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面向AI可发现性优化的Schema.org结构化数据审计与生成——检测、验证并生成JSON-LD标记。针对中国AI平台增加百度结构化数据扩展检查。
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
| name | geo-schema |
| description | 面向AI可发现性优化的Schema.org结构化数据审计与生成——检测、验证并生成JSON-LD标记。针对中国AI平台增加百度结构化数据扩展检查。 |
| version | 1.0.0 |
| author | geo-cn |
| tags | ["geo","schema","structured-data","json-ld","entity-recognition","ai-discoverability","china","baidu"] |
| allowed-tools | Read, Grep, Glob, Bash, WebFetch, Write |
结构化数据是告诉AI系统某个实体是什么、做什么以及与其他实体如何关联的主要机器可读信号。在中国市场，结构化数据的重要性尤为突出——百度的知识图谱直接消费Schema.org标记，这对文心一言和百度搜索的实体识别有直接影响。
fetch_page.py 获取目标页面HTML重要： WebFetch将HTML转换为Markdown并剥离<head>内容，这会删除JSON-LD块。改用 fetch_page.py：
python3 ~/.claude/skills/geo/scripts/fetch_page.py <url> page
查找 <script type="application/ld+json"> 块。一个页面可能包含多个JSON-LD块——收集所有块。
JSON-LD是强烈推荐的GEO格式。百度、其他搜索引擎和AI平台都最可靠地处理JSON-LD。
对每个检测到的schema块进行验证（有效JSON、有效@type、必需属性、推荐属性等）。
中国特定验证：
对于中国网站，sameAs 属性应包含中国平台URL：
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"@id": "https://example.com/#organization",
"name": "公司名称",
"url": "https://example.com",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/logo.png"
},
"description": "公司一句话描述",
"foundingDate": "2020-01-15",
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "创始人姓名"
},
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"addressLocality": "城市",
"addressRegion": "省份",
"addressCountry": "CN"
},
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"telephone": "+86-xxx-xxxx-xxxx",
"contactType": "customer service"
},
"sameAs": [
"https://baike.baidu.com/item/公司名称",
"https://www.zhihu.com/org/公司名称",
"https://weibo.com/公司名称",
"https://space.bilibili.com/公司账号ID",
"https://mp.weixin.qq.com/公众号",
"https://www.linkedin.com/company/公司名称"
],
"knowsAbout": [
"核心话题1",
"核心话题2",
"核心话题3"
]
}
额外推荐（中国特定）：
hasMap：指向百度地图的URL（而非Google Maps）中国作者（Person）推荐GEO属性：
sameAs：知乎个人页面、微博账号、LinkedInjobTitle：职称（中文）worksFor：Organization schemaknowsAbout：专业领域数组alumniOf：国内大学（如适用）FAQPage schema对中国AI平台的问答提取特别有效。豆包、文心一言都会解析FAQPage结构。
同全球版本，添加中国特定属性：
availableLanguage: "zh-CN"对于中国市场，sameAs链接优先级：
| 标准 | 分值 | 评分方式 |
|---|---|---|
| Organization/Person schema存在且完整 | 15 | 完整15分，基础10分，无则0分 |
| sameAs链接（5+中国平台） | 15 | 每个有效中国sameAs链接3分，上限15分 |
| 含作者详情的Article schema | 10 | 完整作者schema 10分，仅名字5分，无则0分 |
| 特定业务类型schema | 10 | 完整10分，部分5分，缺失0分 |
| WebSite + SearchAction | 5 | 存在5分，无则0分 |
| 内页BreadcrumbList | 5 | 存在5分，无则0分 |
| JSON-LD格式（非Microdata/RDFa） | 5 | JSON-LD 5分，混合3分，仅Microdata/RDFa 0分 |
| 服务端渲染（非JS注入） | 10 | 在HTML源码中10分，JS但在head中5分，动态JS 0分 |
| speakable属性（文章中） | 5 | 存在5分，无则0分 |
| 有效JSON + 有效Schema.org类型 | 10 | 无错误10分，轻微问题5分，重大错误0分 |
| Organization/Person中的knowsAbout | 5 | 有3+话题5分，缺失0分 |
| 无弃用schema | 5 | 干净5分，有弃用schema 0分 |
生成 GEO-SCHEMA-REPORT.md：
# GEO结构化数据报告 — [域名]
日期：[日期]
目标市场：中国
## Schema得分：XX/100
## 检测到的Schema
| 页面 | Schema类型 | 格式 | 状态 | 问题 |
|---|---|---|---|---|
| / | Organization | JSON-LD | 有效 | 缺少中国sameAs链接 |
| /blog/post-1 | Article | JSON-LD | 有效 | 无作者schema |
## 验证结果
[各schema的按属性通过/失败列表]
## 中国平台sameAs审计
| 平台 | URL | 状态 |
|---|---|---|
| 百度百科 | [URL或"未找到"] | 存在/缺失 |
| 知乎 | [URL或"未找到"] | 存在/缺失 |
| 微博 | [URL或"未找到"] | 存在/缺失 |
| B站 | [URL或"未找到"] | 存在/缺失 |
| 微信公众号 | [URL或"未找到"] | 存在/缺失 |
[继续其他推荐平台]
## 缺失的推荐Schema
[列出应存在但缺失的schema（基于业务类型）]
## 生成的JSON-LD代码
[各缺失或不完整schema的即用型JSON-LD块]
## 实施说明
- 各JSON-LD块的放置位置
- 服务端渲染要求
- 百度搜索资源平台和Schema.org验证器测试
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