Le 12 juin 2026, Google Cloud a publié l’Open Knowledge Format (OKF), une spécification ouverte qui range la connaissance d’entreprise dans des fichiers markdown.

Le mot markdown accolé au nom de Google a suffi pour qu’un réflexe s’enclenche dans la profession : si Google sort un format, il faut l’utiliser. C’est forcément utile pour le SEO.
Sauf que… non. Pas forcément.

Ce réflexe est une erreur, et c’est exactement celle que le secteur a déjà commise avec llms.txt.

L’OKF résout un vrai problème, mais pas le vôtre si vous faites du référencement. Voici pourquoi.

Un format publié par l’équipe data, pas par l’équipe Search

Premier point à signaler : l’OKF n’est pas une invention de l’équipe de Google Search.

Ce format est le bébé de l’équipe Google Cloud, et les parents officiels sont deux responsables techniques de l’équipe Data Cloud et BigQuery, Sam McVeety et Amir Hormati.

L’OKF formalise le motif dit du LLM-wiki, c’est-à-dire une bibliothèque markdown que des agents lisent et mettent à jour pour disposer du contexte qui leur manque. Sur le plan technique, la proposition est volontairement minimale :

• Un bundle, soit un répertoire de fichiers markdown, où chaque fichier représente un concept : une table, un jeu de données, une métrique, un runbook, une API.
• Un frontmatter YAML, ces métadonnées placées en tête de fichier sous forme de paires clé-valeur, avec un seul champ obligatoire, le type.
• Des liens markdown classiques entre concepts, qui transforment l’arborescence en graphe de relations.

Les consommateurs visés sont des agents de code, des agents d’analyse de données et des assistants internes d’entreprise.

Google insiste sur un point : l’OKF est un format, pas une plateforme. L’éditeur a néanmoins mis à jour son propre Knowledge Catalog pour l’ingérer, ce qui mérite d’être gardé en tête.

Ce que l’Open Knowledge Format n’est pas

L’OKF n’est pas un fichier destiné au web public. Il n’est pas exploré par Googlebot, le robot d’exploration de Google. Il ne constitue aucun signal de classement et n’entretient aucun lien avec les AI Overviews ni avec AI Mode, les surfaces de réponse générative du moteur.

Le problème qu’il adresse est interne. Dans la plupart des organisations, l’information dont les modèles ont besoin est éclatée entre catalogues de métadonnées, wikis, lecteurs partagés, commentaires de code et la tête de quelques ingénieurs seniors. Un agent qui veut calculer les utilisateurs actifs hebdomadaires doit reconstituer la réponse à partir de ces surfaces incompatibles. L’OKF propose une lingua franca : un même bundle, écrit par un producteur, devient lisible par n’importe quel consommateur sans couche de traduction.

Et le langage utilisé est le markdown.

Oui, comme pour les llms.txt

Pourquoi il n’y a pas de contradiction

L’objection saute aux yeux : comment Google peut-il rejeter le markdown d’un côté et publier un format markdown de l’autre ? La réponse tient dans la séparation de deux domaines.

Les deux arguments du rejet ne s’appliquent tout simplement pas à l’OKF. La redondance d’abord : la connaissance interne ciblée par le format n’a souvent aucun équivalent HTML. La définition métier d’une métrique...