Évaluez la santé de vos données structurées en un coup d’œil : débloquez des fonctionnalités de recherche enrichies, réduisez les erreurs de balisage et renforcez votre visibilité organique.
Le score d’audit de schéma est une note qui reflète le degré de complétude et l’absence d’erreurs des données structurées (balisage Schema) d’une page web, après des tests portant sur le format, la précision et la conformité aux directives des moteurs de recherche.
Schema Audit Score est une note numérique ou alphabétique (souvent 0-100 ou A-F) qui indique le niveau de complétude, de précision et de conformité d’une page aux directives relatives aux données structurées. Le score est généré par un outil de validation qui vérifie la syntaxe du balisage (p. ex. JSON-LD, Microdata), compare chaque propriété aux définitions de schema.org et signale tout élément bloquant l’éligibilité aux résultats enrichis dans Google, Bing ou d’autres moteurs de recherche.
Les moteurs de recherche s’appuient sur les données structurées pour comprendre le contenu d’une page et la qualifier pour les extraits enrichis — étoiles, FAQ, dates d’événements et plus encore. Un Schema Audit Score élevé indique trois choses :
La plupart des outils d’audit de schéma suivent une checklist similaire :
@type (p. ex. Product vs Organization) pour l’entité principale de la page ?name, image et offers pour les produits). En omettre un fait chuter le score.Le score final est une somme pondérée des contrôles réussis vs échoués. Un “A” ou 90-100 signifie généralement « prêt pour les résultats enrichis ».
@type le plus spécifique possible (Recipe est préférable à Article pour les pages de cuisine).sku et aggregateRating manquants, le score est passé de 72 à 98, débloquant les étoiles d’avis dans les résultats Google en une semaine.author ; le score est tombé à 55 et la visibilité dans le carrousel Top Stories a disparu jusqu’à correction.geo et des openingHours a porté le score à 100 et rempli le panneau d’entreprise avec horaires et repères cartographiques.Il indique dans quelle mesure les données structurées de la page (balisage Schema.org) sont implémentées de façon complète et correcte. Un score élevé signifie que les moteurs de recherche peuvent analyser le balisage sans erreurs ni lacunes, ce qui augmente l’éligibilité aux résultats enrichis ; un score faible signale un schéma manquant, invalide ou mal imbriqué pouvant limiter la visibilité.
La page peut toujours se classer, mais il est peu probable qu’elle déclenche des fonctionnalités de résultats enrichis telles que le prix, les étoiles d’avis ou la disponibilité. Ces extraits enrichis requièrent un balisage Schema.org propre et exhaustif ; ainsi, un score de 45/100 indique généralement que ces éléments sont absents ou invalides.
Surveillez une augmentation du taux de clics (CTR) depuis les résultats de recherche. Les propriétés ajoutées rendent la publication éligible aux extraits enrichis d’article (p. ex. signature, date). Si Google met ces éléments en avant, l’extrait devient plus informatif, ce qui se traduit souvent par davantage de clics sans changement de position dans le classement.
1) Ajoutez les propriétés obligatoires au schéma Product — price, currency, availability et SKU — afin que le balisage respecte les directives de Google. 2) Validez toutes les données structurées via le Rich Results Test ou le validateur Schema.org et supprimez tout attribut obsolète ou mal orthographié. Ces deux étapes comblent les lacunes les plus courantes et augmentent le score avec un temps de développement minimal.
✅ Better approach: Commencez par un mapping contenu-vers-schéma. Dressez la liste des types de pages clés pour les revenus, décidez quelles classes et propriétés Schema.org sont pertinentes pour chacune, puis optimisez-les en priorité. Acceptez que certaines pages à faible valeur n’atteignent jamais un score parfait — et ce n’est pas grave.
✅ Better approach: Crawlez des URL représentatives pour chaque template (page produit, article de blog, page de localisation, etc.). Utilisez un crawler capable d’extraire le JSON-LD et la Microdata à grande échelle, exportez les résultats, puis corrigez les lacunes modèle par modèle plutôt que page par page.
✅ Better approach: Mettez en place un test nocturne qui compare les champs clés du schéma aux valeurs du DOM. Faites échouer le déploiement en cas d’incohérence. Pour les sites statiques, une GitHub Action avec un linter de données structurées fait l’affaire ; pour un CMS headless, ajoutez cette vérification au pipeline de build.
✅ Better approach: Ajoutez un audit trimestriel récurrent des données structurées au calendrier SEO. Automatisez les alertes concernant les propriétés obsolètes via le rapport sur les résultats enrichis de la Search Console ou un webhook émis par votre outil d’audit, afin que les correctifs soient appliqués avant toute baisse de trafic.
Identifiez tôt la saturation du balisage Schema afin d’éviter le …
Maintenez un taux de réussite Core Web Vitals ≥ 75 …
Des backlinks de haute qualité renforcent l’autorité, réduisent drastiquement les …
Une imbriquation de schéma simplifiée—trois niveaux maximum—réduit de 40 % …
Identifiez et comblez les lacunes de couverture Schema pour accélérer …
Comprenez comment un code de template répété peut signaler votre …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial