Jak ověřit schema markup: Kompletní průvodce testováním strukturovaných dat
Zjistěte, jak ověřit schema markup a strukturovaná data pomocí nástrojů Google, validatorů Schema.org a osvědčených postupů. Zajistěte, aby byl váš JSON-LD stro...
Implementuji schema markup napříč naším webem, ale validace je matoucí. Různé nástroje dávají různé výsledky a nejsem si jistý, na kterých chybách skutečně záleží.
Moje zmatení:
S čím potřebuji pomoct:
Má někdo jasný validační workflow?
Rád objasním, jak to s validací je:
Nástroje a jejich účel:
| Nástroj | Účel | Nejvhodnější pro |
|---|---|---|
| Rich Results Test | Validace specifická pro Google | Kontrola způsobilosti pro rozšířené výsledky |
| Schema Markup Validator | Soulad se Schema.org | Obecná validace schémat |
| Search Console | Monitoring napříč webem | Odhalení systémových problémů |
| Screaming Frog | Hromadná validace | Audity velkých webů |
| test.schema.dev | Přísná validace | Extra důkladné ověření |
Proč výsledky liší:
Rich Results Test:
Schema Markup Validator:
Workflow:
Krok 1: Rich Results Test Zkontrolujte způsobilost pro rozšířené výsledky. Nejprve opravte chyby zde.
Krok 2: Schema Markup Validator Validujte podle standardů Schema.org. Odhalte další problémy.
Krok 3: Search Console Průběžně monitorujte shodu. Odhalte webové problémy.
Oba nástroje by měly projít pro jistotu.
Zásadní rozlišení: Chyby vs. Varování
CHYBY (nutno opravit):
Chyby při parsování:
Chybějící povinné vlastnosti:
Neplatné hodnoty vlastností:
Neexistující vlastnosti:
VAROVÁNÍ (zvážit):
Chybějící doporučené vlastnosti:
Doporučení pro best practices:
Rozhodovací rámec:
| Typ problému | Dopad | Akce |
|---|---|---|
| Chyba v parsování | Kritické | Opravit ihned |
| Chybí povinné | Blokuje funkce | Opravit ihned |
| Neplatná hodnota | Může zlomit | Opravit co nejdříve |
| Chybí doporučené | Méně ideální | Zvážit a opravit dle potřeby |
| Best practice | Drobné | Opravit, pokud je čas |
Pravidlo: Všechny chyby = nutno opravit. Varování = zvážit, zda se pro váš obsah hodí.
Časté chyby v syntaxi a jak je opravit:
Chyba 1: Špatné uvozovky
Špatně:
"name": "Název článku"
(Toto jsou typografické uvozovky z Wordu/Google Docs)
Správně:
"name": "Název článku"
(Toto jsou rovné uvozovky)
Oprava: Nikdy nepište JSON ve Wordu. Použijte editor kódu.
Chyba 2: Chybějící nebo nadbytečné čárky
Špatně:
{
"name": "Název",
"author": "Jan"
"date": "2025-12-31"
}
(Chybí čárka za author)
Správně:
{
"name": "Název",
"author": "Jan",
"date": "2025-12-31"
}
Chyba 3: Čárka za poslední vlastností
Špatně:
{
"name": "Název",
"author": "Jan",
}
(Čárka za poslední vlastností)
Správně:
{
"name": "Název",
"author": "Jan"
}
Chyba 4: Nesouhlasné závorky
Počítejte otevřené a zavřené závorky. Každá { potřebuje uzavírací }. Každá [ potřebuje uzavírací ].
Tip: Použijte JSON validátor jako jsonlint.com. Odhalí chyby v syntaxi dříve, než ty schématické.
FAQ schema je nejčastější – tady je, jak ho správně validovat:
Požadovaná struktura:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Jaká je otázka?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Zde celý text odpovědi."
}
}]
}
Běžné chyby ve FAQ schématu:
1. Neshoda obsahu: Otázky a odpovědi ve schématu musí odpovídat viditelnému obsahu stránky. Nesmí být pouze ve schématu.
2. Skrytý obsah: FAQ obsah za záložkami/akordeony nemusí projít validací. Některé implementace vyžadují JS renderování.
3. Více FAQ schémat: Většinou jen jedno FAQPage na stránku. Více může validátory mást.
4. Chybějící text odpovědi: Každá Question potřebuje acceptedAnswer. acceptedAnswer potřebuje vlastnost text.
Checklist validace FAQ:
Testování:
Tipy pro Article schema a AI viditelnost:
Základní Article schema:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Název vašeho článku",
"datePublished": "2025-12-30",
"dateModified": "2025-12-31",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Jméno autora",
"url": "https://vasweb.cz/autor/jmeno"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Vaše firma",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://vasweb.cz/logo.png"
}
},
"image": "https://vasweb.cz/obrazek.jpg"
}
Proč je každá vlastnost důležitá pro AI:
| Vlastnost | Přínos pro AI |
|---|---|
| headline | Identifikace obsahu |
| datePublished | Signál aktuálnosti |
| dateModified | Indikátor čerstvosti |
| author | Signál E-E-A-T |
| publisher | Signál autority |
| image | Bohatší zobrazení |
Běžné chyby v Article schématu:
Chybějící author: Google doporučuje, ale nevyžaduje. AI používá pro důvěryhodnost.
Špatný formát data: Musí být ISO 8601: “2025-12-31” Ne: “31. prosince 2025”
Chybějící logo publishera: Vyžadováno pro některé rich results. Musí být platné URL na obrázek.
dateModified starší než datePublished: Nelogické. Systémy mohou označit nebo ignorovat.
Napojení na AI: Kvalitní Article schema pomáhá AI pochopit a důvěřovat vašemu obsahu. Obzvláště důležité jsou autor a datum pro citace.
Jak validovat schema ve velkém:
Pro velké weby (100+ stránek):
Varianta 1: Screaming Frog
Varianta 2: Search Console
Varianta 3: Vlastní skripty
Framework prioritizace:
| Priorita | Typ problému | Akce |
|---|---|---|
| P1 | Chyba v šabloně (postihuje více stránek) | Opravit šablonu ihned |
| P2 | Chyby na nejnavštěvovanějších stránkách | Opravit jednotlivě |
| P3 | Chyby na málo navštěvovaných stránkách | Opravit hromadně |
| P4 | Varování | Řešit v příštím sprintu |
Šablonové chyby jsou kritické: Pokud má vaše blogová šablona chybu ve schématu, každý blogpost ji bude mít také. Oprava šablony = oprava stovek stránek.
Náš workflow:
Jak schema konkrétně pomáhá AI viditelnosti:
Proč je schema důležité pro AI:
Explicitní struktura: AI nemusí hádat. Schema přesně říká, co je co.
Jasné vztahy: Autor → Článek → Vydavatel AI chápe propojení.
Extrakce dat: FAQPage = jasné Q&A dvojice. AI může správně extrahovat a citovat.
Typy schémat nejcennější pro AI:
| Typ schématu | Přínos pro AI | Použití pro |
|---|---|---|
| FAQPage | Přímá extrakce Q&A | Sekce FAQ |
| Article | Identifikace obsahu | Blogy, články |
| HowTo | Extrakce kroků | Návody |
| Organization | Rozpoznání entity | O stránce |
| Person | Autorita autora | Stránky autorů |
Naše testování: Stránky se schématem vs. bez schématu. Stejný obsah, stejná struktura. Stránky se schématem: o 35 % více AI citací.
Poznámka: Samotné schema nezaručí citace. Kvalita obsahu je stále klíčová. Schema pomáhá AI pochopit kvalitní obsah.
Validace pro AI: Zaměřte se na FAQPage a Article schema. Dbejte na čistou, bezchybnou implementaci. Ověřte, že obsah odpovídá schématu.
Můj kompletní validační workflow:
Validace před publikací:
Krok 1: Kontrola syntaxe JSON Použijte jsonlint.com Odhalí základní syntaktické chyby před nasazením.
Krok 2: Schema Markup Validator Vložte kód na validator.schema.org Ověřte shodu se Schema.org.
Krok 3: Rich Results Test Otestujte v Google nástroji. Ověřte způsobilost pro rich results.
Krok 4: Kontrola náhledu Podívejte se, jak se rich result zobrazí. Ověřte správnost náhledu.
Validace po publikaci:
Krok 1: Otestujte živé URL Rich Results Test s reálnou URL. Ověří, že se schema správně vykresluje.
Krok 2: Monitoring v Search Console Počkejte 2–3 dny na indexaci. Prohlédněte přehledy Vylepšení.
Krok 3: Zobrazení rich result Vyhledejte stránku. Ověřte zobrazení rich výsledků.
Průběžný monitoring:
Rychlý checklist:
Rychlé opravy běžných validačních problémů:
“Chybí povinná vlastnost” Zjistěte, která vlastnost je pro typ schématu povinná. Doplňte chybějící vlastnost. Požadavky najdete v dokumentaci Google.
“Neplatná hodnota vlastnosti” Obvykle problém s datem nebo URL. Data: Použijte ISO 8601 (2025-12-31) URL: Použijte plné absolutní URL (https://…)
“Vlastnost není rozpoznána” Překlep v názvu vlastnosti. Zkontrolujte přesný název na schema.org. Rozlišuje malá/velká písmena: “datePublished”, ne “DatePublished”
“Neplatná JSON-LD syntaxe” Ověřte na jsonlint.com. Zkontrolujte uvozovky, čárky, závorky. Porovnejte s funkčními příklady.
“Obsah není na stránce” Schema odkazuje na obsah, který není vidět. Buď obsah přidejte, nebo ho odstraňte ze schématu. Nesmí být pouze ve schématu, ale i viditelný.
“Více položek na jedné stránce” Obvykle v pořádku, ale zkontrolujte organizaci. Pro více položek použijte @graph. Každá musí mít povinné vlastnosti.
Nástroj pro ladění: Chrome rozšíření: “Structured Data Testing Tool” Pravým klikem ihned otestujete stránku.
Když si nevíte rady: Porovnejte s příklady od Googlu. Zredukujte schema na minimální platnou verzi. Postupně přidávejte další vlastnosti.
Teď je to mnohem jasnější. Můj validační workflow:
Před publikací:
Po publikaci:
Priorita chyb:
Pro můj web:
Klíčový poznatek: Chyby je nutné opravit. Varování jsou volitelná dle obsahu. Více nástrojů dá kompletní obrázek.
Díky za objasnění validace schémat.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Monitorujte, jak vaše strukturovaná data pomáhají AI systémům citovat váš obsah. Zjistěte, které stránky se schema markup mají nejvyšší AI viditelnost.
Zjistěte, jak ověřit schema markup a strukturovaná data pomocí nástrojů Google, validatorů Schema.org a osvědčených postupů. Zajistěte, aby byl váš JSON-LD stro...
Diskuze komunity o schema markupu pro AI viditelnost. Skutečné zkušenosti vývojářů a SEO odborníků s tím, které typy strukturovaných dat zlepšují citace v AI....
Diskuze komunity o tom, zda Article Schema a strukturovaná data skutečně ovlivňují citace v ChatGPT, Perplexity a Google AI Overviews.
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.