Schema.org 結構化資料(Schema.org Structured Data)
Schema.org 是由 Google、Bing、Yahoo、Yandex 共同維護的結構化資料字彙,以 JSON-LD 形式宣告內容語意,是 GEO 必備技術基礎。
Schema.org 提供 800 多種型別(Article、FAQPage、Product、Organization、Person、DefinedTerm 等),讓搜尋引擎與 LLM 直接解析內容語意而非猜測。GEO 場景中最常用:Article + Person 強化作者權威、FAQPage 取得 AI 引用、DefinedTerm 標記術語。
為何重要
- 有 Schema 的頁面被 AI Overview 引用的機率高出 2–4 倍
- Person Schema 是建立作者實體(Author Entity)的唯一管道
- FAQPage Schema 直接對應 ChatGPT 與 Perplexity 的問答抓取邏輯
實作要點
- 為文章加上 Article + author(Person @id)+ reviewedBy
- 為 FAQ 區塊加上 FAQPage Schema
- 為術語頁加上 DefinedTerm + isPartOf DefinedTermSet
- 使用 Google Rich Results Test 驗證
相關內容
- [glossary] E-E-A-T 信號 — E-E-A-T 是 Google 與大型語言模型評估內容權威性的四大信號:經驗、專業、權威、可信,是 GEO 內容是否被引用的關鍵門檻。
- [glossary] 生成式搜尋引擎優化 — 生成式搜尋引擎優化(GEO)是針對 ChatGPT、Google AI Overview、Gemini、Perplexity 等生成式 AI 搜尋引擎,讓品牌內
- [glossary] Google AI Overview — Google AI Overview 是 Google 於 2024 年推出、由 Gemini 模型驅動的生成式搜尋摘要功能,於搜尋結果頂部呈現 AI 答案與引
- [blog] 生成式搜尋引擎優化方法論:Answer-First + E-E-A-T + Schema 三層架構完整解析 — GEO 具體怎麼做?本文以 Answer-First 寫作、E-E-A-T 信號建立、Schema.org 結構化資料三層方法論,逐項說明實作步驟、字數規範、技