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Internationalisation

Détecte les attributs hreflang et le ciblage linguistique. Une i18n correcte garantit que les moteurs d'IA servent la bonne version linguistique aux utilisateurs.

Pourquoi c'est important pour la visibilité IA

Quand ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overviews répondent à une question en français, ils doivent identifier quelles pages sont réellement rédigées en français plutôt qu'en anglais ou dans une autre langue. Les signaux d'internationalisation - attribut lang, balises hreflang et métadonnées de langue - sont la façon dont votre site communique sa langue aux robots d'IA. Sans ces signaux, les moteurs d'IA doivent deviner la langue de votre contenu à partir de l'analyse du texte seulement. Cela fonctionne la plupart du temps, mais cela échoue sur les pages au contenu multilingue, au jargon technique ou au texte court. Une langue mal identifiée peut faire en sorte que votre page anglaise soit servie à des utilisateurs francophones, ou qu'elle soit complètement ignorée lorsqu'un moteur d'IA construit une réponse pour une requête anglaise. Pour les sites multilingues, l'enjeu est plus élevé. Les balises hreflang indiquent aux moteurs d'IA que vos pages anglaises et françaises sont des versions équivalentes, ce qui les empêche de traiter vos traductions comme du contenu dupliqué. Sans hreflang, les modèles d'IA peuvent n'indexer qu'une seule version et ignorer les autres. Une bonne internationalisation garantit que chaque variante linguistique de votre contenu est découverte et présentée au bon public dans les réponses générées par l'IA.

Comment nous le mesurons

Nous notons l'internationalisation selon trois composantes totalisant 10 points. L'attribut HTML lang vaut jusqu'à 4 points. Un code ISO 639-1 valide sur votre balise `<html>` (comme `lang="en"` ou `lang="fr"`) rapporte les 4 points complets. Une valeur invalide rapporte 1 point. L'absence rapporte 0. C'est la composante la plus pondérée, car c'est le principal signal de langue pour les robots d'IA. La cohérence des paramètres régionaux vaut jusqu'à 2 points. Nous vérifions que votre lang HTML, la méta Content-Language, og:locale et inLanguage dans le schéma concordent. Si deux signaux ou plus existent et correspondent, vous obtenez 2 points. Un seul signal présent rapporte 1 point. Des signaux contradictoires rapportent 0. L'implémentation hreflang vaut jusqu'à 4 points. Avoir des entrées hreflang rapporte une base de 2 points, plus 1 pour une entrée x-default et 1 pour des codes ISO valides. Les sites monolingues sans hreflang obtiennent tout de même 2 points pour cette composante, puisque hreflang n'est pas attendu.

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Comment s'améliorer

1
Définissez un attribut lang valide sur votre balise HTML
C'est la correction la plus rentable, avec 4 points possibles. Ajoutez `lang="en"` (ou le code de langue de votre site) à votre élément `<html>`. Tous les frameworks modernes le permettent. Dans Next.js, définissez-le dans votre layout. Dans WordPress, il est généralement défini automatiquement selon le réglage de langue du site. Utilisez un code ISO 639-1 valide à deux lettres.
2
Alignez tous les signaux de langue pour la cohérence
Vérifiez que votre lang HTML, votre balise meta og:locale, l'en-tête ou la balise meta Content-Language, et la propriété schéma.org inLanguage indiquent tous la même langue. Les incohérences embrouillent les moteurs d'IA et donnent 0 sur la composante de cohérence. Un site anglais devrait avoir `lang="en"`, `og:locale="en_US"` et `"inLanguage": "en"` partout.
3
Ajoutez des balises hreflang pour les sites multilingues
Si vous publiez du contenu dans plusieurs langues, ajoutez des balises `<link rel="alternate" hreflang="en" href="...">` pour chaque variante linguistique, plus une entrée x-default pointant vers votre version par défaut. Chaque href hreflang doit être une URL absolue. Incluez une entrée qui pointe vers la page elle-même pour la langue courante. Cela rapporte jusqu'à 4 points.
4
Incluez une entrée hreflang qui se référence elle-même
Un oubli fréquent : le bloc hreflang de votre page anglaise doit inclure un lien vers elle-même avec `hreflang="en"`, pas seulement des liens vers les autres versions linguistiques. L'analyseur vérifie cela. Les entrées auto-référencées confirment aux robots d'IA que l'URL actuelle est la version canonique pour cette langue.

Exemples de code

En-tête complet pour un site bilingue (page anglaise)

<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta property="og:locale" content="en_US">
  <meta property="og:locale:alternate" content="fr_FR">
  <link rel="alternate" hreflang="en" href="https://example.com/pricing">
  <link rel="alternate" hreflang="fr" href="https://example.com/fr/pricing">
  <link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.com/pricing">
  <script type="application/ld+json">
  {
    "@context": "https://schéma.org",
    "@type": "WebPage",
    "inLanguage": "en",
    "url": "https://example.com/pricing"
  }
  </script>
</head>

Balise meta Content-Language

<meta http-equiv="Content-Language" content="en">

Questions fréquentes

Mon site est uniquement en anglais. Ai-je quand même besoin de signaux de langue ?

Oui. Même les sites monolingues doivent inclure `<html lang="en">` pour 4 points et og:locale pour le score de cohérence. Vous n'avez pas besoin de balises hreflang - les sites monolingues reçoivent automatiquement 2 points pour cette composante. Avec seulement l'attribut lang et un signal de langue correspondant, vous pouvez obtenir 8 sur 10 sans aucune configuration multilingue.

Quels sont les signaux de langue les plus importants à définir en premier ?

L'attribut HTML lang vaut 4 points et constitue le signal principal utilisé par les modèles d'IA pour détecter la langue. Commencez par celui-ci. Ajoutez ensuite og:locale et schéma.org inLanguage pour gagner des points de cohérence. Ces trois signaux couvrent ensemble 6 des 10 points possibles et prennent quelques minutes à mettre en place.

Des signaux de langue incohérents nuisent-ils vraiment à la visibilité dans l'IA ?

Oui. Si votre lang HTML indique "en", mais que votre og:locale indique "fr_FR", les modèles d'IA reçoivent des informations contradictoires. Ils peuvent mal identifier la langue de votre contenu et l'envoyer au mauvais public, ou le reléguer entièrement à cause de l'incohérence. La composante de cohérence obtient 0 lorsque les signaux sont contradictoires, et corriger les écarts revient généralement à une simple correction de métadonnées.

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