorisation explicite des crawlers IA : GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, CCBot. Mention du sitemap et du llms.txt.

05 — Phase 4

Intégration CMS

≈ 2 jours Livrable : site en production

Le déploiement réel sur votre CMS. C'est la phase la plus variable en durée, parce que chaque CMS a ses contraintes propres — mais Oria a une expertise documentée sur les principaux.

Spécificités par CMS

Webflow

Embeds custom code dans le head (Page Settings → Custom code). Gestion du llms.txt par hébergement CDN avec stripping des accents (limitation Webflow). Compatible avec les CMS Collections pour les formations dynamiques.

WordPress

Injection via plugin léger ou via le functions.php du thème enfant. Compatible avec les principaux thèmes (Astra, GeneratePress) et avec Yoast/RankMath pour éviter les conflits de balises.

E-lyco, École Directe & autres CMS scolaires

Intégration via les modules « code personnalisé » fournis par votre académie. Adaptation au moteur de templates. Cas étudiés et documentés au fil des déploiements.

Sites statiques (HTML)

Intégration directe dans les templates. Le plus simple à déployer, le plus performant côté Lighthouse.

Garanties d'intégration

Aucune modification visuelle. Tests responsive mobile / tablette / desktop avant validation. Vérification de l'absence de régression Lighthouse (performance, accessibilité, best practices, SEO). En cas de conflit avec un plugin SEO existant : résolution documentée et transparente.

06 — Phase 5

Validation et mesure

≈ 1 jour + 30 jours d'observation Livrable : rapport avant/après

Boucler le projet par la mesure. Sans validation, le déploiement reste un acte de foi. Avec validation, c'est un livrable vérifié.

Validation technique (immédiate)

  • Schema.org Validator — aucune erreur, aucun warning bloquant.
  • Google Rich Results Test — éligibilité aux rich snippets confirmée pour FAQ, Course, Event, BreadcrumbList.
  • Lighthouse — pas de régression sur Performance, Accessibility, Best Practices, SEO.
  • IndexNow — soumission automatique des nouvelles URL aux moteurs supportant le protocole (Bing, Yandex).
  • Google Search Console — demande d'indexation manuelle pour accélérer le passage du Googlebot.

Mesure de citabilité (J+30)

Trente jours après le déploiement, nous reconduisons les 15-20 requêtes types de la phase 1 sur les mêmes moteurs et nous comparons. Le rapport final inclut :

  • Score de citabilité IA avant / après, chiffré et commenté.
  • Captures d'écran des réponses ChatGPT / Perplexity / Gemini comparant les deux états.
  • Part de citation (Share of Model) sur vos requêtes prioritaires.
  • Recommandations pour la suite : formations à enrichir, contenus à ajouter.
07 — Références

Standards et sources de vérification

Aucun choix technique n'est arbitraire. Voici les standards et bases de référence sur lesquels Oria s'appuie pour produire un livrable conforme et vérifiable.

schema.org

Schema.org

Vocabulaire de référence pour le balisage sémantique. Soutenu par Google, Microsoft, Yahoo, Yandex.

francecompetences.fr

France Compétences

Source officielle des codes RNCP et RS. API publique consultable.

wikidata.org

Wikidata

Base de connaissances liée à Wikipedia. Fournit les QID utilisés en sameAs.

education.gouv.fr

Annuaire Éducation nationale

Référence pour les codes UAI et les informations administratives officielles.

onisep.fr

Onisep

Référence pour les fiches métier et l'orientation. Vérification des correspondances formation / métier.

llmstxt.org

Spécification llms.txt

Format ouvert pour fournir aux LLMs un résumé navigable d'un site.

08 — Outillage

Outils utilisés

La méthodologie Oria s'appuie sur une boîte à outils éprouvée, mêlant outils publics gratuits et outils internes développés sur mesure pour les besoins de l'éducation.

Audit de citabilité IA

Scanner Oria custom (mode dual : web search + raw HTML), tests batch sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude. Rapport de score automatisé.

Génération JSON-LD

Générateur de @graph custom avec enrichissement RNCP automatique, mapping ministère, validation Wikidata. Sortie déterministe et reproductible.

Validation

Schema.org Validator, Google Rich Results Test, validateur JSON-LD interne, Lighthouse CI.

Intégration & déploiement

Webflow Designer API et MCP, accès direct CMS, scripts d'injection dédiés par CMS scolaire. Tests en staging avant production.

Mesure & analytics

Google Analytics 4 / Tag Manager (RGPD compliant), Oria Analytics (alternative Supabase pour contourner les bloqueurs), Search Console API.

09 — Durée de vie

Maintenance et veille

Le GEO n'est pas un projet « livré une fois pour toutes ». Les standards évoluent, les moteurs changent leurs heuristiques, vos données bougent. Chaque pack inclut une période de maintenance.

3
mois inclus
Pack Initial
6
mois inclus
Pack Établissement
12
mois inclus
Pack Campus

Ce que la maintenance couvre

  • Mise à jour des données instables (taux de réussite, dates de JPO, places en internat) à chaque rentrée et sur demande.
  • Adaptation aux évolutions de Schema.org, des protocoles d'autorisation crawlers et des standards émergents (Content-Signal, Agent Skills Discovery).
  • Surveillance trimestrielle des outils de validation et correction des warnings éventuels.
  • Veille sur les nouveaux moteurs génératifs et adaptation des autorisations robots.txt.

Au-delà de la période incluse, une formule de maintenance optionnelle (29€/mois HT) prend le relais.

10 — Questions fréquentes

FAQ méthodologique

Les questions fréquentes spécifiques au processus de déploiement.

Combien de temps prend une mise en conformité GEO complète ?

Pour le Pack GEO Initial, comptez 5 à 10 jours ouvrés entre la validation de commande et la mise en production. Le Pack Établissement (jusqu'à 30 formations) demande 10 à 20 jours. Le Pack Campus (multi-entités, formations illimitées) s'étale sur 3 à 6 semaines selon la complexité de la structure.

Faut-il refondre le site existant ?

Non. La méthodologie Oria opère par injection de couches invisibles : balises JSON-LD dans le head, fichiers llms.txt et robots.txt à la racine, blocs HTML masqués accessibilité-friendly. Le rendu visuel et l'arborescence existante ne sont pas modifiés.

Comment vérifiez-vous l'exactitude des données ?

Chaque code RNCP est vérifié contre l'API officielle France Compétences. Les liens Wikidata sont validés via le Wikidata Query Service. Les correspondances Onisep et ministère sont contrôlées manuellement. Les données instables (taux de réussite, dates de JPO) sont sourcées par l'établissement et tracées avec date de validation.

Que se passe-t-il après la livraison ?

Les packs incluent une période de maintenance (3 à 12 mois selon le pack) couvrant : mise à jour des données instables, surveillance des outils de validation, adaptation aux évolutions des standards Schema.org et des protocoles d'autorisation crawlers IA. Une formule optionnelle (29€/mois HT) prend ensuite le relais.

Est-ce compatible avec mon CMS ?

Oui pour tous les CMS qui permettent l'injection de balises personnalisées dans le head et la création de fichiers à la racine. Cas particuliers traités : Webflow (embeds custom code), WordPress (plugin ou enfant de thème), E-lyco et École Directe (modules dédiés selon votre académie), sites statiques (intégration directe HTML).

Comment mesure-t-on la réussite du déploiement ?

Quatre indicateurs : la validation technique (Schema.org Validator et Rich Results Test sans erreur), la part de citation (Share of Model — fréquence de mention dans les réponses ChatGPT, Perplexity, Gemini sur les requêtes cibles), la qualité de la citation (source principale ou secondaire), et le score de citabilité IA mesuré avant/après.

Prêt à appliquer cette méthode à votre établissement ?

Commencez par l'audit gratuit de phase 1. Vous recevez votre score de citabilité IA actuel et un plan d'action sous 24 à 72 h, sans engagement.