vjvan.com 本站第一輪 SEO/AEO 改造
已導入 llms.txt、llms-full.txt、blog FAQ/HowTo schema、案例頁與服務頁 JSON-LD、sitemap 管理與內容型 landing page,讓網站從作品集轉向可被搜尋理解的知識資產。
AI 搜尋不是一個可以鑽漏洞的新遊戲。Google、ChatGPT、Perplexity 或其他答案引擎要引用一家公司,前提仍然很樸素:網站要能被索引,內容要回答真實問題,結構化資料要清楚,品牌與服務要有可信的外部提及。
我做的 SEO/AEO/GEO,是把你的網站、案例、FAQ、服務頁、內容引擎與公開證據整理成一個「機器讀得懂、人也願意信」的系統。不是保證排名,而是讓你更有資格被找到、被理解、被引用。
網站有內容,卻缺少服務頁、案例頁、FAQ 與結構化資料,搜尋引擎只能讀到破碎訊號。
成交前客戶會大量搜尋、比較與問 AI,需要讓公開資訊足夠完整且可信。
例如「AI 商業系統架構師」、「LINE LIFF 自動化」、「中小企業 ERP-Lite」這類可被理解的實體關係。
需要把 blog、案例、社群、PR、合作頁與知識庫串成一條長期信任鏈。
檢查索引狀態、metadata、sitemap、robots、HTML 可讀性、內容缺口、結構化資料與品牌實體訊號。
整理適合誰、痛點、交付物、流程、案例證據、FAQ、CTA,讓搜尋者和 AI 系統都能快速理解。
補上 BreadcrumbList、Service、FAQPage、Article、Organization 等合適 schema,並修正 canonical、sitemap 與內部連結。
把客戶會問的問題拆成 FAQ、比較文、教學文、案例文與詞彙頁,形成可持續發布的內容 backlog。
規劃哪些內容應該回到官網,哪些適合發到 Threads、LinkedIn、合作方頁面或媒體,累積可信提及。
先看網站是否可索引、搜尋結果如何呈現、AI 工具能否正確描述你的公司,以及主要服務頁缺哪些證據。
選出 3 至 5 個最該被找到的服務主題,不從流量最大開始,而從最接近成交、最能代表定位的問題開始。
修 metadata、canonical、sitemap、JSON-LD、內部連結、頁面標題層級與可讀 HTML,讓機器先讀得懂。
把首頁、服務頁、案例頁與 FAQ 改成能回答真實採購問題的內容,而不是只寫品牌形容詞。
送出 sitemap、觀察 Search Console、追蹤收錄與查詢變化,8 至 12 週後依證據調整下一輪內容。
已導入 llms.txt、llms-full.txt、blog FAQ/HowTo schema、案例頁與服務頁 JSON-LD、sitemap 管理與內容型 landing page,讓網站從作品集轉向可被搜尋理解的知識資產。
把客戶案從單一作品整理成案例、流程、商業洞察與可發布文章,讓「系統交付」累積成可被搜尋與引用的專業證據。
將 LINE LIFF 預約系統、資料搬遷、教育訓練與上線流程整理成案例素材,讓專案成果不只停留在內部交付。
不是。這個服務不承諾操控任何 AI 答案,也不販售神秘技巧。核心仍然是基礎 SEO、可索引網站、清楚內容、結構化資料、案例證據與可信外部提及,讓搜尋引擎與 AI 系統更容易理解你的公司。
傳統 SEO 偏向讓頁面被搜尋結果找到;AEO/GEO 更重視你的內容能不能回答問題、能不能被摘要、能不能被引用。做法不是取代 SEO,而是把 SEO 基礎做穩後,補上問答式內容、清楚實體資訊與結構化資料。
技術修復與結構化資料通常可以在數週內完成,但搜尋與 AI 引用需要重新爬取、索引與累積信任。合理觀察期通常是 8 至 12 週,且會受到產業競爭、既有網站品質與外部提及影響。
不一定。若現有網站可維護、可索引、速度與內容架構可修,會優先做低風險修補。只有在網站本身無法產出乾淨 HTML、無法管理內容或技術債太重時,才會建議重建。