Dane strukturalne JSONLD, GEO

Rozszerzenie do Store Builder oraz Multi-Vendor, które samo uzupełnia sklep o dane strukturalne Schema.org w formacie JSON-LD oraz tworzy plik llms.txt dla botów AI. Twój sklep staje się w ten sposób czytelny zarówno dla Google (rich results i oferty handlowe), jak i dla wyszukiwarek opartych na sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, Claude, Perplexity czy Gemini.

Standardowy CS-Cart nie publikuje pełnych schematów Schema.org, których dziś oczekują Google i asystenci AI. Ten addon wypełnia tę lukę bez dotykania szablonów: wstrzykuje gotowy markup na każdej stronie, wiąże encje sklepu w jeden spójny graf, dba o zgodność z wymaganiami Google na 2026 rok i daje narzędzia, które pokazują, czy dane sklepu są kompletne. Ten sam graf danych udostępnia też modelom językowym katalog produktów wprost, bez konieczności czytania kolejnych stron HTML.

Najważniejsze funkcje

- Automatyczne dane strukturalne Schema.org (JSON-LD) na każdej stronie: OnlineStore, WebSite, Product, kategoria, blog i strona CMS, powiązane w jeden graf encji, bez ręcznej pracy w szablonach.

- Dane produktu pobierane wprost z cech CS-Cart: marka i osobno producent, GTIN/EAN, numer MPN, aprobaty OEM i specyfikacje techniczne, a dla wariantów grupa ProductGroup z ceną, dostępnością i obrazem każdego wariantu.

- Pełna polityka zwrotów zgodna z wymaganiami Google 2026: zwrot standardowy, odstąpienie od umowy i rękojmia, z miękką integracją z addonem Odstąpienie od umowy.

- Tryb sklepu dopasowany do asortymentu: produkty fizyczne wysyłane kurierem, produkty cyfrowe dostarczane mailem oraz punkt stacjonarny opisany jako Store z danymi lokalizacji.

- Sygnały autorstwa i świeżości treści cenione przez Google: autor artykułów bloga jako osoba (Person, sygnał E-E-A-T) oraz data ostatniej modyfikacji stron i wpisów.

- Warstwa agentowa dla modeli AI: statyczny feed katalogu w formacie JSON pod adresem /catalog-feed.json, opcjonalny endpoint A2A z kartą agenta oraz formularz wyszukiwania opisany w standardzie WebMCP, który agent w przeglądarce rozpoznaje jako gotowe narzędzie.

- Plik llms.txt dla botów AI, wbudowany walidator JSON-LD, przewodnik pierwszych kroków oraz pulpit diagnostyczny, który sprawdza także dostęp botów AI w robots.txt, gotowość sklepu dla agentów i kompletność feedu katalogu.

Konfigurację zaczynasz od danych firmy i wyboru trybu sklepu. W jednym miejscu ustalasz, czy sprzedajesz produkty fizyczne wysyłane kurierem, czy cyfrowe dostarczane mailem, a addon sam dobiera do tego właściwy markup. Tutaj trafiają też opis firmy, logo wraz z wymiarami, adres e-mail, godziny otwarcia oraz NIP, publikowany w danych strukturalnych jako identyfikator podatkowy firmy:

Zrzut ekranu 1: dane firmy, tryb sklepu i NIP

Druga część danych firmy to kontakt i obecność w sieci. Adres e-mail, godziny otwarcia rozbite na dni tygodnia, waluta, linki do profili społecznościowych, dane punktu kontaktowego (obszar obsługi i języki) oraz data założenia firmy trafiają do schematu OnlineStore. Google wykorzystuje je w panelu wiedzy, a asystenci AI przy odpowiedziach o kontakcie do sklepu:

Zrzut ekranu 2: dane kontaktowe, profile społecznościowe i punkt kontaktowy

Jeśli prowadzisz sprzedaż także w punkcie stacjonarnym, addon opisze firmę dodatkowo jako Store i doda współrzędne geograficzne. Wystarczy włączyć sklep stacjonarny i podać szerokość oraz długość geograficzną. Ta sama zakładka zawiera notę o duplikacie danych firmy z motywu UniTheme2 wraz z instrukcją, jak go usunąć, aby w kodzie strony została tylko jedna encja Organization:

Zrzut ekranu 3: sklep stacjonarny (Store) ze współrzędnymi geo

Sklepy z asortymentem cyfrowym mają osobną zakładkę. W trybie cyfrowym markup dopasowuje się do dostawy mailem i braku fizycznego zwrotu, a Ty dobierasz podtyp produktu (oprogramowanie, e-book, dokument lub media). Dla oprogramowania podajesz kategorię aplikacji i system operacyjny, a dla e-booków cechę z autorem, dzięki czemu Google poprawnie klasyfikuje produkt cyfrowy:

Zrzut ekranu 4: zakładka produktów cyfrowych

W tej sekcji łączysz cechy produktu CS-Cart z danymi Schema.org. Wskazujesz, która cecha przechowuje markę, a która producenta (osobno od marki handlowej), oraz kod GTIN/EAN, numer MPN, aprobaty OEM i specyfikacje techniczne. Addon przepisze te wartości do markupu produktu, a gdy cecha producenta jest pusta, użyje wartości domyślnej albo marki:

Zrzut ekranu 5: mapowanie cech produktu, marka i producent

Tu decydujesz, co dokładnie addon renderuje na produktach i blogu. Wyłączasz dublujący się blok Product z addonu SEO, włączasz ścieżkę BreadcrumbList, generowanie Article na wpisach bloga oraz datę ostatniej modyfikacji stron. Opcja powiązania wariantów łączy produkty w grupę ProductGroup, a pola autora bloga zamieniają autora treści z firmy na konkretną osobę, co jest mocniejszym sygnałem E-E-A-T dla Google:

Zrzut ekranu 6: opcje renderowania, warianty ProductGroup i autor bloga

Produkty z wariantami zasługują na więcej niż jedną cenę w wynikach wyszukiwania. W czterech polach wskazujesz, które cechy wariantowe sklepu oznaczają rozmiar, kolor, materiał i wzór, wpisując po prostu ich numery. Gdy grupa wariantów różni się taką cechą, addon opisuje w danych strukturalnych każdy wariant strony osobno: z adresem, który od razu go wybiera, z ceną po promocjach katalogowych, dostępnością, obrazem i wartością cechy. Google widzi wtedy całą rodzinę produktu, a nie tylko wariant akurat wyświetlany, a grupy różniące się cechą spoza tych czterech, na przykład datą odbioru, zachowują dotychczasowy opis:

Zrzut ekranu 7: cechy wariantów przypisane do rozmiaru, koloru, materiału i wzoru

Parametry wysyłki zasilają blok OfferShippingDetails: koszt dostawy, czas realizacji, czas transportu oraz liczba dni na zwrot. Możesz też ustawić próg darmowej wysyłki, po którego przekroczeniu koszt w danych strukturalnych spada do zera. Oferta w wynikach Google odzwierciedla realne warunki dostawy:

Zrzut ekranu 8: parametry wysyłki dla bloku OfferShippingDetails

Pełna polityka zwrotów rozpisana zgodnie z wymaganiami Google na 2026 rok. Osobno opisujesz zwrot standardowy, odstąpienie od umowy (w prawie polskim 14 dni) oraz zwrot towaru wadliwego z tytułu rękojmi. Komplet tych pól wyraźnie zwiększa szansę na wyświetlenie produktu w ofertach handlowych Google:

Zrzut ekranu 9: polityka zwrotów MerchantReturnPolicy zgodna z Google 2026

Konfiguracja pliku llms.txt, czyli mapy sklepu przygotowanej dla botów AI. Włączasz generowanie, dobierasz adresy stron pomocniczych oraz liczbę artykułów bloga, a plik tworzysz jednym kliknięciem. Panel pokazuje publiczny adres pliku i gotową komendę CRON do codziennej aktualizacji:

Zrzut ekranu 10: ustawienia generowania pliku llms.txt

Warstwa agentowa to trzeci artefakt obok danych strukturalnych i pliku llms.txt: statyczny feed katalogu w formacie JSON oraz opcjonalny endpoint dla agentów AI. Feed włączasz jednym przełącznikiem i ustalasz limit pozycji w pliku (domyślnie 1000), a addon publikuje pod adresem /catalog-feed.json nazwę, cenę, dostępność, adres strony i obraz każdego produktu widocznego w sklepie. Endpoint w standardzie A2A pozostaje świadomą decyzją: domyślnie wyłączony, a po włączeniu odpowiada w transporcie JSON-RPC 2.0 wyłącznie na zapytania o wyszukiwanie w katalogu, chroniony wymogiem połączenia HTTPS i limitem zapytań na adres IP. W tej samej sekcji znajduje się opcja opisu wyszukiwarki w standardzie WebMCP, domyślnie włączona: formularz wyszukiwania sklepu otrzymuje nazwę narzędzia i opis, więc agent AI działający w przeglądarce wie, że może przez niego szukać produktów, a przeglądarki bez obsługi WebMCP po prostu pomijają te atrybuty. Jedna komenda CRON generuje feed i kartę agenta naraz:

Zrzut ekranu 11: ustawienia warstwy agentowej z feedem katalogu, endpointem A2A i opisem WebMCP

Opcjonalna walidacja semantyczna przez sztuczną inteligencję. Po podaniu klucza API i wybraniu modelu Claude lub OpenAI walidator, poza sprawdzeniem struktury, oceni także sens danych, na przykład czy opis produktu odpowiada jego nazwie i cechom:

Zrzut ekranu 12: walidacja AI z wyborem modelu Claude lub OpenAI

Wbudowany walidator pobiera dowolny adres sklepu, wyodrębnia bloki JSON-LD i sprawdza ich zgodność ze Schema.org oraz wymaganiami Google. Na stronie produktu od razu widać komplet wykrytych schematów: OnlineStore, WebSite, MerchantReturnPolicy, Product i BreadcrumbList, każdy z osobnym statusem i listą ewentualnych uwag:

Zrzut ekranu 13: raport walidatora dla strony produktu

Pulpit diagnostyczny zbiera stan addonu w trzech kartach: błędy, ostrzeżenia i informacje. Jednym spojrzeniem oceniasz, czy konfiguracja jest kompletna i co warto poprawić, aby zwiększyć szansę na rich results. Cały raport można wyeksportować do JSON lub CSV:

Zrzut ekranu 14: pulpit diagnostyczny, przegląd stanu addonu

Zaraz po instalacji addon podpowiada, od czego zacząć. Przewodnik pierwszych kroków rozpoznaje aktywny motyw sklepu i pokazuje tylko te zadania, które faktycznie dotyczą Twojej konfiguracji, na przykład jak uniknąć duplikatu ścieżki nawigacji czy bloku Organization pochodzącego z motywu. Każdy krok ma przyciski sprawdzenia i przejścia wprost do właściwego ustawienia:

Zrzut ekranu 15: przewodnik pierwszych kroków dopasowany do motywu

Zakładka jakości danych produktowych pokazuje w procentach, ile produktów ma uzupełnioną markę, GTIN, MPN, opis i zdjęcie. Listy najczęstszych braków prowadzą wprost do edycji konkretnych produktów, więc od razu wiesz, gdzie zacząć porządki, zanim zrobi to za Ciebie Google:

Zrzut ekranu 16: statystyki jakości danych produktów

Pulpit diagnostyczny ma osobną zakładkę dla warstwy agentowej. Widzisz w niej publiczny adres feedu, datę ostatniej aktualizacji z oceną pracy zadania CRON, rozmiar pliku oraz liczbę produktów w feedzie zestawioną z liczbą aktywnych produktów sklepu. To zestawienie ma praktyczne znaczenie przy rosnącym asortymencie: gdy feed zatrzymał się na ustawionym limicie, panel ostrzega, że agent AI widzi tylko część oferty, i podaje konkretną wartość limitu do wpisania. Różnica wynikająca z widoczności produktów dla wybranych grup klientów jest za to oznaczona jedynie jako informacja, bo feed świadomie publikuje tylko to, co widzi niezalogowany klient:

Zrzut ekranu 17: ostrzeżenie o feedzie obciętym limitem z podpowiedzią nowej wartości

Najstaranniej przygotowane dane nic nie dadzą, jeśli plik robots.txt nie wpuszcza botów AI do sklepu. Panel dostępu botów czyta plik, który boty naprawdę otrzymują, i ocenia go w trzech grupach. Zablokowany bot cytujący stronę w odpowiedziach, taki jak ClaudeBot czy PerplexityBot, jest zgłaszany jako błąd, bo to od niego zależy widoczność sklepu w wyszukiwarkach AI. Blokada bota zbierającego dane do trenowania modeli bywa świadomą decyzją właściciela, więc pojawia się tylko jako informacja. Osobno sprawdzane są pliki publikowane przez addon, a pod tabelą czeka gotowy blok do wklejenia i przycisk przejścia do edytora robots.txt. Sam plik pozostaje pod Twoją kontrolą, bo addon go nie nadpisuje:

Zrzut ekranu 18: dostęp botów AI do sklepu i plików według robots.txt

Panel gotowości dla agentów AI patrzy na sklep z perspektywy agenta. Pobiera stronę główną i plik /llms.txt, a następnie ocenia je według reguł wzorowanych na audytach Lighthouse Agentic Browsing w przeglądarce Chrome: odpowiedź serwera dla llms.txt, komplet opisu WebMCP na formularzu wyszukiwania, ewentualny duplikat narzędzia oraz liczbę pozostałych formularzy bez opisu. Gdy coś nie działa, panel wskazuje prawdopodobną przyczynę, a wynik przechowuje przez godzinę, żeby nie obciążać sklepu kolejnymi pobraniami:

Zrzut ekranu 19: gotowość sklepu dla agentów AI w duchu audytów Lighthouse

Ten sam walidator uruchomiony na stronie kategorii potwierdza, że addon generuje schemat CollectionPage z listą produktów. To dowód, że dla Google i wyszukiwarek AI czytelne są zarówno karty produktów, jak i strony kategorii:

Zrzut ekranu 20: raport walidatora dla strony kategorii (CollectionPage)

Gotowy plik llms.txt otwarty w przeglądarce pod adresem /llms.txt. Zawiera krótki opis firmy, kategorie produktów, artykuły bloga i dane kontaktowe w formacie, który boty AI czytają wprost. To odpowiednik pliku robots.txt, tyle że adresowany do sztucznej inteligencji, a nie do robotów indeksujących:

Zrzut ekranu 21: wygenerowany plik llms.txt dostępny pod adresem /llms.txt

Sam plik /catalog-feed.json otwarty w przeglądarce wygląda jak zwykły dokument JSON: nagłówek z walutą, datą wygenerowania i liczbą pozycji, a dalej tablica produktów z nazwą, ceną, dostępnością, adresem strony i obrazem. Model językowy nie musi już parsować HTML, żeby poznać asortyment sklepu, wystarczy pobrać ten jeden plik pod stałym adresem:

Zrzut ekranu 22: feed katalogu dostępny pod adresem /catalog-feed.json

Addon Dane strukturalne JSONLD, GEO porządkuje to, czego standardowy CS-Cart nie udostępnia: komplet schematów Schema.org powiązanych w jeden graf encji, rozdzielenie marki i producenta, warianty opisane z ceną każdego z nich, politykę zwrotów na miarę wymagań Google 2026, plik llms.txt oraz feed katalogu z opcjonalnym endpointem A2A i wyszukiwarką opisaną dla agentów AI. Konfiguracja sprowadza się do uzupełnienia danych firmy i wskazania cech produktu, a wbudowany walidator, pulpit diagnostyczny i przewodnik pierwszych kroków czuwają na bieżąco nad jakością markupu i nad tym, czy boty AI w ogóle mają do niego dostęp.

Zapraszamy do kontaktu i zakupu!