Définition – Utilisation de données structurées
L’utilisation de données structurées consiste à ajouter un balisage spécifique au code HTML d’une page web pour aider les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu.
Ces données suivent un format standardisé (le plus souvent schema.org) et permettent d’enrichir l’affichage des pages dans les résultats de recherche (rich snippets), mais aussi d’améliorer leur visibilité dans les assistants vocaux et les IA génératives (Google SGE, ChatGPT, Perplexity…).
Exemples concrets de données structurées
- Avis clients → note moyenne affichée dans Google
- Recettes → temps de cuisson, calories, image…
- Événements → date, lieu, prix…
- Professionnels → nom, spécialité, adresse…
- FAQ ou How-To → encarts enrichis dans les SERP
- Prduits → prix, stock, marque… Comment ça fonctionne ?
- Les données structurées sont intégrées via des balises au format JSON-LD, Microdata ou RDFa.
- Elles n’apparaissent pas pour l’utilisateur, mais sont lues par les moteurs de recherche.
- Elles permettent de qualifier précisément les contenus (ex. : « ceci est un événement », « ceci est une offre produit », etc.) En 2025, pourquoi utiliser les données structurées ?
- Améliorer la compréhension du contenu par les moteurs et les IA génératives.
- Gagner en visibilité grâce aux résultats enrichis (rich results) dans les SERP.
- Renforcer le référencement sémantique dans un web dominé par l’IA et les assistants intelligents.
- Être « machine-readable » : essentiel pour figurer dans les réponses de Google SGE, ChatGPT ou Perplexity.
En résumé
Les données structurées sont un langage invisible pour l’utilisatrice, mais essentiel pour les moteurs. En les utilisant, on structure l’information de manière à la rendre compréhensible par l’IA, tout en améliorant son référencement et sa visibilité.