結構化資料（JSON-LD）對 LLM 引用的影響：不只 Google，OpenAI 也在讀

多數人對 JSON-LD 的誤解

過去十年 SEO 顧問教的是：

「補上 JSON-LD schema，能讓 Google SERP 顯示星星評分、FAQ 折疊、產品價格等 rich result。」

這個說法本身沒錯，但只說了一半。Google rich result 是「附加好處」，但 JSON-LD 真正的戰略價值在 AI 時代才浮現：LLM 訓練時會大量解析這些標記。

為什麼 LLM 在意 schema.org？

LLM 在訓練前要先把網頁文字「結構化」——區分標題、內文、作者、日期等元素。傳統 HTML 解析依賴 H1 / H2、<article>、<time> 等語意元素，但這些可信度有限（誰都能亂用 H1）。

JSON-LD 提供的是「作者親口宣告」級別的事實：

• "@type": "Article" — 我宣告這頁是文章
• "author": {"@type": "Person", "name": "李醫師"} — 作者是這個人
• "datePublished": "2024-03-15" — 發布日期
• "about": {...} — 主題實體

LLM 訓練時會把這些宣告當作結構化事實寫進向量空間。同樣的內容有 vs 沒有 JSON-LD，AI 對它的「理解」差很多。

4 個 schema 對 GEO 影響最大

1. Organization（公司實體）

每個品牌官網首頁與「關於我們」頁都該有。包含：

• name — 公司全名
• url — 官方網址
• logo — logo 圖
• sameAs — Wikipedia、LinkedIn、官方社群連結
• contactPoint — 客服資訊

為什麼重要：建立「品牌實體」的權威基礎。沒有 Organization schema，LLM 看到的只是文字字串，沒有結構化的「公司」概念。

2. Article（文章內容）

每篇部落格 / 新聞文章都該有。包含：

• headline — 標題
• author — 作者（含 Person schema）
• datePublished / dateModified — 日期
• publisher — 發行單位
• image — 主圖

為什麼重要：直接影響 E-E-A-T 維度分數。沒有 Article schema 的文章在 LLM 眼裡權威性大打折扣。

3. FAQPage（問答結構）

如果你的內容是 FAQ 格式，必須加上 FAQPage schema。包含：

• mainEntity — 問答陣列
• 每個問題有 Question 與 Answer

為什麼重要：Perplexity 與 Google AI Overviews 對 FAQ 結構引用率極高。一份用 H2 標問題、純文字答案的 FAQ 跟一份包進 FAQPage schema 的 FAQ，引用機率差 5 倍以上。

4. Product / Service（產品 / 服務）

電商與 SaaS 該補。包含：

• name, description, brand
• offers — 價格、可購買區域
• aggregateRating — 評分
• review — 評論

為什麼重要：使用者問 AI「OOO 推薦」時，LLM 在內部會比對候選產品的結構化屬性。沒進結構化的產品資訊，AI 比都沒得比。

為什麼 JSON-LD > 其他格式？

過去也有 Microdata 與 RDFa 兩種結構化資料格式。為什麼 GEO 偏好 JSON-LD？

Google 在 2024 年的官方文件中正式推薦 JSON-LD 為主要格式。 OpenAI 與 Anthropic 在訓練時也優先解析 JSON-LD（其他格式有時會被忽略或誤解）。

常見錯誤

我們在客戶健檢中看過的：

• 錯誤 1：用 schema validator 沒測過就上線。Schema 有錯時 Google / LLM 直接忽略整個 block
• 錯誤 2：FAQPage schema 內容跟頁面實際 Q&A 不一致——LLM 會偵測這個不一致並懲罰整個網站
• 錯誤 3：只在首頁放 Organization 但沒在子頁也放——LLM 解析到子頁時還是看不到公司實體

健檢能告訴你什麼

GeoWeb 的「結構化資料」維度（10% 權重）會逐項列出：

• 你網站有哪些 schema、缺哪些
• schema 有沒有語法錯誤
• schema 內容跟頁面 visible content 是否一致
• 有沒有「假 schema」（內容不存在但 schema 宣告存在）

👉 免費 GEO 健檢

如果你看完報告需要技術人員協助補上 schema 並維護，我們提供 GEO 顧問服務：[email protected]

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