Tout ce que vous devez savoir sur les données structurées

Lorsqu’il s’agit d’optimiser votre site Web pour les résultats des moteurs de recherche, les données structurées sont un outil important à prendre en compte. En utilisant le balisage schema.org, vous pouvez aider les moteurs de recherche comme Google ou Bing à mieux comprendre le contenu et la structure de vos pages. Dans cet article, nous allons expliquer ce que sont les données structurées et comment vous pouvez les utiliser pour améliorer la visibilité de votre site dans les résultats de recherche. Nous vous donnerons également quelques conseils pour commencer à utiliser le balisage de données structurées.

Les données structurées sont une façon d’organiser les informations de manière à ce qu’elles puissent être facilement lues et comprises par les ordinateurs. Elles sont souvent utilisées pour stocker des données dans des bases de données ou pour transmettre des données entre différents systèmes informatiques. Les données structurées contiennent généralement des champs bien définis, ou attributs, qui contiennent des informations spécifiques. Par exemple, une base de données contenant des informations sur les clients peut comporter les champs suivants

Alors si vous cherchez à donner à votre site Web un avantage dans le monde concurrentiel du marketing en ligne, lisez la suite !

1. Qu’est-ce que les données structurées et pourquoi sont-elles importantes pour le référencement ?

Les données structurées sont un format normalisé permettant d’organiser les informations afin qu’elles puissent être facilement lues et comprises par les ordinateurs. En utilisant le balisage schema.org, vous pouvez aider les moteurs de recherche comme Google ou Bing à mieux comprendre le contenu et la structure de vos pages. Cela peut conduire à une meilleure visibilité de votre site dans les résultats de recherche.

Il existe de nombreux types de balises structurées mais les plus courantes sont les microdonnées, RDFa et JSON-LD. Les microdonnées sont un ensemble de balises que vous pouvez utiliser pour baliser les éléments HTML de vos pages Web. RDFa est une technologie similaire qui utilise des balises différentes. JSON-LD est un format permettant de coder des données liées en JSON.

Bien qu’il existe il existe de nombreux types de données structurées, mais elles ont toutes le même objectif : aider les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu de votre site Web.

Voici quelques avantages de l’utilisation des données structurées :

  • une meilleure visibilité dans les résultats de recherche
  • des résultats de recherche plus riches avec plus d’informations sur votre site
  • la possibilité de présenter votre contenu sous de nouvelles formes sur Google (par exemple, dans les rubriques cartes riches ou le Knowledge Graph)
  • de meilleures chances de voir votre contenu figurer dans les “featured snippets” de Google
  • une meilleure convivialité pour les utilisateurs qui recherchent des informations spécifiques sur votre site

Si vous ne savez pas par où commencer, nous vous recommandons d’utiliser JSON-LD. C’est le format que nous utilisons sur Moz.com, et il est relativement facile à utiliser.

2.Les inconvénients des données non structurées

Parmi les outils courants d’analyse des données non structurées figurent les logiciels d’analyse de texte, les outils d’exploration de données et les algorithmes d’apprentissage automatique. Ces outils permettent à l’utilisateur d’identifier des modèles et des idées dans les données qui seraient difficiles à voir avec les outils commerciaux standard.

L’utilisation de données non structurées présente toutefois plusieurs inconvénients :

  • il peut être difficile d’obtenir des ensembles de données non structurées précis et complets
  • les données non structurées sont souvent “bruyantes” et contiennent beaucoup d’informations non pertinentes
  • le traitement des données non structurées peut nécessiter des efforts et une expertise considérables

Donc, si vous cherchez à donner à votre pour donner à votre site Web un avantage dans le monde concurrentiel du web marketing, les données structurées sont la solution !

En utilisant le balisage schema.org, vous pouvez aider les moteurs de recherche comme Google ou Bing à mieux comprendre le contenu et la structure de vos pages. Cela peut conduire à une meilleure visibilité de votre site dans les résultats de recherche. Il existe de nombreux types de balises structurées, mais les plus courantes sont les microdonnées, RDFa et JSON-LD. Les microdonnées sont un ensemble de ce que vous pouvez utiliser pour baliser les éléments HTML de vos pages Web. RDFa est une technologie similaire qui utilise des balises différentes. JSON-LD est un format permettant de coder des données liées en JSON. S’il existe de nombreux types de données structurées, elles ont toutes le même objectif : aider les moteurs de recherche à mieux comprendre le contenu de votre site Web.

3. Données structurées vs données non structurées

Les données structurées sont plus précises et plus faciles à utiliser que les données non structurées. Les données structurées sont stockées dans un format prédéfini, tandis que les données non structurées sont un conglomérat de nombreux types de données différents qui sont stockés dans leurs formats natifs. Les données structurées utilisent le schéma lors de l’écriture tandis que les données non structurées utilisent le schéma lors de la lecture.

Les données structurées sont généralement stockées dans des entrepôts de données et les données non structurées dans des lacs de données. Les entrepôts de données sont utilisés pour les données structurées, tandis que les lacs de données sont utilisés pour les données non structurées. Les lacs de données peuvent être utilisés dans le cloud, mais les données structurées nécessitent moins d’espace de stockage que les données non structurées.

4. Quel avenir pour vos données ?

L’un des aspects les plus importants de la gouvernance des données consiste à garantir la qualité de vos données. Il s’agit notamment de vérifier que les données sont exactes et cohérentes, et de s’assurer qu’elles répondent à toutes les exigences de conformité applicables. Il existe un certain nombre de techniques que vous pouvez utiliser pour y parvenir, notamment le profilage des données, le nettoyage des données et la validation des données.

Le profilage des données est un processus qui consiste à identifier les caractéristiques de vos données. Il s’agit notamment d’identifier les champs de données, leurs types et la gamme de valeurs qu’ils peuvent contenir. Le profilage des données peut vous aider à identifier toute incohérence ou inexactitude dans vos données, et vous permet de les corriger avant d’utiliser les données pour l’analyse ou la prise de décision.

Le nettoyage des données est le processus qui consiste à supprimer les données inexactes ou non pertinentes de votre ensemble de données. Cela peut améliorer l’exactitude et l’exhaustivité de vos données, et peut également vous aider à répondre aux exigences de conformité. Le nettoyage des données peut être effectué manuellement ou par des moyens automatisés.

La validation des données est le processus qui consiste à vérifier vos données par rapport à un ensemble de règles ou de critères. Cela peut contribuer à garantir que les données sont valides et répondent à toutes les normes requises. La validation des données peut être effectuée manuellement ou par des moyens automatisés.

Pour conclure, les données structurées sont plus précises et plus faciles à utiliser que les données non structurées. Il est important de garantir la qualité de vos données, et il existe un certain nombre de techniques que vous pouvez utiliser pour y parvenir. Le profilage des données, le nettoyage des données et la validation des données sont autant de méthodes que vous pouvez utiliser pour améliorer la qualité de vos données.

Vous souhaitez vous former au Big Data ? Retrouvez les formations Data Full Stack et Data Analyst qui vous forment aux métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist.


Merci pour votre lecture ! Si vous souhaitez lire nos prochains articles autour de la Data et de l’IA, vous pouvez nous suivre sur FacebookLinkedIn et Twitter pour être notifié lorsqu’un nouvel article est publié ! 

Kickstart your data career !

Nous contacter

1 CRS VALMY 92800 PUTEAUX
NDA : 11922370892

DataRockstars

Ressources

Nos références

Certifié Qualiopi

© 2023 DATAROCKSTARS. Tous droits réservés.