Schema Markup & Structured Data
生成結構化資料配方以提升 SEO
建立正確的 schema.org 配方相當複雜，錯誤可能會損害 SEO。此技能提供一個結構化的方法來設計有效的 JSON-LD，以符合 Google 豐富結果的資格，同時避免常見錯誤。
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測試它
正在使用「Schema Markup & Structured Data」。 為支援頁面建立常見問題配方，內容包含 5 個關於我們產品退貨政策的問題和答案
預期結果:
資格指數：88/100（強勢候選）
配方策略：FAQPage 適合使用，因為問題和答案都是可見的。分數反映了高度的內容配方一致性、Google 支援的類型、完整的必要屬性、有效的 JSON-LD 和低垃圾內容風險。
JSON-LD 實作：[包含問題和答案對的有效 FAQPage 配方]
驗證清單：有效的 JSON-LD、通過豐富結果測試、符合可見內容、符合 Google 資格規則
正在使用「Schema Markup & Structured Data」。 為電子商務產品頁面新增產品配方
預期結果:
需要資格評估。在實作之前，我需要知道：頁面上有哪些可見內容？您瞄準的是哪個豐富結果？此內容是模板化的還是編輯性的？
注意：產品配方需要頁面上可見的價格、庫存和優惠。配方必須與可見內容完全一致。
安全審計
安全Prompt-only skill with no executable code. Risk score: 0. Static analysis found no suspicious patterns. The skill is a pure prompt template that guides AI to help with schema markup creation and validation. Contains appropriate safety measures including a Schema Eligibility & Impact Index to prevent invalid markup.
品質評分
你能建構什麼
新配方實作
為新的登入頁面、部落格文章或產品頁面新增配方標記，並進行適當的資格評估
配方稽核與修復
審查現有配方是否有錯誤、警告或政策違規，並提供修正建議
多實體頁面策略
使用 @graph 為具有多個相關實體的頁面設計配方，以正確呈現實體關係
試試這些提示
為一個關於 [topic] 的 [page_type] 頁面建立 JSON-LD 配方標記。頁面包含 [visible_content]。我應該使用什麼配方類型？資格分數是多少？
稽核此 JSON-LD 配方 [paste schema] 是否有錯誤或政策違規。識別需要修復的項目並提供修正後的標記。
評估 [schema_type] 配方是否符合 Google 豐富結果的資格。資格要求是什麼？此內容是否符合這些要求？
為包含 [entities] 的頁面設計配方標記。我該如何使用 @graph 來呈現 [primary_entity] 和 [secondary_entities] 之間的關係？
最佳實務
- 在實作配方之前始終計算配方資格與影響指數，以確保標記是合理的
- 在部署之前使用 Google 豐富結果測試來驗證配方
- 精確匹配配方與可見內容 - 永遠不要為頁面上未顯示的內容新增標記
避免
- 為使用者看不見的內容新增配方
- 使用沒有 Google 資格的不支援配方類型
- 在配方中建立誤導性或誇大的聲明來操縱豐富結果