ما الذي يغطيه هذا المعيار بالضبط
هذا المعيار غالبًا ما يُحدث فرقًا في عمليات التدقيق.
C17 — تنسيق JSON-LD (الفصل 3 - Schema.org): استخدم JSON-LD (موصى به من جوجل) بدلاً من Microdata أو RDFa.
هذا المعيار غالبًا ما يُحدث فرقًا في عمليات التدقيق.
معيار C17 — تنسيق JSON-LD هو جزء من قائمة التحقق الخاصة بالسيو (335 معيارًا). هنا لديك طريقة عملية للتحقق منه وتصحيحه — مع مثال ملموس.
هذا المعيار غالبًا ما يُحدث فرقًا في عمليات التدقيق.
C17 — تنسيق JSON-LD (الفصل 3 - Schema.org): استخدم JSON-LD (موصى به من جوجل) بدلاً من Microdata أو RDFa.
لماذا هو مهم: هو بمثابة حاجز ضد المحتوى المكرر والتنافس الداخلي. عند تطبيقه بشكل خاطئ، تظهر عادةً مشاكل مثل الغموض (استعلام خاطئ مرتبط)، التكرار بين الصفحات، أو فقدان الأداء في معدل الفهرسة.
في المواقع التي تُنتج بكميات كبيرة، يعمل هذا المعيار أيضًا كحاجز: قاعدة مستقرة تمنع 1000 خطأ دفعة واحدة.
النهج: التحقق عبر Search Console (البيانات الحقيقية). الأداة الموصى بها: Screaming Frog (استخراج JSON-LD).
نصيحة: عزل أولاً 10 روابط تمثيلية (أفضل الصفحات + الصفحات المُنتجة) قبل توسيع التصحيح.
الاستراتيجية: تصحيح الحد الأدنى الضروري، ثم الاستقرار.
بعد ذلك: أعد الزحف على 50–200 رابط، ثم راقب Search Console لمدة 7–14 يومًا (الانطباعات/معدل النقر/الفهرسة).
مثال (توضيحي):
محاولة “التحسين” بإضافة الكثير من الكلمات المفتاحية، مما يضر بالقراءة ويخلق تكرارًا.
لهذا النوع من المعايير، الجمع بين الزحف (مثل Screaming Frog) والتحقق المستهدف في Screaming Frog (استخراج JSON-LD) هو عادةً أسرع خيار.
تثبيت قاعدة توليد تلقائي (العنوان/الهيكل/المخطط/عناوين URL) بالإضافة إلى إضافة مراقبة تلقائية (زحف أو اختبار) قبل الاستيراد للإنتاج.
تحقق من هذا المعيار بتدقيق، ثم تعمّق في المنهجية في الأكاديمية.