schema-markup
作成者 alirezarezvanischema-markup skill は、リッチリザルト向けの JSON-LD をエージェントが設計、作成、監査、検証するのに役立ちます。Article、FAQPage、HowTo、Product、LocalBusiness、Organization、BreadcrumbList の markup に対応し、実装パターン、schema type のガイダンス、テクニカルSEOワークフロー向けの Python validator script を利用できます。
この skill の評価は 84/100 です。汎用的なSEOプロンプトに頼るよりも少ない迷いで schema markup を実装・監査・検証したいディレクトリ利用者にとって、有力な掲載候補です。リポジトリには、明確な有効化条件、再利用しやすいテンプレート、schema type のガイダンス、validator script が用意されています。一方で、明示的なインストール手順と、ローカル validator で確認できること・できないことの境界がより明確になると、導入しやすくなります。
- frontmatter のトリガー条件が非常に明確です。structured data、JSON-LD、rich results、FAQ/Product/HowTo schema などの肯定トリガーに加え、一般的なSEOやクロール監査を対象外とする条件も示されています。
- 実務向けの内容が充実しています。SKILL.md では、コンテキスト収集、実装・監査・検証のユースケース、質問前にプロダクトマーケティング文脈を確認すべき場面が整理されています。
- schema type のガイダンス、コピーして使える JSON-LD 実装パターン、HTML から JSON-LD を抽出して検証する Python script など、補助資料も有用です。
- skill のパスにはインストールコマンドや README がないため、ディレクトリ利用者はリポジトリ全体の慣例から導入方法を推測する必要があります。
- 同梱の validator は必須・推奨フィールドの網羅状況をローカルで採点しますが、参照資料では引き続き Google Rich Results でのテストが案内されています。公式のリッチリザルト検証の代替にはなりません。
schema-markup skill の概要
schema-markup でできること
schema-markup skill は、Google のリッチリザルト対象になりやすくするため、また AI 検索に機械可読な文脈をより明確に伝えるために、AI エージェントが JSON-LD 構造化データを計画・作成・監査・検証できるようにする skill です。広範な監査ではなく、Article、BlogPosting、FAQPage、HowTo、Product、LocalBusiness、Organization、BreadcrumbList など、schema.org 関連タイプの具体的な schema markup を納品物とする Technical Seo 作業に向いています。
この skill が向いているケース
ページの種類や課題がすでに明確な場合に、この schema-markup skill を使うのが適しています。たとえば、FAQ schema が未実装、Product markup にエラーがある、Article のリッチリザルト対象可否を確認したい、Search Console に構造化データの警告が出ている、CMS 全体で JSON-LD を標準化したい、といったケースです。schema.org の一般的な説明ではなく、実装に使える JSON-LD と検証ガイダンスが必要なマーケター、SEO 担当者、開発者、コンテンツチームに特に役立ちます。
通常のプロンプトとの違い
このリポジトリには、実務者向けのリファレンス、コピーして使いやすい実装パターン、Python の検証スクリプトが含まれています。schema の作業は、絶対パスの画像 URL、必須プロパティ、表示コンテンツとの整合性、publisher logo、ISO 形式の日付、CMS への挿入制約といった細部で失敗しやすいため、これは重要です。この skill は markup を生成する前に構造化されたヒアリング手順を取るため、もっともらしいだけで無効な JSON-LD が出力されるリスクを下げられます。
使わないほうがよいケース
schema-markup を、サイト全体のテクニカルクロール、JavaScript レンダリング診断、内部リンクレビュー、サイト構造監査の代替としてインストールしないでください。本当の問題がインデックス可能性、canonical、クロール深度、テンプレートのレンダリングにある場合は、先により広い SEO またはサイト構造のワークフローで解決し、対象ページとテンプレートが安定してから schema に戻るのが適切です。
schema-markup skill の使い方
schema-markup のインストールと最初に確認するファイル
skill は次のコマンドでインストールします。
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill schema-markup
インストール後は、まず marketing-skill/skills/schema-markup/SKILL.md を読み、トリガールールとヒアリングの流れを把握してください。次に、schema type の選び方と必須フィールドを確認するために references/schema-types-guide.md、JSON-LD の例を見るために references/implementation-patterns.md を確認します。必須・推奨フィールドに対するローカルの簡易チェックを行いたい場合は、scripts/schema_validator.py も確認してください。
JSON-LD 生成前に skill へ渡すべき情報
schema-markup を効果的に使うには、「schema を追加して」とだけ伝えるのではなく、ページ単位の事実情報を渡します。含めるべき情報は次のとおりです。
- Page URL と canonical URL
- product、article、FAQ、local business、how-to、category などの Page type
- 表示されている title、author、publish date、modified date
- Primary image URL と画像サイズ
- Organization name、logo URL、sameAs profiles
- 該当する場合は Product price、availability、SKU、reviews、offers
- WordPress plugin、Webflow custom code、Shopify theme、直接の
<head>access などの CMS または実装方法 - 既存の Search Console errors または rich result test messages
弱いプロンプト例: “Create schema for this page.”
よりよいプロンプト例: “Use the schema-markup skill to create JSON-LD for this BlogPosting page. URL: https://example.com/blog/schema-guide. H1: Schema Markup Guide. Author: Jane Smith. Published: 2026-02-10. Modified: 2026-03-01. Image: https://example.com/images/schema-guide.jpg, 1200x630. Publisher logo: https://example.com/logo.png, 250x60. Match visible page content and flag any missing fields before writing final JSON-LD.”
実装のための実践的なワークフロー
まず既存 markup の監査から始めます。ページソースを確認し、Search Console の構造化データレポートをチェックするか、レンダリング後の HTML を保存して python3 scripts/schema_validator.py page.html を実行します。そのうえで、skill にページタイプを分類させ、妥当な範囲で最も絞り込まれた schema type を選ばせます。たとえば、ブログ記事は通常 BlogPosting を使い、取引用の商品ページには offers を含む Product が必要です。
次に JSON-LD を生成し、各プロパティが表示されているページコンテンツと一致しているかを確認し、公開前に Google Rich Results Test でテストします。公開後は live URL を再テストし、Search Console を監視します。この skill は検証メッセージの解釈に役立ちますが、リッチリザルトの表示を保証するものではありません。Google の対象可否は、コンテンツ品質、ポリシー準拠、クロール可能性、検索需要にも左右されます。
出力品質を高めるコツ
“implementation-ready JSON-LD plus missing-field notes” を依頼すると効果的です。これにより、エージェントが入手できないデータを黙って作り上げるのを防げます。テンプレート向けには、{{ product.title }} や {{ article.published_at }} のような変数を使った再利用可能なパターンを依頼します。規制対象ページや信頼性が重要なページでは、ページ上に実際に表示されている内容だけを markup する保守的なバージョンを求めてください。複数 schema を含むページでは、Organization、WebPage、BreadcrumbList、Article のデータが分断されて見えないよう、安定した @id 値でエンティティをつなぐよう依頼します。
schema-markup skill FAQ
schema-markup は初心者にも使いやすいですか？
はい。ページに関する事実情報を集め、出力をテストできるなら使いやすい skill です。リファレンスでは、一般的な schema type の役割、重要なフィールド、対象可否を妨げるミスが説明されています。初心者は Article や FAQPage など 1 つのページタイプから始め、検証してパターンが確認できてからテンプレートへ展開するとよいでしょう。
Search Console の構造化データエラーを修正できますか？
多くの構造化データエラーの解釈と修正に役立ちます。特に、必須プロパティの不足、不正な JSON-LD、誤った schema type、不完全な Product または Article フィールドに有効です。一方で、アクセスできないページ、ブロックされたスクリプト、壊れたテンプレート、Google がレンダリングできないコンテンツが原因のエラーは修正できません。その場合は、先に技術的な問題を解決してください。
schema plugins とは何が違いますか？
Plugins は schema をすばやく挿入できますが、汎用的なデフォルトに依存しがちで、ビジネス固有のエンティティ情報が不足したり、テーマや拡張機能間で重複 markup が発生したりすることがあります。schema-markup skill は、編集判断、カスタム JSON-LD、テンプレート戦略、plugin がすでに出力している内容の監査が必要な場合により有用です。
schema-markup は Technical Seo チーム専用ですか？
いいえ。ただし、構造化データを正確で、テスト可能で、デプロイ可能な状態にする必要がある Technical Seo ワークフローで特に力を発揮します。コンテンツチームは Article、FAQ、HowTo の設計に使えます。開発者は承認済み schema をテンプレートへ変換する用途に使えます。Ecommerce チームは公開前に Product、Offer、availability、review markup を確認できます。
schema-markup skill を改善する方法
より確かな根拠情報を渡す
schema-markup の結果を改善する最善の方法は、Google が確認できるものと同じ根拠を提供することです。レンダリング後のページ本文、表示されている見出し、商品詳細、著者ページ、画像、日付、breadcrumbs、organization profiles などを渡してください。フィールドが表示されていない、または検証できない場合は、エージェントにそれを作り上げさせるのではなく、missing として示すよう指示します。
schema-markup でよくある失敗パターンに注意する
よくある失敗には、相対パスの画像 URL を使う、ページ上に表示されていない質問に FAQ markup を追加する、マーケティング文を reviews として markup する、Product schema に offers がない、author name が一致しない、date format が無効、複数 plugins によって JSON-LD が重複する、といったものがあります。もう 1 つ多いのが over-marking です。ページを正確に表す少数の schema type に絞らず、使える schema type を何でも追加してしまうケースです。
初回出力の後に反復する
最初の JSON-LD ドラフトが出たら、次のように検証パスを依頼します。“Check required fields, recommended fields, visible-content alignment, Google rich result eligibility, and implementation risks.” その後、validator script または Google の testing tools を実行し、正確なエラー内容をエージェントへ貼り戻します。具体的なエラーに基づいて反復するほうが、一般的な書き直しを依頼するよりもはるかに良い結果になります。
CMS とテンプレートに合わせて skill を調整する
継続的に導入するには、検証済みの 1 ページをテンプレートレベルの実装へ展開します。schema fields を CMS variables に対応付け、フィールドが空の場合の fallback behavior を特定し、JSON-LD をどこへ挿入するかを定義するよう skill に依頼してください。ここで schema-markup は単発のプロンプト以上の価値を持ちます。編集者、SEO 担当者、開発者が維持できる、管理された構造化データのワークフロー作成を支援できます。