KG — Knowledge Graph
Graphe d'entités et de relations propriétaire de Google, lancé en 2012, qui alimente les panneaux de résultats latéraux, les AI Overviews et les réponses Gemini. Combine Wikidata, Wikipedia, sources structurées (schema.org) et signaux d'autorité internes.
Graphe d'entités et de relations propriétaire de Google, lancé en 2012, qui alimente les panneaux de résultats latéraux, les AI Overviews et les réponses Gemini. Combine Wikidata, Wikipedia, sources structurées (schema.org) et signaux d'autorité internes.
Pourquoi un Knowledge Graph et pas un index inverse
Un index lexical classique répond à “quels documents contiennent ces mots”. Un Knowledge Graph répond à “qui est cette entité, à quoi est-elle liée, et quelles assertions tiennent en mai 2026”. Cette structure est indispensable dès qu’un LLM doit produire une réponse synthétique : il a besoin de faits, pas de pages.
Sources d’alimentation
Google indique trois sources primaires :
- [[wikidata]] et Wikipedia pour les faits encyclopédiques.
- Schema.org structuré (Organization, Product, FAQPage) sur les sites canoniques.
- Signaux internes Google : Maps, Shopping graph, brevets, registres.
La Knowledge Graph Search API expose une fraction de ces entités, gated par MID (Machine ID Google) ou QID Wikidata.
Conséquence pour une marque DTC
Apparaître dans le Knowledge Graph détermine si une marque est citée dans les AI Overviews et si Gemini la reconnaît comme “vraie”. Trois leviers :
- Fiche Wikidata renseignée avec sameAs vers site officiel et réseaux sociaux.
- Schema Organization sur la home pointant le même
sameAs. - Mentions Wikipedia ou presse tertiaire avec backlink stable.
Sans ce triangle, une marque reste un mot dans un texte ; avec lui, elle devient une entité du graphe.
À ne pas confondre avec
- [[wikidata]] : source open citée par Google, mais le KG y ajoute des signaux propriétaires.
- [[entity-resolution]] : étape de réconciliation qui produit l’ID d’entrée dans le KG.