LocalBusiness schema markup पर ज़्यादातर guides सिर्फ़ obvious fields cover करती हैं: name, address, telephone, openingHours. ज़्यादातर implementations वहीं रुक जाती हैं। और जो businesses सिर्फ़ इन्हीं fields को implement करते हैं, वो अक्सर AI engines के लिए invisible रह जाते हैं। इसकी वजह यह नहीं कि उनका schema ग़लत है, बल्कि यह incomplete है उन तरीक़ों से जो AI citation के लिए ख़ासतौर पर मायने रखते हैं।
Local query resolution के लिए AI engines जिन fields को सबसे ज़्यादा weight देते हैं, वो location-specific होते हैं: geo, hasMap, areaServed, और sameAs. यही वो fields हैं जो AI engines को आपके business को एक unambiguous geographic entity के रूप में resolve करने देते हैं, location-specific queries से match कराते हैं, और multiple authoritative sources पर उसकी existence confirm करते हैं। यह guide आपको पूरा, copy-paste JSON-LD implementation देती है, हर location field के साथ, और हर field की भूमिका की explanation के साथ कि वो आपकी AI visibility के लिए क्या करता है।
Location Fields AI के लिए क्यों ख़ास तौर पर ज़रूरी हैं
Traditional SEO schema guides geo coordinates को optional मानती हैं। Google के rich results के लिए coordinates वाक़ई optional हैं, क्योंकि Google आपके address को geocode कर सकता है। लेकिन AI engines के लिए coordinates एक बिल्कुल अलग काम करते हैं: entity disambiguation.
मान लीजिए एक business का नाम "The Blue Door Café" है। Europe भर में दर्जनों businesses इसी या मिलते-जुलते नाम से हो सकते हैं। जब कोई AI engine "café near me with good coffee" query receive करता है, तो उसे सही entity resolve करनी होती है। Address strings मदद तो करती हैं, लेकिन वो formatting inconsistencies की शिकार होती हैं। "123 High St", "123 High Street" और "123 High St, 1st floor" technically अलग strings हैं, चाहे वो एक ही location describe करती हों।
Geocoordinates unambiguous होते हैं। "latitude": 52.3676, "longitude": 4.9041 को Earth के किसी और point से confuse नहीं किया जा सकता। जब आपके schema में precise coordinates हों जो आपके Google Business Profile pin और Apple Maps location से match करते हों, तो AI engines आपकी entity को certainty के साथ resolve कर पाते हैं, और citation confidence उसी हिसाब से बढ़ती है।
यह entity resolution process हमारी guide to how Gemini recommends local businesses में detail से समझाया गया है, और what AEO means for local businesses के broader context में भी।
पूरा LocalBusiness JSON-LD Implementation
नीचे एक पूरा, production-ready JSON-LD block है LocalBusiness के लिए। @type को अपने specific business type के हिसाब से adapt कीजिए (सही type चुनने का section नीचे दिया गया है)। हर field अपने purpose के साथ annotated है।
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Maison Durand",
"alternateName": "Maison Durand Brasserie",
"description": "Traditional French brasserie in central Lyon serving seasonal Lyonnais cuisine since 1984. Reservations available for groups.",
"url": "https://www.maisondurand.fr",
"telephone": "+33-4-72-00-00-00",
"email": "contact@maisondurand.fr",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "14 Rue Mercière",
"addressLocality": "Lyon",
"addressRegion": "Auvergne-Rhône-Alpes",
"postalCode": "69002",
"addressCountry": "FR"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 45.7640,
"longitude": 4.8357
},
"hasMap": "https://maps.google.com/?q=45.7640,4.8357",
"openingHoursSpecification": [
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday"],
"opens": "12:00",
"closes": "14:30"
},
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday"],
"opens": "19:00",
"closes": "22:30"
},
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Friday", "Saturday"],
"opens": "12:00",
"closes": "23:00"
},
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Sunday"],
"opens": "12:00",
"closes": "15:00"
}
],
"servesCuisine": ["French", "Lyonnais"],
"priceRange": "€€",
"menu": "https://www.maisondurand.fr/menu",
"acceptsReservations": true,
"areaServed": {
"@type": "City",
"name": "Lyon"
},
"image": [
"https://www.maisondurand.fr/images/exterior.jpg",
"https://www.maisondurand.fr/images/interior.jpg",
"https://www.maisondurand.fr/images/menu-dish.jpg"
],
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.7",
"reviewCount": "284",
"bestRating": "5",
"worstRating": "1"
},
"sameAs": [
"https://www.google.com/maps/place/Maison+Durand+Lyon",
"https://www.facebook.com/MaisonDurandLyon",
"https://www.tripadvisor.com/Restaurant_Review-maisondurand",
"https://www.yelp.com/biz/maison-durand-lyon"
],
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "Pierre Durand"
},
"foundingDate": "1984",
"currenciesAccepted": "EUR",
"paymentAccepted": "Cash, Credit Card, Visa, Mastercard",
"amenityFeature": [
{
"@type": "LocationFeatureSpecification",
"name": "Outdoor seating",
"value": true
},
{
"@type": "LocationFeatureSpecification",
"name": "Wheelchair accessible",
"value": true
},
{
"@type": "LocationFeatureSpecification",
"name": "Wi-Fi",
"value": true
}
]
}
</script>
[Image: Browser developer tools showing the Elements panel with the HTML head section open, and the LocalBusiness JSON-LD script tag visible and expanded, showing the geo, sameAs, and openingHoursSpecification fields highlighted]
Field-by-Field Breakdown: वो Location Fields जो मायने रखते हैं
geo, Geocoordinates
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 45.7640,
"longitude": 4.8357
}
यह क्या करता है: आपके business की precise geographic location को एक machine-readable coordinate pair के रूप में provide करता है। AI engines इसे entity disambiguation और location-specific queries resolve करने के लिए use करते हैं।
अपने coordinates कैसे ढूंढें: Google Maps खोलिए, अपने business location पर right-click कीजिए, और "What's here?" select कीजिए। Coordinates screen के नीचे दिख जाते हैं। दूसरा तरीक़ा यह है कि आपके Google Business Profile pin location के coordinates GBP dashboard के ज़रिए मिल जाते हैं।
आम ग़लती: अपनी actual building location के बजाय approximate coordinates (जैसे city centre coordinates) use करना। AI engines coordinates को कई sources पर cross-reference करते हैं, और imprecise match confidence कम कर देता है।
hasMap, Map Link
"hasMap": "https://maps.google.com/?q=45.7640,4.8357"
यह क्या करता है: किसी mapping platform पर आपकी location के लिए एक direct link देता है। यह एक verification signal का काम करता है, AI engines और crawlers इस link को follow करके आपकी geographic location confirm कर सकते हैं।
Best practice: Place-name URL के बजाय coordinate-based Google Maps URL use कीजिए, क्योंकि coordinates unambiguous होते हैं। आप एक दूसरा hasMap value भी add कर सकते हैं जो आपकी MapAtlas या OpenStreetMap location को point करे, additional corroboration के लिए।
areaServed, Service Area
"areaServed": {
"@type": "City",
"name": "Lyon"
}
जिन businesses की delivery या service radius होती है, उनके लिए GeoCircle use कीजिए:
"areaServed": {
"@type": "GeoCircle",
"geoMidpoint": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 45.7640,
"longitude": 4.8357
},
"geoRadius": "15000"
}
यह क्या करता है: AI engines को बताता है कि आपका business कौन-सा geographic area serve करता है। यह service businesses (plumbers, cleaners, delivery services) के लिए essential है जो अपने physical address से बाहर का area cover करते हैं, और "near me" query matching के लिए भी ज़रूरी है। एक restaurant City use कर सकता है। 15km radius cover करने वाली delivery service GeoCircle use करेगी, radius metres में देकर।
आम ग़लती: areaServed को बिल्कुल छोड़ देना। इसके बिना AI engines आपके business को सिर्फ़ exact address या locality वाली queries से जोड़ पाते हैं, उस broader area से नहीं जो आप actually serve करते हैं।
sameAs, Authoritative Profile Links
"sameAs": [
"https://www.google.com/maps/place/YOUR_PLACE_ID",
"https://www.facebook.com/yourbusiness",
"https://www.tripadvisor.com/Restaurant_Review-yourbusiness",
"https://www.yelp.com/biz/your-business"
]
यह क्या करता है: एक corroboration network बनाता है, यानी आपके schema से उन authoritative external platforms तक links जहाँ same entity मौजूद है। AI engines इन links को follow करके verify करते हैं कि आपकी website पर मौजूद entity वही है जो Google Maps, Facebook, और TripAdvisor पर है। हर corroborating source citation confidence बढ़ाता है।
Minimum recommended sameAs links: Google Business Profile, Facebook, और एक industry-relevant directory (hospitality के लिए TripAdvisor, healthcare के लिए Zocdoc, home services के लिए Houzz)।
आम ग़लती: ऐसे sameAs links include करना जो उन pages पर जाते हैं जहाँ आपकी NAP information आपकी website से match नहीं करती। किसी sameAs target में mismatch confidence बढ़ाने के बजाय actively कम कर देता है।
पूरी NAP consistency picture हमारी NAP consistency guide for AI search में cover की गई है।
सही @type कैसे चुनें
LocalBusiness base type है। ज़्यादा specific subtype use करना AI engines को बेहतर category signals देता है। सबसे commonly used subtypes:
| Business Type | @type Value |
|---|---|
| Restaurant, café, bar | Restaurant, CafeOrCoffeeShop, BarOrPub |
| Hotel, B&B, hostel | Hotel, BedAndBreakfast, Hostel |
| Doctor, clinic | MedicalClinic, Physician |
| Dentist | Dentist |
| Gym, fitness studio | SportsActivityLocation, HealthClub |
| Lawyer | LegalService |
| Accountant | AccountingService |
| Retail shop | Store, या ज़्यादा specific: ClothingStore, ElectronicsStore |
| Museum, gallery | Museum |
| Tourist attraction | TouristAttraction |
| Real estate agency | RealEstateAgent |
अगर आपका specific type यहाँ listed नहीं है, तो schema.org/LocalBusiness पर full Schema.org type hierarchy check कीजिए।
अपनी Website में JSON-LD कैसे Add करें
<script type="application/ld+json"> block को हर उस page के <head> element में डालिए जो आपके business को represent करता है, कम-से-कम अपनी homepage और contact/location page पर।
Static HTML sites: Script tag को सीधे अपनी HTML file के <head> में paste कर दीजिए।
WordPress: Yoast SEO या RankMath plugins use कीजिए (दोनों की settings में LocalBusiness schema fields हैं), या किसी header injection plugin के ज़रिए raw JSON-LD add कीजिए।
Next.js / React: Script tag को next/head के ज़रिए या App Router के metadata API से एक <script> element के साथ <head> के अंदर add कीजिए:
export default function Page() {
const schema = {
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
// ... all fields
};
return (
<>
<script
type="application/ld+json"
dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(schema) }}
/>
{/* page content */}
</>
);
}
Shopify: theme.liquid file के <head> section के ज़रिए, या Shopify App Store से कोई schema markup app install करके add कीजिए।
[Image: Screenshot of search.google.com/test/rich-results showing a LocalBusiness schema validation result with a green "Valid items detected" message and the detected fields listed: name, address, geo, openingHoursSpecification, aggregateRating]
अपने Implementation को Verify करना
JSON-LD add करने के बाद, उसे दो tools से verify कीजिए:
1. Google Rich Results Test, search.google.com/test/rich-results
अपने page का URL डालिए या JSON-LD सीधे paste कर दीजिए। Tool detected schema types दिखाता है, सभी fields validate करता है, और errors flag करता है। एक valid LocalBusiness result का मतलब है कि Google आपके markup को सही ढंग से पढ़ पा रहा है।
2. Schema.org Validator, validator.schema.org
Google के tool से ज़्यादा strict है। Deprecated properties और type mismatches flag कर देता है जो Rich Results Test कभी-कभी miss कर देता है।
3. MapAtlas AEO Checker, /ai-seo-checker
ख़ास तौर पर AI citation signals audit करता है, जिनमें location fields, external sources के against NAP consistency, और review freshness शामिल हैं, यानी वो signals जिन्हें Rich Results Test cover नहीं करता। Google validation के बाद इसे use कीजिए ताकि AI-specific layer check हो जाए।
आम ग़लतियाँ जो AI Visibility को कमज़ोर करती हैं
openingHoursSpecification के बजाय prose opening hours use करना: "Mon–Fri 9am–6pm, Sat 10am–4pm, closed Sunday" इंसानों के लिए readable है लेकिन machine-readable नहीं। AI engines इसे temporal query filtering के लिए reliably parse नहीं कर सकते।
geo को छोड़ देना क्योंकि address पूरा है: Address इंसानों की समझ के लिए है। Geocoordinates machine resolution के लिए हैं। आपको दोनों की ज़रूरत है।
Mismatching sameAs targets: अगर आपके Facebook page पर phone number आपकी website से अलग है, तो sameAs link corroboration के बजाय contradiction पैदा करता है। Link करने से पहले source को ठीक कीजिए।
Stale aggregateRating values: कुछ implementations rating count को hardcode कर देते हैं। एक static "reviewCount": "47" जो 2023 में सही था लेकिन अब incorrect है, एक data quality signal बन जाता है जो AI confidence कम करता है। या तो dynamic value use कीजिए, या अगर field को current नहीं रख सकते तो उसे छोड़ दीजिए।
एक ही page पर multiple JSON-LD blocks: अगर एक page पर कई schema scripts हैं, तो ध्यान रखिए कि वो आपस में contradict न करें। एक page जिसमें एक block "telephone": "+33-4-72-00-00-00" कहता है और दूसरा "telephone": "+33 4 72 00 00 01", तो conflict खड़ा हो जाता है।
Long-Term Compounding Effect
JSON-LD schema एक one-time tactic नहीं है। हर बार जब कोई AI engine आपकी website crawl करता है और एक complete, consistent, accurate schema block पाता है, तो आपकी entity का confidence score थोड़ा-थोड़ा बढ़ता जाता है। समय के साथ यह compounding एक citation presence बनाती है जो self-reinforcing हो जाती है: ज़्यादा citations से ज़्यादा visits, ज़्यादा reviews, ज़्यादा mentions, और वो सब फिर AI engines के लिए और ज़्यादा structured signal generate करते हैं।
Complete AEO guide for local businesses इस बात को detail में समझाती है कि यह compounding system उन सभी channels पर कैसे बनाया जाए जो AI citation engines को feed करते हैं, सिर्फ़ आपकी website schema पर ही नहीं।
शुरुआत free MapAtlas AEO Checker से कीजिए ताकि आप अपनी मौजूदा schema completeness score देख सकें, फिर AI Search Visibility solution use करके पूरा structured data stack implement और monitor कीजिए। ऊपर दिया गया JSON-LD foundation है, इसे consistently build कीजिए और हर engine update के साथ आपकी AI citation presence बढ़ती जाएगी।
