為什麼 FAQ 在 GEO 中地位這麼高？
打開 ChatGPT 問任何「What is X」「How to X」「Why X」開頭的問題，回答結構大概率是：
「X 是 …（一句答案）。它的特點是 …（補充）。常見應用場景包括 …（列舉）。」
這個結構正好對應 FAQ 的 Q&A 微結構——一個問題 → 一句答案 → 補充。LLM 在訓練時大量讀過 FAQPage schema 標記過的內容，把這個格式「內化」成輸出範本之一。
直接結論：含 FAQPage 結構的網站，在問答型查詢上的引用率遠高於純散文型網站。
GeoWeb 的「FAQ/Q&A 就緒度」維度（8% 權重）有 5 個檢查點，下面逐項拆。
檢查點 1：FAQPage Schema 是否存在且有效
檢查內容
- 頁面是否含
<script type="application/ld+json">區塊 - 區塊內
@type是否為FAQPage - 是否含
mainEntity陣列 - 每個元素是否含
Question與acceptedAnswer
為什麼重要
沒有 FAQPage schema 的 FAQ 內容，LLM 解析時得靠 H2/H3 結構推測。準確率約 60–70%——很多 FAQ 會被誤解為一般文章。
有 FAQPage schema = 親口告訴 LLM「這是 Q&A 結構」。準確率近 100%。
常見錯誤
- Schema 內容跟頁面 visible Q&A 不一致（LLM 偵測到此後會懲罰整站）
acceptedAnswer.text含 HTML 標籤但沒 escape- 多個 Q 但只有一個 A（schema 結構錯）
檢查點 2：可見問答內容（visible Q&A）
檢查內容
- 頁面 HTML 中是否實際有 Q&A 結構（不是只在 schema 裡）
- 每個 Question 有對應的可見答案文字
- Q 與 A 之間語意一致（schema 與 visible 對齊）
為什麼重要
很多網站把 FAQPage schema 當「裝飾」——schema 有，但頁面實際看到的是普通段落。LLM 進來解析時發現 schema 與內容不對稱，整個 schema 失效。
更嚴重的：LLM 廠商會把這類網站標記為「schema spam」，影響整站信任度。
檢查點 3：答案長度（20–100 字最佳）
檢查內容
每個答案的字數分布：
- < 10 字：太短，AI 萃取後語意不完整
- 20–100 字：黃金長度——AI 可整段引用
-
200 字：AI 切 chunk 時會切斷，引用變斷頭
為什麼重要
AI 在 reranking 時會對「長度合理」的答案加分。20–100 字剛好是「能完整回答 + 不浪費 token」的甜蜜點。
常見錯誤
- 為了 SEO 把答案灌到 500 字（反而傷 GEO）
- 一句話 5 字答案（沒實質訊息）
- 答案塞滿關鍵字（語言自然度被降權）
檢查點 4：問題多樣性與覆蓋面
檢查內容
- 問題類型分布（What / How / Why / When / Who / Which）
- 問題之間語意是否獨立（不重複）
- 是否覆蓋使用者真實搜尋的問句變體
為什麼重要
LLM 在語料中對「多樣化問題」的網站偏好更高——這通常代表「真實 Q&A」（vs 自家編出的 FAQ for SEO）。
如果你的 FAQ 全是「為什麼 X 是最好的選擇」「如何選擇 X」「X 的優勢」——LLM 會偵測到這是「行銷話術型 FAQ」，不是真實使用者問句。
怎麼產生多樣化問題
- 從客服訊息撈真實問題
- 從 Google 「People Also Ask」抓
- 從 Reddit / Dcard / PTT 相關討論串看真實口吻
檢查點 5：視覺呈現（accordion vs 直接展開）
檢查內容
- FAQ 是否用
<details>/ Bootstrap accordion / aria-expanded 等可摺疊元件 - 摺疊的內容是否在 initial HTML 中（vs JS lazy load）
為什麼重要
SEO / GEO 的 best practice 是「摺疊呈現給人類，但內容必須在 HTML 中」：
- 人類使用者：摺疊 UI 不擠
- AI 爬蟲：能在初始 HTML 看到所有 Q&A
反例：某些網站用 JS 動態載入 FAQ，初始 HTML 沒內容。AI 爬蟲沒跑 JS = 看不到 Q&A = FAQ 完全失效。
GeoWeb 的 parser 在 M3-7 修復過一個 bug：以前對 Bootstrap 5 accordion 偵測不到，導致誤判客戶網站「沒 FAQ」。修好後客戶分數從 0 跳到 55——同樣的內容、同樣的 schema、只是偵測邏輯對了。
健檢報告會看到什麼
「FAQ/Q&A 就緒度」維度會逐項列出：
- ✅/❌ FAQPage schema 是否存在 + 是否有效
- ✅/❌ 是否有可見 Q&A 結構（含 accordion 偵測）
- 答案長度分布（黃金 vs 過短 vs 過長 各幾筆）
- Q&A 數量與問題類型多樣性
- schema 與 visible 內容一致性
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GEO 深度系列 #14。前一篇：「IndexNow 協議是什麼？什麼網站值得啟用？」