Rappelons que les données structurées, ou «rich snippets», représentent une évolution majeure dans le domaine de l’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO).
Ces extraits enrichis permettent de présenter l’information des pages web de manière plus attrayante et informative dans les résultats de recherche, offrant aux utilisateurs une meilleure compréhension du contenu de la page avant même de cliquer.
Origine des Données Structurées
Les données structurées trouvent leur origine dans le besoin d’organiser l’information sur le web de manière à ce que les moteurs de recherche puissent mieux comprendre le contenu des pages. Initialement, les moteurs de recherche se basaient principalement sur le texte des pages pour déterminer leur pertinence par rapport à une requête.
Cependant, avec l’augmentation exponentielle des données disponibles sur Internet, il est devenu crucial de fournir des métadonnées supplémentaires pour aider à catégoriser et à interpréter correctement le contenu. Les standards de données structurées, tels que Schema.org, lancés en 2011 par Google, Microsoft, Yahoo, et Yandex, ont été établis pour répondre à ce besoin.
Types Courants de Données Structurées
Les données structurées peuvent être utilisées pour marquer une grande variété de types de contenu, mais certains sont plus courants et universellement reconnus par les moteurs de recherche :
- Articles : Pour les articles de presse, les blogues, etc.
- Produits : Pour les pages de produits dans les boutiques en ligne, incluant les informations sur les prix, la disponibilité, et les avis.
- Événements : Pour annoncer des événements et inclure des informations telles que la date, le lieu, et le prix.
- Recettes de cuisine : Pour les recettes, avec des détails sur les temps de cuisson, les ingrédients, et les valeurs nutritionnelles.
- Vidéos : Pour intégrer des informations sur des vidéos, y compris les descriptions, les durées, et les auteurs.
- Fil d’Ariane : Pour aider les internautes à comprendre et à explorer efficacement un site.
- Carrousel : Présente plusieurs fiches provenant du même site, visible sur mobile.
- Liste de cours : Permets de fournir diverses informations, y compris le nom du cours, le nom de l’instructeur et une brève description.
- Métadonnées d’image : Google Images peut afficher plus d’informations sur l’image, comme son créateur, de la façon dont les internautes peuvent utiliser une image et les informations de crédit.
- Offre d’emploi : Vos offres d’emploi sont susceptibles d’être affichées dans l’interface de recherche d’emploi sur Google, avec votre logo, des notes et des avis, ainsi que les détails de l’offre.
- Ces types de données structurées permettent aux moteurs de recherche de générer des rich snippets, qui enrichissent les résultats de recherche avec des informations supplémentaires et des visuels attractifs. Liste complète des données structurées en vigueur en février 2024.
Avantages des Données Structurées
L’utilisation des données structurées offre plusieurs avantages clés pour le SEO :
- Visibilité accrue : Les données structurées attirent l’attention sur les résultats de recherche, ce qui peut augmenter le taux de clics (CTR) de la page.
- Meilleure compréhension du contenu : En fournissant aux moteurs de recherche des informations contextuelles précises sur le contenu des pages, les données structurées aident à améliorer le positionnement des pages dans les résultats de recherche.
- Présence dans les recherches vocales : Avec l’émergence de la recherche vocale, les données structurées permettent aux moteurs de recherche de fournir des réponses directes et précises aux questions posées par les utilisateurs.
- Intégration dans les panneaux de connaissances : Les informations structurées peuvent être utilisées pour alimenter les Knowledge Graphs de Google, offrant une présence plus dominante dans les résultats de recherche.
Google annonce aujourd’hui la prise en charge des données structurées pour les variantes de produits.
Cette nouvelle donnée permettra aux commerçants d’afficher facilement davantage de variantes des produits qu’ils vendent et de présenter aux acheteurs des résultats plus pertinents et plus utiles.
La fourniture de différentes données structurées complétera et améliorera également les flux du compte Merchant Center, y compris les flux automatisés.
Cette nouvelle donnée structurée sera très utile pour les sites qui offrent des produits avec de nombreuses variantes, par exemple, les vêtements, les chaussures, les meubles et les bagages sont vendus dans différentes tailles, couleurs, matériaux ou motifs.
De même, les produits électroniques tels que les ordinateurs portables ou les smartphones sont vendus avec différentes tailles de mémoire, tailles d’écran et processeurs.