La SERP
Vous avez sans doute déjà vu apparaître des sites, selon vos recherches, qui n’avaient pas la même apparence que les autres dans la SERP.
Certains avaient plusieurs meta-titres cliquables, d’autres pouvaient avoir un extrait de page Wikipédia ou une géolocalisation Google Map et d’autres encore, des étoiles, des prix directement dans la meta-description.
Cette apparence est influencée par 3 fonctionnalités :
-les rich snippets
-le schema.org
-le knowledge graph
Affichage classique
A noter que WordPress ne permet nullement d’éditer les méta-données de nos pages.
Certaines extensions, telles que Yoast SEO, permettent de les éditer.
Attention cependant, on ne fait que suggérer des méta-titres ou méta-descriptions à Google. Il choisira ensuite de lui-même s’il les juge cohérents avec nos pages pour les présenter aux visiteurs sur la SERP. Dans le cas contraire, il les rédigera lui-même à partir des textes de nos pages qu’il jugera plus représentatif de notre contenu.
Affichage enrichi
Shema.org
Qu'est-ce que Schema.org ?
Schema.org est une initiative commune de Google, Microsoft, Yahoo! et d’autres moteurs de recherche pour développer un vocabulaire commun de balisage de données structurées pour les sites web. Le but de Schema.org est de faciliter la compréhension et l’analyse du contenu des pages web par les moteurs de recherche et les autres outils logiciels.
Le balisage de données structurées permet de décrire le contenu d’une page web d’une manière plus détaillée et structurée, en utilisant des balises de métadonnées standardisées qui permettent aux moteurs de recherche de mieux comprendre le contexte et le sens du contenu.
Le vocabulaire de balisage de Schema.org comprend une grande variété de types de données, tels que des événements, des recettes, des offres d’emploi, des produits, des lieux, des personnes, des organisations, des commentaires, etc. Il est également possible de créer des relations entre ces types de données pour permettre une compréhension plus fine du contenu.
L’utilisation du balisage de données structurées de Schema.org peut améliorer la visibilité et la pertinence des résultats de recherche pour un site web, car les moteurs de recherche peuvent afficher des résultats enrichis en informations, tels que des extraits de texte, des images, des avis, des évaluations, etc., en fonction du type de données structurées utilisé.
Comment fonctionne Schema.org ?
Le fonctionnement de Schema.org repose sur des balises de métadonnées standardisées qui sont utilisées pour décrire le contenu d’une page web de manière plus détaillée et structurée. Ces balises permettent aux moteurs de recherche de mieux comprendre le contexte et le sens du contenu d’une page web.
Voici les étapes de base pour utiliser le balisage de données structurées de Schema.org :
Identifier les types de données à baliser : Il faut d’abord identifier les types de données présents sur la page web, tels que des événements, des recettes, des offres d’emploi, des produits, des lieux, des personnes, des organisations, des commentaires, etc.
Choisir les balises appropriées : Pour chaque type de données, il faut choisir les balises de métadonnées appropriées à utiliser dans le code HTML de la page web. Les balises sont définies dans le vocabulaire de balisage de Schema.org et peuvent être consultées sur le site web officiel.
Ajouter les balises au code HTML : Une fois que les balises appropriées ont été identifiées, il faut les ajouter au code HTML de la page web. Les balises sont généralement ajoutées dans les sections appropriées de la page, telles que la section « head » ou la section « body ».
Tester le balisage : Une fois les balises ajoutées, il est recommandé de tester le balisage pour s’assurer qu’il est correctement formaté et que les données sont interprétées de manière cohérente par les moteurs de recherche. Google propose un outil de test de données structurées pour effectuer cette vérification.
En utilisant le balisage de données structurées de Schema.org, les moteurs de recherche peuvent afficher des résultats enrichis en informations, tels que des extraits de texte, des images, des avis, des évaluations, etc., en fonction du type de données structurées utilisé, ce qui peut améliorer la visibilité et la pertinence des résultats de recherche pour un site web.
Les Rich Snippets
Que sont les Rich Snippets ?
Les rich snippets, ou extraits enrichis en français, sont des informations supplémentaires qui s’affichent sous un lien dans les résultats de recherche. Ces informations sont généralement extraites à partir du balisage de données structurées d’un site web, tel que celui proposé par Schema.org.
Les rich snippets peuvent inclure des informations telles que des avis et des notes de clients, des images, des prix, des heures d’ouverture, des événements, des recettes, des faits et chiffres, des informations sur les produits, etc. Ces informations supplémentaires peuvent aider les utilisateurs à trouver plus facilement et plus rapidement les informations qu’ils recherchent et peuvent également augmenter la pertinence et la visibilité d’un site web dans les résultats de recherche.
L’utilisation de balises de données structurées telles que celles proposées par Schema.org peut permettre aux moteurs de recherche de mieux comprendre et d’interpréter le contenu d’un site web, ce qui peut entraîner l’affichage de rich snippets dans les résultats de recherche. Les rich snippets peuvent également aider à améliorer le taux de clics en fournissant des informations plus précises et en attirant l’attention des utilisateurs sur le contenu d’un site web.
Le Knowledge Graph
Qu'est-ce que le Knowledge Graph ?
Le Knowledge Graph (ou « graphe de connaissances » en français) est une base de données sémantique qui permet de représenter et d’organiser les connaissances sous forme de graphes. Il a été développé par Google pour améliorer la pertinence et la qualité des résultats de recherche en fournissant des informations plus riches et plus structurées aux utilisateurs.
Le Knowledge Graph de Google est alimenté par des sources de données variées, telles que des encyclopédies en ligne, des bases de données de connaissances, des cartes géographiques, des sites web, des livres, des vidéos, des images, etc.
Il utilise également des algorithmes d’intelligence artificielle pour comprendre le sens des mots et des phrases et pour établir des relations entre les différentes entités.
Ainsi, lorsque vous effectuez une recherche sur Google, le Knowledge Graph peut afficher des résultats enrichis en informations, tels que des cartes, des graphiques, des définitions, des relations entre les différents éléments, etc.
Cela permet aux utilisateurs de trouver rapidement les informations qu’ils recherchent et de mieux comprendre les sujets qui les intéressent
Comment fonctionne le Knowledge Graph ?
- Collecte de données : Google utilise des algorithmes pour extraire des informations de différentes sources de données, telles que des encyclopédies en ligne, des bases de données de connaissances, des cartes géographiques, des sites web, des livres, des vidéos, des images, etc.
- Traitement des données : Les données collectées sont ensuite traitées pour les structurer et les organiser sous forme de graphes de connaissances. Les algorithmes de traitement des données sont capables de comprendre le sens des mots et des phrases, ainsi que les relations entre les différentes entités.
- Création de relations : Les graphes de connaissances permettent de créer des relations entre les différentes entités, telles que les personnes, les lieux, les événements, les concepts, etc. Cela permet de mieux comprendre les informations et de les présenter de manière plus cohérente et structurée.
- Affichage des résultats : Lorsqu’un utilisateur effectue une recherche sur Google, le Knowledge Graph est capable de comprendre le sens de la requête et d’afficher des résultats enrichis en informations, tels que des cartes, des graphiques, des définitions, des relations entre les différents éléments, etc.
En résumé, le Knowledge Graph de Google utilise des algorithmes d’intelligence artificielle pour extraire, traiter et organiser des données provenant de différentes sources, afin de créer des graphes de connaissances riches en informations et de les présenter de manière pertinente et structurée aux utilisateurs
Apparaître dans le Knowledge Graph ?
Pour apparaître dans le Knowledge Graph de Google, vous devez fournir des informations précises, claires et complètes sur votre entreprise, votre marque, vos produits ou vos services à Google. Voici quelques conseils pour vous aider à apparaître dans le Knowledge Graph :
Utilisez des données structurées : Les données structurées sont des balises de code qui fournissent des informations claires et structurées sur votre entreprise, vos produits, vos événements, etc. Vous pouvez utiliser des outils comme Schema.org pour ajouter des données structurées à votre site web.
Créez un compte Google My Business : Google My Business est un service gratuit qui permet aux entreprises de gérer leur présence sur Google, y compris leur inscription sur Google Maps et leur affichage dans les résultats de recherche locale.
Optimisez votre contenu pour les requêtes de recherche : Vous devez créer du contenu de haute qualité et pertinent pour répondre aux questions que les utilisateurs posent sur Google. Utilisez des mots-clés pertinents et des expressions de longue traîne pour aider Google à comprendre votre contenu.
Utilisez des liens internes et externes : Utilisez des liens internes pour relier votre contenu pertinent et aider Google à comprendre la structure de votre site web. Utilisez également des liens externes de haute qualité pour renforcer l’autorité et la pertinence de votre site web.
Optimisez votre profil sur les réseaux sociaux : Assurez-vous que votre profil sur les réseaux sociaux est complet et à jour, et utilisez des mots-clés pertinents pour aider Google à comprendre votre entreprise et vos produits.
Google utilise Wikidata comme l’une de ses sources d’informations. Wikidata est une base de données de connaissances ouverte et collaborative qui fournit des informations structurées sur des millions d’entités, telles que des personnes, des lieux, des événements, des organisations, des œuvres d’art, des concepts et bien plus encore.
Google utilise les informations de Wikidata pour enrichir les résultats de recherche avec des données contextuelles supplémentaires sur les entités, telles que les relations, les catégories, les descriptions, les images, les dates, les événements et les propriétés. Cette information supplémentaire aide Google à comprendre plus précisément ce que représente chaque entité et à fournir des résultats de recherche plus pertinents et plus complets pour les utilisateurs.
Soyez patient : L’apparition dans le Knowledge Graph n’est pas garantie et peut prendre du temps. Continuer à fournir du contenu de haute qualité et pertinent, optimiser votre site web pour les moteurs de recherche et renforcer votre présence en ligne peut vous aider à améliorer vos chances d’apparaître dans le Knowledge Graph de Google.
En résumé, pour apparaître dans le Knowledge Graph de Google, vous devez fournir des informations précises, claires et complètes sur votre entreprise, vos produits ou vos services à Google, utiliser des données structurées, créer un compte Google My Business, optimiser votre contenu pour les requêtes de recherche, utiliser des liens internes et externes, optimiser votre profil sur les réseaux sociaux et être patient.