Analysewerkzeug für strukturierte Daten
Sehen Sie, welches Schema.org eine Seite veröffentlicht und was ihr fehlt, damit ein Modell weiß, von wem es spricht.
Was Auszeichnung löst und was nicht
Kein Modell verspricht, häufiger zu zitieren, wer JSON-LD führt, und dieses Werkzeug wird das auch nicht andeuten. Was Auszeichnung löst, ist etwas Kleineres und Realeres: die Mehrdeutigkeit der Entität.
Trifft ein Modell auf Ihren Firmennamen, muss es entscheiden, ob Sie gemeint sind, eine Namensvetterin oder bloß ein Wort. Ein Organization mit sameAs auf Wikidata oder LinkedIn macht aus dieser Entscheidung eine Nachschlageoperation. Ohne ihn bleibt es eine Vermutung, und Vermutungen verteilen sich auf alle, die Ihren Namen teilen.
Warum es keine Punktzahl von 100 gibt
Weil eine Zahl dazu einlädt, sie zu erhöhen, und sie steigt, indem man Typen deklariert, die nichts beschreiben. Man sieht Seiten mit acht Schema.org-Typen, null sameAs und einer Entität, die weiterhin nicht identifiziert ist.
Was wirklich etwas bewegt, ist eine einzige Sache, und die mittelt sich nicht mit dem Rest. Deshalb gibt es hier eine nach Schwere sortierte Liste statt einer Anzeigetafel.
Was dieses Werkzeug nicht sieht
Es liest nur JSON-LD. Mikrodaten und RDFa werden erkannt, damit wir Ihnen nicht sagen, Sie hätten keine Auszeichnung, obwohl Sie welche haben, aber sie werden nicht analysiert.
Es führt auch kein JavaScript aus. Wird Ihre Auszeichnung von einem Skript im Browser eingefügt, erscheint sie hier nicht, und das sollte man wissen, denn mehreren Crawlern geht es genauso.
Das sagt Ihnen, ob man Sie lesen kann. Nicht, ob man Sie nennt.
Die drei Prüfungen hier schließen Ursachen aus: Sie zeigen, ob etwas Sie daran hindert, in einer Antwort aufzutauchen. Ob Sie tatsächlich auftauchen und wer stattdessen genannt wird, lässt sich nur messen, indem man die Modelle befragt. Der Scanner macht das kostenlos in einer Minute.