Validation de la syntaxe et du contexte
Détectez JSON mal formé, les valeurs @context non valides et les types de schéma non reconnus avant qu'ils n'atteignent production.
Structured Data Validator pour la conformité JSON-LD
TL;DR : Structured Data Validator vous aide à valider la syntaxe JSON-LD et les propriétés de schéma requises. Exécutez la vérification instantanément, examinez les résultats prioritaires et appliquez des correctifs qui améliorent la qualité de crawl, l'extractibilité des réponses et la préparation aux citations de l'IA sans aucune barrière d'inscription.
Auditez les blocs de schéma pour les problèmes de syntaxe et d’éligibilité.
Mis à jour
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Vérification de la syntaxe JSON-LD Audit immobilier obligatoire Validation du type de schéma Éligibilité aux résultats riches
Qu’est-ce que Structured Data Validator ?
Le Structured Data Validator vérifie l'exactitude de la syntaxe du JSON-LD, le contexte du schéma, les types d'entités connus et les champs obligatoires pour les classes de résultats enrichis courantes. Utilisez-le à la fois pour le balisage collé et pour le URLs en direct.
Pourquoi c'est important pour SEO : Un structured data cassé ou incomplet signifie des opportunités de résultats riches manquées : carrousels de FAQ, cartes product, étoiles d'évaluation et fils d'Ariane qui augmentent considérablement les click-through rate dans les résultats de recherche.
Contrôle qualité avant le déploiement : Validez schema markup lors de la préparation avant que production ne pousse pour détecter les champs obligatoires manquants qui bloqueraient les résultats enrichis.
Débogage des résultats enrichis : Diagnostiquez pourquoi la FAQ ou le schéma Product d'une page ne génère pas d'extraits enrichis en vérifiant les erreurs de syntaxe et les propriétés manquantes.
Maintenance du schéma : Auditez périodiquement les pages en direct pour détecter les dérives de schéma causées par les mises à jour de CMS, les modifications de modèles ou les conflits de plugins.
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.
Comment utiliser cet outil
- 1 Collez JSON-LD ou récupérez depuis URL.
- 2 Consultez les erreurs, les avertissements et les messages d’information.
- 3 Corrigez les champs obligatoires manquants.
- 4 Revalidez jusqu’à ce que toutes les erreurs critiques soient résolues.
What should you do next?
Après avoir validé le schéma, générez un nouveau balisage avec le Schema Generator et vérifiez l'état de préparation de l'IA. Then move to the related checks below to confirm the fix on the live canonical page.
Ce que vous obtenez
Audit sur le terrain requis
Découvrez quelles propriétés obligatoires et recommandées manquent pour l’éligibilité des résultats enrichis de votre type de schéma.
Support URL en direct et collage
Validez à la fois les brouillons de balisage collés et le production URLs en direct dans un seul outil : idéal pour le contrôle qualité avant et après le déploiement.
Frequently Asked Questions
Réponses à propos de Structured Data Validator
Vous pouvez valider JSON-LD en collant schema markup ou en récupérant un URL actif dans Structured Data Validator. Il teste l'exactitude de la syntaxe, l'utilisation du type de schéma et les propriétés requises pour l'éligibilité des résultats riches.
Les erreurs de schéma les plus courantes qui empêchent les extraits enrichis sont une syntaxe JSON non valide et des champs obligatoires manquants. Les types de propriétés incorrects et le balisage qui ne correspond pas au contenu visible de la page bloquent également l'éligibilité des résultats enrichis.
Oui, le Structured Data Validator prend en charge à la fois le code direct input et l'extraction en direct de URL. Vous pouvez vérifier le brouillon de balisage avant le déploiement et auditer les implémentations de production à partir du même outil.
Les erreurs de schéma sont des problèmes critiques qui peuvent invalider le balisage entirely, tandis que les avertissements indiquent des écarts de qualité. Les erreurs doivent être corrigées pour l'éligibilité des résultats riches ; les avertissements peuvent réduire l’exhaustivité des résultats ou l’amélioration visuelle.