تساعد البيانات المنظمة محركات البحث على فهم محتوى صفحات المواقع بصورة أوضح، لكن الاستفادة منها تبدأ بكتابة كود صحيح وخالٍ من أخطاء الصيغة والبنية. وهنا يأتي دور فاحص بيانات JSON-LD من KERLION، الذي يتيح لك مراجعة الكود واكتشاف الأخطاء الشائعة والتحقق من وجود العناصر الأساسية مثل السياق @context والنوع @type.
 |
| يساعد الفاحص على مراجعة صيغة JSON-LD واكتشاف الأخطاء والتعرف على أنواع البيانات المنظمة قبل إضافتها إلى الموقع. |
من خلال الأداة، يمكنك فحص بيانات JSON-LD مباشرة أو إدخال وسم script الذي يحتوي عليها، ثم الحصول على تقرير يوضح الأخطاء والملاحظات والأنواع المكتشفة. كما توفر الأداة خيارات لتنسيق JSON وضغطه ونسخ تقرير الفحص، مما يجعل مراجعة البيانات وتصحيحها أكثر سهولة.
ملخص سريع للمقال: يقدم المقال فاحص بيانات JSON-LD من KERLION، وهي أداة تساعد على اكتشاف أخطاء صيغة JSON ومراجعة البنية الأساسية للبيانات المنظمة، والتعرف على أنواعها وخصائصها. ويوضح طريقة استخدام الأداة وقراءة تقارير الفحص، مع توضيح الفرق بينها وبين اختبار النتائج المنسقة من Google، ومتى تحتاج إلى استخدام كل منهما.
ما هو فاحص بيانات JSON-LD من KERLION؟
فاحص JSON-LD هو أداة تساعدك على مراجعة البيانات المنظمة المكتوبة بصيغة JSON-LD، واكتشاف الأخطاء التي قد تمنع تحليل الكود بصورة صحيحة، إلى جانب تقديم ملاحظات حول بنيته والعناصر الموجودة بداخله.
تعتمد الأداة على تحليل الكود الذي تدخله في مربع الفحص، دون الحاجة إلى إدخال رابط موقعك أو الصفحة التي تحتوي على البيانات المنظمة.
وتساعدك الأداة على مراجعة أنواع متعددة من البيانات، مثل:
- المقالات: مراجعة بيانات Article وBlogPosting وNewsArticle.
- المنتجات: التعرف على بيانات Product وخصائصها الشائعة.
- الفعاليات: مراجعة بيانات Event.
- المؤسسات والأنشطة التجارية: التعرف على Organization وLocalBusiness.
- المواقع والصفحات: مراجعة WebSite وWebPage.
- مسارات التنقل: التعرف على BreadcrumbList.
- الأسئلة الشائعة: التعرف على FAQPage.
- الأشخاص والتطبيقات: مراجعة Person وSoftwareApplication.
وبذلك يمكنك استخدام الفاحص لمراجعة أكواد البيانات المنظمة قبل إضافتها إلى موقعك، أو بعد تعديلها للتأكد من خلوها من أخطاء JSON الشائعة.
ما الذي يفحصه فاحص JSON-LD من KERLION؟
لا يقتصر عمل الأداة على التأكد من إمكانية قراءة الكود، بل يجمع الفحص بين مراجعة صيغة JSON والتعرف على بعض العناصر الأساسية في بنية JSON-LD.
وفيما يلي أبرز جوانب الفحص:
| جانب الفحص | ما الذي تراجعه الأداة؟ |
|---|---|
| صحة صيغة JSON | اكتشاف الفواصل الزائدة وعلامات الاقتباس الناقصة والأقواس غير المكتملة. |
| السياق @context | التحقق من وجود السياق والتعرف على رابط Schema.org المعتاد. |
| النوع @type | اكتشاف الكائنات التي تحتوي على أنواع بيانات منظمة. |
| الخصائص الشائعة | عرض ملاحظات حول الخصائص المرتبطة ببعض أنواع البيانات. |
| المعرفات @id | اكتشاف تكرار قيمة المعرف في أكثر من كائن. |
| بنية البيانات | اكتشاف الكائنات والأنواع الموجودة داخل البيانات، بما فيها العناصر المتداخلة و@graph. |
ومن المهم معرفة أن هذه المراجعات لا تمثل تحققًا شاملًا من جميع قواعد Schema.org، وإنما تقدم فحصًا أوليًا يساعدك على اكتشاف المشكلات ومراجعة البيانات قبل استخدامها.
أبرز مميزات فاحص JSON-LD من KERLION
توفر الأداة مجموعة من الوظائف التي تساعد على مراجعة الكود والتعامل معه، بدءًا من اكتشاف الأخطاء وحتى تجهيز تقرير يمكن الاحتفاظ به أو مشاركته.
اكتشاف أخطاء صيغة JSON
قد يحتوي كود البيانات المنظمة على أخطاء بسيطة تمنع تحليله، مثل نسيان علامة اقتباس أو وضع فاصلة في غير موضعها أو عدم إغلاق أحد الأقواس.
يساعدك الفاحص على اكتشاف هذه المشكلات من خلال محاولة تحليل البيانات باستخدام صيغة JSON، وعند وجود خطأ يعرض رسالة توضح المشكلة، مع تحديد السطر والعمود عندما تتوفر معلومات الموضع.
وهذا يسهل الوصول إلى الجزء الذي يحتاج إلى تعديل بدلًا من مراجعة الكود كاملًا بصورة يدوية.
مراجعة السياق والنوع
يعتمد JSON-LD على عناصر أساسية تساعد في تحديد معنى البيانات المنظمة، ومن أبرزها:
- @context: يحدد السياق المستخدم لتفسير البيانات، مثل https://schema.org.
- @type: يحدد نوع الكائن، مثل Article أو Product أو Organization.
يراجع الفاحص وجود هذه العناصر، ويعرض ملاحظات عند غيابها أو عند وجود قيمة سياق لم يتعرف عليها بالشكل المعتاد.
كما يستطيع اكتشاف الأنواع الموجودة داخل الكائنات المتداخلة، وليس فقط النوع الموجود في المستوى الرئيسي.
مراجعة الخصائص حسب نوع البيانات
تختلف الخصائص المستخدمة باختلاف نوع البيانات المنظمة. فبيانات المقال تحتاج إلى خصائص تختلف عن تلك المستخدمة في المنتجات أو الفعاليات.
لهذا تقدم الأداة ملاحظات إرشادية مرتبطة ببعض الأنواع الشائعة، ومن أمثلتها:
| نوع البيانات | الخصائص التي يقترح الفاحص مراجعتها |
|---|---|
| Article | headline وauthor وdatePublished وimage |
| Product | name وimage وoffers |
| Event | name وstartDate وlocation |
| Organization | name وurl وlogo |
| LocalBusiness | name وaddress وtelephone |
| BreadcrumbList | itemListElement |
| FAQPage | mainEntity |
| SoftwareApplication | name وoffers |
إذا لم يجد الفاحص بعض هذه الخصائص، فقد يعرض ملاحظة تطلب مراجعتها.
لكن يجب الانتباه إلى أن ظهور هذه الملاحظة لا يعني بالضرورة وجود خطأ؛ فالخصائص المعروضة تمثل اقتراحات للمراجعة، وليست حكمًا نهائيًا على صحة البيانات أو أهليتها للظهور في نتائج البحث المنسقة.
تنسيق JSON لتسهيل قراءة الكود
عندما تكون البيانات المنظمة مكتوبة في سطر واحد أو تحتوي على تنسيق يصعب قراءته، يمكنك استخدام زر تنسيق JSON، أو الاستعانة بأداة تنسيق JSON لإعادة ترتيب الكود وإظهار المسافات والأسطر بطريقة أكثر وضوحًا.
تساعد هذه الوظيفة على مراجعة العناصر المتداخلة وتتبع الأقواس والفواصل، خصوصًا عند التعامل مع أكواد طويلة تحتوي على عدة كائنات وخصائص.
ضغط JSON
توفر الأداة أيضًا زر ضغط JSON، الذي يعيد كتابة البيانات في صيغة مختصرة بإزالة المسافات والأسطر الزائدة.
تكون هذه الوظيفة مفيدة عندما تحتاج إلى نسخة مضغوطة من الكود بدلًا من النسخة المنسقة المخصصة للقراءة والمراجعة.
نسخ تقرير الفحص
بعد الانتهاء من فحص البيانات، يمكنك استخدام زر نسخ تقرير الفحص للحصول على نسخة نصية من النتائج.
يتضمن التقرير ملخصًا لعدد الأجزاء التي تم تحليلها والأخطاء المكتشفة، بالإضافة إلى الملاحظات والنتائج المتعلقة بعناصر البيانات المنظمة.
ويمكنك الاحتفاظ بهذا التقرير أو مشاركته مع المطور المسؤول عن الموقع لتسهيل مراجعة المشكلات ومعالجتها.
كيفية استخدام فاحص JSON-LD من KERLION
استخدام الأداة لا يتطلب إعدادات معقدة؛ فكل ما تحتاج إليه هو كود JSON-LD الذي تريد مراجعته.
اتبع الخطوات التالية:
الخطوة الأولى: إدخال بيانات JSON-LD
افتح فاحص بيانات JSON-LD من KERLION، وستجد مربعًا مخصصًا لإدخال الكود.
يمكنك إدخال البيانات بإحدى الطريقتين:
- لصق كائن JSON-LD مباشرة.
- لصق وسم script كاملًا من النوع application/ld+json الذي يحتوي على البيانات.
لا تحتاج إلى حذف وسم script يدويًا؛ إذ تستطيع الأداة استخراج البيانات الموجودة بداخله تلقائيًا.
الخطوة الثانية: تشغيل الفحص
بعد إدخال الكود، اضغط على زر فحص البيانات.
تبدأ الأداة بتحليل البيانات، وتظهر نتيجة الفحص في المنطقة المخصصة أسفل أزرار التحكم.
 |
| يعرض التقرير ملخصًا لحالة البيانات، ثم تفاصيل الأخطاء والملاحظات والأنواع المكتشفة لمساعدتك على تحديد ما يحتاج إلى مراجعة. |
إذا كانت هناك أخطاء في صيغة JSON، ستظهر رسالة تنبهك إلى ضرورة تصحيحها. أما إذا اكتمل التحليل دون أخطاء في الصيغة، فستظهر رسالة تؤكد اكتمال الفحص مع توجيهك إلى مراجعة الملاحظات.
الخطوة الثالثة: قراءة ملخص النتائج
يعرض الفاحص ملخصًا يتضمن ثلاثة مؤشرات أساسية:
- أجزاء تم تحليلها: عدد أجزاء البيانات التي نجح تحليلها مقارنة بإجمالي الأجزاء المستخرجة.
- أخطاء صيغة JSON: عدد الأجزاء التي تحتوي على أخطاء تمنع تحليلها.
- ملاحظات للمراجعة: عدد التنبيهات الإرشادية التي ظهرت أثناء الفحص.
يساعدك هذا الملخص على تكوين فكرة سريعة عن حالة الكود قبل الانتقال إلى مراجعة التفاصيل.
الخطوة الرابعة: مراجعة تفاصيل التقرير
بعد الملخص، يمكنك الاطلاع على تفاصيل الفحص، بما يشمل النتائج السليمة والأخطاء والملاحظات والأنواع المكتشفة.
راجع كل ملاحظة وفق نوع البيانات والغرض منها، ولا تتعامل مع جميع التحذيرات باعتبارها أخطاء يجب إصلاحها بالضرورة.
الخطوة الخامسة: تصحيح البيانات وإعادة الفحص
إذا اكتشفت أخطاء في الكود، عدّلها في مصدر البيانات، ثم أعد إدخال النسخة المصححة واضغط على فحص البيانات مرة أخرى.
يمكنك تكرار هذه العملية حتى تتأكد من أن صيغة JSON قابلة للتحليل، وأن الملاحظات الظاهرة تمت مراجعتها بالشكل المناسب.
كيف تقرأ تقرير فحص JSON-LD وتتعامل مع نتائجه؟
فهم التقرير لا يقل أهمية عن تشغيل الفحص؛ لأن كل نتيجة لها دلالة مختلفة، والتعامل معها بصورة صحيحة يساعدك على تحديد التعديلات المطلوبة دون تغيير خصائص سليمة دون داعٍ.
الأخطاء (Errors)
تشير الأخطاء إلى وجود مشكلة في صيغة JSON تمنع تحليل الجزء الذي يحتوي عليها.
من أمثلتها:
- غياب علامة اقتباس في أحد النصوص.
- وجود فاصلة زائدة.
- عدم إغلاق قوس.
- كتابة قيمة بطريقة لا تتوافق مع قواعد JSON.
عند ظهور خطأ، اقرأ الرسالة المعروضة وحاول تحديد السطر والعمود المرتبطين به، ثم أصلح الكود وأعد الفحص.
الملاحظات (Warnings)
تظهر الملاحظات عندما يكتشف الفاحص عنصرًا يحتاج إلى مراجعة، مثل:
- عدم وجود @context في الموضع المتوقع.
- عدم اكتشاف @type.
- غياب بعض الخصائص الشائعة لنوع البيانات.
- تكرار قيمة @id في أكثر من كائن.
هذه الملاحظات لا تعني بالضرورة أن البيانات غير صالحة، وإنما تشير إلى نقاط تستحق المراجعة.
فعلى سبيل المثال، إذا ظهرت ملاحظة بشأن غياب الخاصية image في بيانات المقال، فهذا لا يثبت وحده أن الكود غير صحيح، بل يعني أن الفاحص لم يجد خاصية يوصي بمراجعتها لهذا النوع.
النتائج السليمة (Valid Checks)
تعني النتائج السليمة أن الفاحص تمكن من تنفيذ فحص معين بنجاح.
على سبيل المثال، قد يعرض نتيجة سليمة عند تحليل صيغة JSON أو العثور على @context و @type.
لكن نجاح هذه الاختبارات لا يعني بالضرورة أن جميع خصائص البيانات متوافقة مع Schema.org، أو أن الصفحة تستوفي شروط ظهور النتائج المنسقة في Google.
الأنواع المكتشفة
يعرض الفاحص الأنواع التي عثر عليها داخل البيانات المنظمة، مثل Article وPerson وProduct.
كما يعرض رقم الكائن الذي ينتمي إليه النوع، وقيمة @id إذا كانت موجودة.
يساعدك هذا الجزء على معرفة الكائنات التي استطاعت الأداة اكتشافها، خصوصًا عندما يحتوي الكود على بيانات متعددة أو عناصر متداخلة.
مثال عملي لفحص بيانات JSON-LD
لفهم طريقة عمل الفاحص، يمكن استخدام مثال بسيط لبيانات منظمة من نوع Article:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "عنوان المقال",
"description": "وصف مختصر يطابق محتوى المقال",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "اسم الكاتب"
},
"datePublished": "2026-10-10"
}
يحتوي هذا المثال على مجموعة من العناصر الأساسية:
- @context: يحدد سياق البيانات باستخدام Schema.org.
- @type: يحدد أن نوع الكائن هو مقال.
- headline: يمثل عنوان المقال.
- description: يقدم وصفًا مختصرًا للمحتوى.
- author: يحدد بيانات الكاتب.
- datePublished: يحدد تاريخ نشر المقال.
عند إدخال هذا المثال في الفاحص وتشغيل التحليل، يمكن للأداة التعرف على نوع Article ومراجعة خصائصه الشائعة.
كما تستطيع اكتشاف كائن Person المتداخل داخل بيانات الكاتب، لأنه يحتوي بدوره على الخاصية @type.
وتوفر الأداة زر تحميل مثال لإدخال نموذج تجريبي مباشرة في مربع الكود، حتى تتمكن من تجربة الفحص دون الحاجة إلى تجهيز بياناتك الخاصة أولًا.
ما الفرق بين فاحص JSON-LD من KERLION واختبار النتائج المنسقة من Google؟
قد يختلط الأمر على بعض المستخدمين بين فحص بيانات JSON-LD والتحقق من أهلية الصفحة للظهور بنتائج منسقة في محرك البحث.
لكن الأداتين تؤديان وظيفتين مختلفتين ومتكاملتين.
 |
| يراجع فاحص KERLION الكود الذي تدخله، بينما يساعد اختبار Google على فحص الصفحة المنشورة والتحقق من أهليتها لميزات النتائج المنسقة المدعومة. |
| وجه المقارنة | فاحص KERLION | اختبار النتائج المنسقة من Google |
|---|---|---|
| فحص صيغة JSON | نعم | ضمن تحليل الكود |
| مراجعة بنية JSON-LD | نعم | نعم |
| اكتشاف الأنواع والخصائص | ملاحظات إرشادية | وفق أنواع النتائج التي يدعمها الاختبار |
| فحص الصفحة المنشورة | لا | نعم، باستخدام عنوان الصفحة |
| مراجعة أهلية النتائج المنسقة | لا | نعم، ضمن نطاق الاختبار |
| ضمان ظهور نتيجة غنية | لا | لا |
متى تستخدم فاحص KERLION؟
استخدمه عندما تريد مراجعة كود JSON-LD الذي تعمل عليه، واكتشاف أخطاء الصيغة، والتعرف على الأنواع والخصائص التي تحتاج إلى مراجعة.
ومتى تستخدم اختبار Google؟
استخدمه بعد إضافة البيانات إلى الصفحة المنشورة، عندما تريد التحقق من أهلية البيانات المنظمة لميزات النتائج المنسقة التي يدعمها Google.
يمكنك الانتقال مباشرة إلى اختبار النتائج المنسقة من Google.
ومن المهم أيضًا التأكد من أن البيانات المنظمة تعكس المحتوى الظاهر بالفعل في الصفحة، لأن كتابة كود قابل للتحليل لا تكفي وحدها لضمان ظهوره بصورة غنية في نتائج البحث.
متى تحتاج إلى استخدام فاحص JSON-LD؟
يمكن الاستفادة من الأداة في مراحل مختلفة من العمل على الموقع، وليس فقط عند ظهور مشكلة في البيانات المنظمة.
ومن أبرز الحالات التي يكون فيها استخدامها مفيدا:
- عند إنشاء بيانات منظمة جديدة: لفحص الكود قبل إضافته إلى صفحات الموقع.
- عند تعديل الأكواد الموجودة: للتأكد من عدم إدخال أخطاء في الصيغة أثناء التعديل.
- عند مراجعة بيانات المقالات: للتعرف على نوع البيانات والخصائص الشائعة المرتبطة بالمقالات.
- عند إضافة بيانات المنتجات والفعاليات: لمراجعة الأنواع والعناصر المرتبطة بها.
- عند اكتشاف مشكلة في الكود: للمساعدة في تحديد أخطاء JSON التي تمنع تحليل البيانات.
- عند التعاون مع المطورين: لإنشاء تقرير فحص يمكن نسخه ومشاركته لتسهيل مراجعة المشكلات.
ويمكنك جعل الفاحص جزءا من خطوات مراجعة البيانات المنظمة قبل نشرها، مع استخدام اختبار Google بعد ذلك للتحقق من أهلية الصفحة للنتائج المنسقة.
الخاتمة
يمثل فاحص بيانات JSON-LD من KERLION وسيلة عملية لمراجعة البيانات المنظمة قبل استخدامها في صفحات الموقع، إذ يساعدك على اكتشاف أخطاء صيغة JSON، والتعرف على أنواع البيانات، ومراجعة بعض الخصائص الشائعة، إلى جانب تنسيق الكود وضغطه ونسخ تقرير الفحص.
لكن من المهم التعامل مع نتائجه باعتبارها خطوة أولية ضمن عملية التحقق من البيانات المنظمة، وليس بديلًا عن اختبار الصفحة المنشورة باستخدام أدوات Google.
جرّب فاحص JSON-LD من KERLION، وراجع بياناتك المنظمة قبل نشرها للتأكد من سلامة صياغتها وبنيتها الأساسية.
الأسئلة الشائعة حول فاحص JSON-LD من KERLION
هل يمكن فحص أكثر من كتلة JSON-LD في الوقت نفسه؟
نعم، يمكنك لصق عدة وسوم script تحتوي على بيانات JSON-LD داخل مربع الإدخال، وتستطيع الأداة استخراج الكتل وتحليلها بصورة منفصلة، ثم عرض ملخص للنتائج يتضمن عدد الأجزاء التي تم تحليلها والأخطاء المكتشفة.
هل يستطيع الفاحص استخراج البيانات من وسم script تلقائيًا؟
نعم، لا يشترط إدخال كائن JSON-LD وحده؛ إذ يمكنك لصق وسم script كاملًا من النوع application/ld+json، وستستخرج الأداة البيانات الموجودة بداخله قبل تحليلها.
لماذا تظهر بعض الخصائص كملاحظات رغم أن صيغة JSON صحيحة؟
لأن صحة صيغة JSON تختلف عن اكتمال البيانات المنظمة. فقد يكون الكود قابلًا للتحليل، لكنه يفتقد بعض الخصائص الشائعة المرتبطة بنوع البيانات. يعرض الفاحص هذه الحالات كملاحظات إرشادية، ولا يعتبرها جميعًا أخطاء مؤكدة.
هل يتعرف الفاحص على أنواع البيانات الموجودة داخل @graph؟
نعم، يستطيع الفاحص اكتشاف الكائنات التي تحتوي على @type داخل البنية المتداخلة، بما فيها العناصر الموجودة داخل @graph، وعرض الأنواع التي عثر عليها ضمن تقرير الفحص.
ماذا أفعل إذا ظهرت أخطاء في أكثر من جزء من بيانات JSON-LD؟
راجع تفاصيل كل خطأ بصورة منفصلة، واستفد من رسالة الخطأ ومعلومات السطر والعمود عندما تكون متاحة. بعد ذلك صحح الجزء المتأثر وأعد إدخال البيانات لتشغيل الفحص مرة أخرى.
هل يمكن استخدام الأداة لفحص بيانات JSON العادية؟
نعم، يمكنها تحليل بيانات JSON العادية والتأكد من صحة صياغتها، لكن مراجعة عناصر JSON-LD مثل @context و@type تتطلب أن تحتوي البيانات على البنية المناسبة للبيانات المنظمة. لذلك قد تظهر ملاحظات إذا كانت البيانات مجرد JSON عادي.
هل يؤدي نجاح الفحص إلى تحسين ظهور الموقع في نتائج البحث؟
لا يضمن نجاح الفحص تحسين ترتيب الموقع أو ظهور النتائج المنسقة. فالأداة تراجع الكود الذي تدخله وتساعد على اكتشاف أخطاء الصيغة وبعض المشكلات البنيوية، بينما يعتمد ظهور النتائج المنسقة على أهلية الصفحة ونوع البيانات ومدى توافقها مع متطلبات وسياسات Google.
اختبر فهمك لفاحص بيانات JSON-LD من KERLION
تتضمن هذه الاختبارات ثلاثة أسئلة تساعدك على قياس فهمك لوظائف فاحص JSON-LD، وتطبيق المعلومات عند مراجعة البيانات المنظمة، والتمييز بين فحص الكود والتحقق من أهلية الصفحات للظهور في النتائج المنسقة.
الاختبار الأول: فهم وظائف فاحص JSON-LD
ما الفرق الأساسي بين الأخطاء والملاحظات التي يعرضها فاحص JSON-LD من KERLION؟
الاختبار الثاني: التعامل مع ملاحظات الفحص
أدخلت بيانات JSON-LD من نوع Article في الفاحص، وكانت صيغة JSON صحيحة، لكن التقرير أظهر ملاحظة بسبب غياب الخاصية image. ما التصرف الأنسب؟
الاختبار الثالث: اختيار أداة التحقق المناسبة
أنشأت بيانات JSON-LD وفحصتها باستخدام أداة KERLION، وكانت صيغة الكود سليمة والأنواع الأساسية مكتشفة. تريد الآن التأكد من أهلية الصفحة المنشورة للظهور في النتائج المنسقة من Google. ما القرار الأنسب؟
مساحة للنقاش: يساعد فاحص JSON-LD من KERLION على اكتشاف أخطاء صيغة البيانات المنظمة ومراجعة بنيتها قبل إضافتها إلى صفحات الموقع، لكنه يظل خطوة أولية لا تغني عن اختبار النتائج المنسقة من Google. برأيك، ما الجانب الأهم الذي ينبغي التحقق منه قبل نشر البيانات المنظمة على موقعك؟ رأيك يهمنا شاركه معنا في التعليقات.