schema-markup
por alirezarezvaniA skill schema-markup ajuda agentes a planejar, escrever, auditar e validar JSON-LD para rich results. Use para markup de Article, FAQPage, HowTo, Product, LocalBusiness, Organization e BreadcrumbList, com padrões de implementação, orientação sobre tipos de schema e um script validador em Python para fluxos de trabalho de Technical Seo.
Esta skill recebe 84/100, o que a torna uma boa candidata para usuários do diretório que querem que um agente implemente, audite ou valide schema markup com menos tentativa e erro do que em um prompt genérico de SEO. O repositório oferece critérios de ativação claros, templates reutilizáveis, orientação por tipo de schema e um script validador, embora a adoção fosse mais simples com instruções explícitas de instalação e limites mais claros sobre o que o validador local consegue ou não comprovar.
- Orientação de acionamento muito clara no frontmatter, incluindo gatilhos positivos como structured data, JSON-LD, rich results, FAQ/Product/HowTo schema, além de exclusões para SEO geral ou auditorias de crawl.
- Conteúdo operacional robusto: SKILL.md define coleta de contexto, casos de uso para implementação/auditoria/validação e quando consultar o contexto de marketing de produto antes de fazer perguntas.
- Materiais de apoio úteis incluem orientação sobre tipos de schema, padrões de implementação JSON-LD prontos para copiar e colar e um script Python que extrai e valida JSON-LD de HTML.
- Não há comando de instalação nem README no caminho da skill, então usuários do diretório precisam deduzir a instalação a partir das convenções gerais do repositório.
- O validador incluído pontua localmente a cobertura de campos obrigatórios e recomendados, mas as referências ainda orientam testar no Google Rich Results; ele não substitui a validação oficial de rich results.
Visão geral da skill schema-markup
O que a schema-markup faz
A skill schema-markup ajuda um agente de IA a planejar, escrever, auditar e validar dados estruturados em JSON-LD para páginas que precisam de mais clareza sobre elegibilidade a rich results do Google e de melhor contexto legível por máquinas para buscas com IA. Ela foi criada para trabalhos de SEO técnico em que a entrega não é uma auditoria ampla, mas uma marcação schema concreta: Article, BlogPosting, FAQPage, HowTo, Product, LocalBusiness, Organization, BreadcrumbList e tipos relacionados do schema.org.
Melhor uso para esta skill
Use esta skill schema-markup quando você já conhece o tipo de página ou o problema: ausência de schema de FAQ, erros em marcação Product, elegibilidade de Article para rich results, avisos de dados estruturados no Search Console ou necessidade de padronizar JSON-LD em um CMS. Ela é especialmente útil para profissionais de marketing, especialistas em SEO, desenvolvedores e equipes de conteúdo que precisam de JSON-LD pronto para implementação, com orientação de validação, em vez de uma explicação genérica sobre schema.org.
O que a torna diferente de um prompt comum
O repositório inclui referências práticas, padrões de implementação prontos para copiar e um script validador em Python. Isso importa porque trabalho com schema costuma falhar nos detalhes: URLs absolutas de imagem, propriedades obrigatórias, alinhamento com o conteúdo visível, logos do publisher, datas em ISO e limitações de injeção no CMS. A skill conduz o agente por um processo estruturado de coleta antes de gerar a marcação, reduzindo a chance de produzir JSON-LD plausível, mas inválido.
Quando não usar
Não instale schema-markup como substituta de um crawl técnico completo, diagnóstico de renderização JavaScript, revisão de links internos ou auditoria de arquitetura do site. Se o problema real for indexabilidade, canonicals, profundidade de rastreamento ou renderização de templates, use primeiro um fluxo mais amplo de SEO ou arquitetura de site. Depois, volte ao schema quando as páginas e templates-alvo estiverem estáveis.
Como usar a skill schema-markup
Instalação da schema-markup e arquivos para inspecionar primeiro
Instale a skill com:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill schema-markup
Após a instalação, leia primeiro marketing-skill/skills/schema-markup/SKILL.md para entender as regras de acionamento e o fluxo de coleta de informações. Em seguida, analise references/schema-types-guide.md para seleção de tipos e campos obrigatórios, references/implementation-patterns.md para exemplos de JSON-LD e scripts/schema_validator.py se quiser fazer uma checagem local básica de campos obrigatórios e recomendados.
Informações que a skill precisa antes de gerar JSON-LD
Para usar bem a schema-markup, entregue ao agente fatos no nível da página, não apenas “adicione schema”. Inclua:
- URL da página e URL canônica
- Tipo de página, como produto, artigo, FAQ, negócio local, tutorial ou categoria
- Título visível, autor, datas de publicação e modificação
- URL da imagem principal com dimensões
- Nome da organização, URL do logo e perfis sameAs
- Preço do produto, disponibilidade, SKU, avaliações ou ofertas quando relevante
- CMS ou método de implementação, como plugin WordPress, código customizado no Webflow, tema Shopify ou acesso direto ao
<head> - Erros existentes no Search Console ou mensagens do teste de rich results
Um prompt fraco seria: “Create schema for this page.”
Um prompt melhor seria: “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.”
Fluxo prático de implementação
Comece auditando a marcação existente. Veja o código-fonte da página, confira os relatórios de dados estruturados no Search Console ou salve o HTML renderizado e execute python3 scripts/schema_validator.py page.html. Depois, peça à skill para classificar o tipo de página e escolher o tipo de schema válido mais específico. Por exemplo, um post de blog normalmente deve usar BlogPosting, enquanto uma página transacional de produto precisa de Product com offers.
Em seguida, gere o JSON-LD, compare cada propriedade com o conteúdo visível da página e teste no Google Rich Results Test antes de publicar. Depois do deploy, teste novamente a URL ativa e monitore o Search Console. A skill pode ajudar a interpretar mensagens de validação, mas não pode garantir rich results; a elegibilidade no Google depende da qualidade do conteúdo, conformidade com políticas, rastreabilidade e demanda de busca.
Dicas para melhorar a qualidade da saída
Peça “implementation-ready JSON-LD plus missing-field notes”. Isso evita que o agente invente silenciosamente dados indisponíveis. Para templates, solicite um padrão reutilizável com variáveis, como {{ product.title }} ou {{ article.published_at }}. Para páginas reguladas ou em que confiança é crítica, peça uma versão conservadora que marque apenas conteúdo visivelmente presente na página. Para páginas com múltiplos schemas, peça à skill que conecte entidades com valores estáveis de @id, para que dados de Organization, WebPage, BreadcrumbList e Article não pareçam desconectados.
FAQ da skill schema-markup
A schema-markup é adequada para iniciantes?
Sim, desde que você consiga reunir os fatos da página e testar a saída. As referências explicam o que os tipos de schema mais comuns fazem, quais campos importam e quais erros impedem a elegibilidade. Iniciantes devem começar por um único tipo de página, como Article ou FAQPage, validá-lo e só depois expandir para templates quando o padrão já estiver comprovado.
Ela consegue corrigir erros de dados estruturados no Search Console?
Ela pode ajudar a interpretar e corrigir muitos erros de dados estruturados, especialmente propriedades obrigatórias ausentes, JSON-LD malformado, tipo de schema incorreto e campos incompletos em Product ou Article. Ela não corrige erros causados por páginas inacessíveis, scripts bloqueados, templates quebrados ou conteúdo que o Google não consegue renderizar. Nesses casos, resolva primeiro o problema técnico.
Qual é a diferença em relação a plugins de schema?
Plugins conseguem inserir schema rapidamente, mas muitas vezes usam padrões genéricos, deixam escapar detalhes específicos da entidade do negócio ou criam marcação duplicada entre temas e extensões. A skill schema-markup é mais útil quando você precisa de julgamento editorial, JSON-LD customizado, estratégia de templates ou uma auditoria do que o plugin já está gerando.
A schema-markup é apenas para equipes de SEO técnico?
Não, mas ela é mais forte em fluxos de SEO técnico nos quais os dados estruturados precisam ser precisos, testáveis e prontos para deploy. Equipes de conteúdo podem usá-la para planejar Article, FAQ e HowTo. Desenvolvedores podem usá-la para converter schema aprovado em templates. Equipes de ecommerce podem usá-la para revisar marcações Product, Offer, disponibilidade e avaliações antes da publicação.
Como melhorar a skill schema-markup
Forneça evidências de origem mais sólidas
A melhor forma de melhorar os resultados da schema-markup é fornecer as mesmas evidências que o Google consegue verificar: texto renderizado da página, headings visíveis, detalhes do produto, páginas de autor, imagens, datas, breadcrumbs e perfis da organização. Se um campo não estiver visível ou não puder ser verificado, oriente o agente a marcá-lo como ausente em vez de fabricá-lo.
Fique atento aos erros mais comuns em schema-markup
Falhas comuns incluem usar URLs relativas de imagem, adicionar marcação FAQ para perguntas que não aparecem visivelmente na página, tratar texto de marketing como avaliações, deixar offers ausente no schema Product, ter nomes de autores divergentes, usar formatos de data inválidos e gerar JSON-LD duplicado por causa de múltiplos plugins. Outro problema frequente é marcar demais: adicionar todos os tipos de schema possíveis em vez de apenas os poucos que representam a página com precisão.
Itere depois da primeira saída
Depois do primeiro rascunho de JSON-LD, peça uma etapa de validação: “Check required fields, recommended fields, visible-content alignment, Google rich result eligibility, and implementation risks.” Em seguida, execute o script validador ou as ferramentas de teste do Google e cole os erros exatos de volta no agente. Iterações orientadas por erros específicos produzem resultados muito melhores do que pedir uma reescrita genérica.
Adapte a skill ao seu CMS e aos seus templates
Para adoção recorrente, transforme uma página validada em uma implementação no nível do template. Peça à skill para mapear campos de schema para variáveis do CMS, identificar comportamentos de fallback quando campos estiverem vazios e definir onde o JSON-LD deve ser injetado. É aqui que schema-markup se torna mais valiosa do que prompts pontuais: ela pode ajudar a criar um fluxo controlado de dados estruturados que editores, SEOs e desenvolvedores consigam manter.