Schema: dane strukturalne JSON-LD
Dane strukturalne mówią Google i systemom AI, co jest na stronie: produkt, przepis, oferta pracy. TagSpion je czyta i sprawdza pola wymagane.
1Co to jest?
TagSpion znajduje wszystkie bloki JSON-LD i mikrodane, grupuje je według typu i sprawdza per typ pola wymagane i zalecane, na przykład Product, Article, LocalBusiness, FAQPage, JobPosting, Event, Recipe i BreadcrumbList. Nieprawidłowy JSON jest oznaczany.
2Dlaczego to ważne?
Tylko z poprawnymi polami wymaganymi są wyniki rozszerzone: gwiazdki, ceny, rozwijane FAQ, oferty pracy. Systemy AI używają tych samych danych, by jednoznacznie przypisać fakty.
3Co sprawdza TagSpion
| Sprawdzenie | Ocena |
|---|---|
| JSON poprawny | czerwony przy błędzie składni, z numerem wiersza |
| Pola wymagane per typ | czerwony, gdy brakuje któregoś, na przykład Product bez offers |
| Pola zalecane | żółty, gdy brakuje, na przykład Article bez dateModified |
| Kilka bloków tego samego typu | żółty, zwykle przeoczenie |
4Jak to naprawić
- „Fix” daje brakujące pole lub kompletny szkielet dla typu. Wstaw wartości i dodaj do strony jako <script type="application/ld+json">.
- Przetestuj blok na żywo w Laboratorium Schema, zanim trafi na stronę.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "Tagliatelle al ragù",
"image": "https://www.example.com/img/tagliatelle.jpg",
"description": "Fresh egg pasta with slow-cooked beef ragù.",
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "14.50",
"priceCurrency": "EUR",
"availability": "https://schema.org/InStock"
}
}
</script>5Częste pytania
JSON-LD czy mikrodane?
JSON-LD. Google go zaleca, łatwiej go utrzymać i jest oddzielony od HTML.
Dlaczego Google nie pokazuje gwiazdek mimo poprawnego schema?
Wyniki rozszerzone nie są gwarantowane. Google decyduje dla każdej strony. Pola wymagane to warunek, nie obietnica.