利用 AI 设计并优化 Schema 结构化数据提升 SEO

解决 SEO 部署中结构化数据不规范、容易导致 Google 惩罚或无法触发富媒体结果的问题，通过一套量化的资格评估体系，确保生成的 JSON-LD 准确、合规且高效。

为什么需要这个技能

许多开发者在部署 Schema 标记时，容易陷入两个极端：要么完全缺失，要么过度标记（Over-markup）。如果 Schema 描述的内容在页面上不可见，或者使用了不合规的属性，不仅无法获得 Google 的富媒体结果（如星级评分、常见问题折叠窗），甚至可能被判定为欺骗性内容而遭到处罚。

本技能通过一套“资格与影响指数（Eligibility & Impact Index）”量化评分模型，让 AI 在写代码前先判断：这个页面是否真的适合加这个标记？这样做是否能带来可衡量的 SEO 收益？从而避免盲目部署。

资格评估 (Phase 0)：AI 根据内容-Schema 对齐度、Google 支持情况、数据完整性等 6 个维度打分（0-100）。
- 85-100 分：强力推荐。
- <55 分：禁止实施，并解释原因。
页面目标分析 (Phase 1)：分析页面实体类型（单实体 vs 多实体），确定目标富媒体结果类型及预期 CTR 提升目标。
JSON-LD 实施：遵循“准确性高于野心”原则，仅编写与可见内容完全一致的结构化代码。
多实体处理：若页面包含多个实体，使用 @graph 语法构建逻辑关系，避免冲突。
验证与闭环：通过 Google Rich Results Test 和 Schema.org Validator 进行最终校验。

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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