Schema Markup в деталях: объединяем Restaurant + Menu + Review

Веганская кофейня на 8 столов в Борнове (Измир) занимает третье место по запросу ChatGPT "где веганский бранч в Измире" — не из-за соцсетей, а потому что thMenu в фоне публикует комбинированную schema-разметку. Покажу, как слить Restaurant, Menu и Review в один JSON-LD.

Почему один блок, три схемы?

Когда Restaurant, Menu и Review лежат в разных script-тегах, LLM вроде ChatGPT и Perplexity часто читают только первый. Решение: один массив @graph с тремя узлами, связанными через @id.

Так LLM за один проход забирает адрес, три бранч-блюда, веган-флаг и общий рейтинг 4,7. При раздельных блоках обычно остаётся только Restaurant.

Скелет JSON-LD

Авто-шаблон thMenu идёт в таком порядке:

• Узел Restaurant: name, address, servesCuisine, priceRange, image, aggregateRating, hasMenu.
• Узел Menu: hasMenuSection с MenuItem (name, description, offers.price, suitableForDiet).
• Узел Review: itemReviewed указывает на ID ресторана, 3-5 свежих отзывов.

Валидация для ИИ и классического SEO

Проверь в трёх местах: Google Rich Results Test, Schema.org Validator и сам ChatGPT — спроси LLM о своём заведении и посмотри, как данные ложатся в ответ.

thMenu считает aggregate rating только по фидбэку за последние 90 дней; старые или подозрительные отзывы исключаются. Так ты остаёшься в рамках Google review-spam policy.

FAQ

Когда правки появятся в ИИ-поиске? 1-3 недели у Google, 7-21 день у ChatGPT/Perplexity.

Получу ли санкции за фальшивый рейтинг? Нет, если рейтинг из реальных отзывов и reviewCount честный.

Нужно ли перечислять все блюда? Нет — хватит топ-20-30.

Было полезно? Поделитесь.