方案交付六大項
前四項與初階方案對齊並可無縫銜接；進階在此基礎上加深 FAQ 廣度、搭建多節點知識圖譜，並以新聞矩陣放大權威信任訊號。
GEO 專用 Schema 代碼部署與優化
以結構化資料讓搜尋引擎與 AI 摘引系統穩定讀懂頁面與站點層級資訊，作為 GEO 底層信號。
- JSON-LD 建模
- 品牌嵌套標記
- 語義化標籤
- FAQPage 標記
- 部署 BreadcrumbList 標記
GEO LLM 語義標記部署
在 Schema 之外補強實體、關係與權威同款連結，協助大語言模型建立對品牌的可解釋關聯網絡。
- 實體標記 (Entity Tagging)：定義品牌的行業屬性、服務範圍與核心產品，建立 AI 對品牌的基本認知
- 關係鏈標記 (Relationship Mapping)：標記品牌與創始人、總部地點及子品牌等關聯
- 信任鏈代碼標記 (SameAs Logic)：連結官網與社媒、官方認證平台，建立 AI 的「信任閉環」
RAG 數據清洗與標準化
將企業散落資料轉成可片段檢索、可引用的乾淨語料，並讓站點對 AI 爬蟲更「指路」。
- 清洗 5 個以上主數據源，轉化為適合 AI 檢索的文本塊，消除 AI 幻覺
- 網站 AI 友好度設置：優化 Robots.txt 及 XML Sitemap，引導 AI 爬蟲優先抓取高價值頁面
AI FAQ 語義對齊（擴展版）
在初階問答對齊基礎上擴大量級與覆蓋面，串連全產品線與信任鏈語境，提升複合意圖下的答案穩定度。
- 語義嵌入優化 (Embedding)
- 50 組精準問答，覆蓋全產品線與信任鏈
- 針對核心問題進行語義嵌入優化，確保 AI 回答準確
知識圖譜構建
超出單頁 Schema，以多節點關聯描繪品牌在人、事、地、物與子品牌間的生態，供檢索與生成側一致引用。
- 建立 10 個以上關聯節點，加深 AI 對品牌生態的認知
信任訊號增強工程
透過可控的公開新聞分發，擴充第三方與權威媒體對品牌的可引用敘述，強化 E-E-A-T 與 AI 側的信任訊號。
- 30 條品牌新聞發佈
- 2 條高權威新聞發佈