結構化資料進階實作

如何利用 JSON-LD、Microdata 提升搜尋結果顯示。

作者：哇哇工作站更新於：2025年8月18日

Schema.org 高階語法：從基礎到進階應用

Schema 語法回顧：標記的核心規則

層級結構：根節點使用 @context 與 @type，其餘子物件以縮排方式呈現。
屬性命名：所有屬性名稱必須符合 Schema.org 定義，例如 name, description, url 等。若自訂屬性則需使用 x- 前綴。
資料型別：值可以是文字、數字、布林、URL 或另一個物件。若傳遞多筆資料，請以陣列包起來，例如 [ { … }, { … } ]。
必填與選擇：並非所有屬性都是必填，但常見的 name, url, image 常被搜尋引擎索取。

具體範例：

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"mainEntityOfPage": {
  "@type": "WebPage",
  "@id": "https://example.com/article/123"
},
"headline": "如何寫出好文章",
"image": [
  "https://example.com/photos/1x1/photo.jpg"
],
"datePublished": "2023-08-15",
"author": {
  "@type": "Person",
  "name": "林小明"
},
"publisher": {
  "@type": "Organization",
  "name": "台灣科技網",
  "logo": {
    "@type": "ImageObject",
    "url": "https://example.com/logo.png" 
  }
},
"description": "本文說明如何使用 Schema.org 進行結構化資料標記。"
}

常見錯誤與排除技巧：

忘記 @context：若缺失，搜尋機器人會忽略整段 JSON-LD。
屬性名稱打錯：例如寫成 headLine 而非 headline，同樣會被視為無效。
資料型別不符：把 URL 放在數字欄位會造成驗證失敗。

實體參考技巧：如何正確連結不同資料型別

在 Schema.org 的高階實作中，正確的實體引用是提升搜尋結果可見度與資料互操作性的關鍵。
以下將帶領你了解核心概念、最佳做法以及實際範例，幫助你熟練掌握跨資料型別的連結技巧。

核心概念

@id：唯一識別符號，用於在同一文件或不同檔案之間建立引用關係。
@type：指定實體的資料型別，確保屬性與型別相容。
sameAs：連結到外部資源（例如維基百科、Wikidata）以增強可信度。

正確使用 @id 能讓搜尋引擎清楚知道兩個實體指向同一個真實世界對象，而 sameAs 則能將多個資料庫中的資訊聚合在一起。

步驟說明

1️⃣ 決定引用方式：如果是內部連結，使用相對路徑（如 #person1）；若跨域或外部資源，則使用完整網址。
2️⃣ 設定 @id：在每個實體的 JSON‑LD 片段中加入 @id，以便其他項目引用。
3️⃣ 指定 @type：確保被引用的型別與屬性相符，例如 author 必須是 Person 或 Organization。
4️⃣ 使用 sameAs：為重要資料點（如作者、出版社）加入外部參照，提升資料可信度。
5️⃣ 驗證結構：利用 Google 的「結構化資料測試工具」或 Schema.org 驗證器確認語法正確無誤。

實際範例

以下示範如何在同一文件中連結 Book、Author 與 Publisher，並使用 sameAs 指向維基百科：
{"@context":"https://schema.org","@type":"Book","name":"資料結構與演算法","author":{"@id":"#person1"},"publisher":{"@id":"#org1"}}
{"@context":"https://schema.org","@id":"#person1","@type":"Person","name":"林小明","sameAs":"https://zh.wikipedia.org/wiki/林小明"}
{"@context":"https://schema.org","@id":"#org1","@type":"Organization","name":"知識出版社","sameAs":"https://zh.wikipedia.org/wiki/知识文件刊"}

在另一個範例中，將 Article 與 Product 透過 hasPart/ isPartOf 關係連結：
{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","name":"最新科技新聞","hasPart":{"@id":"#product1"}}
{"@context":"https://schema.org","@id":"#product1","@type":"Product","name":"AI 智慧手錶"}

常見錯誤

混用型別：將 author 設為 Organization 而實際是 Person，搜尋引擎會產生警告。
缺少 @id：若多個實體未設定 @id，引用將失效；同時也無法使用 sameAs。
錯誤的 sameAs URL：確保 URL 指向有效頁面，否則可能被視為垃圾資料。

避免以上情況，可先在本地測試後再上線，以確保資料完整且一致。

小結

1️⃣ 使用 @id 建立內部連結，確保同一個實體被多個屬性共用。
2️⃣ 選擇正確的 @type，避免型別不符造成搜尋引擎誤判。
3️⃣ 加入 sameAs 以連結外部資料庫，提升可信度與跨平台可見度。
4️⃣ 定期驗證 JSON‑LD，保持結構化資料無錯誤。

掌握這些技巧後，你就能在網站中靈活連結各種資料型別，並為搜尋引擎提供更完整、準確的資訊。

上下文化標記：讓搜尋引擎更懂你內容

在網路世界裡，搜尋引擎就像是偵探，要先理解每篇文章的主題與上下文。若只給它一串文字，往往會錯把關鍵詞的意義；但如果加上結構化資料，就能把「這句話」和「背景資訊」分門別類，讓搜尋引擎更準確地判斷內容。

為什麼要用上下文化標記

1️⃣ 提升相關性：當你告訴搜尋引擎「這是一篇關於台北故宮的旅遊指南」與「此段文字說明門票資訊」，它就能更精準地把內容映射到使用者查詢。 2️⃣ 增加曝光機會：正確標記後，搜尋結果可能顯示豐富卡片（Rich Result），像是星級評價、時間表等視覺化提示，吸引用戶點擊。 3️⃣ 減少誤判：若沒有上下文，關鍵字「台北」可能被解讀為城市名字或地名；結構化資料可以明確說明它是「博物館」的名稱。

常見的上下文化標記範例

下面列出幾個最常用、且上手最快的範例，別看起來複雜，其實只要把 JSON-LD 放在 <head> 或 body 的 <script type="application/ld+json"> 就行：

目標	範圍	範例 (JSON‑LD)
文章	作者、發布日期	`{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "author": {"@type":"Person","name":"小明"}, "datePublished":"2025-08-19" }`

| 商品 | 價格、庫存 | { "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name":"紅茶 200ml", "offers": {"@type":"Offer","priceCurrency":"TWD","price":"80","availability":"https://schema.org/InStock"} } |

| 活動 | 日期、地點 | { "@context": "https://schema.org", "@type": "Event", "name":"台北音樂節", "startDate":"2025-10-01", "location":{"@type":"Place","address":{"streetAddress":"中正路1號","addressLocality":"台北市"}} } |

小技巧：避免常見錯誤

不要把所有文字都放進 JSON‑LD，只標記最重要的元資料。 - 確保 URL 正確，schema.org 的屬性名全用英文且小寫。 - 驗證工具使用：Google 的結構化資料測試工具或 Rich Results Test 可以即時檢查是否有語法問題。

小結

只要把「主題」與「細節」分開，並以 Schema.org 既定的屬性寫成 JSON‑LD，就能讓搜尋引擎像人類閱讀者一樣，把整篇文章拆解成不同層次。這不只是 SEO 的加分項，更是提升使用者體驗、增加點擊率的重要手段。

進階驗證策略：確保 Schema 無誤

在結構化資料的世界裡，Schema 的正確性直接影響搜尋引擎對內容的理解。即使最小錯誤也可能導致索引失敗或排名下降。因此，本章將帶你了解一系列實用驗證策略，從基本工具到進階技巧，讓你的 Schema 永遠保持乾淨、無誤。

1️⃣ 基礎驗證：使用 Google 的結構化資料測試工具

先把你網站的 JSON‑LD、Microdata 或 RDFa 複製到測試畫面，點選「檢查」即可。若有錯誤，系統會列出行號與說明；若成功則顯示綠色勾號。

2️⃣ 自動化腳本：Node.js + AJV 驗證 JSON‑LD

npm install ajv 之後寫一個簡單腳本，將 Schema 與官方的 JSON‑Schema 進行比對。這樣在 CI/CD 流程中就能自動捕捉任何遺漏或型別不符。

3️⃣ 合規性檢查：確保屬性與範圍符合 Schema.org 定義

@type 必須是合法的類別；例如「Article」而非自訂字串。
屬性的資料型別必須對應，像是 datePublished 需要 ISO‑8601 格式。

4️⃣ 多語言驗證：確保所有本地化屬性正確

使用 @language 標記並檢查是否與實際內容匹配；若有多個版本，請分別提供。

5️⃣ 進階範例：結合 BreadcrumbList 與 NavigationElement

itemListElement 必須是陣列，每項都包含 position、name、item。
若使用 WebPage，請同時提供 potentialAction（如 SearchAction）以提升搜尋體驗。

6️⃣ 常見陷阱與排查技巧

遺漏關鍵字：Google Search Console 的「結構化資料」報表會指出缺少的必填屬性。
重複定義：同一頁面上不應同時使用 JSON‑LD 與 Microdata 兩種格式，否則可能產生衝突。
非標準屬名：任何自訂屬名都需加 custom: 前綴或放到 @context 的自定義區塊中。

7️⃣ 實戰小測驗：檢查一段範例程式碼

請將以下 JSON‑LD 貼到測試工具，並指出所有錯誤與改進建議。

{ '@context': 'https://schema.org', '@type': 'Article', 'headline': '如何寫 SEO 文章', 'datePublished': '2025/08/19' }
回答應包含：日期格式不符、缺少作者資訊等。

動態網頁如何正確注入結構化資料

動態注入方法大集合：JavaScript 與伺服器端同步

In動態網頁裡，結構化資料往往無法一次性寫進 HTML。這時候就需要「動態注入」的手段，讓搜尋引擎能夠抓到最新、最完整的資訊。以下整理了前後端同步注入的多種方法，並用實際範例說明如何落地。

為什麼要動態注入結構化資料？

內容更新即時：使用者瀏覽的頁面往往會根據查詢條件、時間或個人化設定產生不同內容，靜態寫進 HTML 會造成資訊過舊。
避免重複排程：伺服器端每次生成完整頁面時，都要把 JSON‑LD 填好；若使用前端注入，只在需要的時候才產生，減少 CPU 負擔。
兼容多種渲染模式：SPA、SSR 以及傳統伺服器頁面都可以根據自己的流程注入結構化資料，保持一致性。

前端 JavaScript 注入技巧

1️⃣ 直接寫入 `<script type="application/ld+json">`

在網頁載入後，使用 document.createElement('script') 或 innerHTML 把 JSON‑LD 放進。這種方式不需要重新整理整個頁面，只要資料改變就更新即可。

const data = {
  '@context': 'https://schema.org',
  '@type': 'Article',
  headline: document.title,
  datePublished: new Date().toISOString()
};
const script = document.createElement('script');
script.type = 'application/ld+json';
script.textContent = JSON.stringify(data);
document.head.appendChild(script);

2️⃣ 利用 `<noscript>` 作備援

對於不支援 JavaScript 的搜尋引擎（雖少見）或使用者，可以把同一份 JSON‑LD 放在 <noscript> 裡，確保資料永遠可讀。

後端伺服器同步注入

3️⃣ Node.js + Express 範例

app.get('/article/:id', (req, res) => {
  const article = getArticle(req.params.id);
  const jsonLd = {
    '@context': 'https://schema.org',
    '@type': 'Article',
    headline: article.title,
    datePublished: article.published
  };
  res.render('article', { article, jsonLd });
});

在模板中直接輸出 jsonLd ：
<script type="application/ld+json">
<%= JSON.stringify(jsonLd) %>
</script>

4️⃣ PHP 範例

<?php
$article = getArticle($id);
$jsonLd = [
  '@context' => 'https://schema.org',
  '@type' => 'Article',
  'headline' => $article['title'],
  'datePublished' => $article['published']
];
?>
<script type="application/ld+json">
  <?= json_encode($jsonLd, JSON_UNESCAPED_SLASHES | JSON_PRETTY_PRINT) ?>
</script>

混合策略：前後端協同

伺服器先送出基本資料：在初始渲染時，將核心欄位（如標題、作者）放入 JSON‑LD。
前端補充動態資訊：例如使用者互動後的「閱讀時間」或「評論數」，透過 AJAX 取得後，再更新同一個 <script> 區塊。
避免重複寫入：可用 data- 屬性存儲已注入資料，判斷是否需要再次更新。

常見坑洞與最佳實踐

語法錯誤：JSON‑LD 必須是合法 JSON；少數引號、逗點容易被忽略。
重複注入：若同一頁面多次寫入 <script type="application/ld+json">，搜尋引擎會視為多份資料，可能造成爭議。建議只保留最後一次或合併內容。
性能考量：大量 JSON‑LD 直接放在 DOM 中會增加載入時間；可考慮延遲載入或使用 defer 屬性。
測試工具：Google 的「結構化資料測試工具」和「搜尋控制台」的「結構化資料報告」可以即時檢查注入結果，確保沒有語法錯誤。

快速參考：動態注入方法對照表

方法	實現方式	主要適用場景	需要注意的點
前端直接寫 `<script>`	`document.createElement` 或 innerHTML 注入	SPA、客戶端渲染	必須確保 JSON 合法，避免重複寫入
`<noscript>` 備援	放在 `<noscript>` 內同一份資料	非 JavaScript 環境	內容需同步更新
SSR / Express 範例	在渲染前端置入 `JSON.stringify`	伺服器端渲染	渲染時即注入，無需額外請求
PHP 注入	使用 `json_encode` 在模板中輸出	傳統 LAMP 架構	注意字元轉義設定

AJAX 內容的結構化處理技巧

在動態網頁中，AJAX 可以即時載入新的資料。若這些資料包含結構化資訊（如 JSON‑LD），搜尋引擎必須能夠看到並解析它們。以下列出幾種有效注入方式：

直接插入：將 <script type="application/ld+json"> 立即加到頁面，通常放在 </body> 或 </head> 前。
MutationObserver：監聽 DOM 變更，自動尋找新節點後再注入結構化資料。
回傳時即轉換：AJAX 回應的 JSON 先轉成 schema.org 物件，然後寫入 <script> 標籤。

為什麼要正確處理 AJAX 的結構化資料？

1️⃣ 搜尋引擎在爬蟲階段會執行 JavaScript，但對於大量或頻繁的 DOM 變更，解析速度與記憶體使用可能較高。
2️⃣ 若結構化資料被插入到非 <head> 的位置，部分工具（如 Google Rich Results Tool）仍能讀取；但放在 <body> 時需注意避免重複或衝突。

建議的實作流程

在 AJAX 成功回傳後立即處理結構化資料，確保不會因延遲而錯過搜尋引擎抓取時機。
使用 JSON.stringify 並加上 （Zero‑width space）可防止某些解析器將多行 JSON 當成單一字串。
若頁面有多個 AJAX 載入區塊，使用唯一 ID 或資料屬性來避免重複注入。

直接插入範例

var ld = { '@context': 'https://schema.org', '@type': 'Article', headline: title, description: desc, image: imgUrl };

var script = document.createElement('script');
script.type = 'application/ld+json';
script.textContent = JSON.stringify(ld);
document.body.appendChild(script);

MutationObserver 範例

var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(mutation) { var node = mutation.target; if (node.matches && node.matches('.article-content')) { injectLD(node); } }); });

observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });

AJAX 回傳即轉換範例

fetch('/api/article').then(r => r.json()).then(data => { var ld = { '@context': 'https://schema.org', '@type': 'Article', headline: data.title, description: data.summary }; injectLD(ld); });

injectLD 函式範例

function injectLD(obj) { var script = document.createElement('script'); script.type = 'application/ld+json'; script.textContent = JSON.stringify(obj); document.body.appendChild(script); }

伺服器端渲染與 Structured Data 的最佳配合

在動態網頁裡，結構化資料（Structured Data）能幫助搜尋引擎更了解內容，而伺服器端渲染（SSR）則可以確保這些資料一次性送到瀏覽器。以下用實際例子說明兩者如何配合。

為什麼 SSR 重要

當使用 SPA 或 React Router 時，初始頁面往往只載入一個空白的 DOM，結構化資料被執行在客戶端才注入，搜尋機器人可能無法抓到。
SSR 把完整 HTML（含 JSON‑LD）一次送給瀏覽器，即使 JavaScript 失效也能被索引。

實作流程：從 React 到 Node.js

在 React component 裡寫一段 function getStructuredData()，回傳 JSON‑LD 物件。
使用 Express 與 react-dom/server 的 renderToString() 把 React 渲染成 string，並把 JSON‑LD 放在 <script type="application/ld+json"> 中。

範例程式碼（Node.js）

export default function handler(req, res) {
const element = React.createElement(App);
const html = renderToString(element);
const structuredData = getStructuredData();
const jsonLdScript = <script type="application/ld+json">${JSON.stringify(structuredData)}</script>;
res.send(<!DOCTYPE html><html><head>${jsonLdScript}</head><body>${html}</body></html>);
}

小技巧：避免重複注入

在 componentDidMount() 或 useEffect() 裡不要再把 JSON‑LD 注入，否則會產生兩份資料。

動態 Schema 對 SEO 影響評估

在網路上，結構化資料（Schema）越來越成為搜尋引擎解析內容的關鍵。若你使用的是動態產生的頁面，例如 SPA 或 CMS 更新頻繁的商品頁，正確注入 Schema 就變得特別重要。

為什麼要評估動態 Schema 的影響？

搜尋引擎抓取時，如果看到錯誤或不完整的結構化資料，可能會忽略該筆資料，甚至導致整頁排名下降。
失去「豐富結果」機會，例如星級評分、產品價格等資訊，在搜尋結果中無法顯示。

常見問題與解決方案

抓取不到 JSON‑LD：確保腳本在初始渲染時已載入，或使用 noscript 方式備援。若是 SPA，可用 SSR 或 prerendering 渲染一次。
資料不一致：前端動態改變後，結構化資料仍舊舊版。解法是每次資料更新時同步更新 JSON‑LD，或使用 data- 屬性傳遞至腳本。

例子：商品頁面

原始 HTML：<script type="application/ld+json">{...}</script>
動態渲染時：在 React 中使用 useEffect 更新 <script> 標籤；或直接將 JSON‑LD 放在元件內部，確保每次 render 時都寫入新資料。

評估指標與實際測試

搜尋控制台：使用「結構化資料測試工具」或「樣本 URL 測試」，確認每個動態頁面都能正確解析。
關鍵字曝光率：觀察有無因 Schema 改善而提升的點擊率（CTR）。
錯誤報告：定期檢查「結構化資料」報表，排除 404、500 等抓取失敗。

測試流程範例

在開發環境部署一個簡易動態頁（如 React + Next.js）。
用 console.log 或瀏覽器檢查 <script type="application/ld+json"> 內容是否即時更新。
上傳至測試子域，使用 Google Search Console 測試工具。若顯示「成功」，表示抓取無誤；若有錯誤訊息，逐一修正。

成功案例分享

台灣服飾電商：將商品頁從靜態 JSON‑LD 改為動態 React state 注入後，星級評分在搜尋結果中顯示，CTR 從 2% 提升至 4.5%。
旅遊部落客網站：使用 SSR 渲染的動態行程資料，Google 能抓取每個行程的詳細時間表與價格，進而產生「旅遊」豐富結果。

多語種網站：結構化資料的全域實作技巧

Hreflang 與 Metadata 結合，打造多國搜尋友善

在多國網站裡，搜尋引擎不僅要判斷哪一版內容最適合使用者，更需要確定每個語系頁面的正確關聯。Hreflang 標籤與 Meta Tags 的結合，能協助 Google、Bing 等搜尋引擎快速辨識國家或地區優先順序，並在 SERP 上以對應旗幟呈現，提升點擊率。
透過精準設定 hreflang 與 metadata，你不僅避免重複內容被誤判，也能讓本土化搜尋結果更貼近目標族群。以下將從規劃、實作到測試，逐步示範如何結合兩者打造多國搜尋友善的網站。

Hreflang 與 Metadata 結合，打造多國搜尋友善

為什麼要結合使用？

Hreflang 僅告訴搜尋引擎「這裡有另一個語言版本」，但並不提供關於該頁面的其他資訊。若同時加入適當的 Meta Tags（如 og:locale、description），就能完整呈現每一國家的內容特徵，進一步提升搜尋結果品質。

先備知識：Hreflang 與 Meta Tags

hreflang：用於 <link> 標籤或 HTTP header，指定頁面對應的語言與地區，例如 en-US 或 zh-Hant-TW。
Meta Tags：常見於 <head> 區塊，包括 description、keywords、Open Graph 的 og:locale 等，可影響摘要顯示與社群分享時的語系設定。

步驟一：規劃語言與國家代碼

確認目標市場：台灣（zh-Hant-TW）、香港（zh-Hant-HK）、美國（en-US）等。
為每個頁面建立單獨 URL，避免使用 ?lang= 參數造成搜尋引擎混淆。

步驟二：編寫 hreflang 標籤

在每一版頁面的 <head> 放入對應的 <link rel="alternate" ...>。示例：

台灣中文版：<link rel="alternate" hreflang="zh-Hant-TW" href="https://example.com/tw/page">
香港中文版：<link rel="alternate" hreflang="zh-Hant-HK" href="https://example.com/hk/page">
美國英文版：<link rel="alternate" hreflang="en-US" href="https://example.com/us/page">

步驟三：加入國家特定 Meta Tags

Open Graph：<meta property="og:locale" content="zh_Hant_TW"> 以確保社群分享時使用正確語系。
description：針對每個市場撰寫獨特摘要，避免內容重複被搜尋引擎視為 duplicate。

步驟四：測試與驗證

使用 Google Search Console 的「國際化標籤」工具確認 hreflang 是否正確解析。
透過各國代理 IP 或 VPN，檢查 SERP 中顯示的旗幟是否符合設定。

常見錯誤與修正建議

漏寫 x-default：若某些語系使用者無法對應到任何 hreflang，請加上 <link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.com/page">。
URL 參數混用：盡量避免同一 URL 加入多個 lang= 或 country= 參數，以免搜尋引擎判斷為重複內容。

小結

Hreflang 與 Metadata 結合不只是技術層面的配搭，更是對使用者體驗的細緻關懷。透過正確設定，你可以讓搜尋引擎在每一次點擊前，先把目標市場與語系都準備好，進而提升點擊率與轉換效能。

區域性 Schema 型別選擇與使用建議

在多語種網站的結構化資料實作中，如何針對不同地區選擇合適的 Schema 類型，是提升搜尋引擎可見度與使用者體驗的關鍵。本文將從地域性需求、法律規範及使用者行為三大面向，說明何時該採用哪種 Schema，以及如何在實務上落地。
透過具體案例和實際程式碼片段，我們會示範在不同語言環境下的資料標記方式，並提供最佳化建議，協助你快速完成區域性 Schema 的部署。

為什麼需要區域性 Schema？

搜尋引擎會根據使用者所在的國家或地區，挑選最相關、最具地方特色的資料。

1️⃣ 地區需求分析

消費者行為：在台灣與日本，購物時會先搜尋「店家評價」與「營業時間」。
法律規範：歐盟 GDPR 要求在 EU 市場提供隱私政策的 Schema。

2️⃣ 選擇合適的 Schema 類型

LocalBusiness：針對實體店面，包含營業時間、地址、電話。
Place：用於旅遊景點或公共場所，例如「故宮博物院」。
Product + Offer：在電商平台上，顯示價格、庫存與折扣訊息。
FAQPage：針對常見問答，提升長尾關鍵字機會。
Article（NewsArticle, BlogPosting）：新聞或部落格必須包含作者、發布日期及語言屬性。

3️⃣ 國家/地區特定規範

地區	推薦 Schema	說明
台灣	`LocalBusiness` + `Place`	支援繁體中文、行業分類
日本	`LocalBusiness` + `Product`	必須提供 `@language: ja`
歐盟	`PrivacyPolicy`	遵循 GDPR，需列出政策連結

4️⃣ 多語種標記實務範例

台灣版：
`{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "咖啡館星空",
"address": {
```
"@type": "PostalAddress",
```

"streetAddress": "台北市信義區光復南路 123 號",

```
"postalCode": "110",
```
```
"addressLocality": "台北市",
```
},
"telephone": "+886-2-2345-6789",
"openingHoursSpecification": {
```
"@type": "OpeningHoursSpecification",
```

"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],

```
"opens": "08:00",
```
```
"closes": "20:00"
```
},
"url": "https://www.example.com/zh-tw",
"inLanguage": "zh-Hant"
}`
日本版：
`{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "カフェ星空",
"address": {
```
"@type": "PostalAddress",
```

"streetAddress": "東京都港区赤坂 1-2-3",

```
"postalCode": "107-0062",
```
```
"addressLocality": "東京",
```
},
"telephone": "+81-3-1234-5678",
"openingHoursSpecification": {
```
"@type": "OpeningHoursSpecification",
```

"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],

```
"opens": "09:00",
```
```
"closes": "21:30"
```
},
"url": "https://www.example.com/ja-jp",
"inLanguage": "ja-JP"
}`

5️⃣ 實作最佳化小技巧

語言屬性：在 @context 裡加上 @language: zh-Hant 或 ja-JP，幫助搜尋引擎辨識。
多重 Schema：同一頁面可以同時使用 LocalBusiness 與 FAQPage，只要確保 JSON‑LD 的結構不重複即可。
測試工具：利用 Google 的「結構化資料測試工具」或「Rich Results Test」，確認各地區標記正確無誤。

6️⃣ 小結

區域性 Schema 的選擇不僅關乎搜尋排名，更是對不同語言與文化背景使用者的尊重。透過上述分類、範例與最佳化建議，您即可在多語種網站上打造更具地方特色且符合 SEO 標準的結構化資料。

全球範圍內的 Canonical 標記策略

在多語種網站裡，Canonical 標籤不只是告訴搜尋引擎哪一個版本是主頁面，更能協調不同國家/地區的內容，避免重複度問題。以下先說明核心概念，再拆成三大步驟：

設定全域根源：選定哪一個語言版本為「原始」來源，其他語系再以此為基準。
動態產生標籤：依頁面路徑、參數或國家碼，自動寫入正確的 canonical。
驗證與維護：利用 Google Search Console 的「搜尋外觀」功能，確認沒有漏掉的重複頁面。

設定全域根源

選擇一個語系作為「主版」：通常是使用者最多或最重要的市場。例如，若主要客戶在美國，則 en 版本為主。
其他語言的 canonical 都指向這個主版 URL。假設英文原始網址為 https://en.example.com/articles/12345，繁體中文對應頁面就會寫:

若你同時有多個子域（如 en.example.com、zh-tw.example.com），可在每個子域內加入相同的 canonical，確保搜尋引擎能把它們視為同一主題。

動態產生標籤

使用伺服器端模板：在渲染頁面時，根據 request 的 locale 自動填入 canonical。
範例程式碼（Node.js + Express）:

在前端框架（React/Vue）：可使用 useEffect 或生命周期函式，當 locale 改變時更新 <link rel="canonical">。
參數化 URL 的處理：若有 utm 參數或追蹤碼，務必將它們剔除後再寫入 canonical。例如

驗證與維護

使用 Google Search Console：在「搜尋外觀」->「多語種設定」中，確認每個語系都有正確的 hreflang 與 canonical。
抓取測試（URL Inspection）：輸入繁體中文頁面 URL，檢查「最終導向到的網址」是否為英文主版。若不是，修正後重新索引。
定期重複檢查：每半年或每次網站結構大改時，都要重新跑一次 sitemap + canonical 檢測腳本。
自動化工具：可寫簡易 Cronjob，使用 Puppeteer 或 Selenium 抓取所有語系頁面，確認 <link rel="canonical"> 是否正確。

常見錯誤案例

多個 canonical：同一頁面上寫了兩個不同的 canonical，搜尋引擎會忽略其中之一。
指向錯位：繁體中文頁面的 canonical 指向另一個繁體頁面，而非英文主版。這會導致重複內容被視為獨立網頁。
動態參數未剔除：例如 ?utm_source=google 仍留在 canonical，搜尋引擎可能把帶參與不帶參的網址當作不同頁面。

小結

先確定主版：選一個語系作為基準。
自動寫入 canonical：利用伺服器或前端框架，根據 locale 產生正確的網址。
驗證與維護：使用 Google Search Console、抓取測試及自動化腳本，持續追蹤是否有錯誤。

翻譯感知的 Schema 設定

在多語種網站中，讓搜尋引擎能正確辨識每一個語言版本的內容，對於提升國際化曝光率與使用者體驗至關重要。翻譯感知的 Schema 設定，就是透過結構化資料告訴機器這篇文章在不同語系下的對應關係。
以下將以實例說明如何在 JSON‑LD 中加入語言屬性、設定原文與翻譯之間的連結，以及最佳化標記，讓搜尋結果能顯示最適合的語言版本。

語言屬性的基本用法

在 JSON‑LD 裡，你可以把 headline、description 等欄位包裝成物件，並使用 @value 與 @language 指定對應語系：

{ "headline": {"@value":"歡迎來到我的部落格","@language":"zh-TW" } }

這樣搜尋引擎就知道此標題是繁體中文；若同一頁還有英文版本，可以再加入另一個物件：

{ "headline": {"@value":"Welcome to my blog","@language":"en-US" } }

原文與翻譯的連結

Schema.org 允許透過 translationOfWork 與 inLanguage 建立原作與翻譯之間的關聯。以下示範兩篇文章互相對應：

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"url": "https://example.com/zh-tw/article-1",
"inLanguage": "zh-TW",
"translationOfWork": {"@id": "https://example.com/en-us/article-1"}
}

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"url": "https://example.com/en-us/article-1",
"inLanguage": "en-US",
"translationOfWork": {"@id": "https://example.com/zh-tw/article-1"}
}

使用 `alternateName` 與 `name` 的語言標記

對於商品、影片等非文章型別，也可以用 alternateName 來說明不同語系名稱，例如:

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Movie",
"name": {"@value":"星際效應","@language":"zh-TW"},
"alternateName": {"@value":"Interstellar","@language":"en-US"}
}

產生多語種頁面的最佳化技巧

保持 URL 的語言標記：例如 /zh-tw/… 與 /en-us/…，並在 <link rel="alternate" hreflang="..."> 標籤中對應。雖然這是 HTML 層面的做法，但結構化資料也能配合使用。
避免重複內容警告：若同一篇文章的多語版本共用相同的 @id，請務必在每個 JSON‑LD 中指定不同的 URL 及 inLanguage。
自動化生成腳本：利用 CMS 的 API 或插件，把語言資訊注入到 JSON‑LD 模板中，確保每次翻譯後都能同步更新。

常見問題與解決方法

「搜尋結果只顯示繁體中文」：檢查是否所有語言版本都有完整的 inLanguage 與 translationOfWork。若缺失，搜尋引擎可能無法辨識對應關係。
「翻譯版被視為重複內容」：使用 @id 只保留原文 URL，並在翻譯版 JSON‑LD 使用 inLanguage，這樣 Google 會認定它是同一篇文章的不同語言版本。

小結

透過正確設置語言屬性與互相關聯的結構化資料，不僅能讓搜尋引擎更精準地呈現多國使用者需要的內容，也提升整體站群在全球搜尋排名中的競爭力。接下來，你可以將上述範例套用到自己的 CMS 或靜態頁面產生器中，開始打造真正翻譯感知的網站吧！

結構化資料測試與性能優化：工具大公開

JSON-LD 測試平台速覽：Google、Bing 與其他服務

在進階 SEO 的世界裡，結構化資料不只是把內容標註好，更關係到搜尋引擎如何閱讀和呈現資訊。透過專門的測試工具，你可以快速確認 JSON‑LD 是否正確、是否被各大搜尋引擎接受。以下即將帶你走進三款主流測試平台，並說明它們之間的差異與使用心得。

為什麼要用測試平台？

避免標記錯誤：JSON‑LD 的語法錯誤或結構不符可能導致資料被忽略。
即時回饋：大多數工具會在輸入後立即顯示解析結果與警告，省下大量排查時間。

你需要準備什麼？

一段完整的 JSON‑LD 程式碼（可從網站原始碼或開發者工具取得）
能夠貼上並執行的瀏覽器

Google Rich Results Test

Google 的測試平台是結構化資料首選。它會在輸入 JSON‑LD 後，立即顯示「可產生豐富結果」或「無法產生」的判斷，同時列出所有發現的錯誤與警告。

如何使用？

進入 https://search.google.com/test/rich-results，將 JSON‑LD 貼上即可。
若有多個頁面，需要分別測試；也可以直接貼上整個網頁 URL，工具會自動抓取並解析。

特色小技巧

在輸入區右側的「錯誤清單」中，點擊每項訊息可跳轉到原始碼所在位置，快速定位問題。
若測試結果顯示「無法產生豐富結果」，請先確認是否符合對應的 Schema.org 型別，例如 Article、Product 等。

Bing Markup Validator

Bing 也提供類似功能，雖然介面較簡潔，但仍能檢查 JSON‑LD 的語法與結構是否符合 Schema.org 規範。

使用流程

前往 https://www.bing.com/webmaster/tools/markup-validator，貼上 JSON‑LD 或網頁 URL，即可得到驗證報告。
這個工具會列出「錯誤」與「警告」，並提供修正建議；不過它不會顯示是否能產生豐富結果，僅是語法檢查。

注意事項

Bing 的驗證報告中，「錯誤」級別通常比 Google 嚴格，建議先修正所有錯誤再提交至搜尋控制台。
若你只想快速確認語法，Bing 可以作為輔助工具；若重點在於豐富結果呈現，還是以 Google 為主。

其他實用平台

Schema.org 官方驗證器

https://schema.org/validator 可直接輸入 JSON‑LD，並得到「有效」或「無效」的判斷。
這個工具會回傳詳細的錯誤訊息，例如缺少必要屬性或使用了不支援的型別。

JSON‑LD Playground

https://json-ld.org/playground/ 允許你在瀏覽器中即時編寫並預覽資料結構，對於快速迭代非常友善。
在「左側」輸入區貼上 JSON‑LD，右側會自動顯示解析後的物件；若有錯誤，會以紅色標示。

結構化資料效能基準測試方法

為什麼要測試結構化資料效能？

結構化資料雖然主要是幫助搜尋引擎理解內容，但它同時會影響頁面載入時間。若 JSON‑LD 載入過慢，搜尋引擎抓取的時間就會延長，甚至可能無法正確解析結構化資訊。

測試可以幫你：

確認載入速度是否符合預期
找出重複或冗餘的資料
量化最佳化後的效能提升

基本基準測試流程

以下是你可以立即採用的步驟：
1️⃣ 定位需要測試的頁面，記下 URL。
2️⃣ 使用 PageSpeed Insights 或 Lighthouse 進行一次完整掃描；記錄「結構化資料」區塊的分數與載入時間。
3️⃣ 在 Chrome DevTools 的 Network 面板中，確認 JSON‑LD 檔案（通常為 .json 或 inline）是否被緩存，並觀察其 size 與 time to first byte (TTFB)。

範例：在終端機執行 curl -I https://example.com/page 可以快速查看回應標頭與 TTFB。

4️⃣ 透過 WebPageTest 或 GTmetrix 建立多個測試位置，並比較不同地區載入速度。

進階最佳化技巧

想讓結構化資料更快？可以從以下幾點著手：

緩存：確保 JSON‑LD 檔案設定 Cache-Control:max-age=31536000，讓瀏覽器長時間暫存。
CDN：將 schema.org 的腳本或自訂資料放在 CDN 上，減少距離與延遲。
最小化：刪除空白、換行並使用單引號包住屬性值；例如：
{ '@context': 'https://schema.org', '@type': 'Article', headline: '...'}
避免重複：同一頁面不要同時載入多份 JSON‑LD 或 <script type="application/ld+json">；搜尋引擎會把最後一次的內容視為主訊息。
結合 lazy‑load：將非關鍵資料放在 defer 或 async 標籤中，確保首畫面載入不被阻塞。

後續步驟與資源

完成測試後，你可以：

將最佳化前後的數據存成表格，方便追蹤。
針對高流量頁面優先落實緩存與 CDN。
定期使用 Lighthouse 的「持續監控」功能，確保結構化資料始終保持最佳載入時效。

常見資源：

Google Search Central – Structured Data Testing Tool（測試工具）
WebPageTest.org – 可設定多地區、不同瀏覽器的實際速度測試。
Schema.org 官方文件，了解各種資料型別與最佳寫法。

Schema 調試工具與錯誤排除流程

Schema 調試工具概覽

在進行結構化資料的最佳化時，先用正確的工具確認標記無誤非常關鍵。以下列出目前主流且實用的調試平台：

Google Search Console Rich Results Test Tool：能即時顯示頁面可產生豐富結果的類型與可能發現的錯誤。
Schema Markup Validator (schema.org)：支援 JSON‑LD、Microdata 與 RDFa，並提供語意校驗與版本相容性檢查。
Bing Webmaster Tools Structured Data Validator：微軟搜尋引擎同樣需要確認標記是否符合其規範，這個工具可直接貼上 URL 或上傳原始碼。
Yandex Structured Data Testing Tool：針對俄語市場的 Yandex 也提供相容性測試，適合多國站使用。

Google Rich Results Test 操作步驟

步驟一：進入 https://search.google.com/test/rich-results。
步驟二：輸入欲測試頁面的 URL 或直接貼上原始碼，點擊「測試」按鈕。
步驟三：瀏覽下方的結果面板。若顯示 "No errors found." 就代表目前沒有可見錯誤；若有紅色警示，請依提示逐項修正。

範例說明：

常見錯誤一：author 屬性使用了 Person 類型，但未提供 name。Google 會顯示 "Missing required property: name in Person"。
常見錯誤二：圖片 URL 指向非 JPEG 或 PNG 檔案，或大小不足 120×120px；則會出現 "Image must be at least 120x120 pixels"。

Schema Markup Validator 使用技巧

打開 https://validator.schema.org/，選擇 JSON‑LD 模式。
貼上完整的 <script type="application/ld+json">…</script> 內容或直接輸入 URL。
按下「Validate」後，畫面會列出所有語法與語意錯誤；同時提供修正建議。

若想快速排除 duplicate property（重複屬性）問題，可在原始碼中搜尋相同名稱的鍵值並合併或刪除多餘項目。

例如："image": "https://example.com/img1.jpg",
"image": "https://example.com/img2.jpg"
或將重複屬性改成陣列形式，例如："image": ["https://example.com/img1.jpg", "https://example.com/img2.jpg"]

錯誤排除流程（從發現到驗證）

Step 1：確認頁面已正確載入。使用瀏覽器開發者工具（F12），檢查 <head> 區塊內是否存在多餘或遺漏的 <script type="application/ld+json">。
Step 2：執行 Google Rich Results Test，先了解哪類型錯誤最常出現，再針對性修正。
Step 3：利用 Schema Markup Validator 校驗語法。若工具提示「Invalid JSON」或「Unexpected token」，先檢查逗號、引號是否成對。
Step 4：修正後即時回到測試頁面，確認錯誤已消失。若仍有警示，閱讀訊息內容並對應至原始碼進行微調。
Step 5：提交至 Search Console 的「結構化資料」報告區域，觀察 Google 是否將標記納入索引。

常見錯誤案例與快速解決方案

圖片尺寸不足：Google 要求至少 120×120px，且比例不小於 1:1。若使用自訂 CMS，請在上傳前設定「最小寬高」參數。
URL 格式錯誤：必須是絕對網址（https://）。相對路徑會被視為無效，導致索引失敗。
日期格式不符：使用 ISO 8601（YYYY-MM-DD）或完整時間戳記。舊版寫法「2023/5/20」會被標示為「Invalid date format」。
未宣告的屬性：schema.org 僅接受已定義的屬性；若使用自訂 key，請先確認是否有對應於 @type 的官方屬性。

建議實作與最佳化技巧

優先採用 JSON‑LD：結構清晰、易於維護，且不會影響頁面渲染速度。
避免重複腳本：同一個 @type 只放一次；若需要多筆資料，使用陣列包裝（如 "itemListElement": [ … ]）。
定期檢查 schema.org 更新：每月或每次站台更新時，都要確認所用的屬性仍在官方詞彙內。
結合 Google Search Console 的「結構化資料」報告：設定自動通知，當有錯誤產生時即刻收到郵件提醒。

持續整合 CI 方案，確保每次發佈都有正確標記

1️⃣ 持續整合 CI 基本概念

持續整合（Continuous Integration，簡稱 CI）是一種開發流程，讓程式碼在每次提交時自動執行測試、建置與部署，確保新功能不會破壞既有系統。

對於 SEO 的結構化資料來說，CI 主要的目標是：

每一次發佈前都能驗證 JSON‑LD 或 Microdata 是否正確寫入網頁。
在測試環境即時檢查 schema.org 標記是否符合 Google 的要求。
若標記錯誤，CI 會自動回報並停止部署，避免把錯誤送到正式網站。

2️⃣ 建置 CI Pipeline（以 GitHub Actions 為例）

步驟一：安裝必備套件

npm install -g @google/web-stories-cli

步驟二：撰寫 ci.yml

name: CI for Structured Data
on:
push:
branches: [ main ]
jobs:
validate:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Setup Node.js
uses: actions/setup-node@v3
with:
node-version: '18'
- name: Install dependencies
run: npm ci
- name: Run JSON‑LD linter
run: npx json-lint src/**/.jsonld
- name: Validate schema.org markup
run: npx schema-validator ./public/.html

步驟三：設定失敗條件

如果 json‑lint 或 schema‑validator 回傳錯誤，CI 便會標示為失敗並停止後續部署。這樣就能確保每次發佈的網頁都已經通過結構化資料驗證。

3️⃣ CI 成功與失敗的監控方式

Slack 通知：在 GitHub Actions 的設定中加入 slackapi/slack-github-action，當任務失敗時自動發訊息到專案頻道。
GitHub Insights：利用 GitHub 的「Insights」頁面觀察 CI 執行時間與錯誤率。若發現某個標記類型常出錯，可以針對該部分優化程式碼或寫更精確的 lint 規則。
自訂報表：在 schema‑validator 的輸出中加入自訂欄位，並使用 jq 產生簡易 CSV，方便後續分析與追蹤改進。

結構化資料進階實作

Schema.org 高階語法：從基礎到進階應用

Schema 語法回顧：標記的核心規則

具體範例：

常見錯誤與排除技巧：

實體參考技巧：如何正確連結不同資料型別

核心概念

步驟說明

實際範例

常見錯誤

小結

上下文化標記：讓搜尋引擎更懂你內容

為什麼要用上下文化標記

常見的上下文化標記範例

小技巧：避免常見錯誤

小結

進階驗證策略：確保 Schema 無誤

1️⃣ 基礎驗證：使用 Google 的結構化資料測試工具

2️⃣ 自動化腳本：Node.js + AJV 驗證 JSON‑LD

3️⃣ 合規性檢查：確保屬性與範圍符合 Schema.org 定義

4️⃣ 多語言驗證：確保所有本地化屬性正確

5️⃣ 進階範例：結合 BreadcrumbList 與 NavigationElement

6️⃣ 常見陷阱與排查技巧

7️⃣ 實戰小測驗：檢查一段範例程式碼

動態網頁如何正確注入結構化資料

動態注入方法大集合：JavaScript 與伺服器端同步

為什麼要動態注入結構化資料？

前端 JavaScript 注入技巧

1️⃣ 直接寫入 <script type="application/ld+json">

2️⃣ 利用 <noscript> 作備援

後端伺服器同步注入

3️⃣ Node.js + Express 範例

4️⃣ PHP 範例

混合策略：前後端協同

常見坑洞與最佳實踐

快速參考：動態注入方法對照表

AJAX 內容的結構化處理技巧

為什麼要正確處理 AJAX 的結構化資料？

建議的實作流程

直接插入範例

MutationObserver 範例

AJAX 回傳即轉換範例

injectLD 函式範例

伺服器端渲染與 Structured Data 的最佳配合

為什麼 SSR 重要

實作流程：從 React 到 Node.js

範例程式碼（Node.js）

小技巧：避免重複注入

動態 Schema 對 SEO 影響評估

為什麼要評估動態 Schema 的影響？

常見問題與解決方案

例子：商品頁面

評估指標與實際測試

測試流程範例

成功案例分享

多語種網站：結構化資料的全域實作技巧

Hreflang 與 Metadata 結合，打造多國搜尋友善

為什麼要結合使用？

先備知識：Hreflang 與 Meta Tags

步驟一：規劃語言與國家代碼

步驟二：編寫 hreflang 標籤

步驟三：加入國家特定 Meta Tags

步驟四：測試與驗證

常見錯誤與修正建議

小結

為什麼需要區域性 Schema？

1️⃣ 地區需求分析

2️⃣ 選擇合適的 Schema 類型

3️⃣ 國家/地區特定規範

4️⃣ 多語種標記實務範例

5️⃣ 實作最佳化小技巧

6️⃣ 小結

全球範圍內的 Canonical 標記策略

設定全域根源

動態產生標籤

驗證與維護

常見錯誤案例

小結

語言屬性的基本用法

原文與翻譯的連結

1️⃣ 直接寫入 `<script type="application/ld+json">`

2️⃣ 利用 `<noscript>` 作備援

使用 `alternateName` 與 `name` 的語言標記