Les données structurées font référence à toutes les données organisées et formatées d’une manière facilement compréhensible par les robots des moteurs de recherche.

Noms Alternatifs

Contour de balisage, Extraits riches Marge

Explication détaillée

Les données structurées sont un format standardisé pour fournir des informations sur une page et classer son contenu. Les moteurs de recherche peuvent utiliser ces données pour comprendre le contenu des pages et recueillir des informations sur le Web en général. Ces données sont souvent écrites dans un langage de balisage comme JSON-LD ou Microdata et adhèrent aux schémas définis par Schema.org.

Avantages ou Importance

L’utilisation de données structurées peut aider les moteurs de recherche à mieux comprendre votre contenu, ce qui peut conduire à des résultats de recherche plus riches (également appelés « extraits enrichis »), tels que des avis sur les produits, des notes et des prix, ce qui peut améliorer considérablement les taux de clics.

Idées Fausses ou Pièges Courants

Une idée fausse courante est que les données structurées améliorent directement le classement de votre site Web. Bien que cela n’affecte pas directement le classement, cela peut améliorer la visibilité dans les SERP (pages de résultats des moteurs de recherche), ce qui peut à son tour améliorer les taux de clics et le trafic sur le site Web.

Cas d’Utilisation

Les données structurées sont largement utilisées pour fournir des détails supplémentaires sur les articles, les événements, les produits, les recettes, les critiques, etc.

Exemples du Monde Réel

Voici un exemple d’extrait de données structurées JSON-LD pour un livre :

        {             "@context": "https://schema.org",             "@type": "Book",             "name": "The Catcher in the Rye",             "author": "J.D. Salinger",             "workExample": {                 "@type": "Book",                 "isbn": "978-0316769488",                 "bookEdition": "Mass Market Paperback",                 "bookFormat": "https://schema.org/Paperback"             },             "publisher": "Little, Brown and Company",             "publicationDate": "1991-05-01"         } 

Meilleures Pratiques ou Conseils

  • Utilisez l’outil de test des données structurées de Google pour vérifier les erreurs dans le balisage.
  • Utilisez uniquement des données structurées lorsque cela a du sens et apporte de la valeur à l’utilisateur.
  • Assurez-vous que vos données structurées sont conformes aux directives de Google.

Limites ou Considérations

Tous les types de données structurées ne sont pas reconnus et utilisés par tous les moteurs de recherche. De plus, une implémentation incorrecte des données structurées peut entraîner la pénalisation d’un site Web par les moteurs de recherche.

Comparaisons

Les données structurées peuvent être comparées aux balises META, car les deux fournissent des informations sur une page Web aux moteurs de recherche. Cependant, les données structurées fournissent des informations plus détaillées et peuvent conduire à des extraits enrichis dans les résultats de recherche.

Contexte Historique ou Évolution

Les schémas de données structurées ont été introduits par Schema.org, un effort collaboratif de Google, Bing, Yahoo! et Yandex, en 2011.

Ressources pour Continuer à Apprendre

Services associés :

  • Services de données structurées – Notre agence propose la mise en place de données structurées et du conseil pour aider les entreprises à améliorer leur visibilité dans les résultats des moteurs de recherche.
  • Services de référencement – Demandez-nous plus sur notre travail de référencement et comment vous pouvez en attirer plus de trafic organique chez vous.

Termes Connexes

JSON-LD, Microdonnées

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