方案一 · 企業 AI 知識庫與網站底層建構（初階）
從 GEO 專用 Schema、LLM 語義標記到 RAG 數據與 FAQ 嵌入對齊，為品牌搭建 AI 可讀、可信、可引用的初階數位基建。
方案交付四大項
下列四項環節相互銜接：先讓機器讀懂站點結構與實體關係，再清潔餵給 RAG 的資料，最後用 FAQ 把高頻意圖鎖定到正確答案。
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「小圖譜」。
- 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，降低幻覺與自相矛盾
- 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
以問答形態對齊用戶真實意圖與品牌權威說法，並透過嵌入與表述一致化提升答案命中率。
- 語義嵌入優化 (Embedding)
- 15 組精準問答
- 針對核心問題進行語義嵌入優化，確保 AI 回答準確