免費結構化資料與 Schema.org 驗證器

驗證您頁面的 JSON-LD、Microdata 和 RDFa 結構化資料。檢查 Schema.org 類型、必要屬性，並獲得 AI 可讀性建議。

無需註冊即時掃描即時結果

為什麼結構化資料很重要

結構化資料是 AI 系統賴以理解您的品牌、產品和內容的機器可讀層。良好實作的 schema 標記可以改善 AI 可見性、獲得豐富搜尋結果，並確保品牌被準確呈現。

為什麼對 AI 很重要

  • AI 模型使用結構化資料來驗證和引用您的品牌
  • Schema 標記可在 Google 和 Bing 中啟用豐富搜尋結果
  • 缺少 schema 會導致 AI 生成不準確的描述

我們檢查什麼

  • JSON-LD、Microdata 和 RDFa 擷取
  • Schema.org 類型驗證和屬性檢查
  • 必要和建議屬性覆蓋範圍

常見問題

結構化資料是加入 HTML 中的機器可讀程式碼（如 JSON-LD），幫助搜尋引擎和 AI 模型理解您的內容。它使用 Schema.org 詞彙描述組織、產品、文章和活動等實體。ChatGPT、Claude 和 Google Gemini 等 AI 系統高度依賴結構化資料來準確呈現您的品牌和內容。

JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）是一種基於腳本的格式，位於頁面的 <head> 區段中。Microdata 使用 HTML 屬性（itemscope、itemtype、itemprop）與內容內嵌。RDFa 使用 typeof 和 property 等屬性。Google 推薦使用 JSON-LD 格式，因為它更容易實作、維護，且無需變更 HTML 結構。

至少，每個網站都應該有一個 Organization 或 LocalBusiness schema，包含您的名稱和 URL。此外，根據內容新增相應的 schema：部落格文章使用 Article 或 BlogPosting、電子商務使用 Product、常見問題區段使用 FAQPage、導覽使用 BreadcrumbList、活動使用 Event。您越準確地描述內容，AI 模型就越能準確呈現。

必要屬性是 schema 類型有效和有用所需的最低欄位——例如，Organization 需要 "name" 和 "url"。建議屬性是可選的但能增加豐富度——如 Organization 的 "logo"、"sameAs" 和 "contactPoint"。添加建議屬性可增加獲得搜尋豐富結果和在 AI 回覆中更好呈現的機會。

AI 模型使用結構化資料來理解實體關係、驗證事實聲明和提供準確引用。當您的網站有良好結構的 schema 標記時，AI 助理更可能正確提及您的品牌、顯示準確的商業資訊，並連結到您的內容。缺少或錯誤的結構化資料可能導致 AI 模型錯誤呈現您的業務。

是的。GeoVector 的結構化資料檢查器完全免費，無需註冊。您可以掃描任何 URL 並即時獲得可執行的修復建議。如需全站稽核和持續監控，GeoVector 提供進階方案。

免費結構化資料與 Schema.org 驗證器 | GeoVector