Données structurées
Les données structurées sont des informations lisibles par les machines, ajoutées à une page web selon le vocabulaire schema.org, qui décrivent le contenu de la page (produit, recette, avis) dans un format fixe pour que les moteurs de recherche et les systèmes IA puissent les interpréter sans ambiguïté.
Le terme est souvent utilisé comme synonyme de balisage schema, mais les deux notions ne sont pas identiques. Les données structurées désignent l'idée générale de décrire une page dans un format défini et lisible par les machines ; le balisage schema est l'implémentation concrète qui utilise le vocabulaire schema.org, de loin la plus répandue sur le web ouvert. En pratique, quand on parle de données structurées pour le SEO, on désigne presque toujours des types schema.org exprimés dans un format reconnu. L'objectif est d'éliminer l'ambiguïté : plutôt que de laisser un robot d'indexation deviner que « 24,00 euros » est un prix et « 4,7 sur 5 » une note, vous déclarez les deux comme propriétés nommées (price, ratingValue) que tout analyseur conforme lit de la même façon.
Google prend en charge trois formats : JSON-LD, Microdata et RDFa. JSON-LD est le format recommandé, car il se place dans un bloc script séparé du code HTML visible, ce qui le rend plus simple à ajouter, à lire et à maintenir. Les mêmes données peuvent alimenter un rich snippet dans Google (notes en étoiles, prix, accordéons de questions-réponses) et fournir aux assistants IA une source propre à citer, plutôt que d'extraire les informations du texte de la page.
Prenons une boutique Shopify vendant des sacs en cuir. Le gabarit produit affiche le titre, le prix, la disponibilité et un bloc d'avis clients. En l'état, cette page est lisible pour un acheteur, mais reste floue pour une machine. En ajoutant un schema Product avec les propriétés offers et aggregateRating imbriquées, vous indiquez clairement à un robot d'indexation que l'article est vendu 65 euros, qu'il est en stock et qu'il affiche une moyenne de 4,6 sur 213 avis. Ce balisage rend la fiche éligible aux notes en étoiles dans le snippet de recherche, et le même bloc de propriétés est l'élément le plus précis qu'un modèle peut reprendre lorsqu'il résume le produit ailleurs.
Ce second usage prend chaque année plus d'importance. Les moteurs de réponse IA comme ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews privilégient les faits qu'ils peuvent extraire facilement et attribuer avec certitude. Un modèle qui doit extraire un prix du texte courant risque de se tromper ou d'ignorer la page ; un modèle auquel on fournit un bloc offers balisé a bien plus de chances de citer votre boutique correctement. Les données structurées ne garantissent pas une citation, mais elles réduisent le coût de la compréhension, et c'est souvent ce qui détermine si vous êtes mentionné ou non.
La mise en garde honnête : les données structurées ne garantissent ni un rich snippet ni une citation, et elles doivent refléter fidèlement ce qui est visible sur la page. Baliser des notes ou des avis qu'un acheteur ne peut pas voir va à l'encontre des règles de Google et peut déclencher une action manuelle. Les données doivent être exactes et vérifiables, pas décoratives. Considérez-les comme une description fidèle de la page, jamais comme un levier pour revendiquer ce que la page n'affiche pas.