結構化資料完整指南：從基礎概念到進階應用

內容目錄

一、什麼是結構化資料？

在現今的數位時代，搜尋引擎不只是單純讀取網站內容，而是依靠精確的數據來理解網站的主題和資訊。這時候，結構化資料（Structured Data）便成為SEO的重要工具之一。透過結構化資料，網站能夠以標準化的格式提供資訊，讓搜尋引擎更容易理解內容，進而提升網站的搜尋排名與可見度。

什麼是結構化資料？

結構化資料是一種使用標準化格式（如Schema.org）來描述內容的方式。它使用JSON-LD、Microdata或RDFa等標記語言，將網站上的信息轉換成搜尋引擎可以理解的結構。

簡單來說，結構化資料就像網站的「說明書」，讓搜尋引擎知道你的內容是關於什麼。例如：文章的標題、發布日期、作者資訊、評價等，都可以透過結構化資料標註，幫助搜尋引擎更準確地呈現資訊。

結構化資料的用途

結構化資料主要應用在以下領域：

用途	說明
文章與新聞	提供標題、發布日期、作者等資訊，提升搜尋結果的可讀性。
產品與電商	標註產品名稱、價格、庫存狀態等，有助於顯示豐富摘要（rich snippets）。
FAQ（常見問題）	讓搜尋結果直接顯示問答內容，提高用戶體驗。
評論與評價	標記評分與用戶留言，增加吸引力。

結構化資料對SEO的重要性

結構化資料的主要優勢在於它能讓搜尋引擎更準確地理解內容，進而提供更有價值的搜尋結果。以下是結構化資料對SEO的重要影響：

1. 提升搜尋結果的可視性

使用結構化資料後，搜尋引擎可能會在結果頁面顯示「豐富結果（Rich Results）」，例如星級評價、圖片、FAQ 等，增加點擊率 (CTR)。

2. 幫助搜尋引擎理解內容

結構化資料為搜尋引擎提供更明確的內容訊號，讓它能夠更準確地索引及分類你的網站。

3. 提高點擊率（CTR）

當你的網站可在搜尋結果中顯示額外資訊，例如產品價格、評價等，會讓使用者更有興趣點擊網站，提高流量。

4. 增強語音搜尋優化

隨著語音搜尋興起，搜尋引擎越來越依賴結構化資料來提供直接答案。如果你標記了結構化資料，將有更高機率被語音助理選為搜尋結果。

結構化資料的標記格式

目前主流的標記格式有三種：

標記格式	說明
JSON-LD	由Google推薦，使用JavaScript物件表示法來標記內容，易於實施。
Microdata	將標記直接嵌入HTML標籤內，較為雜亂，但仍能被搜尋引擎識別。
RDFa	適用於更複雜的數據結構，通常用於學術或大量數據的應用場景。

在接下來的內容中，我們將深入探討如何正確地實作結構化資料，以及如何測試與驗證它的效果，讓你的網站在搜尋結果中脫穎而出！

二、第一章：常見的結構化資料語法

在搜尋引擎優化（SEO）中，結構化資料（Structured Data）扮演著至關重要的角色。透過結構化資料，搜尋引擎可以更精確地理解網站內容，進而在搜尋結果中提供更豐富的資訊，如精選摘要、知識圖譜等。常見的結構化標記語法包括 JSON-LD、Microdata 和 RDFa，這三種語法各有優缺點，適用於不同的情境。

JSON-LD：Google 官方推薦的結構化資料語法

JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）是一種基於 JSON 的標記方式，Google 官方推薦此語法用於網頁的結構化資料標記。JSON-LD 可以透過 <script> 標籤插入於 HTML 的 <head> 或頁面任意位置，不會影響 HTML 結構，並且易於管理與修改。

優點：

語法簡單、易讀易寫
可獨立於 HTML 結構之外，不影響原始碼
Google 強力推薦，適用性高
方便維護與擴展

缺點：

不支援內嵌於 HTML 標籤中，不能與元素直接關聯
需要 JavaScript 執行才能解析，部分舊型搜尋引擎可能無法完全支援

Microdata：內嵌 HTML 的結構化資料語法

Microdata 是 HTML5 規範的一部分，允許開發者直接將結構化資料標記嵌入 HTML 標籤內，使用 itemscope、itemtype 和 itemprop 屬性來定義資料關係。

優點：

內嵌於 HTML 內部，與內容緊密結合
不需要額外的 JavaScript 執行

缺點：

標記較為繁瑣，HTML 碼變得冗長
較難維護與調整，尤其是大型網站
Google 雖支援，但推薦優先使用 JSON-LD

RDFa：強調語意關係的結構化標記

RDFa（Resource Description Framework in Attributes）是一種基於 XML 的標記語法，與 Microdata 一樣，可以直接嵌入 HTML 中，使用 property 和 typeof 等屬性來標記內容。

優點：

與 HTML、XHTML、XML 相容
可直接嵌入內容，增強語意結構
適用於需要更細緻語意描述的網頁

缺點：

語法較為複雜，學習成本較高
HTML 代碼可能變得過於冗長
Google 主要支援 JSON-LD，相較之下普及度較低

JSON-LD、Microdata、RDFa 比較表

特性	JSON-LD	Microdata	RDFa
標記方式	獨立於 HTML	內嵌於 HTML	內嵌於 HTML
推薦程度	Google 官方推薦	支援但非最推薦	支援但使用較少
語法簡單度	簡單	較繁瑣	較複雜
維護難度	容易	較難	較難

三種結構化資料語法各有其適用的場景，若以 SEO 角度來看，JSON-LD 因其簡易性與 Google 的推薦，通常是最理想的選擇。不過，Microdata 和 RDFa 仍然在某些需要內嵌標記的場合派得上用場，因此了解各種語法的特點，能夠根據專案需求做出最佳決策。

三、第二章：Schema.org 與結構化資料類型

在SEO與搜尋引擎優化中，結構化資料是提升站點可見度的重要因素。而Schema.org則是最常見、最廣泛被支援的結構化資料標準。透過Schema.org的結構化資料，搜尋引擎能夠更準確理解網頁內容，並在搜尋結果中以更豐富的形式呈現，如豐富摘要 (Rich Snippets) 或知識圖譜 (Knowledge Graph)。

Schema.org 是什麼？

Schema.org 由 Google、Microsoft、Yahoo 和 Yandex 聯手推出，目標是標準化網站上的結構化資料，讓搜尋引擎能夠輕鬆解讀並提供更好的搜尋結果。透過設定適當的 Schema 標記，網站內容能夠在搜尋結果頁面 (SERP) 中獲得更顯眼的展示方式，如星級評分、價格資訊、活動時間等。

Schema.org 的基本架構

Schema.org 使用層級分類的方式來組織不同類型的資料。最上層的類別是 Thing，它是所有其他類型的根類別。而其下則有各種常見的資料類型，例如：Organization、Product、Event、Article等。

Schema.org 的主要標記格式

Schema 資料可以透過以下幾種格式標記：

JSON-LD：推薦的格式，使用 JavaScript 物件嵌入網頁，獨立於 HTML 結構。
Microdata：使用 HTML 屬性直接標記內容，不過較為繁瑣。
RDFa：主要適用於語意網技術，較少用於一般SEO。

常見的結構化資料類型

Schema.org 提供了多種結構化資料類型，以下是一些最常見且最有助於SEO的類型：

文章 (Article)

適用於新聞、部落格文章或一般文章內容。透過正確標記，Google 可在搜尋結果中顯示標題、作者、發布日期等資訊。

<script type="application/ld+json">  {    "@context": "https://schema.org",    "@type": "Article",    "headline": "結構化資料完整指南",    "author": {      "@type": "Person",      "name": "張小明"    },    "datePublished": "2024-06-15"  }  </script>

產品 (Product)

適用於電商網站，用來標記產品名稱、描述、品牌、價格等資訊，使搜尋結果中能顯示價格與評分等豐富資訊。

屬性名稱	說明
name	產品名稱
description	產品描述
brand	品牌名稱
price	產品價格

企業或組織 (Organization)

適用於標記公司、品牌的名稱、標誌、聯絡資訊、經營類型等，有助於品牌在搜尋結果中展現詳細資訊。

活動 (Event)

適用於標記活動名稱、地點、時間等資訊，搜尋結果可能會直接顯示活動資訊，增加點擊率。

為什麼 Schema.org 很重要？

利用 Schema.org 的正確標記，能夠帶來以下好處：

提升SEO效果： 讓搜尋引擎更理解網站內容，提高排名機會。
豐富搜尋結果： 讓內容以更吸引人的方式展示，如顯示星級評分、圖片、價格等。
增加點擊率： 透過更清楚的資訊展現，吸引更多使用者點擊。

四、第三章：如何正確實作結構化資料

在這一部分，我們將透過實際案例解析，教學如何在網站上正確實作結構化資料。我們會介紹如何撰寫JSON-LD格式的結構化資料，並說明內嵌的方式，讓搜尋引擎能更有效理解你的網頁內容。

什麼是JSON-LD？

JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）是一種使用JavaScript物件標記表示法的結構化資料格式。這是Google官方推薦的格式，因為它不會影響HTML的結構，並且更容易管理與更新。

JSON-LD的基本語法

我們可以使用JSON-LD格式來標記文章、商品、組織資訊等。以下是一個簡單的JSON-LD範例：

<script type="application/ld+json">  {    "@context": "https://schema.org",    "@type": "Article",    "headline": "結構化資料完整指南：從基礎概念到進階應用",    "author": {      "@type": "Person",      "name": "王小明"    },    "datePublished": "2024-06-01",    "publisher": {      "@type": "Organization",      "name": "SEO專家網站",      "logo": {        "@type": "ImageObject",        "url": "https://example.com/logo.png"      }    }  }  </script>

如何將JSON-LD加入網站

要在你的網站上使用JSON-LD，可以透過以下方式：

方法	說明
手動嵌入HTML	將JSON-LD的程式碼直接加入HTML頁面的<head>或<body>標籤內。
使用SEO外掛	如果你使用WordPress，可透過Yoast SEO或Rank Math等外掛自動產生結構化資料。
程式碼自動生成	開發者可透過JavaScript動態產生JSON-LD數據，並插入頁面。

內嵌方式：Microdata 與 RDFa

除了JSON-LD，還有其他內嵌結構化資料的方法，如 Microdata 和 RDFa。這些方式會直接將結構化標記寫入HTML標籤中，例如：

Microdata 範例：

<div itemscope itemtype="https://schema.org/Article">    <h1 itemprop="headline">結構化資料完整指南</h1>    <p>作者：<span itemprop="author">王小明</span></p>    <meta itemprop="datePublished" content="2024-06-01">  </div>

RDFa 範例：

<div vocab="https://schema.org/" typeof="Article">    <h1 property="headline">結構化資料完整指南</h1>    <p>作者：<span property="author">王小明</span></p>    <meta property="datePublished" content="2024-06-01">  </div>

如何驗證結構化資料

在實作完結構化資料後，務必要使用Google的結構化資料測試工具來檢查是否有錯誤：

透過這些工具，你可以確認JSON-LD或其他格式的結構化資料是否正確被搜尋引擎辨識，並即時修正錯誤。

五、第四章：測試與除錯結構化資料

在網站上實施結構化資料（Schema Markup）後，確保其正確性是非常重要的步驟。如果結構化資料有錯誤，不僅可能無法讓Google正確解析，還可能影響搜尋結果中的豐富摘要（Rich Results）顯示。本章將介紹兩種主要的測試工具：Google Rich Results Test 和 Schema Markup Validator，並說明如何排除常見的結構化資料錯誤。

Google Rich Results Test

Google Rich Results Test（豐富結果測試工具）主要用於檢查您的結構化資料是否符合Google的豐富結果資格。這個工具可以讓您測試：

頁面是否符合Google豐富結果（Rich Results）資格
特定結構化資料的詳細資訊與解析
Google是否能夠正確讀取並解析資料

如何使用Google Rich Results Test？

前往Google Rich Results Test
輸入您的網站URL或直接貼上結構化資料的JSON-LD程式碼
點擊「測試URL」或「測試程式碼」
查看結果，確認有無錯誤或警告

Schema Markup Validator

Schema Markup Validator（結構化資料驗證工具）是由Schema.org官方提供的工具，它的主要功能為檢查結構化資料是否符合標準Schema語法，確保結構化標記沒有語法錯誤。

如何使用Schema Markup Validator？

前往Schema Markup Validator
輸入您的網站URL，或貼上JSON-LD / Microdata / RDFa程式碼
點擊「Run Test」開始檢測
查看結果，確保程式碼符合標準規範

常見的結構化資料錯誤與解決方案

以下是一些常見的結構化資料錯誤，以及如何解決它們：

錯誤類型	原因	解決方案
字段遺漏（Missing field）	某些必要欄位未填寫	檢查Google開發者文件，確認哪些欄位是必填，並補充缺少的欄位
無效的值（Invalid value）	欄位中的值不符合規範	確保提供的值符合Schema.org定義，例如日期格式應為 YYYY-MM-DD
未支援的類型（Unsupported type）	使用了Google不支援的標記	查看Google官方文件，確認支援的類型
巢狀結構錯誤（Incorrect nesting）	JSON-LD的結構錯誤，導致無法正常解析	使用Schema Markup Validator檢查JSON-LD結構，確保標記正確

使用Google Search Console監控結構化資料

除了以上工具，Google Search Console（GSC）也是監控結構化資料的重要工具。您可以透過以下步驟檢查錯誤：

登入 Google Search Console
點擊「增強功能」> 選擇「豐富結果」
查看錯誤報告，並點擊錯誤項目以獲得詳細資訊
修正錯誤後，重新提交請求，讓Google重新檢查

結構化資料測試與除錯的最佳實踐

使用Google Rich Results Test確認頁面是否能獲得豐富結果
用Schema Markup Validator確保Schema標籤語法正確
定期檢查Search Console的錯誤報告，保持資料的準確性
遵循Google官方文件，確保使用支援的結構化數據類型

透過這些工具與最佳實踐，可以確保您的結構化資料正確無誤，進一步提升網站在Google搜尋結果中的表現。

第五章：進階應用與最佳實踐

在這一章，我們將進一步探討如何利用結構化資料（Schema Markup）提升SEO效果，讓搜尋引擎更容易理解您的網站內容，進而提高搜尋結果的能見度與點擊率。我們將介紹幾種常見的應用方式，如 FAQ Schema、Breadcrumbs、評論星級標記等，並提供有效的最佳實踐建議。

FAQ Schema：提升搜尋結果吸引力

FAQ Schema（常見問題結構化資料）可以讓您的常見問題直接顯示在Google搜尋結果中，以增強使用者體驗並提高點擊率。

FAQ Schema 的優勢

讓搜尋結果更具吸引力，增加點擊率（CTR）。
提供直接答案，提升使用者體驗。
可能獲得更佳的搜尋結果排名。

如何實作 FAQ Schema

您可以使用 JSON-LD 格式來標記 FAQ 資料，例如：

  {    "@context": "https://schema.org",    "@type": "FAQPage",    "mainEntity": [{      "@type": "Question",      "name": "什麼是FAQ Schema？",      "acceptedAnswer": {        "@type": "Answer",        "text": "FAQ Schema是一種結構化資料標記，幫助網站在Google搜尋結果中直接顯示常見問題和答案。"      }    }]  }

Breadcrumbs：改善網站導航與SEO

Breadcrumbs（麵包屑導覽）有助於讓使用者和搜尋引擎理解當前的網頁所處的位置，並提高網站的易用性及SEO價值。

Breadcrumbs 的優勢

提升使用者體驗，幫助訪客快速返回上層頁面。
改善搜尋引擎索引，讓Google更了解網站架構。
可能讓搜尋結果中的網址更具結構化，優化點擊率。

如何實作 Breadcrumbs

使用 JSON-LD 格式標記：

  {    "@context": "https://schema.org",    "@type": "BreadcrumbList",    "itemListElement": [{      "@type": "ListItem",      "position": 1,      "name": "首頁",      "item": "https://example.com/"    },{      "@type": "ListItem",      "position": 2,      "name": "部落格",      "item": "https://example.com/blog/"    },{      "@type": "ListItem",      "position": 3,      "name": "當前文章",      "item": "https://example.com/blog/article"    }]  }

評論星級標記：提高點擊與信任度

透過評論星級標記（Review Schema），您的搜尋結果可能會出現星級評分，這有助於建立信任並吸引更多點擊。

評論星級標記的優勢

讓搜尋結果更顯眼，提高點擊率。
增強品牌信賴度，吸引更多潛在客戶。
適用於產品、服務、文章等多種內容類型。

如何實作評論星級標記

使用 JSON-LD 標記：

  {    "@context": "https://schema.org",    "@type": "Product",    "name": "優質SEO工具",    "aggregateRating": {      "@type": "AggregateRating",      "ratingValue": "4.8",      "reviewCount": "250"    }  }

最佳實踐：確保結構化資料發揮最大功效

驗證結構化資料

Google 提供了結構化數據測試工具，可幫助您確認標記是否正確：

遵循 Google 指南

確保您的結構化資料符合 Google 的內容準則，避免濫用或誤導性標記，否則可能會被懲罰。

結構化資料的綜合比較

以下是不同類型的結構化資料應用及其主要優勢：

類型	用途	SEO 影響
FAQ Schema	在搜尋結果中顯示常見問題與答案	提高點擊率，吸引精確的目標受眾
Breadcrumbs	顯示頁面階層，幫助導航	提升使用者體驗與搜尋引擎理解
評論星級標記	讓搜尋結果顯示星級評分	增加品牌信任感，提高點擊率

第六章：結構化資料的未來趨勢

隨著搜尋引擎的演進，結構化資料的應用不斷擴展，特別是在語音搜尋、人工智慧（AI）和未來搜尋演算法的發展上，更是扮演著關鍵角色。以下我們將探討這些領域的發展趨勢，以及結構化資料如何發揮更大的作用。

結構化資料與語音搜尋的結合

語音搜尋已成為使用者搜尋資訊的一大趨勢，特別是智慧音箱與行動裝置的普及讓更多人習慣以語音方式查找資訊。

語音搜尋的特點

更自然的語言：使用者更傾向於用完整句子提出問題，而非輸入關鍵字。
長尾關鍵字的重要性提升：語音搜尋通常使用較長且自然的問句，如「哪裡有好吃的義大利麵？」
結構化資料有助於提供精確答案：搜尋引擎會優先選擇結構化資料來生成語音搜尋的直接答案。

如何針對語音搜尋最佳化結構化資料？

為了提升網站在語音搜尋中的表現，網站管理者可以善用以下做法：

最佳化策略	應用方式
使用FAQPage結構化資料	將網站的常見問題以FAQ的方式標記，增加語音搜尋機會。
善用Speakable標記	對適合語音瀏覽的內容加上Speakable標記，幫助搜尋引擎識別適合朗讀的內容。
提升可讀性	內容需簡單明瞭，易於語音助理快速解讀和回答。

人工智慧與結構化資料的結合

人工智慧已經深度影響搜尋演算法的運作方式，搜尋引擎越來越依賴機器學習和AI來理解內容。

AI如何利用結構化資料？

提升內容理解能力：結構化資料讓AI能夠更準確地解析網站內容，快速識別主題與相關資訊。
強化個人化搜尋結果：AI可根據使用者過往搜尋記錄，自動匹配最相關的內容。
改善語義搜尋：透過結構化資料，AI能更準確理解語意，進而提供更符合搜尋意圖的答案。

未來搜尋演算法的發展趨勢

搜尋演算法將持續發展，而結構化資料將在未來更為重要，以下是幾個值得關注的趨勢：

未來搜尋演算法的主要趨勢

趨勢	對結構化資料的影響
更重視語意理解	搜尋引擎會更注重大量結構化數據來提升語意分析精度，提高搜尋結果相關性。
零點擊搜尋增長	結構化資料能讓網站更容易出現在搜尋引擎的直接答案區塊，獲得更多曝光。
視覺搜尋興起	結構化資料有助於搜尋引擎更精確地識別圖片內容，提升視覺搜尋結果的準確度。

結構化資料將成為未來的關鍵

無論是語音搜尋、AI技術，還是搜尋演算法的演進，結構化資料的重要性只會持續增加。網站管理者應該積極採用結構化標記，確保網站內容能夠被搜尋引擎正確理解與擷取，讓自己的網站在未來的搜尋環境中保持競爭力。