Comment Google arrive-t-il à comprendre le contenu d’une page web ? Si vous avez envie de comprendre la signification des données structurées, alors vous êtes au bon endroit.
Les données structurées sont des données prédéfinies et formatées, exploitables par les machines à travers des techniques de Traitement Automatique du Langage Naturel ou NLP Natural Language Processing.
Dans ce guide, nous allons explorer ce qu’est une donnée structurée, en quoi ça peut servir dans le référencement naturel SEO et les différents formats sous lesquels elles sont renseignées.
Qu’est-ce que les données structurées ?
Pour comprendre les données structurées, essayons de comprendre l’origine et l’intérêt de ces dernières pour les moteurs de recherche.
Pour ce faire, commençons par l’explication des entités nommées.
La recherche des entités nommées
Dans la base scientifique des algorithmes des moteurs de recherche, la compréhension des expressions dans un texte est indispensable pour son indexation. L’idée est d’identifier toutes sortes entités reconnaissables par leur nom afin d’établir des relations entre eux.
Il s’agit des entités nommées.
Selon Wikipédia, une entité nommée est une expression linguistique référentielle, souvent associée aux noms propres et aux descriptions définies.
Il existe trois types d’entités nommés :
- des personnes physiques : réelles ou fictives, contemporaines ou historiques
- des personnes morales : organisation, entreprise, gouvernement…
- des lieux : entités localisées géographiquement
La recherche des entités et les relations entre elles font donc l’objet des algorithmes des moteurs de recherche. Plusieurs techniques de text mining ont été utilisées pour tenter de comprendre et les indexer.
Cependant, plusieurs problématiques se sont posées. En effet, la recherche des entités dans les textes est souvent confrontée à trois phénomènes compliquant leur reconnaissance et leur liaison :
- la synonymie : une même entité peut avoir les mêmes expressions
- la métonymie : une expression linguistique peut être associée à une entité différente de celle qu’elle désigne habituellement
- l’homonymie : selon le contexte, une expression linguistique peut être associée à plusieurs entités différentes
Par ailleurs, les entités nommées sont connues pour être une classe ouverte : plusieurs entités nouvelles peuvent être créées. Il est impossible d’en faire une liste complète.
Google tente de repérer les entités nommées ainsi que leur liaison pour pouvoir comprendre le texte et procéder à l’indexation. Désormais, les techniques de NLP sont les plus utilisées. Mais il en existe toujours des difficultés, des pièges, ce qui fait toute la différence avec les données structurées.
Les données non structurées
Les données non structurées sont des données qui sont exploitées dans leur format d’origine. Elles ne sont pas prédéfinies et ne sont pas formatées selon un standard.
Elles sont destinées à des humains et non des machines. Les données non structurées se présentent sous la forme de beaucoup de fichiers comme les emails, les posts sur les réseaux sociaux, les images, les commentaires…
Du fait qu’elles ne soient pas formatées, leur traitement est tout aussi difficile. Cette absence de format entraîne les irrégularités et les ambiguïtés dans le traitement.
La seule manière donc de faciliter la compréhension des textes et de faciliter l’indexation par Google est l’utilisation des données structurées.
Les données structurées : définition
Les données structurées sont des données formatées et prédéfinies pour être exploitées par les machines et non par les humains. Elles sont définies selon une ontologie ou une standardisation ou un référentiel.
Les données relationnelles sont des exemples de données structurées. Pour récupérer et traiter ces données, on utilise généralement un langage de programmation commun qu’est le SQL, Structured Query Language.
En SEO, elles sont utilisées par les moteurs de recherche pour comprendre les textes et les indexer.
Par exemple, si vous avez un site de vente de livre en ligne comme Amazon, vous pouvez présenter le livre en donnant certaines spécifications à Google. Vous pouvez donner le nom de l’auteur, le titre de l’ouvrage, le nombre de page, l’édition…
Les données structurées sont primordiales pour optimiser une page web pour les moteurs de recherche. Voyons les avantages que vous offrent les données structurées dans une stratégie SEO.
Quels sont les avantages des données structurées ?
Les données structurées sont essentielles pour améliorer la visibilité en ligne et aider les moteurs de recherche à comprendre le contenu d’une page. Voici cinq avantages :
- Traitement facile par les algorithmes de machine learning
Les données structurées ont pour avantage de faciliter le traitement des données par les algorithmes de machine learning. La nature précise des données et leur format permet de les analyser facilement.
- Meilleure compréhension par les moteurs de recherche
En utilisant des balises structurées telles que schema.org, les moteurs de recherche comprennent plus facilement le contenu de votre site web. Cela les aide à classer et à afficher vos informations de manière plus précise dans les résultats de recherche.
- Taux de clics plus élevé
Les données structurées permettent de créer des extraits enrichis (rich snippets) qui peuvent inclure des informations telles que les avis, les étoiles, les prix, etc. Ces extraits attirent davantage l’attention des utilisateurs et améliorent le taux de clics.
- Amélioration du référencement local
Pour les entreprises locales, les données structurées aident les moteurs de recherche à comprendre l’emplacement de l’entreprise, les horaires d’ouverture, les avis, etc. Cela améliore la visibilité dans les résultats de recherche locaux.
- Optimisation pour la recherche vocale
Les données structurées rendent les informations plus accessibles aux assistants vocaux comme Siri ou Google Assistant. Cela peut être crucial à mesure que la recherche vocale devient de plus en plus populaire.
L’implémentation de données structurées dans votre stratégie SEO peut avoir un impact significatif sur la visibilité en ligne et l’engagement des utilisateurs. Il est essentiel de rester à jour avec les meilleures pratiques en matière de données structurées pour maximiser ces avantages.
Quels sont les formats possibles des données structurées ?
Pour utiliser les données structurées sur vos pages web, il existe trois types de formats que vous vous pouvez utiliser, qui sont acceptés par Google. Celui recommandé est JSON-LD.
Voyons tout cela en détail.
JSON-LD
JSON-LD, JavaScrispt Object Notation for Linked-Data, est un format qui permet de formater les objets et les lier à travers le format JSON.
C’est une notation qui s’intègre dans une balise <script> qui peut être intégré dans la balise <head> ou <body>.
Ce format a pour avantage d’être dissocié du code HTML, ce qui facilite la lecture, la génération et la maintenance.
Voici un exemple de script de données structurées sous forme de JSON-LD.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Recipe",
"name": "Party Coffee Cake",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "John Duran"
},
"datePublished": "2005-05-15",
"description": "This coffee cake is awesome and perfect for parties.",
"prepTime": "PT20M"
}
</script>RDFa
C’est une extension du HTML 5 qui utilise des attributs supplémentaires pour intégrer les données structurées dans le code HTML existant. Complication de génération et de maintenance.
Microdonnées
C’est une spécification HTML ouverte à la communauté et utilisée pour imbriquer des données structurées dans un contenu HTML. Comme pour RDFa, ces microdonnées utilisent des attributs de balises HTML pour nommer les propriétés que vous voulez présenter comme des données structurées.
Le référentiel shema.org
schema.org est une initiative collaborative majeure impliquant les principaux moteurs de recherche tels que Google, Bing, Yahoo! et Yandex.
Le but de ce projet est de faciliter la compréhension du contenu des pages web par les moteurs de recherche.
En effet, pour que tout le monde se comprenne, il est convenu pour utiliser la même ontologie ou référentiel. C’est comme une standardisation. Il faut que tout le monde se conforme à une règle.
C’est en effet, le but du projet schema.org. Dans le domaine du SEO, cela joue un rôle fondamental. En utilisant des balises structurées pour définir des éléments tels que les produits, les avis, les entreprises locales, les événements et bien plus encore, les propriétaires de sites web peuvent indiquer clairement aux moteurs de recherche ce que leurs pages contiennent.
Cela a un impact significatif sur la visibilité en ligne. Lorsque les moteurs de recherche comprennent mieux le contenu, ils peuvent afficher des extraits enrichis (rich snippets) dans les résultats de recherche.
Ces extraits comprennent souvent des informations telles que des avis, des étoiles de notation, des prix, des horaires d’ouverture, etc. Les extraits enrichis attirent davantage l’attention des utilisateurs et augmentent le taux de clics.
De plus, schema.org est essentiel pour l’optimisation de la recherche vocale, car les assistants vocaux comme Siri et Google Assistant utilisent ces données pour répondre aux questions des utilisateurs.
En résumé, le projet schema.org vise à améliorer la compréhension du contenu en ligne par les moteurs de recherche, ce qui renforce la visibilité et l’engagement des utilisateurs.
L’intégration de données structurées selon les directives de schema.org est une pratique incontournable pour les professionnels du SEO souhaitant optimiser la présence en ligne de leur site web.
Conclusion
Les données structurées sont importantes dans l’optimisation d’un site pour les moteurs de recherche. Elles permettent d’utiliser un langage commun, facilitent la compréhension par les moteurs de recherche et optimisent la visibilité d’un site web à travers les extraits enrichis mis en avant dans les résultats de recherche.
Cet article est une introduction aux données structurées. Dans des prochains articles, nous explorerons l’intérêt de ces données pour le SEO, celles à utiliser et comment les mettre en place.
Qu’en pensez-vous de cet article ? Avez-vous compris ce que sont les données structurées ? Posez toutes vos questions dans les commentaires.
Marius
