Avant de rentrer dans le détail des données structurées, voici la définition que nous proposons de ce terme souvent incompris du SEO.

Les données structurées, qu’est-ce que c’est et à quoi ça sert ?

Tout d’abord, on confond bien souvent les microdonnées et les données structurées. Or, en réalité, les deux n’ont pas la même signification. Les microdonnées sont un format spécifique, une composante particulière des données structurées, au même titre que le sont le format JSON-LD ou le RDFa, tous trois des langages, voire des méta-langages, c’est-à-dire des langages de description, régis par la norme commune schema.org, qui servent à apporter de l’information complémentaire au contenu d’une page web afin d’aider les moteurs de recherche à mieux en comprendre le sens et les liaisons sémantiques. 

Parmi les trois types de balisage, Google plébiscite l’usage du format JSON-LD qui a le mérite de pouvoir être placé n’importe où dans le code source de la page, en bas le plus souvent, et non pas strictement autour de l’élément qu’on cherche à baliser, ce qui offre davantage de flexibilité. Et surtout, le JSON-LD est un format accessible et facilement lisible.

En tant que synonymes des données structurées, vous entendrez également souvent parler de schéma de balises, d’extraits enrichis ou Rich snippets, étant donné que, l’une des fonctions de chacun de ces langages, au-delà de baliser certaines parties de votre site pour que Google les interprète mieux, est d’agrémenter l’affichage de vos pages dans les résultats de recherche Google. Le moteur de recherche s’appuie donc sur ces éléments de balisage pour enrichir ses SERPs et fournir des résultats de meilleure qualité, voire des résultats immédiats depuis son moteur grâce au Knowledge Graph. Car oui, les données structurées présentes sur votre site peuvent influencer non seulement l’affichage des résultats, par le biais des featured snippets par exemple, mais aussi le Knowledge Graph, même si c’est surtout la base de connaissances Wikipédia qui alimente cette partie.

 

Knowledge Graph VS featured Snippets, quelle différence ?

Ici, il s’agit d’une Position Zéro, autrement dit, Google décide d’effectuer une mise en avant d’une page de résultats.

Les Featured Snippets sont un format de contenu enrichi, autrement dit, un extrait de données provenant d’un site Internet et mis en exergue par Google dans son moteur de recherche dès lors qu’il considère que cela répond aux attentes de ses utilisateurs.

Exemple d’un featured Snippets (Position 0) :Featured Snippet

 

Par ailleurs, le Knowledge Graph est un type d’affichage des résultats de recherche basé sur une grande variété de contenus encyclopédiques, comme Wikipedia, ou de bases de données universelles, ce qui permet à Google d’enrichir particulièrement l’affichage de ses résultats.

Exemple de résultat Knowledge Graph :

Knowledge Graph

Les principales données structurées à utiliser sur vos sites

Parmi la (très) longue liste de données structurées existantes sur le web, en voici quelques-unes que YATEO considère comme les plus importantes :

Les données structurées généralistes :

 

Les données structurées spécifiques :

 

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