Quelles sont les données structurées Schema.org qui valent la peine d'être utilisées du point de vue du référencement ?

Données structurées Schema.org est une méthode spéciale de représentation des données sur les sites web, développée conjointement par Microsoft, Google, Yandex et Yahoo, qui permet aux moteurs de recherche d'évaluer leur contenu de manière plus facile et plus précise. Outre les avantages liés à un accès plus facile aux données des sites web, l'utilisation de données structurées pertinentes permet aux moteurs de recherche d'afficher des extraits enrichis (rich snippets) à côté des résultats de recherche. Cette solution permet non seulement d'améliorer l'apparence d'un résultat de recherche donné par rapport aux autres, mais aussi de fournir à l'utilisateur des informations supplémentaires sur le site web qu'il a l'intention de visiter. Cet article vous montrera comment et quoi utiliser les données structurées pour tirer le meilleur parti de leur potentiel. Découvrez-le par vous-même !

La documentation de Schema.org est très complète et les conseils qu'elle contient permettent d'implémenter un très grand nombre de données supplémentaires, y compris celles qui, pour diverses raisons, n'ont pas été placées directement sur la page. Utiliser au maximum tous les éléments proposés par Schema.org est-il toujours une bonne idée ? Certainement pas !

Le contenu du site incorporé dans les données structurées ne doit refléter que les informations visibles sur le site web du point de vue de l'utilisateur. Toute tentative d'introduire clandestinement des informations supplémentaires sous la forme de données structurées peut être considérée par les moteurs de recherche comme une tentative de manipulation du classement. C'est pourquoi il est si important de choisir les bons éléments de données structurées.

La sélection des données structurées peut être décomposée en plusieurs étapes :

1. Définir le type de site web

Un simple site vitrine, un site d'information ou un site de commerce électronique ? Dans la plupart des cas, les données structurées peuvent être associées au type de site web. https://schema.org/LocalBusiness).

2. Correspondance entre les attributs et le contenu de la page

Après avoir sélectionné la documentation appropriée, il est temps de faire correspondre les attributs qu'elle contient avec le contenu de la page (par exemple : si l'adresse n'a pas été fournie sur le site, cette information ne doit pas non plus être incluse dans les données structurées).

3. Mise en œuvre de données structurées conformément à la documentation

Une fois que toutes les données ont été préparées, l'étape suivante est la mise en œuvre. En plus de la documentation standard Schema.orgVous pouvez également vous référer à Documentation officielle de Google sur les données structurées

4. Vérification de la mise en œuvre

Vous devez vérifier si les données ont été correctement implémentées. Pour ce faire, nous vous recommandons d'utiliser Le validateur de Schema.orgmais aussi de se référer à Val des résultats enrichis de Googleidateur. Certaines données structurées peuvent ne pas être officiellement prises en charge par Google, de sorte que leur validateur peut afficher un message indiquant qu'il n'y a pas de résultats riches. Dans ce cas, la vérification des implémentations doit toujours être effectuée à l'aide d'un outil supplémentaire.

Selon la documentation officielle de Schema.org, il existe trois façons de mettre en œuvre des données structurées. Celles-ci sont les suivantes :

Les méthodes les plus populaires pour incorporer des données structurées sont les microformats et JSON-LD, et ce sont ces méthodes que l'on retrouve dans la documentation des moteurs de recherche sur les données structurées.

Les données structurées utilisées sur les sites web comprennent

Organisation - utilisé pour identifier l'organisation que le site web représente. Il existe de nombreux sous-types de données structurées qui permettent d'identifier plus précisément le secteur d'activité et le type d'organisation en question (par exemple : LocalBusiness) ; cependant, ils utilisent tous un modèle similaire à celui de l'organisation. LocalBusiness et les sous-types de ces données structurées sont également utilisés par les moteurs de recherche (par exemple Google) pour alimenter Google My Business en données.

NouvellesArticle - peut contribuer à améliorer la visibilité d'un article dans les résultats de recherche standard. En outre, comme Google n'exige pas le format AMP pour qu'un site apparaisse dans le carrousel des dernières nouvelles, le fait de baliser un article avec ces données structurées augmente les chances qu'il apparaisse dans ce carrousel.

Note globale - Marquer un article de blog ou un produit sur un site de commerce électronique avec les données structurées AggregateRating permet de faire apparaître le classement par étoiles d'un produit ou d'un article dans les résultats de recherche. Notez que ces données structurées peuvent être mises en œuvre lorsque le site dispose d'un formulaire d'évaluation et que toutes les entrées publiées à l'aide de ce formulaire sont disponibles sur le site web à partir du niveau de l'utilisateur.

Recette - ce type de données structurées permet à un article de nature culinaire, contenant une recette de cuisine, d'apparaître dans les résultats étendus pour les recettes.

FAQPage - lorsqu'une page FAQ est balisée avec ces données structurées, ces questions et réponses peuvent apparaître dans les résultats de recherche. Nous pouvons baliser un nombre illimité de questions et de réponses sur la page, mais c'est le moteur de recherche qui décidera lesquelles doivent être affichées dans les SERP.

Pour choisir les bonnes données structurées, vous devez avant tout être guidé par le type de site web et son contenu. Ce n'est pas une bonne idée de baliser toutes les informations disponibles sur le site web avec des données structurées. Elles doivent être utilisées pour baliser autant d'informations que possible qui peuvent être utiles du point de vue des moteurs de recherche et des robots d'indexation.