Le knowledge graph s’inscrit dans une logique d’organisation sémantique de l’information, en rupture avec les bases de données classiques centrées sur des tables relationnelles. Il repose sur une architecture orientée graphe, dans laquelle chaque nœud représente une entité (ex. : un produit, une marque, un concept), et chaque lien formalise une relation (ex. : « est une filiale de », « appartient à la catégorie », « est fabriqué par »). Cette structuration permet de rendre les données interconnectées, contextualisées et navigables. Dans les domaines du marketing et de la communication digitale, les knowledge graphs jouent un rôle stratégique croissant : ils permettent d’améliorer la compréhension du contenu par les moteurs de recherche, en rendant les informations plus facilement indexables, mais aussi d’alimenter des systèmes de recommandation, des chatbots ou des assistants virtuels avec des données fiables et hiérarchisées. Leur utilisation renforce la cohérence des messages, la personnalisation de l’expérience client et l’optimisation de la pertinence des réponses dans les environnements automatisés. En matière de SEO, par exemple, un contenu correctement structuré autour d’un graphe de connaissances a davantage de chances d’être présenté sous forme enrichie (featured snippets, knowledge panels) dans les résultats des moteurs de recherche. Les knowledge graphs sont également au cœur du web sémantique et du web agentique, dans la mesure où ils fournissent aux agents intelligents une base de compréhension du monde, structurée et exploitable. Toutefois, leur mise en œuvre suppose une modélisation rigoureuse, une gouvernance des données solide, et une stratégie éditoriale alignée sur les entités clés à valoriser.