Données Structurées

Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées constituent un langage de balisage standardisé qui permet de décrire précisément le contenu d'une page web aux moteurs de recherche. Utilisant le vocabulaire Schema.org, elles fournissent un contexte sémantique que les robots d'indexation peuvent facilement interpréter.

Concrètement, les données structurées sont des extraits de code (généralement en format JSON-LD) insérés dans le code HTML d'une page. Ces balises indiquent à Google et aux autres moteurs la nature exacte des informations présentes : produit, avis, entreprise, événement, recette, FAQ, etc.

Le schema markup pour les avis clients est particulièrement puissant. Il permet d'indiquer aux moteurs de recherche les notes attribuées, le nombre d'avis collectés et le texte des témoignages. Ces informations peuvent ensuite être affichées directement dans les résultats de recherche sous forme de rich snippets.

Pourquoi utiliser les données structurées pour vos avis ?

L'implémentation de données structurées avis offre des avantages considérables pour votre visibilité en ligne et vos performances SEO :

Rich snippets dans les résultats Google : Les étoiles jaunes et la note moyenne affichées directement dans les SERP attirent l'attention et augmentent significativement le taux de clic (CTR). Une étude montre que les résultats avec rich snippets génèrent jusqu'à 30% de clics supplémentaires.

Amélioration du référencement : Google valorise les sites qui facilitent la compréhension de leur contenu. Les données structurées contribuent à une meilleure indexation et peuvent influencer positivement le positionnement.

Augmentation de la confiance : L'affichage des notes directement dans les résultats de recherche renforce la crédibilité de votre entreprise avant même que l'internaute ne visite votre site.

Éligibilité aux fonctionnalités enrichies : Au-delà des étoiles, les données structurées peuvent permettre l'affichage dans les knowledge panels, les carousels de produits et autres formats enrichis.

Comment implémenter le schema markup pour les avis ?

L'implémentation technique des données structurées nécessite de respecter les standards Schema.org et les directives de Google :

Choisir le bon type de schéma : Pour les avis, les types principaux sont AggregateRating (note moyenne), Review (avis individuel) et Product ou LocalBusiness selon votre contexte. Ces schémas peuvent être imbriqués pour une description complète.

Utiliser le format JSON-LD : Google recommande le format JSON-LD pour les données structurées. Ce format, placé dans une balise script, est facile à implémenter et à maintenir sans modifier le code HTML visible.

Respecter les guidelines Google : Les avis affichés doivent être authentiques et provenir de vrais clients. Google pénalise les sites qui affichent des données structurées trompeuses ou des avis artificiels.

Valider avec les outils Google : L'outil de test des résultats enrichis permet de vérifier que vos données structurées sont correctement implémentées et éligibles aux rich snippets.

Review Collect et les données structurées

Review Collect intègre automatiquement les données structurées conformes aux standards Google dans tous ses widgets d'affichage d'avis. Cette fonctionnalité native vous permet de bénéficier des rich snippets sans aucune intervention technique.

Nos widgets génèrent automatiquement le balisage JSON-LD incluant votre note moyenne, le nombre d'avis et les témoignages individuels. Le code est continuellement mis à jour pour respecter les dernières recommandations de Google.

La plateforme propose également des options avancées pour personnaliser les données structurées selon votre type d'activité : LocalBusiness pour les commerces physiques, Product pour les e-commerces, ou Organization pour les entreprises de services.

En centralisant la collecte et l'affichage de vos avis avec Review Collect, vous maximisez vos chances d'obtenir les précieux rich snippets qui augmentent votre visibilité et votre taux de clic dans les résultats de recherche.