JSON MARKUP

Use Google Structured Data Testing tool to test this markup

Note : Semantic Markup has been restricted to first entities as you are not logged in.

<script type="application/ld+json">{"@context":"https://schema.org","@type": "WebPage","@id":"#main","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage", "@id":"http://nalogiexpert.ru/vychety/22-primenenie-nalogovyx-vychetov-shpargalka-po-nalogam-i-nalogooblozheniyu-23.html"}, "headline":"22. ПРИМЕНЕНИЕ НАЛОГОВЫХ ВЫЧЕТОВ. Шпаргалка по налогам (...)","description":"Налоговые агенты (работодатели и др.), удерживая НДФЛ, предоставляют работнику стандартные, социальные, имущественные, профессиональные налоговые вычеты. Налоговая база уменьшается на сумму положенного работнику стандартного налогового вычета. Вычеты предоставляются по заявлению налогоплательщика. Стандартные налоговые вычеты предоставляются только налогоплательщикам – резидентам РФ, которые получают доходы, облагаемые НДФл по ставке 13 %. Получить вычеты за один и тот же","about":[],"author":{"@type":"Organization","url":"http://nalogiexpert.ru/","name":"http://nalogiexpert.ru/"},"publisher":{"@type":"Organization", "name":"http://nalogiexpert.ru/", "url":"http://nalogiexpert.ru/", "logo": {"@type": "ImageObject", "url": "http://www.example.com", "width": 4, "height": 97}},"datePublished":"2024-05-17T10:08:30","dateModified":"2024-05-17T10:08:30"}</script>

100% ACCURACY
GUARANTED !

Just ask us to configure SemanticMarker to exactly fit your content...

... and it will deliver 100% accurate detailed Schema Markup.

MICRODATA

WordEntityTypeCategoryWikidataFreq.Validate

TEXT

22. ПРИМЕНЕНИЕ НАЛОГОВЫХ ВЫЧЕТОВ. Шпаргалка по налогам и налогообложению. 23. - Налоговый эксперт

22. ПРИМЕНЕНИЕ НАЛОГОВЫХ ВЫЧЕТОВ. Шпаргалка по налогам и налогообложению. 23. - Налоговый эксперт


> api_Check - TIME: 0
> api_Load - TIME: 0
> api_Format - TIME: 3.71
> api_Cat - TIME: 0.01
> api_Get - TIME: 0.02
> api_beforeFind - TIME: 0
> api_afterFind - TIME: 0.01
> api_afterPlaces - TIME: 0
> api_afterProducts - TIME: 0.01
> api_afterMovies - TIME: 0
> api_Match - TIME: 0.03
> api_Comp - TIME: 0.02
> api_Disp - TIME: 0.01