Sådan validerer du schema markup: Komplet guide til test af strukturerede data

Forståelse af validering af schema markup

Validering af schema markup er processen med at teste og bekræfte, at dine strukturerede data kan læses og fortolkes af søgemaskine-crawlere og kunstig intelligens-systemer. Når din markup er gyldig, betragtes den som “parsbar”, hvilket betyder, at maskiner kan fortolke dataene korrekt. Når valideringen fejler, bliver markuppen “ikke-parsbar”, hvilket forhindrer søgemaskiner i at forstå dit indhold og kan have stor indflydelse på din synlighed i søgeresultaterne. Denne forskel er afgørende, fordi parsbar markup gør, at dit website kan kvalificere sig til rich results, udvidede udklip og bedre semantisk entitetsgenkendelse, mens ikke-parsbar markup kan udløse fejl i Google Search Console og mindske dine chancer for at optræde i AI-genererede svar og søgeresultater.

Vigtigheden af at validere din schema markup kan ikke overvurderes. Ugyldige strukturerede data giver ikke blot ikke de fordele, du havde tilsigtet, men kan også skabe tekniske problemer, der skader din samlede SEO-ydelse. Ved at implementere en regelmæssig valideringsrutine sikrer du, at dit indhold forstås korrekt af både traditionelle søgemaskiner og nye AI-søgeplatforme, som i stigende grad er afhængige af strukturerede data for at give nøjagtige, kontekstuelle svar på brugernes forespørgsler.

Hvorfor er validering af schema markup vigtig?

Validering af din schema markup tjener flere afgørende formål for din digitale tilstedeværelse. For det første sikrer det, at dine strukturerede data er maskinlæsbare, hvilket er essentielt for, at søgemaskiner kan udtrække og vise dine informationer korrekt. Når din markup er gyldig, kan søgemaskiner trygt bruge dine data til at generere rich results, knowledge panels og andre udvidede søgefunktioner, der øger klikrater og synlighed. For det andet hjælper validering dig med at identificere og rette syntaksfejl før de skaber problemer på dit live website, hvilket forhindrer potentielle sanktioner eller tab af berettigelse til rich results.

Konsekvenserne af ugyldig schema markup rækker ud over blot at mangle rich results. Ugyldig markup kan udløse advarsler og fejl i Google Search Console, hvilket signalerer til søgemaskinerne, at dit site kan have tekniske problemer. Derudover, efterhånden som AI-søgemaskiner og svar-generatorer bliver mere udbredte, er de i stigende grad afhængige af korrekt strukturerede data for at forstå og citere dit indhold. Hvis din schema markup er ugyldig, kan disse AI-systemer have svært ved at genkende dit brand, domæne eller specifikke informationer, hvilket gør det mindre sandsynligt, at dit indhold vises i AI-genererede svar. Dette er især vigtigt for virksomheder, der overvåger deres brandtilstedeværelse på platforme som ChatGPT, Perplexity og andre AI-søgemaskiner.

Almindelige fejl ved validering af schema markup

At forstå de typer fejl, du kan støde på under validering, hjælper dig med at rette dem mere effektivt. Parsing-fejl opstår, når valideringsværktøjer slet ikke kan læse din schema markup, typisk på grund af syntaksfejl. Dette er de mest alvorlige fejl, da de forhindrer maskiner i at få adgang til nogen af dine strukturerede data. Almindelige parsing-fejl omfatter manglende eller ubalancerede tegnsætningstegn såsom kommaer, klammer, parentesser eller parenteser. En anden hyppig parsing-fejl er brugen af krøllede anførselstegn ("") i stedet for lige anførselstegn ("") i din kode, hvilket ødelægger JSON-LD-formatet og gør hele markuppen uparsbar.

Advarsler repræsenterer ikke-kritiske problemer, der ikke forhindrer din markup i at blive læst, men foreslår forbedringer. Disse advarsler vises typisk, når du udelader anbefalede (men ikke krævede) schema-egenskaber. For eksempel kan en video-schema generere en advarsel, hvis du ikke inkluderer både “contentURL” og “embedURL”, selvom markuppen stadig er gyldig uden dem. Googles officielle vejledning understreger, at nøjagtighed er vigtigere end fuldstændighed, så du bør vurdere hver advarsel i forhold til dit faktiske indhold. Hvis en anbefalet egenskab ikke er relevant for dit indhold, kan du trygt ignorere advarslen og stadig være berettiget til rich results.

Fejl er kritiske problemer, der skal løses straks. Disse omfatter brug af schema-typer eller egenskaber, der ikke findes i Schema.org-vokabularet, eller manglende krævede egenskaber, som Google specificerer for berettigelse til rich results. For eksempel, hvis du opretter produkt-schema markup, kræver Google, at du inkluderer prisoplysninger i “offers”-sektionen. Uden dette påkrævede felt vil din markup generere en fejl i Google Search Console, selv hvis den validerer korrekt på generiske schema-validatorer som validator.schema.org.

De bedste valideringsværktøjer og platforme

Rich Results Test er Googles officielle værktøj til validering af strukturerede data og tjek af berettigelse til rich results. Dette værktøj fokuserer specifikt på schema markup, der genererer rich results i Google Search, hvilket gør det uundværligt for SEO-professionelle. Du kan teste enten en live URL eller indsætte din kode direkte. Rich Results Test giver klar feedback om, hvilke typer rich results din markup understøtter, og fremhæver eventuelle fejl eller advarsler, der ville forhindre visning af rich results. Det validerer dog kun schema, der er berettiget til rich results, så anden gyldig struktureret data på din side vises muligvis ikke i testrapporten.

Schema Markup Validator (validator.schema.org) er det officielle valideringsværktøj vedligeholdt af Schema.org og erstattede Googles udfasede Structured Data Testing Tool i 2020. Denne validator tester alle typer Schema.org-markup uden Google-specifik validering, hvilket gør det ideelt til omfattende schema-validering. Det accepterer både URL’er og kodeudsnit og giver detaljerede fejlmeddelelser med linje-for-linje fremhævelse af problemer. Schema Markup Validator er især nyttig til at identificere syntaksfejl og sikre, at din markup overholder Schema.org-vokabularet.

Test.schema.dev er et gratis schema-valideringsværktøj, der tilbyder ekstra funktioner som kodeformatering, hvilket gør det lettere at identificere problematiske linjer i din markup. Denne validator er bemærkelsesværdigt mere streng end validator.schema.org og markerer nogle gange markup som ugyldig, selv om den godkendes af andre validatorer. Denne strenghed kan være en fordel, da det hjælper med at sikre, at din kode er robust og fungerer pålideligt på tværs af forskellige systemer og enheder. Brug af flere validatorer giver en omfattende valideringsstrategi og øger sikkerheden for, at din schema markup fungerer korrekt.

Google Search Console tilbyder massevalidering via sine Forbedringsrapporter, som viser, hvilke sider der har gyldig schema markup, og hvilke der har fejl eller advarsler. Dette er uvurderligt til at identificere systematiske problemer på tværs af hele dit website. Hvis du har flere sider, der bruger samme schema-skabelon (som en samling produktsider eller blogartikler), hjælper GSC dig med at se, om den samme fejl gentages på mange sider, så du kan rette skabelonen én gang og løse problemet på hele sitet.

Screaming Frog er et kraftfuldt SEO-crawlingværktøj, der kan validere schema markup på tværs af hele dit website i stor skala. Du kan konfigurere crawleren til at tjekke JSON-LD-schemaets gyldighed og Googles rich result-berettigelse for hver side på dit site. Værktøjet genererer detaljerede rapporter, der viser, hvilke sider der har gyldig schema, hvilke der har advarsler, og hvilke der har fejl. Det gør det nemt at prioritere rettelser og følge din fremgang med at forbedre schema markup på hele dit website.

Trin-for-trin valideringsproces

Start din valideringsproces ved at vælge den passende testmetode baseret på dine behov. Hvis du validerer en enkelt side eller et kodeudsnit, skal du bruge Rich Results Test til Google-specifik validering eller Schema Markup Validator til omfattende Schema.org-validering. Hvis du tester en live URL, skal du sikre, at siden er offentligt tilgængelig (den behøver dog ikke at være indekseret endnu). For kodeudsnit skal du udtrække din JSON-LD-markup og indsætte den direkte i validatoren. Denne tilgang er nyttig, når du har oprettet markup ved hjælp af en generator til strukturerede data eller har adgang til den oprindelige kode.

Dernæst skal du køre din markup gennem mindst to forskellige validatorer for at få omfattende feedback. Start med Rich Results Test for at tjekke Google-specifikke krav, og brug derefter Schema Markup Validator til generel schema-validering. Sammenlign resultaterne fra begge værktøjer—hvis et viser fejl, som det andet ikke gør, skal du undersøge hvorfor. Denne multi-validator-tilgang fanger kanttilfælde og sikrer, at din markup fungerer pålideligt på tværs af forskellige systemer. Vær særlig opmærksom på parsing-fejl, da disse indikerer syntaksproblemer, der skal løses, før din markup kan bruges.

Gennemgå alle fejl og advarsler omhyggeligt, og skel mellem kritiske problemer, der kræver øjeblikkelig rettelse, og ikke-kritiske advarsler, der måske eller måske ikke er relevante for dit indhold. For hver fejl skal du identificere den specifikke linje i koden, der forårsager problemet. De fleste validatorer fremhæver problematiske linjer med visuelle indikatorer som røde kryds eller linjenumre. Brug validatorens fejlmeddelelser til at forstå, hvad der er galt—almindelige problemer omfatter manglende kommaer, ubalancerede klammer, forkerte anførselstegn eller egenskaber, der ikke hører til din schema-type.

Efter at have rettet fejl, skal du validere din markup igen for at bekræfte, at rettelserne virker. Antag ikke, at dine ændringer er korrekte uden at teste dem. Nogle gange afslører rettelsen af én fejl yderligere problemer, der ikke var synlige før. Fortsæt denne iterative proces, indtil din markup består valideringen uden kritiske fejl. For advarsler skal du foretage en vurdering baseret på dit indhold—hvis en anbefalet egenskab er relevant for din side, så tilføj den; hvis ikke, kan du trygt ignorere advarslen.

Håndtering af forskellige schema markup-formater

Selvom JSON-LD er det anbefalede format for schema markup og det format, de fleste validatorer fokuserer på, bør du forstå, hvordan validering fungerer på tværs af forskellige formater. JSON-LD foretrækkes, fordi det er nemt at implementere, ikke kræver ændringer af din HTML-struktur, og er det format, Google anbefaler. Når du validerer JSON-LD, skal du sikre, at din kode følger korrekt JSON-syntaks med rigtige anførselstegn, kommaer og placering af klammer.

Microdata og RDFa er alternative formater for strukturerede data, som nogle websites stadig bruger. Disse formater indlejrer schema-information direkte i dine HTML-attributter, hvilket kan gøre dem sværere at validere og vedligeholde. Hvis du bruger disse formater, kan Schema Markup Validator stadig teste dem, men du skal indsende hele side-URL’en i stedet for blot et kodeudsnit. De fleste moderne implementeringer bruger udelukkende JSON-LD, og hvis du opretter ny schema markup, er JSON-LD det oplagte valg for nemmere validering og vedligeholdelse.

Overvågning af schema markup over tid

Validering bør ikke være en engangsaktivitet, men snarere en løbende del af din SEO-vedligeholdelsesrutine. Efter implementering af schema markup skal du overvåge den regelmæssigt gennem Google Search Consoles Forbedringsrapporter. Disse rapporter advarer dig om eventuelle nye fejl, der kan opstå på grund af indholdsændringer, skabelonopdateringer eller andre modifikationer. Opret en tidsplan for at validere dine vigtigste sider kvartalsvis eller hver gang, du foretager væsentlige indholdsopdateringer.

For virksomheder, der er optaget af deres tilstedeværelse i AI-søgeresultater og svar-generatorer, bliver regelmæssig schema-validering endnu vigtigere. Efterhånden som AI-systemer i stigende grad er afhængige af strukturerede data for at forstå og citere indhold, har det direkte indflydelse på, om dit brand optræder i AI-genererede svar, at din schema markup forbliver gyldig og nøjagtig. Værktøjer som amicited kan hjælpe dig med at overvåge, hvordan dit brand, domæne og URL’er vises i AI-søgeresultater, mens korrekt schema-validering sikrer, at AI-systemer har adgang til nøjagtige, maskinlæsbare oplysninger om din virksomhed.

Avancerede valideringsstrategier

For store websites med hundredevis eller tusindvis af sider bør du implementere automatiserede valideringsrutiner. Brug værktøjer som Screaming Frog eller Semrush til at crawle hele dit site og generere valideringsrapporter. Disse værktøjer kan identificere mønstre i fejl, såsom en specifik schema-skabelon, der er i stykker på flere sider. At rette skabelonen én gang kan løse dusinvis af fejl på én gang og gøre dine valideringsindsatser meget mere effektive.

Lav en styleguide for schema markup i din organisation for at forebygge fejl, før de opstår. Dokumentér det korrekte format for hver schema-type, du bruger, inkludér eksempler på gyldig markup, og specificér, hvilke egenskaber der er påkrævede versus valgfrie for dine brugsscenarier. Når flere teammedlemmer opretter eller opdaterer schema markup, reducerer klare retningslinjer risikoen for fejl og gør valideringen hurtigere.

Overvej at bruge schema markup-generatorer og plugins, der har indbygget validering. Mange content management-systemer og website builders inkluderer nu schema markup-værktøjer, der validerer din markup, før du publicerer den. Disse værktøjer forhindrer ugyldig markup i at gå live og fanger fejl, før de påvirker din synlighed i søgninger. Dog bør du altid sikre, at genereret markup er korrekt for dit specifikke indhold, da automatiske værktøjer nogle gange antager ting, der ikke matcher dine faktiske oplysninger.