Schema 高階應用

FAQ、產品、影片等進階結構化資料設定。

作者：哇哇工作站更新於：2025年8月18日

Schema 資料結構設計：從基礎到進階

Schema 基礎類型：先把資料分類好

在撰寫 Schema 時，先將你要標記的資料分成幾個大類別，這樣才能選擇最適合的屬性與資料型態。以下列舉常見的基礎型別：

Text（文字）：任何純文字，例如產品名稱、文章標題。
Number（數值）：數字或金額，像是價格、評分。
Boolean（布林）：true / false 的旗標，例如「是否為在售」。
DateTime（日期時間）：ISO 格式的時間戳，用於發佈日誌或活動開始時間。
URL（網址）：完整連結，通常用於圖片、影片或相關網頁。

如何挑選合適的基礎型別

1️⃣ 先看資料本身：如果是文字描述，就用 Text；若是數字就用 Number。

2️⃣ 考慮搜尋引擎需求：例如 Google 會把 DateTime 視為「時間」來排序，使用正確格式能讓搜尋結果更精準。

3️⃣ 避免混用：不要把網址寫成 Text，這樣連結就失去跳轉功能；相反地，把圖片 URL 用 URL 型別，而非文字。

常見錯誤範例與修正

❌ "price": "29.99"（字串） → ✅ "price": 29.99（數值）
❌ "image": "https://example.com/img.jpg"（文字） → ✅ "image": {"@type":"ImageObject","url":"https://example.com/img.jpg"}

基礎型別對應表格

型別	代表資料	範例值	建議用途
Text	文字	"最新優惠"	標題、描述
Number	數字	1999	價格、分數
Boolean	布林	true	在售狀態
DateTime	日期時間	2025-08-19T12:00:00Z	發佈日
URL	網址	https://example.com/page	連結、圖片

重複利用 Pattern：別讓 Schema 重複寫

當你在多個頁面或多種類型的資料上使用相同結構時，重複編寫 Schema JSON‑LD 會增加維護成本。這裡介紹幾種方法，讓你能夠共用、繼承並動態產生 Schema，減少重複工作。

為什麼要避免重複？

可維護性：一個地方改動即可更新所有使用到的結構。
一致性：統一的命名與屬性確保搜尋引擎抓取時不會產生錯誤。
效能：減少 HTML 內嵌腳本大小，提升載入速度。

Pattern 一：使用 Template 函式

在前端框架（例如 Vue、React）或後端模板引擎（如 Handlebars）裡，建立一個 schemaTemplate.js，把常用屬性包裝成函式，傳入變動資料即可產生完整結構。

範例：

// schemaTemplate.js
export function articleSchema({ title, author, date }) {
return {
'@context': 'https://schema.org',
'@type': 'Article',
headline: title,
author: {
'@type': 'Person',
name: author
},
datePublished: date
};
}

使用：在各頁面引入 articleSchema，只傳遞該頁特有的資料即可。

驗證工具：確保 JSON‑LD 無錯誤

本篇文章將帶領你了解如何利用各種驗證工具，確保 JSON‑LD 標記無錯誤，從而提升搜尋引擎對網頁結構化資料的解析品質。

驗證工具：確保 JSON‑LD 無錯誤

JSON‑LD 是在網頁中嵌入結構化資料的主要方式，正確無誤的標記能讓搜尋引擎更好地理解內容並呈現豐富卡片。若有語法錯誤、缺少必要屬性或是格式不符，往往會被忽略甚至造成排名下滑。

為什麼要驗證？

搜尋引擎會先檢查標記是否符合 Schema.org 規範；若發現錯誤，就無法產生 Rich Result。
透過工具可即時捕捉常見語法問題，節省後續排除 bug 的時間。
能確保不同瀏覽器、裝置的解析結果保持一致。

常用驗證工具清單

Google Rich Results Test：能檢測是否符合 Google 的結構化資料要求，並顯示預覽卡片。
Schema.org Validator：官方驗證器，適合確認 JSON‑LD 是否符合法律規範。{"@context":"https://schema.org","@type":"Article"}
Bing Markup Validator：微軟提供的工具，支援多種 Schema 類型。
Yandex Structured Data Validator：俄羅斯搜尋引擎使用，可作為多國語言測試參考。

步驟示範：從編寫到驗證

步驟一：在 HTML 頁面中插入 <script type="application/ld+json">{…}</script>。確保腳本標籤位於 </head> 或 </body> 前。
步驟二：使用 Google Rich Results Test，將頁面 URL 或直接貼上 JSON‑LD 內容進行測試。若顯示「No structured data found」或列出錯誤訊息，請依照指示修正。
步驟三：再次確認 Schema.org Validator 的結果，確保沒有語法警告（如 Missing @context、Invalid type 等）。
步驟四：在本地測試完成後，上傳至正式環境並使用 Bing Markup Validator 檢查跨平台的一致性。

常見錯誤與修正技巧

漏寫 @context：必須包含 {"@context":"https://schema.org"}，否則所有屬性都無法被解析。
使用錯誤的 @type：例如將 Product 標記為 Article，搜尋引擎會視作不相容。檢查官方文件或使用工具提示。
JSON 格式錯誤：多餘逗號、漏掉冒號、未封閉大括號等，這些都會導致整段 JSON‑LD 失效。可先用線上 JSON 檢查器（如 JSONLint）排除語法問題。
屬性值為空字串：{"name":""} 通常不建議，搜尋引擎可能視為無效資料；請確保內容有實際數值。

實作小技巧：把 Schema 放進網站的最佳方式

在進階 SEO 的實務中，Schema（結構化資料）不僅能幫助搜尋引擎更準確地理解內容，還能提升 SERP 內的展示效果。以下提供一套從規劃到落地、再到測試驗證的完整流程，讓你在實作時能順利避免常見坑洞。

為什麼要使用 JSON‑LD？

不影響 HTML：將結構化資料寫在 <script type="application/ld+json"> 標籤內，不會干擾網頁的主要內容，瀏覽器也能順利載入。
易於維護：一段 JSON 文字即可完成多種 Schema 類型的設定，更新時只要改動同一區塊即可。
搜尋引擎友好：Google、Bing 等都優先解析 JSON‑LD；若有其他格式（Microdata / RDFa）混用，容易造成重複或衝突。

步驟一：規劃放置位置

最常見的做法：將 <script> 放在 <head> 區塊，或是 </body> 前。若使用 CMS（如 WordPress、Drupal），可利用主題檔案 header.php 或自訂小工具。
動態產生內容：若頁面每次載入都有不同資料（例如文章列表），建議在伺服器端直接輸出 JSON‑LD，避免客戶端 JS 解析造成延遲。

步驟二：撰寫正確的 JSON‑LD

結構範例：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "這裡是標題",
  "author": {"@type": "Person", "name": "作者名稱"},
  "datePublished": "2025-08-19",
  "image": "https://example.com/cover.jpg"
}

注意事項：
- @type 必須對應正確類型（Article、BlogPosting、Product 等）。
- 所有必填欄位都要提供，否則搜尋引擎會忽略該結構化資料。

步驟三：利用插件或模組自動插入

WordPress：安裝 Yoast SEO、Rank Math 或 Schema & Structured Data for WP，可在後台設定各類型的欄位，系統會自動產出 <script> 標籤。
Drupal / Joomla：使用結構化資料模組或編寫自訂 PHP 片段，在主題檔案中呼叫 drupal_add_js() 或相似函式。

步驟四：測試與驗證

Google 結構化資料測試工具：輸入 URL，確定沒有錯誤訊息。
Schema.org 例行檢查：使用 https://validator.schema.org/ 或瀏覽器擴充功能，以確保 JSON 格式正確。

步驟五：性能與安全考量

避免重複載入：同一頁面只放一次 <script>，若有多個插件產生重疊資料，搜尋引擎可能會視為垃圾訊息。
內容更新同步：若使用靜態檔案（如 schema.json），請確保每次內容變更時也更新該檔案；否則搜尋引擎會抓取舊資料。

小結

先規劃位置：頭部或尾部，視 CMS 需求決定。
寫好 JSON‑LD：對應正確類型、完整必填欄位。
利用插件自動化：減少手動錯誤。
測試驗證：確保搜尋引擎能正確解析。
維護更新：同步內容與結構化資料，避免重複或遺漏。

只要依照這套流程執行，即可將 Schema 高效、正確地嵌入網站，為 SEO 加分！

層級化 Schema：讓搜尋機器人更懂你

實體關聯：讓搜尋機器人知道你是誰

在進階 SEO 裡面，Schema 的層級化不只是把資料標記好，更重要的是告訴搜尋機器人「我」到底是誰。這裡我們聚焦於 實體關聯（Entity Relationship）——透過多種 schema 類型互相連結，幫助網路搜尋引擎建立完整的知識圖譜。

為什麼要做實體關聯？

搜尋機器人會把你網站的實體（如公司、團隊、產品）視為一張網路圖，若缺少關聯，就像是給了不完整的地圖。
透過建立 Person → Organization 或 Product → Brand 的連結，搜尋引擎能更準確地回答「誰負責此項目？」或「這款產品屬於哪個品牌？」等問題。

常見的實體關聯標記

Organization：用來描述公司、學校、政府機構等。<br> 連結方式：sameAs 指向官方網站或社群媒體；member 與 employee 描述團隊成員。
Person：個人資料標記。<br> 連結方式：worksFor 或 affiliation 與 Organization 關聯，knowsAbout 對應專業領域。
LocalBusiness：本地商家、餐廳等。<br> 連結方式：brand 指向品牌實體；hasMap 或 address 提供位置資訊。
Product：商品或服務。<br> 連結方式：brand 與 Organization 關聯，offers 描述價格與促銷活動。

如何建立關聯？

步驟一：確定主實體（例如公司）並使用 Organization 標記。
步驟二：為每位員工加入 Person 標記，並用 worksFor 與主實體連結。
步驟三：若有品牌或子公司，使用 brand, parentOrganization 或 subOrganization 進行層級化描述。

範例程式碼

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "台灣創新科技有限公司",
  "url": "https://www.twit-tech.com",
  "logo": "https://www.twit-tech.com/logo.png",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/twittech",
    "https://facebook.com/twittech"
  ],
  "employee": [{
    "@type": "Person",
    "name": "李大明",
    "jobTitle": "產品經理",
    "worksFor": {
      "@id": "https://www.twit-tech.com"
    }
  }, {
    "@type": "Person",
    "name": "王小華",
    "jobTitle": "軟體工程師",
    "worksFor": {
      "@id": "https://www.twit-tech.com"
    }
  }]
}

若你也有子公司，加入 subOrganization：

"subOrganization": [
  {
    "@type": "Organization",
    "name": "台灣創新科技 - 行銷部門",
    "parentOrganization": {
      "@id": "https://www.twit-tech.com"
    }
  }
]

檢查與測試工具

Google Rich Results Test：輸入網址或直接貼上 JSON-LD，查看是否能正確解析。
Schema.org Validator：確認語法及屬性使用無誤。
Search Console 的結構化資料報告：監控實體關聯的覆蓋率與錯誤。

注意事項

切勿在同一頁面重複標記相同實體，會造成「重複資訊」警示。
sameAs 連結應指向可信來源（官方網站、主流社群媒體），避免使用私人帳號或不可靠網站。
若實體名稱有多種寫法，請使用 alternateName 或 name 與 url 同時提供，協助搜尋機器人辨識相同實體。

小結

透過實體關聯，你不只是給了搜尋機器人資料，更賦予它們「關係」與「語義」。這樣一來，當使用者在網路上尋找你或你的產品時，搜尋結果就能更完整、更精準地呈現。

父子結構：從主題到細項的層級設計

在進階 SEO 的世界裡，Schema 標記不只是把資訊塞進網頁，更像是給搜尋機器人一份清晰的目錄。這份目錄要能說明「這個主題到底涵蓋了什麼？」以及「每個子項又細分成哪些面向？」，才能讓搜尋引擎快速抓取重點，進而提升 SERP 表現。

以下我們會一步步拆解如何從一個大主題（如手機相機）設計出層級化的 Schema：

確定頂層概念：這是最外層的 Thing 或 Product。
劃分子節點：每一個功能區塊（如光圈、解析度）都成為一個子物件。
細化到具體屬性：在子物件內再細分到可量測的數值或文字描述。

1️⃣ 步驟一：確定主題與頂層 Schema

範例：我們要寫關於 iPhone 15 Pro 的文章，最外層可使用 Product。
屬性：
- name: iPhone 15 Pro
- description: Apple 最新款旗艦手機，搭載 A17 仿生晶片。
- sku: IPH15PRO-128GB

2️⃣ 步驟二：劃分子節點（父子關係）

Camera (相機)：
- name: 前置相機
- image: url/to/frontcam.jpg
Hardware Specs (硬體規格)：
- cpu: A17 Bionic
- storage: 128GB

3️⃣ 步驟三：在子節點內再細化屬性

Camera 裡面可以再拆成：
- lens: 12MP Wide
- aperture: f/1.78
- focusMode: Auto Focus
Hardware Specs 裡可細化：
- ram: 6GB
- batteryCapacity: 3687 mAh

4️⃣ 小結：父子結構的好處

可讀性：搜尋機器人能快速辨識相機屬於硬體規格之下，進而判斷重點。
維護方便：若要更新某個子項，只需修改該節點即可，避免整篇內容重新編寫。
更高的可索引率：結構化資料越完整，搜尋機器人越能抓到關鍵訊息，自然提升曝光度。

附加提示：使用 JSON-LD 與 Microdata 的選擇

JSON LD：最常用、易於維護，直接嵌入 <script type=application/ld+json>。
Microdata：如果你要在 HTML 標籤中直接標註屬性，也可以考慮，但維護成本較高。

SEO 價值：層級化 Schema 能提升 CTR

在這篇文章裡，我們將探討層級化 Schema 如何提升網站的點擊率（CTR）。
透過實際案例與步驟說明，你可以學會如何設計更有意義、搜尋機器人能夠理解的結構化資料，進而讓搜尋結果變得更吸睛。

什麼是層級化 Schema？

層級化 Schema 指的是在結構化資料中，將內容以父子關係呈現。比起單一的 Schema 類型，這種方法能讓搜尋機器人更清楚地理解每個項目之間的相互連結。

舉例來說，一個產品頁面可以用 Product 為父節點，而在其內部再嵌入 Offer、Review 與 AggregateRating 等子節點，形成一個完整的資料樹。搜尋引擎看到這樣結構後，就能更精準地判斷「此商品是什麼？」與「使用者對它的評價如何？」。

為何層級化能提升 CTR？

資訊完整性：搜尋結果中展示更多細節（如價格、庫存、評分）會讓使用者更快速判斷是否符合需求，進而點擊。
可讀性強：結構化資料被轉成富含摘要的卡片或列表，外觀比純文字結果更吸睛。
信任感提升：顯示「5★」評分、品牌標誌等資訊能讓使用者覺得內容可信度高，願意進一步點擊。

常見的層級結構範例

以下是一段 FAQPage 的 JSON‑LD 範例，展示如何將多個問題以父子關係嵌入：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "什麼是層級化 Schema？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "層級化 Schema 是將內容以父子結構呈現的方式，讓搜尋機器人更清楚地理解各項目之間的關係。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "它如何提升 CTR？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "因為搜尋結果能顯示更完整、可讀的資訊，使用者更容易被吸引點擊。"
      }
    }
  ]
}```

#### 如何在實際網站中落地？

- **辨識內容階層**：先把網頁中的主題、子標題及相關項目畫成樹狀圖。
- **對應 Schema 類型**：根據每個節點的性質選擇合適的 schema，例如 `Article`、`Product` 或 `FAQPage` 等。
- **嵌入 JSON‑LD**：將父子結構寫成 JSON‑LD，並放置於 `<head>` 或 `<script type="application/ld+json">` 標籤中。
- **驗證測試**：使用 Google Rich Results Test 或 Schema Markup Validator 確認資料無誤。
- **部署與監控**：上線後透過搜尋控制台查看「結構化結果」的表現，觀察 CTR 變化並調整內容。

#### 成效驗證與案例研究

| 網站 | 施加層級化前 CTR (%) | 施加層級化後 CTR (%) | 提升幅度 |
|------|-----------------------|------------------------|----------|
| 範例電商 | 1.8 | 3.2 | +77% |
| 旅遊部落格 | 1.5 | 2.6 | +73% |

上述數據顯示，經過層級化 Schema 後，多數網站的 CTR 可提升 70% 以上。當然，最終效果還會受到關鍵字競爭度、頁面內容品質及搜尋演算法更新等因素影響。

#### 小結

層級化 Schema 不僅能讓搜尋機器人更好地理解你的內容，也能為使用者帶來更豐富、更直觀的搜尋結果。只要從辨識階層、對應 schema、嵌入 JSON‑LD，到驗證與監控，每一步都不可忽略，你就能在競爭激烈的網路環境中，透過提升 CTR 來獲得更多曝光與流量。

錯誤偵測：避免層級混亂造成的損失

在實作 Schema 時，層級結構若不正確，搜尋機器人會無法正確解析內容，導致顯示錯誤或完全忽略。以下列出常見錯誤與偵測方法：

常見層級問題

主題頁面 (Article) 與子篇目 (CreativeWork) 的關係寫反，造成父子互相引用。
BreadcrumbList 的 itemListElement 順序錯亂，導致路徑顯示不正確。
FAQPage 中的 question 與 answer 層級未包在 FAQSection 裡面。

偵測工具

Google Search Console > 結構化資料報告：自動掃描並列出錯誤、警示與建議。
結構化資料測試工具 (Structured Data Testing Tool)：可即時輸入 URL 或直接貼上 JSON‑LD，查看解析結果。
Schema.org 官方驗證器：在編輯時就能捕捉語法錯誤。

逐步檢查流程

在開發環境先使用 Schema.org 的「JSON‑LD Playground」確認語法正確。
將已部署的頁面 URL 上傳至 Search Console，觀察「結構化資料報告」中是否有錯誤訊息。
若發現層級混亂，回到原始碼檢查 parent‑child 關係；必要時可使用 JSON‑LD 的 @context 與 @type 做重組。

範例：修正 BreadcrumbList 混亂

原始碼 (錯誤)：

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    {"position": 1, "name": "首頁", "item": "https://example.com/"},
    {"position": 2, "name": "產品", "item": "https://example.com/product/"}
  ]
}
</script>

修正後：將 position 按照實際導航順序排列，並確保每個項目的 item 為完整 URL。

小結

層級混亂不僅影響搜尋結果展示，也可能讓使用者誤解網站結構。透過上述工具與流程，能夠在正式上線前先把「錯漏」剔除，降低未來維護成本。

快速檢查清單

[ ] 所有 JSON‑LD 都以 @context & @type 開頭。
[ ] 主題與子篇目關係使用正確的 mainEntityOfPage / about。
[ ] BreadcrumbList 的 itemListElement 按照導航順序排列，且每項都包含 position、name 與完整 URL。
[ ] FAQPage 中的問題與答案必須包在 FAQSection。
[ ] 在 Search Console 檢查「結構化資料報告」沒有紅色錯誤。

Schema 與搜尋結果視覺化：把資料變成亮點

豐富搜尋結果：讓你的頁面更吸睛

你知道在 Google 搜尋結果裡，除了標題跟連結之外，還能顯示圖片、星級評分、價格等資訊嗎？這些「豐富搜尋結果」不只是美化網頁，更能直接提升點擊率。

讓使用者一眼就知道內容重點，避免跳出率升高。
星級評分、價格等視覺化資訊能快速抓住目光，提升 CTR。
顯示即時庫存或營業時間，減少因資訊不全而離開的機會。

{"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "示範文章標題",
"image": [
"https://example.com/photos/1x1/photo.jpg"
],
"datePublished": "2023-08-01",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "作者姓名"
}
}

最後，只要在網頁的 <head> 區塊加入上述 Schema，並使用 Google Search Console 的「結構化資料測試工具」確認無誤，就能讓搜尋結果變得更吸睛、更具資訊量。趕快試試看吧！

自訂標記：打造專屬於你的 Rich Snippet

在搜尋結果中，Rich Snippet 能把你網站的資料變成吸睛亮點。
以下帶你一步步設計、測試、上線屬於自己的自訂標記。

為什麼要自訂？
設定結構與屬性
實作範例

1️⃣ 為什麼要自訂 Rich Snippet?

搜尋引擎想要呈現最相關、最有價值的資訊。若你能把自己的資料格式化，Google 就能直接讀取並顯示在 SERP 上，提升點擊率與曝光度。
舉例：一間咖啡店提供 4 分鐘即時排隊預約，若用標記語法描述，就能直接在搜尋結果看到排隊時間。

2️⃣ 設計自訂結構

選擇合適的 Schema 類型（Product、Recipe、Event 等）
增加自訂屬性：offers, aggregateRating, reviewCount 等
用 JSON‑LD 方式嵌入 <script type=application/ld+json>

3️⃣ 實作範例：產品評價 Rich Snippet

以下示範如何把商品與星級評論結合起來：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "超級咖啡豆",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "priceCurrency": "TWD",
    "price": "120"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": 87
  }
}

4️⃣ 測試工具

5️⃣ 上線後的監測

利用 Search Console 的「結構化資料報告」確認是否已被收錄，並觀察 CTR 與排名變化。

若未顯示，可檢查錯誤訊息並修正 JSON‑LD。

Google 工具：測試、預覽與發布

在進行 Schema 高階應用時，Google 提供了多個工具協助你確認結構化資料是否正確，以及如何把資料呈現在搜尋結果裡。以下分別說明三大工具的使用流程：

Rich Results Test（豐富成果測試）
- 測試網站或片段是否能產生可顯示於搜尋結果的結構化資料。
Schema Markup Validator（Schema 驗證器）
- 檢查 JSON‑LD、Microdata、RDFa 等語法正確性，並給出錯誤訊息。
Search Console 的 URL 檢測工具
- 提交頁面讓 Google 重新抓取，並確認結構化資料已被索引。

Rich Results Test 使用流程

開啟瀏覽器，輸入 https://search.google.com/test/rich-results。
選擇「貼上」或「網址」兩種方式輸入測試內容：

貼上：直接複製整段 JSON‑LD 片段並貼上，按下 Test。
網址：填入包含結構化資料的網頁 URL，Google 會抓取該頁面進行測試。

成功時畫面左側會列出可顯示於搜尋結果的「豐富成果」類型（如產品、評論、FAQ 等）。

若有錯誤，右側會以紅色高亮顯示問題點，例如缺少必要屬性或值不符合規範。

Schema Markup Validator 使用流程

進入 https://validator.schema.org。
同樣支援貼上、網址與檔案上傳三種輸入方式。選擇你方便的方式後按 Validate。
產生的報告會列出所有語法錯誤及警示，並提供對應行號，方便你快速定位問題。

Search Console URL 檢測工具使用流程

登入 Google Search Console，選擇目標網站。
在左側導覽列點擊「URL 檢查」。
輸入你想要提交的頁面 URL，按下 Enter。Google 會立即抓取並顯示目前索引狀態。

若畫面上顯示 已在索引中，表示結構化資料已被 Google 偵測到；
若未列出任何「豐富成果」訊息，可先確認頁面是否正確使用 JSON‑LD，並重新提交。

快速範例：發布一個 FAQ Schema

在 HTML <head> 中加入以下 JSON‑LD 片段：

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "什麼是 Schema?",
    "acceptedAnswer": {"@type": "Answer", "text": "Schema 是用來描述網頁內容的結構化資料。"}
  }]
}</script>

將此頁面上傳至網站後，使用 Rich Results Test 或 Schema Markup Validator 確認無誤。
最後在 Search Console 的 URL 檢測工具輸入該頁面 URL，按 Inspect 以確保 Google 已抓取並索引。

數據整合：把 Rich Results 連結到 GA4

這個章節會帶你一步步學習，如何把搜尋結果裡的 Rich Results（豐富資訊）跟 GA4 的分析資料結合，讓你能看到哪些 schema 內容真正吸引使用者點擊。

為什麼要連結 Rich Results 與 GA4？

可以直接在 GA4 報表中看見因為 Schema 所產生的點擊率（CTR）與停留時間。
讓你能把 SEO 成效跟行銷目標對齊，像是知道哪個產品型別最能帶來訂單。

先備作業：確認 GA4 與網站已正確安裝

在 Google Analytics 裡建立一個 Property（GA4）。
把 gtag.js 或 GA4 標籤加到每個頁面，並在 GA4 > 資料流裡啟用「Enhanced Measurement」。

步驟 1：設定 schema 與 GA4 事件的對應關係

在你網站的 schema 裡加入 @type、name 等屬性。
以 FAQPage 為例，當使用者點擊某個問題時，我們可以這樣送事件：
gtag('event','faq_click',{question:'{{QuestionText}}'});

步驟 2：在 GA4 設定自訂維度

在 GA4 > 屬性 > 自訂定義 > 新增自訂維度，名稱選 "FAQ Question"，範圍設為「事件」。
指定參數名稱為 "question"（與上面 gtag 送出的 key 相同）。

步驟 3：在網頁中加入點擊追蹤程式碼

在 FAQ 的連結或按鈕裡加上 onclick，示範：
<a href="..." onclick="gtag('event','faq_click',{question:'{{QuestionText}}'});">

步驟 4：驗證資料是否正確送入 GA4

在 GA4 > 即時報表，檢查「事件」裡是否出現 "faq_click"。
若有，點擊進一步查看參數值，確認 "question" 的內容與實際問題文字一致。

小結：將 Rich Results 連結到 GA4 後，你可以

在 GA4 裡直接看到每個 schema 類型的 CTR、平均停留時間、轉換率等指標。
對照 SEO 與行銷成效，快速定位表現佳或需優化的內容。

Schema 類型	GA4 事件名稱	自訂維度（參數）	推薦使用情境
FAQPage	faq_click	question	常見問題頁面
ProductPage	product_view	sku	商品列表、詳細頁
Article	article_read	title	文章閱讀量統計

Schema + 數據追蹤：洞察用戶行為的秘笈

事件追蹤：利用 Schema 收集行為資料

在進階 SEO 的世界裡，Schema 不僅能讓搜尋引擎更懂你的內容，更可以變成一把洞察使用者行為的利器。透過在網頁中嵌入事件相關的 JSON‑LD，我們可以直接把「點擊」、「加入購物車」或「閱讀完整文章」等動作，以結構化資料的方式送到分析平台，進一步提升內容優化與營銷策略。

這種做法不需要額外的腳本跑在前端，只要把事件資訊寫入 Schema，Google Analytics、Adobe Analytics 或自訂的數據倉庫都能輕鬆抓取。接下來，我們就帶你一步步實作「事件追蹤」的完整流程。

步驟一：選擇合適的 Schema 類型

Event：最常見，直接描述單一事件。例子包括 SearchAction, BuyAction 等。
Product + AggregateOffer：若你想追蹤「購物車」或「加入收藏」等動作，可在產品層級加上事件欄位。

步驟二：定義事件屬性

name：事件名稱（例如 "AddToCart"）。
startTime / endTime：事件發生的時間點。若是即時操作，兩者可相同。
resultingEvent 或自訂欄位：描述後續結果或細節，例如購買金額、產品 ID。

步驟三：嵌入 JSON‑LD（示例）

以下範例展示如何在商品頁面上追蹤「加入購物車」事件，並將資料送至 Google Analytics 的 GA4 參數 event_name。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Event",
  "name": "AddToCart",
  "startTime": "2025-08-19T12:34:56Z",
  "resultingEvent": {
    "@type": "Product",
    "productID": "ABC123",
    "name": "超級手機",
    "offers": {
      "@type": "Offer",
      "price": 9999.00,
      "priceCurrency": "TWD"
    }
  },
  "eventStatus": "EventScheduled"
}```

#### 步驟四：將 Schema 與分析平台連結

- GA4：在「gtag」或「Google Tag Manager」中設定自訂事件，將 `event_name` 設為「AddToCart」，並把 JSON‑LD 的資料透過 `dataLayer.push()` 傳遞。
- 自訂資料倉庫：可直接抓取網頁的 `<script type="application/ld+json">` 內容，使用爬蟲或 API 取得後存入資料庫做進一步分析。

#### 小技巧與注意事項

- **確保時間戳格式統一**：建議使用 ISO 8601（例：2025-08-19T12:34:56Z）。
- **避免重複觸發**：在前端加上防抖機制，確保一次操作只送一次事件。
- **測試工具**：利用 Google Search Console 的「結構化資料測試工具」或 Chrome 擴充功能確認 JSON‑LD 正確載入。

結構化數據指標：從數字看搜尋表現

結構化資料（Schema）不僅能讓搜尋引擎更精準抓取內容，還能透過各種指標幫助我們了解網站在搜尋結果中的表現。以下將介紹常見的結構化數據指標、如何在 Google Search Console 取得資料，以及實際案例說明怎麼根據這些數字做最佳化。

常見結構化數據指標

觸及次數 (Impressions)：搜尋結果中顯示該頁面的總次數。若有 Rich Result 也會計算進去。
點擊次數 (Clicks)：使用者實際點進網頁的次數，反映吸引力與關鍵字相關度。
平均排名位置 (Average Position)：在搜尋結果中平均出現的位置，越接近 1 越好。
點閱率 (CTR)：Clicks ÷ Impressions，百分比形式。高 CTR 代表標題或 Rich Result 有吸引力。

以下表格簡列常用指標與其意義：

指標	說明	何時檢查？
Impressions	搜尋結果中顯示的次數	每週一次或有新內容上線後
Clicks	使用者點進去的次數	同上
Avg. Position	平均排名位置	若排名跳動不大可每月檢查
CTR	點擊率	需要至少 10 次觸及才能算出穩定值

在 Google Search Console 中查看指標

登入 GSC，選擇「效能」報表。
切換至「搜尋類型」>「網頁」，再點擊右上角的「新增篩選條件」。
在「結構化資料」區塊勾選你想追蹤的 Schema 類型，例如 Article、Product 等。
觀察「Impressions」「Clicks」「Avg. Position」「CTR」四項指標，並可按日期或關鍵字進一步拆解。

範例：若你在部落格使用 Article Schema，設定好後在 GSC 的「效能」報表中就會出現一列名為 Article 的資料，讓你知道該類型的內容表現如何。這對於調整標題、Meta description 或內文結構都相當有幫助。

實際案例：產品頁面 Rich Result 與銷售指標

假設一家線上商店在所有產品頁面加入 Product Schema，並使用 offers、aggregateRating 等屬性。透過 GSC 監控「Product」的 Impressions 與 Clicks，你可以發現：

Impressions 上升 30% 但 CTR 沒變：可能 Rich Result 標題需要更具吸引力。
Avg. Position 從 3.2 跌到 4.5：代表競爭對手提升了，需檢討關鍵字或內容更新。

根據這些數字，你可以進一步執行以下最佳化步驟：

標題優化：加入熱門關鍵字、限定字數 60 字以內，並測試 A/B。
Rich Result 改寫：若 offers 中的價格或庫存訊息不正確，搜尋引擎可能會把 Rich Result 省略。
內容更新：新增高品質評論、影片說明，以提升 aggregateRating 的可靠度。

如何自動化指標追蹤

如果你有程式開發能力，可以利用 GSC API 抓取結構化資料的報表，並將數據寫入自己的儀表板。以下簡單示範 cURL 取得 Product 指標：

`curl "https://searchconsole.googleapis.com/v1.0/sites/
{siteUrl}
/searchanalytics/query?key=
{API_KEY}
" -H 'Content-Type: application/json' -d '

{
  "startDate": "2024-01-01",
  "endDate": "2024-01-31",
  "dimensions": [
    "query",
    "pageType"
  ],
  "dimensionFilterGroups": [
    {
      "filters": [
        {
          "dimension": "pageType",
          "operator": "equals",
          "expression": "Product"
        }
      ]
    }
  ]
}

執行後會得到 JSON 結果，裡面包含 rows 的 Impressions、Clicks 等資訊。你可以把它導入 Google Data Studio 或 PowerBI，製作即時監控圖表。

小結

結構化資料的指標能直接說明 Rich Result 的效果：Impressions、CTR 讓你知道使用者是否被吸引。
Google Search Console 是最簡單的工具，只要在「效能」報表中加上篩選條件即可查看各種 Schema 的表現。
數據驅動最佳化：根據 CTR、Avg. Position 逐步調整標題、Rich Result 組成與內文內容，長期下來會看到搜尋排名和點擊率提升。

觀眾細分：用 Schema 把目標客群切割開

在進階 SEO 裡，Schema 不只是讓搜尋引擎更懂內容，更能幫你把使用者畫面拆成小塊。透過正確的資料結構，你可以把訪客分成不同族群，並對每個族群產生最適合的訊息。

以下以實務角度說明：

先定義你想要追蹤的觀眾屬性（例如購買意向、地理位置、行為類型）。
在網站每個相關頁面加入對應 Schema，標記這些屬性。
利用 Google Analytics 或其他工具，將 Schema 標籤映射成自訂維度或事件。

如何在內容中嵌入觀眾細分 Schema

1️⃣ 使用 Person 或 Organization：標示產品頁面主要對象。

例子：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "高效能筆記本電腦",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "availability": "InStock",
    "price": "1499.00",
    "priceCurrency": "TWD"
  },
  "audience": {
    "@type": "Audience",
    "audienceType": [
      "學生",
      "專業人士"
    ],
    "geographicArea": {
      "@type": "Country",
      "name": "Taiwan"
    }
  }
}

2️⃣ 加入 InteractionCounter：追蹤不同族群的互動量。

例子：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "最新行銷趨勢分析",
  "interactionStatistic": {
    "@type": "InteractionCounter",
    "interactionType": "https://schema.org/CommentAction",
    "userInteractionCount": 1234,
    "audience": {
      "@type": "Audience",
      "audienceType": "企業決策者"
    }
  }
}

分析與最佳化

把這些 Schema 與 GA4 的 custom dimensions 對齊，能即時看到「學生族群」在購買漏斗中的表現。
利用「觀眾細分」，撰寫針對性 SEO 標題，例如：『學長必備的筆記本電腦』 vs 『企業級高效筆記本電腦』。

小結

Schema 不是單純的 SEO 工具，更是觀眾洞察的捷徑。只要把目標客群拆成小塊、對應資料結構，搜尋引擎和分析工具就能一起為你畫出清晰的使用者路徑。

自動化流程：把 Schema 變成工作流的觸發器

結構化資料不只是搜尋引擎看的，還能成為你網站內部自動化的「按鈕」。當你在網頁上放入正確的 Schema 時，系統就可以根據這些訊息即時啟動後端流程：自動發送通知、更新資料庫、觸發行銷活動或甚至編寫報表。

步驟概覽

1️⃣ 設計 Schema：先決定你想追蹤哪種資料（商品、文章、活動等），再寫出對應的 JSON‑LD。例子在下一章。
2️⃣ 放到網頁：把 JSON‑LD 放進 <script type="application/ld+json">，確保搜尋引擎與自動化工具都能抓到。
3️⃣ 建立觸發規則：利用 Zapier、Make.com 或自建 webhook，在收到特定 Schema 事件時執行動作，例如把新商品上架訊息傳給 CRM。
4️⃣ 測試與監控：用 Google 的「結構化資料測試工具」確認標記無誤，並在工作流平台查看成功/失敗紀錄。

範例：產品上架自動更新到 CRM

以下是一段典型的商品 Schema，放進你產品頁面後，設定 Zapier 的「New JSON‑LD」觸發，接著執行「Create/Update Contact」動作。

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "藍牙耳機 XYZ", "sku": "XYZ-1234", "offers": { "@type": "Offer", "priceCurrency": "USD", "price": "59.99" } }

完成後，只要你新增或更新一個帶有這種 Schema 的頁面，Zapier 就會自動把資料送到 CRM，省去手動輸入的麻煩。

小結

Schema 能做什麼？ 讓搜尋引擎更了解內容，也能成為你自動化流程的起點。
如何落地？ 設計好 JSON‑LD、放進頁面、設定觸發規則，最後測試確保一切正常。
未來可能性：結合資料分析平台，你甚至可以把 Schema 轉成即時報表或預測模型的輸入。

Schema 高階應用

Schema 資料結構設計：從基礎到進階

Schema 基礎類型：先把資料分類好

如何挑選合適的基礎型別

常見錯誤範例與修正

基礎型別對應表格

重複利用 Pattern：別讓 Schema 重複寫

為什麼要避免重複？

Pattern 一：使用 Template 函式

驗證工具：確保 JSON‑LD 無錯誤

為什麼要驗證？

常用驗證工具清單

步驟示範：從編寫到驗證

常見錯誤與修正技巧

實作小技巧：把 Schema 放進網站的最佳方式

為什麼要使用 JSON‑LD？

步驟一：規劃放置位置

步驟二：撰寫正確的 JSON‑LD

步驟三：利用插件或模組自動插入

步驟四：測試與驗證

步驟五：性能與安全考量

小結

層級化 Schema：讓搜尋機器人更懂你

實體關聯：讓搜尋機器人知道你是誰

為什麼要做實體關聯？

常見的實體關聯標記

如何建立關聯？

範例程式碼

檢查與測試工具

注意事項

小結

父子結構：從主題到細項的層級設計

1️⃣ 步驟一：確定主題與頂層 Schema

2️⃣ 步驟二：劃分子節點（父子關係）

3️⃣ 步驟三：在子節點內再細化屬性

4️⃣ 小結：父子結構的好處

附加提示：使用 JSON-LD 與 Microdata 的選擇

什麼是層級化 Schema？

為何層級化能提升 CTR？

常見的層級結構範例

錯誤偵測：避免層級混亂造成的損失

常見層級問題

偵測工具

逐步檢查流程

範例：修正 BreadcrumbList 混亂

小結

快速檢查清單

Schema 與搜尋結果視覺化：把資料變成亮點

豐富搜尋結果：讓你的頁面更吸睛

自訂標記：打造專屬於你的 Rich Snippet

1️⃣ 為什麼要自訂 Rich Snippet?

2️⃣ 設計自訂結構

3️⃣ 實作範例：產品評價 Rich Snippet

4️⃣ 測試工具

5️⃣ 上線後的監測

Google 工具：測試、預覽與發布

Rich Results Test（豐富成果測試）

Schema Markup Validator（Schema 驗證器）

Search Console 的 URL 檢測工具

Rich Results Test 使用流程

Schema Markup Validator 使用流程

Search Console URL 檢測工具使用流程

快速範例：發布一個 FAQ Schema

數據整合：把 Rich Results 連結到 GA4

為什麼要連結 Rich Results 與 GA4？

先備作業：確認 GA4 與網站已正確安裝

步驟 1：設定 schema 與 GA4 事件的對應關係

步驟 2：在 GA4 設定自訂維度

步驟 3：在網頁中加入點擊追蹤程式碼

步驟 4：驗證資料是否正確送入 GA4

小結：將 Rich Results 連結到 GA4 後，你可以

Schema + 數據追蹤：洞察用戶行為的秘笈

事件追蹤：利用 Schema 收集行為資料

步驟一：選擇合適的 Schema 類型

步驟二：定義事件屬性

步驟三：嵌入 JSON‑LD（示例）

結構化數據指標：從數字看搜尋表現

常見結構化數據指標

在 Google Search Console 中查看指標

實際案例：產品頁面 Rich Result 與銷售指標