قارن كيان نشاطك التجاري عبر الموقع والـ schema وBusiness Profile والأدلة المحلية واذكر كل تعارض

استخدم اتصالي بـ Opus Growth لهذا الغرض. إذا لم تجد الأداة التي تحتاجها، فابحث بين أدوات Opus Growth (باستخدام search_tools إن كانت في قائمتك)؛ وإذا تعذّر عليك الوصول إلى الأدوات تمامًا، فلا تخمّن وأخبرني. دقّق في ما إذا كانت معلومات الكيان الخاصة بنشاطي التجاري [اسم النشاط التجاري] متسقة عبر الويب. موقعي: [URL الموقع]. موقعي في Google Business Profile: [اسم الموقع أو النطاق، أو "لا يوجد"]. ملفاتي الرسمية على وسائل التواصل: [روابط URL للملفات الشخصية]. المدينة: [المدينة]. هذه مهمة قراءة وتخطيط فقط، لا تغيّر أي شيء. تتعرّف أنظمة الذكاء الاصطناعي على النشاط التجاري بمطابقة الحقائق نفسها عبر مصادر مختلفة. إذا اختلف الاسم أو العنوان أو الهاتف أو الموقع بين المصادر، فقد يعاملها النظام كنشاطين مختلفين أو يكرر التفصيل الخاطئ. لذلك قارن كل حقيقة حرفًا بحرف. 1. الحقائق المرئية في الموقع. اقرأ الصفحة الرئيسية وصفحة الاتصال وصفحة التعريف باستخدام site_read_url مع text=true (إذا كانت truncated تساوي true، فاقرأ مرة أخرى مع max_bytes=1000000). استخرج صفحة بصفحة الاسم والعنوان والهاتف والبريد الإلكتروني وساعات العمل المرئية. نبّه بشكل منفصل إذا كان أي منها غير مرئي دون JavaScript. 2. الـ schema في الموقع. اقرأ الصفحات الثلاث نفسها وصفحتي الخدمات الأهم باستخدام site_read_url مع max_bytes=1000000، واستخرج كتل `application/ld+json` من المحتوى. لكل كتلة اذكر type و@id وname وurl وlogo وtelephone وaddress وsameAs وparentOrganization. تحقق: هل تظهر عقدة Organization أو LocalBusiness بنفس @id في كل صفحة؟ وإذا لم يوجد @id أصلًا فلا يمكن ربط العقد؛ هل يُكتب النشاط نفسه بأسماء مختلفة في صفحات مختلفة؛ هل يطابق هاتف وعنوان الـ schema النص المرئي؛ هل يعيد كل رابط في sameAs الرمز 200 عند استخدام site_read_url مع max_bytes=0. 3. Business Profile. إذا كان لدي موقع، فاقرأ الاسم والعنوان والهاتف والموقع الإلكتروني والفئات وساعات العمل باستخدام gbp_location_details. دوّن ما إذا كان حقل الموقع الإلكتروني يشير إلى الصفحة الرئيسية أو إلى صفحة الفرع المطابقة. 4. الأدلة المحلية. تحقق في seo_history من وجود تشغيل سابق بهذه المعاملات. إن لم يوجد، شغّل seo_local_listings مع brand=[اسم النشاط التجاري] وcity=[المدينة]. تستهلك الأداة أرصدة لكل دليل، لذا أخبرني بعدد الأدلة التي ستُستعلم قبل استخدام المجموعة الافتراضية. احسب عدد السجلات في كل دليل وأي سجل معلّم كمغلق وأي تكرارات. إذا أعاد دليل ما خطأ، فاكتب "تعذّر القياس" وليس "لا يوجد إدراج". 5. Wikidata. اقرأ https://www.wikidata.org/w/api.php?action=wbsearchentities&search=[اسم النشاط التجاري]&language=en&format=json باستخدام site_read_url. إذا وُجد عنصر، فتحقق مما إذا كان موقعه الرسمي يطابق موقعي. وإن لم يوجد، فاذكر ذلك، لكن لا تقترح إنشاء عنصر لنشاط صغير، لأن لدى Wikidata قواعد للأهمية. نسّق المخرجات هكذا. أولًا ملخص من ثلاث جمل. ثم جدول مقارنة: الحقيقة (الاسم، العنوان، الهاتف، الموقع، الساعات، ملفات التواصل)، النص المرئي في الموقع، schema الموقع، Business Profile، الأدلة، الحالة (متسق، مختلف، مفقود). ثم جدول schema: الصفحة، type، @id، المشكلة. ثم خطة إصلاح مرتبة حسب الأهمية: لكل بند، أين يتغير، والقيمة القديمة، والقيمة الجديدة، ومن ينفذ. في النهاية، اكتب مسودة JSON-LD لرسم @id واحد يُستخدم في الموقع كله: Organization أو النوع الفرعي المناسب من LocalBusiness بالمعرّف `[URL الموقع]/#org` أو `/#business`، وWebSite بالمعرّف `/#website` مع رابط publisher، وsameAs يحتوي فقط على الملفات الرسمية التي تعيد 200. استخدم فقط الحقائق الموجودة في الموقع أو التي أعطيتك إياها. إذا لم تتوفر ساعات العمل أو الإحداثيات أو التقييمات أو تاريخ التأسيس، فاحذف الحقل تمامًا، وضع علامة [بحاجة إلى تأكيد] على كل حقل لست متأكدًا منه. تطبيق هذه المسودة مهمة منفصلة، لذا لا تلمس أي ملف أو ملف تعريف الآن.