Narzędzie do audytu danych strukturalnych dla SEO

Wskazujesz sitemapę, a narzędzie sprawdza kod każdej podstrony. Najpierw rozpoznaje jej typ - artykuł, produkt, ofertę pracy - a potem pokazuje, które znaczniki schema.org już ma, a których brakuje przy tym typie strony. Analiza czyta wyłącznie kod Twoich stron, bez wywołań modeli AI, więc jest najszybsza z całego zestawu.

Czym są luki w danych strukturalnych (schema.org)?

Dane strukturalne to znaczniki w kodzie strony, którymi mówisz wyszukiwarce wprost, czym ta strona jest: artykułem z autorem i datą, produktem, przepisem, ofertą pracy. Luka to brak znacznika, który dany typ strony powinien mieć.

Nie każdy brak jest problemem - dopiero zestawienie strony z jej typem pokazuje, czego naprawdę brakuje. Dlatego analiza najpierw rozpoznaje profil strony, a dopiero potem porównuje go z katalogiem oczekiwanych typów schema.

Co dostajesz?

• Podsumowanie dla całego serwisu: liczba stron, liczba problemów, najczęściej brakujące typy schema i rozkład typów stron.
• Tabelę wszystkich adresów z rozpoznanym profilem, wykrytymi i brakującymi znacznikami oraz filtrem, który pokazuje wyłącznie strony z problemami.
• Eksport CSV, a przy niskiej skuteczności pobierania wyraźne ostrzeżenie - żeby nie wyciągać wniosków z połowy danych.

Dlaczego dane strukturalne są ważne w AI Search?

Dane strukturalne to jedyne miejsce, w którym mówisz wyszukiwarce wprost, czym jest strona: produktem, przepisem, artykułem z datą i autorem, ofertą pracy. Reszta to domysły z treści.

W GEO ma to dodatkową wagę przy sygnałach wiarygodności - autorstwo i powiązania profilu autora czytane są właśnie z danych strukturalnych. Strona bez nich zmusza model do zgadywania, kto za nią stoi.

Problem polega na tym, że wdrożenia robi się zwykle raz, przy uruchomieniu serwisu, i nikt później nie sprawdza, czy nowe typy stron też je dostały. Ta analiza pokazuje to dla całego serwisu naraz.

Jak działa analiza?

1. 1

   Wczytanie sitemapy

   Wczytujemy sitemapę razem z zagnieżdżonymi plikami i pomijamy grafiki oraz pozostałe media. Dostępność adresów sprawdzamy jeszcze przed startem analizy.

2. 2

   Pobranie kodu stron

   Pobieramy HTML każdego adresu - bez uproszczeń, bo dane strukturalne siedzą w znacznikach, które upraszczanie treści usuwa.

3. 3

   Ekstrakcja znaczników

   Wyciągamy zarówno JSON-LD (w tym postać zbiorczą, jakiej używają popularne wtyczki), jak i mikrodane osadzone w HTML. Przy każdym wykrytym znaczniku widzisz, skąd pochodzi.

4. 4

   Rozpoznanie typu strony

   Punktowo klasyfikujemy stronę do jednego z 18 profili - od strony głównej i artykułu po ofertę pracy czy stronę kontaktową. Przy zbyt słabych sygnałach zostaje „nieznany”, zamiast zgadywać.

5. 5

   Porównanie z katalogiem

   Dla rozpoznanego profilu sprawdzamy, których z ponad 30 typów schema brakuje, a które są zbędne.

6. 6

   Odrzucanie fałszywych trafień

   Rekomendacja przepisu bez listy składników czy oferty pracy bez charakterystycznych zwrotów jest odrzucana - lepiej pominąć niż wstawić w kod błędny znacznik.

Ile to kosztuje?

• 1 kredyt za analizę całej sitemapy.
• Narzędzie nie korzysta z modeli AI ani z zewnętrznych danych SERP - działa na kodzie Twoich stron, dlatego jest najszybsze z całego zestawu.
• Zadanie zakończone błędem zwraca kredyt automatycznie.

Najczęstsze pytania

Pozostałe narzędzia