Vous vous demandez ce que sont les données structurées et quel est leur impact sur le référencement ?
Vous avez peut-être entendu parler de "schema markup" et de "rich snippets". Tout cela est lié.
Dans cet article, nous expliquerons ce que sont les données structurées et pourquoi elles sont importantes pour le référencement. De plus, vous apprendrez comment les ajouter à vos pages dès aujourd'hui.
C'est beaucoup plus facile qu'il n'y paraît. Même un débutant peut le faire.
Dans cet article
Qu'est-ce que les données structurées pour les sites web ?
Les données structurées sont une méthode permettant d'ajouter des "balises" au contenu de votre site web afin que Google le comprenne mieux.
Par exemple, les pages de recettes peuvent comporter des balises :
- Ingrédients
- Temps de préparation
- Moyenne de la classification par étoiles
- Nombre total d'évaluations
Les pages "Comment faire" sont marquées d'une étiquette :
- Étapes
- Fournitures nécessaires
- Délai d'achèvement du projet
Contrairement aux balises des billets de blog, ces balises (appelées "propriétés") sont invisibles pour les lecteurs. Les balises sont ajoutées au code HTML d'une page web individuelle.
Voici une liste de "balises" de données structurées, tirée d'une critique de la série télévisée Yellowstone.
Dans l'exemple, vous pouvez voir que chaque balise est une étiquette pour des informations connexes. Par exemple, le "genre" est "Drame" et "Western".
Données structurées pour le référencement : Avantages
L'étiquetage de votre contenu avec des balises de données structurées présente deux avantages principaux.
- Il aide Google à mieux comprendre le contenu de votre page.
- Il rend vos pages éligibles pour être affichées en tant que rich snippets.
Des taux de clics (CTR) plus élevés
Les snippets enrichis sont très importants. Ils permettent d'obtenir des taux de clics nettement plus élevés.
Vous pouvez considérer un rich snippet comme un affichage de luxe dans les résultats de recherche. Jetez un coup d'œil.
Voici un extrait de recherche standard .
Et voici un extrait riche.
Lequel préférez-vous ? Il est facile de comprendre pourquoi les snippets riches attirent plus de clics.
En moyenne, les snippets enrichis obtiennent des taux de clics (CTR) 17 % plus élevés que les snippets de recherche standard. Et de tous les types d'extraits enrichis, les FAQ obtiennent le CTR le plus élevé(87 %) de tous les résultats de recherche. (Source : Milestone Research)
Il existe de nombreux autres types d' affichage de snippets enrichis, notamment pour les cours, les livres et les événements.
Apparaître dans plus de requêtes de recherche
L'ajout de données structurées présente également un autre avantage. Votre contenu peut apparaître dans un plus grand nombre de requêtes de recherche.
Par exemple, vos pages de recettes peuvent apparaître dans les recherches de combinaisons d'ingrédients et/ou de temps de cuisson.
Cela s'explique par le fait que ces détails sont étiquetés avec des données structurées.
Qu'est-ce que le balisage Schema ?
Si vous avez lu des articles sur les données structurées, vous avez probablement entendu parler de "schema markup".
- Les données structurées font référence à la manière dont votre contenu est balisé. Elles comprennent des règles et possèdent leur propre vocabulaire.
- Le balisage Schema est le code des balises. Il communique les données structurées à Google.
Comment ajouter ce balisage à une page web ?
C'est en fait assez facile.
Commencez : Ajouter des données structurées en quelques clics
Les utilisateurs de WordPress peuvent ajouter des données structurées facilement, sans connaissances techniques.
Pour ce faire, nous vous recommandons de télécharger et d'installer le plugin All in One SEO (AIOSEO).
Le plugin a reçu des milliers d'évaluations 5 étoiles sur WordPress.org. Il est actuellement utilisé par plus de 3 millions de sites.
Vous pouvez commencer avec cet article Comment ajouter des Rich Snippets à WordPress.
- Il suffit de quelques clics pour ajouter un schéma.
- Pour certains articles, vous devez remplir un formulaire.
Par défaut, AIOSEO ajoute le type de schéma "Article" à vos pages. Mais il existe de nombreux autres types de schémas.
Quels types de schéma puis-je ajouter ?
All in One SEO (AIOSEO) propose les types de schémas les plus populaires, énumérés ci-dessous.
Vous pouvez ajouter plus d'un type de schéma à une page. Par exemple, si vous avez un article de blog sur un événement et que vous avez des FAQ sur cette page, vous pouvez ajouter :
- Schéma de la FAQ
- Schéma d'événement
- (Le schéma "Article" est ajouté par défaut).
Parcourez la liste pour trouver le "type" qui correspond au sujet de votre page web.
Cliquez ensuite sur le lien pour obtenir des instructions sur l'ajout de ce type de schéma.
Types de schémas All in One SEO (AIOSEO) avec instructions
Tous ces éléments sont faciles à ajouter. Et toutes les instructions sont similaires, avec des différences mineures.
- Article
- Livre
- Cours
- Ensemble de données
- Événement
- FAQ
- Fact Check
- Comment faire
- Offre d'emploi
- Film
- Musique
- Personne
- Produit (schéma de Google Merchant Listing)
- Recette
- Service
- Logiciel
- Vidéo
- Page web
Lorsque vous vous connectez à votre éditeur WordPress, à partir du tableau de bord AIOSEO, vous pouvez trouver des éléments de schéma supplémentaires :
- Graphique des connaissances : Ajoutez vos informations en remplissant un formulaire.(AIOSEO " Apparence de la recherche " Paramètres globaux)
- Fil d'Ariane: Ajouter un fil d'Ariane en 1 clic(AIOSEO " Paramètres généraux " Fil d'Ariane)
- Schéma de balisage des entreprises locales : Remplir un court formulaire pour l'activer(AIOSEO " Local SEO)
- Boîte de recherche Sitelinks: Activez-la en 1 clic.(Paramètres AIOSEO " Apparence de la recherche " Avancé)
Google ne garantit pas que les pages web contenant des balises de schéma seront affichées sous forme de rich snippets. Ses algorithmes décident, au cas par cas, de la manière dont les pages sont affichées aux utilisateurs. La vitesse de connexion à Internet de l'internaute peut être l'un des facteurs pris en compte.
Appel à tous les codeurs : Essayez Google Codelab
Si vous aimez apprendre le code et souhaitez apprendre à ajouter des données structurées manuellement, consultez le tutoriel Google Codelab.
Ou lisez notre article : Comment ajouter le balisage Schema à WordPress sans plugin.
Mesurer l'impact
Comme le suggère Google, vous pouvez mesurer l'impact de l'ajout de données structurées à vos pages en comparant les pages marquées aux pages ordinaires.
- Lorsque vous effectuez des comparaisons, choisissez des pages similaires.
- Vous pouvez mesurer les performances dans Google Search Console ou Google Analytics.
Une alternative consiste à utiliser un plugin comme ExactMetrics ou MonsterInsights. Ces deux plugins affichent des informations sur le trafic directement dans votre tableau de bord WordPress. Tous deux tirent ces informations de Google Analytics.
Les utilisateurs de la version Elite d'AIOSEO peuvent visualiser les données de Google Search Console directement dans le plugin. En savoir plus.
Si vous êtes curieux de savoir comment fonctionnent les données structurées, lisez la suite. Sinon, n'hésitez pas à passer à la conclusion.
Optionnel : Quelques détails sur les données structurées
Pour que Google puisse ajouter des éléments visuels spéciaux à vos résultats de recherche, tels que les étoiles et les prix, il a besoin d'informations sur votre page présentées dans un format normalisé.
Les balises de données structurées (comme "description" ou "personne") proviennent d'une liste d'options développée et maintenue sur le site web Schema.org. Ces balises sont appelées "propriétés".
Voici quelques exemples de propriétés :
- Localisation
- Organisateur
- Parrain.
Les types sont des ensembles organisés de propriétés.
Par exemple, l' événement est un schéma "Type" qui peut inclure les propriétés suivantes.
- heure de la porte
- durée
- date de début
- date de fin
- localisation
- organisateur.
Les propriétés spécifiques utilisées pour une page d'événement particulière dépendent du type d'événement. Par exemple, un concert de musique peut inclure les propriétés suivantes.
- compositeur
- interprète
La structure de l'information est appelée schéma, ce qui signifie "plan". C'est de là que vient le terme "schema markup".
Lorsque vous utilisez un plugin tel que All in One SEO (AIOSEO) pour appliquer le schéma, vous remplissez un formulaire fournissant des informations pour les seules propriétés pertinentes pour votre page.
Combien y a-t-il de types de schémas ?
Schema.org héberge près de 800 types de schémas. Google prend en charge 31 types pour les résultats enrichis. C'est cet ensemble limité de types qui est utilisé pour améliorer le référencement des sites web.
Langages de balisage utilisés pour le schéma
Le code du balisage des schémas est écrit dans l'un des trois langages de balisage.
- JSON-LD : JSON pour lier les données
- RDFa : Resource Description Framework in Attributes (cadre de description des ressources en attributs)
- Microdonnées
Parmi ces 3, Google recommande JSON-LD. Et c'est ce qu'utilise le plugin AIOSEO.
Qu'est-ce qu'un test de résultats riches ?
Le test des résultats enrichis de Google est un outil gratuit que vous pouvez utiliser pour tester la présence et l'exactitude des données structurées sur une page. Vous pouvez également prévisualiser l'aspect de votre extrait enrichi dans les résultats de recherche.
Le plugin All in One SEO (AIOSEO) vous permet d'exécuter les tests de résultats riches de Google directement à partir de votre éditeur WordPress. (Apprenez comment exécuter un test de résultats riches dans WordPress).
Pas seulement pour les sites web : Autres utilisations des données structurées
Le big data, c'est-à-dire le traitement de quantités massives de données en vue d'obtenir des informations, est l'un des fondements de l'intelligence économique et de la recherche. Les données structurées, non structurées et semi-structurées jouent toutes un rôle.
L'intelligence artificielle (IA) et les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour glaner des modèles à partir de ces données afin d'améliorer les opérations commerciales et de réduire les coûts.
Par exemple, une boulangerie française a utilisé l'analyse prédictive pour découvrir que les gens achètent plus de pâtisseries les jours de pluie. Elle a utilisé cette information, ainsi que les bulletins météorologiques, pour planifier la quantité de pâtisseries qu'elle prépare chaque jour.
Ces analyses sont également utilisées pour prévoir le taux d'attrition des clients, la consommation d'énergie et les recettes, entre autres prévisions.
L'explosion des données a conduit à la création de nouvelles entreprises :
- Conseil en stratégie d'entreprise fondée sur les données
- Modélisation et exploration des données
- Analyse des données
- Entrepôts de données (également appelés lacs de données)
- Développement de bases de données relationnelles et de bases de données non relationnelles. (Parfois appelées bases de données SQL et bases de données NoSQL. (SQL signifie "Structured Query Language" (langage de requête structuré) et NoSQL signifie "Not Only SQL" (pas seulement SQL)).
Données structurées, données non structurées et données semi-structurées
Lorsque vous lirez sur les données structurées, vous verrez probablement des comparaisons avec les données "non structurées" et "semi-structurées". Il s'agit du degré d'organisation des données.
Pour comprendre la différence, remplacez le mot "données" par le mot "choses". Nous avons tous dans notre vie des choses organisées (structurées), semi-organisées (semi-structurées) ou non organisées (non structurées).
Il peut s'agir de nos placards, de nos projets de vacances ou de nos collections de loisirs.
Imaginez que votre hobby consiste à collectionner des roches et des minéraux.
- Si vos pierres sont empilées dans votre garage, nous dirons qu'elles ne sont pas organisées (non structurées).
- Si vos pierres sont partiellement étiquetées, mais pas complètement organisées, on peut dire qu'elles sont semi-organisées ("semi-structurées").
- Et si vos roches étaient toutes soigneusement étiquetées et triées par type, et présentées proprement en rangées sur des étagères, nous pourrions dire que votre collection est organisée ("structurée").
L'organisation des choses (et la structuration des données) facilite leur compréhension, leur analyse et leur utilisation.
Exemples de données structurées
Une feuille de calcul avec des lignes et des colonnes est un outil familier pour structurer les données. Par exemple, une entreprise peut disposer d'une feuille de calcul de prospects, avec des noms listés en lignes et des colonnes pour l'entreprise et les informations de contact.
Les sitemaps de sites web sont un autre exemple. Rédigés en XML (Extensible Markup Language), ils utilisent des balises pour transformer le contenu du site web en une carte structurée que les moteurs de recherche peuvent lire.
Exemples de données semi-structurées
Les courriels, les messages sur les médias sociaux et les pages web sont des exemples courants de données semi-structurées. Ils présentent une certaine structure, mais le contenu varie considérablement et peut inclure des images, du texte, du son, des nombres, des tableaux, etc.
Exemples de données non structurées
L'enregistrement d'une conversation ou d'une conférence est un exemple simple de données non structurées.
Dans sa forme brute, l'enregistrement ne comporte pas de sections étiquetées, de description du contenu, de dates ou d'autres informations pertinentes.
Ressources
- Apprenez à ajouter un schéma de FAQ facilement, en cliquant sur un bouton.
- Apprenez à exécuter un test de résultats riches pour vérifier que votre schéma a été appliqué correctement.
- Les personnes à l'esprit technique peuvent consulter les lignes directrices de Google sur les données structurées.
Quelle est la prochaine étape ?
Nous espérons que cet article vous a aidé à comprendre ce que sont les données structurées, comment elles peuvent améliorer votre référencement et comment les ajouter à votre site web.
Ensuite, consultez notre article sur la façon d'éviter les escroqueries en matière de référencement et découvrez une explication simple du Knowledge Graph de Google.
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