Mon introduction à l’examen des données structurées

Dans le monde numérique d’aujourd’hui, les avis jouent un rôle très important dans la crédibilité et la visibilité des produits et services en ligne. Dans cet article, j’examine en détail l’importance de la révision des données structurées et la manière dont elles peuvent améliorer le référencement et la confiance des clients.

Qu’est-ce que la révision des données structurées ?

Les données structurées relatives aux avis sont un type de balisage utilisé pour afficher des avis sur des produits ou des services de manière standardisée sur l’internet. Il aide les moteurs de recherche à afficher les commentaires des utilisateurs de manière claire et compréhensible.

Avantages de l’examen des données structurées pour le référencement

L’utilisation de données structurées sur les commentaires peut améliorer considérablement les résultats de recherche, car les commentaires apparaissent directement dans les moteurs de recherche. Ce n’est pas seulement bon pour le référencement, mais cela crée aussi de la confiance chez les clients potentiels grâce à des avis de clients clairs et immédiatement visibles.

Examiner les données structurées en un coup d’œil

Vous n’avez pas le temps de rédiger un long article ? Il n’y a pas de problème. Regardez la vidéo ci-dessous pour un résumé de cet article.

Examiner les données structurées (vidéo).

Principales caractéristiques des données structurées de l’examen

Les caractéristiques importantes des données structurées des évaluations sont le nom de l’utilisateur, la note et la date de l’évaluation. Il est également important d’utiliser le « reviewBody », qui contient le texte original de la critique.

La fonction de schema.org

Schema.org fournit des lignes directrices claires pour le marquage des évaluations, telles que « Review » et « AggregateRating ». Ces instructions contribuent à une structuration précise et efficace des données d’évaluation.

Préparatifs

Assurez-vous d’avoir accès au code HTML de la page où vous souhaitez appliquer les données structurées de révision. Rassemblez tous les détails, tels que le nom de l’évaluateur, la note et l’évaluation elle-même.

Aperçu des étapes

  1. Choisissez le format: décidez si vous voulez utiliser JSON-LD, Microdata ou RDFa.
  2. Recueillir les bonnes informations: recueillir toutes les données pour chaque examen.
  3. Rédiger le code des données structurées : utilisez les lignes directrices de Schema.org pour rédiger le code des données structurées de révision.
  4. Ajoutez le code à votre site web: ajoutez le code à la page correspondante de votre site web.
  5. Testez et vérifiez le code: utilisez l’outil de test des données structurées de Google pour vérifier que les données structurées fonctionnent comme prévu.

Suivez les étapes ci-dessus pour mettre en œuvre avec succès la révision des données structurées sur un site web. Cela peut grandement améliorer la visibilité et la crédibilité de vos produits ou services.

Exemples pratiques sous différents formats

  • Exemple JSON-LD:code jsonCopy{ "@context": "http://schema.org", "@type": "Review", "author": { "@type": "Person", "name": "Jan Jansen" }, "reviewRating": { "@type": "Rating", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "reviewBody": "Dit is een uitstekend product, ik raad het ten zeerste aan!", "datePublished": "2024-01-23" }
  • Exemple de microdonnées:htmlCopier le code<div itemscope itemtype="http://schema.org/Review"> <span itemprop="author" itemscope itemtype="http://schema.org/Person"> <span itemprop="name">Jan Jansen</span> </span> <div itemprop="reviewRating" itemscope itemtype="http://schema.org/Rating"> <meta itemprop="ratingValue" content="5" /> <meta itemprop="bestRating" content="5" /> </div> <span itemprop="reviewBody">Dit is een uitstekend product, ik raad het ten zeerste aan!</span> <meta itemprop="datePublished" content="2024-01-23" /> </div>

Vérification et test des données structurées

Assurez-vous que les données structurées sont insérées correctement. Vous pouvez le vérifier à l’aide d’outils de validation tels que l’outil de test des données structurées de Google ou le test des résultats riches. En effet, ces outils permettent de détecter et de corriger les éventuelles erreurs de formatage.

Erreurs courantes et solutions

Une erreur fréquente lors de la mise en œuvre de la révision des données structurées est l’absence de champs obligatoires ou l’utilisation de balises incorrectes. Assurez-vous que toutes les informations requises sont présentes et marquées conformément aux directives schema. org. Les erreurs dans les données structurées entraînent un mauvais affichage dans les résultats de recherche, voire l’ignorance des données par les moteurs de recherche.

En suivant attentivement ces étapes et en utilisant les bons outils de contrôle, vous pouvez mettre en œuvre correctement la révision des données structurées. Cela peut accroître considérablement la crédibilité et la visibilité de vos produits ou services et constituer un maillon important de votre performance.

Exemples de révision de la rédaction de données structurées

Permettez-moi de vous donner quelques exemples d’utilisation d’AggregateRating dans les données structurées. Pour afficher un extrait d’évaluation dans les résultats de recherche de Google, il est important d’utiliser les balises de schéma. Il s’agit d’une forme de microdonnées qui aide les moteurs de recherche à comprendre et à traiter le contenu d’une page. Vous utilisez le schéma AggregateRating si vous disposez d’un ensemble d’avis et que vous souhaitez afficher une note globale dans les résultats de recherche de Google.
Voici un exemple de ce à quoi cela pourrait ressembler en JSON-LD (une méthode d’utilisation des données liées en JSON) :

{
« @context » : « https://schema.org »,
« @type » : « Produit »,
« nom » : « SuperWidget 3000 »,
« image » : « http://example.com/product.jpg »,
« description » : « Le dernier SuperWidget 3000 est le meilleur choix pour vos besoins »,
« fire » : {
« @type » : « Marque »,
« nom » : « WidgetCorp »
},
« aggregateRating » : {
« @type » : « AggregateRating »,
« ratingValue » : « 4.4 »,
« reviewCount » : « 89 »
},
« review » : [
{
« @type » : « Review »,
« auteur » : « Alice »,
« datePublished » : « 2023-01-15 »,
« description » : « Bon produit, mais livraison tardive »,
« reviewRating » : {
« @type » : « Rating »,
« bestRating » : « 5 »,
« ratingValue » : « 4 »,
« pireRating » : « 1 »
}
},
// … autres commentaires …
]
}

Explication des pièces :

  1. @context: spécifie que les données sont basées sur la norme Schema.org.
  2. @type: Spécifie le type de l’élément (dans ce cas, un product).
  3. nom, image, description, marque: informations de base sur le produit.
  4. aggregateRating: un objet représentant les données de notation agrégées.
    • @type: indique qu’il s’agit d’un AggregateRating.
    • ratingValue: la note moyenne de l’évaluation.
    • reviewCount: le nombre total d’avis pris en compte dans la note moyenne.
  5. examen: une liste d’objets d’examen individuels
    • Chaque critique contient des informations sur l’auteur, la date de publication, la description et la note.

En intégrant correctement ces données structurées sur votre site web, Google peut comprendre l’information et choisir de l’afficher dans les résultats de recherche. Cela peut conduire à une meilleure visibilité et à des taux d’interaction plus élevés. Bien que les données structurées augmentent les chances d’afficher des extraits étendus dans les résultats de recherche, il est important de se rappeler que c’est Google qui détermine en dernier ressort si les avis sont affichés et de quelle manière.

Rédiger une version plus courte

Si vous souhaitez rédiger une version plus courte des données structurées pour un AggregateRating sans évaluations individuelles, vous pouvez omettre la section des évaluations.

{
« @context » : « https://schema.org »,
« @type » : « Produit »,
« nom » : « SuperWidget 3000 »,
« image » : « http://example.com/product.jpg »,
« description » : « Le dernier SuperWidget 3000 est le meilleur choix pour vos besoins »,
« fire » : {
« @type » : « Marque »,
« nom » : « WidgetCorp »
},
« aggregateRating » : {
« @type » : « AggregateRating »,
« ratingValue » : « 4.4 »,
« reviewCount » : « 89 »
}
}

Dans cette version :

  • Le contexte (@context) et le type (@type) restent les mêmes, indiquant que les données sont basées sur Schema.org et que le type principal est un Product.
  • Le nom, l’image, la description et la marque fournissent des informations de base sur le produit.
  • aggregateRating est la partie la plus importante ici et comprend :
    • @type: indique qu’il s’agit d’un AggregateRating.
    • ratingValueLe tableau suivant indique la note moyenne.
    • reviewCountLe nombre d’avis : indique le nombre total d’avis pris en compte dans le calcul de la note moyenne.

Ces données structurées résument l’évaluation globale du produit. Elle ne fournit pas d’autres détails sur les notations individuelles. Cela peut être un avantage sur les pages de présentation des produits ou si vous souhaitez uniquement afficher l’évaluation globale sans montrer les avis individuels des clients.

Résumé

Dans ce court tutoriel, j’ai expliqué comment utiliser des données structurées pour AggregateRating et comment configurer l’évaluation globale d’un produit au format JSON-LD. En mettant en évidence l’évaluation moyenne et le nombre total d’avis, vous assurez une présentation plus claire des avis sur les produits. Cela permet d’améliorer la visibilité sur les moteurs de recherche sans afficher les évaluations individuelles. Si vous souhaitez obtenir une vue d’ensemble des options relatives à la révision des données structurées, cliquez sur ce lien de Google.

Senior SEO-specialist

Ralf van Veen

Senior SEO-specialist
Five stars
Mon client m'a donné 5.0 sur Google sur 75 avis

Je travaille depuis 10 ans en tant que spécialiste SEO indépendant pour des entreprises (néerlandaises et l'étrangèr) qui souhaitent obtenir un meilleur classement dans Google de manière durable. Au cours de cette période, j'ai conseillé des marques de premier plan, mis en place des campagnes internationales de référencement à grande échelle et coaché des équipes de développement mondiales dans le domaine de l'optimisation des moteurs de recherche.

Grâce à cette vaste expérience dans le domaine de l'optimisation des moteurs de recherche, j'ai développé le cours d'optimisation des moteurs de recherche et j'ai aidé des centaines d'entreprises à améliorer leur visibilité dans Google de manière durable et transparente. Pour cela, vous pouvez consulter mon portfolio, références et mes collaborations.

Cet article a été initialement publié le 27 mars 2024. La dernière mise à jour de cet article date du 27 mars 2024. Le contenu de cette page a été rédigé et approuvé par Ralf van Veen. Pour en savoir plus sur la création de mes articles, consultez mes lignes directrices éditoriales.