Validación de sintaxis y contexto
Detecte JSON con formato incorrecto, valores @context no válidos y tipos de esquema no reconocidos antes de que lleguen a production.
Structured Data Validator para el cumplimiento de JSON-LD
TL;DR: Structured Data Validator le ayuda a validar la sintaxis de JSON-LD y las propiedades de esquema requeridas. Ejecute la verificación al instante, revise los hallazgos priorizados y aplique correcciones que mejoren la calidad de crawl, la capacidad de extracción de respuestas y la preparación de citas de IA sin ninguna barrera de registro.
Audite los bloques de esquema para detectar problemas de sintaxis y elegibilidad.
Actualizado
Loading tool interface...
Verificación de sintaxis JSON-LD Auditoría de propiedad requerida Validación de tipo de esquema Elegibilidad de resultados enriquecidos
¿Qué es Structured Data Validator?
El Structured Data Validator comprueba la corrección de la sintaxis, el contexto del esquema, los tipos de entidades conocidos y los campos obligatorios de JSON-LD para las clases de resultados enriquecidos comunes. Úselo tanto para marcado pegado como para URLs en vivo.
Por qué es importante para SEO: structured data roto o incompleto significa perder valiosas oportunidades de resultados: carruseles de preguntas frecuentes, tarjetas product, estrellas de reseñas y rutas de navegación que aumentan significativamente los click-through rate en los resultados de búsqueda.
Control de calidad previo a la implementación: Valide schema markup en la preparación antes de que production presione para detectar los campos obligatorios faltantes que bloquearían los resultados enriquecidos.
Depuración de resultados enriquecidos: Diagnostique por qué las preguntas frecuentes de una página o el esquema Product no generan fragmentos enriquecidos comprobando errores de sintaxis y propiedades faltantes.
Mantenimiento del esquema: Audite periódicamente las páginas activas para detectar la desviación del esquema causada por actualizaciones de CMS, cambios de plantilla o conflictos de complementos.
When should you use Structured Data Validator?
Structured Data Validator is most useful when you need a direct answer on a live URL or draft before you change templates, ship content, or rerun a wider audit.
Cómo utilizar esta herramienta
- 1 Pegue JSON-LD o busque desde URL.
- 2 Revise errores, advertencias y mensajes de información.
- 3 Corrija los campos obligatorios que faltan.
- 4 Vuelva a validar hasta que se resuelvan todos los errores críticos.
What should you do next?
Después de validar el esquema, genere un nuevo marcado con Schema Generator y verifique la preparación de la IA. Then move to the related checks below to confirm the fix on the live canonical page.
Lo que obtienes
Auditoría de campo requerida
Vea qué propiedades requeridas y recomendadas faltan para la elegibilidad de resultados enriquecidos de su tipo de esquema.
Soporte para pegar y URL en vivo
Valide tanto los borradores de marcado pegados como el production URLs en vivo en una sola herramienta, ideal para el control de calidad previo y posterior a la implementación.
Frequently Asked Questions
Respuestas sobre Structured Data Validator
Puede validar JSON-LD pegando schema markup o recuperando un URL activo en Structured Data Validator. Prueba la corrección de la sintaxis, el uso del tipo de esquema y las propiedades requeridas para la elegibilidad de resultados enriquecidos.
Los errores de esquema más comunes que impiden los fragmentos enriquecidos son la sintaxis JSON no válida y la falta de campos obligatorios. Los tipos de propiedad incorrectos y el marcado que no coincide con el contenido visible de la página también bloquean la elegibilidad para los resultados enriquecidos.
Sí, Structured Data Validator admite tanto el código directo input como la extracción en vivo de URL. Puede verificar el borrador del marcado antes de la implementación y auditar las implementaciones de production desde la misma herramienta.
Los errores de esquema son problemas críticos que pueden invalidar el marcado entirely, mientras que las advertencias indican brechas de calidad. Los errores deben corregirse para poder obtener resultados enriquecidos; Las advertencias pueden reducir la integridad del resultado o la mejora visual.