SEO/GEO 结构化数据分析工具 — SEO 技术流

输入 URL，基于 Schema.org Validator 检测结构化数据健康度，自动诊断错误，并按 Google 富结果 / GEO 价值生成可复制的 JSON-LD 建议。
🤖 AI 模型：DeepSeek V4.1 Flash（规则引擎无法判定时兜底分类）
支持带或不带 http/https 前缀。页面 HTML 与结构化数据解析以 validator.schema.org 为主；仅当 Validator 未返回 HTML 时，才用桌面 UA 直连抓取后再次提交校验。
下方 HTML 与 Validator 使用的源码一致（优先远程拉取）；结构化数据错误以 validator.schema.org 返回为主，若 Validator 不可用则回退本地解析。
对任意可公开访问的 URL 做一次结构化数据与抓取体检，覆盖 SEO + GEO 的核心场景：
粘贴要分析的页面 URL（首页、产品页、文章页都可）。
系统调用 Schema.org Validator，并用本地 HTML / extruct 解析兜底，判断页面类型。
对照「已识别 / 有问题 / 建议新增」三类结果，重点关注错误和缺失的必填项。
展开推荐项的 JSON-LD 模板，一键复制，手动补齐 PLEASE_FILL 的字段。
本工具不依赖 Google 富媒体测试工具抓取结果，而是以 validator.schema.org 作为结构化数据校验主源。它能返回 schema.org 实体、错误码、告警和代码位置，更适合做自动化诊断。
抓取成功表示本工具能拿到目标页面 HTML，用于页面特征、标题、主图等信息回填；Validator 成功表示 validator.schema.org 已返回结构化数据校验结果。两者都会影响报告完整度：Validator 决定错误诊断权威性，本地 HTML 决定代码生成能自动填多少真实字段。
有。Google 富媒体只覆盖 schema.org 的一部分类型。本工具的建议里除了 Google 常见富媒体类型，也会保留 schema.org 的通用增强类型（例如 WebPage、Person、ImageObject、CollectionPage 等），用于补充语义和实体关系。这些字段即使不直接触发富媒体，也能提升机器可理解性和 AI 搜索引用质量。
先走规则引擎：综合 URL 关键词（/item、/blog 等）、og:type、DOM 特征（价格元素、加购按钮、产品卡片数量、文章主体、作者署名、发布时间、FAQ 问答结构）以及已有 schema 类型。当多条强信号命中时高置信度输出（0.85-0.95）；全部规则都不命中或置信度不足时，才调用 AI（DeepSeek V4.1 Flash）做最终分类。
除首页外，面包屑是 Google 和 AI 搜索最通用、最受益的结构化数据之一，成本极低（只是结构标注），收益高。工具会优先从 DOM 检测面包屑，其次按 URL 路径推导层级，最后基于页面类型 + 标题拼装，保证每个内容页都能输出一个合理的 BreadcrumbList。
这是必须由你手动填写的字段。由于工具只能从页面结构里抓到一部分字段（如标题、主图），其他字段（如 SKU、品牌名、价格、作者主页、社媒 sameAs 等）通常需要你根据实际业务信息填入。直接复制使用前请逐一替换，并根据上方注释里的 ❗ / ⚠️ / 🟡 标识判断紧急度。
部分站点会对非浏览器请求做限制（CDN 规则、反爬策略）。你可以在 robots.txt 中放行 Googlebot，或切换目标为无验证码 / 非登录态页面；排查方向也可以先用 AI 爬虫抓取验证工具 检查 Googlebot 抓取状态。
ChatGPT / Perplexity / Claude 在抓取网页时越来越多地依赖结构化数据来理解实体关系和内容权威性。Organization + sameAs（含社媒）帮助 AI 识别品牌实体；Article.author + Person 提升作者权威性；Product.description + Review.reviewBody 完整时更容易被 AI 引用作答；FAQPage 是 AI 问答最喜欢的结构。
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ChatGPT Business Hub 开启测试，企业可以管理信息，并查看提及、点击和常见主题等聚合数据。结合我的 GEO 实践，聊聊这些官方数据的统计口径、如何补充自建话题库，以及 Business Agent 的开放范围。
Google 开始推出 2026 年 11 月核心算法更新，部署可能需要长达两周。这次在 LinkedIn 发布公告，仍未披露具体调整细节。结合我此前对重大更新的预测，聊聊 AI / GEO 内容、网站恢复和黑五前的流量变化，有哪些值得关注。
「给 SEO 的 GEO 教程」第二篇，结合我的思考和实践，聊聊如何搭建话题库、持续获取 AI 答案，以及如何整理和分析 GEO 报告。从用户旅程、品牌曝光和官网引用，到竞手差距、引用来源和内容机会，帮助 SEO 同行搭建一套可以持续迭代的 GEO 监控与分析体系。
工具仍在持续迭代中，如果你在使用过程中碰到了问题，或者有功能改进的想法，欢迎直接联系我。
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