mercredi 22 septembre 2010
Publié à l’origine sur le
Lat Long Blog.

Nous partageons aujourd’hui une nouvelle qui, nous l’espérons, passionnera les webmasters. Comme vous le savez, nous travaillons constamment pour organiser les informations mondiales, qu’elles soient textuelles, visuelles, géographiques ou de tout autre type de données utiles. Du point de vue de la recherche locale, une partie de cet effort consiste à rechercher toutes les superbes pages web qui font référence à un lieu particulier. L’Internet regorge d’informations utiles sur les lieux locaux et les points d’intérêt, et nous faisons de notre mieux pour fournir des résultats de recherche pertinents qui contribuent à mettre en lumière des emplacements partout dans le monde.
Nous annonçons aujourd’hui que votre utilisation de
Rich Snippets
peut aider les internautes à trouver les pages web que vous avez créées et qui font référence à un lieu ou un emplacement spécifique. En utilisant des formats HTML structurés tels que
hCard
pour baliser
l’entreprise ou l’organisation
décrite sur votre page, vous permettez aux moteurs de recherche comme Google de classifier plus facilement votre site, de reconnaître et de comprendre que son contenu concerne un lieu particulier, et de le rendre détectable par les utilisateurs sur
Place pages.
Vous pouvez commencer par consulter ces conseils pour utiliser
Rich Snippets pour la recherche locale. Que vous créiez un site web pour votre propre entreprise, un article sur un restaurant nouvellement ouvert ou un guide des meilleurs endroits de la ville, votre balisage précis aide à associer votre site aux résultats de recherche pour ce lieu particulier. Bien que ce balisage ne garantisse pas que votre site apparaisse dans les résultats de recherche, nous sommes ravis d’étendre le support pour rendre le Web mieux organisé autour des lieux du monde réel.

Comment nous l'appliquons
We archive Search Central announcements because client questions often trace back to a change that was announced years ago. Reading the original is faster than reconstructing it from second-hand summaries.
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