SEO 菜鳥成長史 · #14

把 /about 從「感性滿分」改造成 AI 看得懂的 entity：ProfilePage + FAQPage schema 實戰

文 / Coolkid發布：2026-05-28 · 最後更新：2026-06-11閱讀約 7 分鐘

#12 拿到第一筆 ChatGPT referral，#13 順手把整站視覺改成紙感閱讀。這篇本來要寫 Topical Map。

結果我把 /about 丟給另一個 AI 看，請它從 Google 爬蟲跟 AI 知識圖譜的角度評一輪。

它說，你這頁感性滿分，但給機器看的實體訊號幾乎是零。

Topical Map 又順延了。連載一直被新東西插隊，跟我交易策略一直被新鮮感插隊，根本是同一個毛病。這次我認了。

這篇紀錄我怎麼把 /about 從「人看了會有感」，改造成「AI 爬蟲看了知道我是誰、專長什麼」。

動了 3 個地方，撞了 1 個關於誠實的坑。

誠實這一關比想像中難。

1. 為什麼被 AI 引用之後,還要做 entity signals?

被引用不等於被認得。#12 那筆訪客，代表 AI 在某個回答裡貼了我的連結，但它不知道 Coolkid 是誰。

它只知道這個網址對這題有用。

知識圖譜是 Google 跟 AI 對「實體」的理解庫。被引用是「這個網址有用」，實體關聯是「這個人對應這項專業」。

後者才會讓你在「誰擅長 AI workflow」這種問題裡被當成人選，而不只是某篇文章的出處。

白話說，被引用是運氣，剛好寫到那一題。被認得是工程，你要主動告訴機器你是什麼實體。

第一筆引用是禮物。但要持續被引用，你得讓 AI 把你存進它的人物庫。

2. AI 知識圖譜要的不是故事，是結構化 entity

我的 /about 原本全是散文，講背景、講為什麼虧掉一半、講現在在做什麼。

人讀起來很有感，但 AI 在抽取實體關係的時候會抓不到重點。它要的是姓名、職稱、專業領域、社群連結這種欄位，不是一段感人的心路歷程。

schema.org 的 Person 加 ProfilePage 就是餵這個的標準格式。

它不會顯示在畫面上，讀者看不到，但會直接把「人設加專業」結構化地丟給 Google 知識圖譜。感性給人看，結構給機器看，兩條線並行。

兩條線各做各的，不衝突。

重點是，故事一個字都不用刪。因為實體訊號是補上去的，不是拿來取代的，真實經驗本來就是 AI 捏不出來的護城河。

3. 實作一:ProfilePage 把完整 Person inline 進去

我原本的 ProfilePage schema 只有一個空殼，mainEntity 裡只放了 name 跟 url 兩個欄位。

等於告訴 AI「這頁是某個叫 Coolkid 的人的檔案」，然後就沒了。

改成把整份 Person 直接內嵌進 mainEntity，職稱、13 個專業領域、社群連結、頭像全部帶上。

def profile_page_schema():
    person = person_schema()
    # 去掉 @context(已在外層) 其餘 Person 屬性全 inline
    main_entity = {k: v for k, v in person.items() if k != "@context"}
    return {
        "@type": "ProfilePage",
        "mainEntity": main_entity,  # 不是 stub 是完整 Person
    }

為什麼內嵌比只放連結好?因為 AI 抓 ProfilePage 那一下就拿到完整的實體資料，不用再跟著連結去別的地方拼湊。

少一次跳轉就多一分機會。

4. 實作二:看得見的「探索者檔案」+ 一個用詞上的取捨

schema 是給機器看的，但我也想要一個區塊，讓人類掃一眼就懂「這人做什麼」。

所以在 /about 最上方加了一張結構化的卡片，專長領域、實戰工具、核心能力、公開方式。

這裡有一個微妙的取捨。我第一版寫「每週在玩」「拿手的工具」這種接地氣的詞，很符合我的風格。

但 Google 在抽取實體的時候抓不到，因為它對應不到專業領域或技能這類標準語意。

改成「目前專長領域」「目前實戰工具」「目前核心能力」。

專業詞讓機器抓得到，但加上「目前」兩個字，暗示我會持續迭代，不是定型的專家。這樣既維持 build-in-public 的味道，也不會變成那種自稱大師的油膩 about 頁。

5. 實作三:三個分類頁各加 FAQPage schema

Google 推 AI Overviews 之後特別吃 FAQPage 結構。

我在三個 hub 的介紹區各放一組「什麼是 X」問答，什麼是 AI workflow、什麼是 SEO 加 GEO、什麼是 AI agent，再加上對應的 FAQPage schema。

為什麼選「什麼是 X」這種定義型問答?因為這是新手最常丟給 ChatGPT 的問法。

定義型加上結構化，是 AI 摘要最容易整段抓走的素材。3 個 hub 乘以 4 組問答，等於 12 個被引用的機會。

12 個機會是憑空多出來的。

而且這同時解了另一件事。

新手進 hub 頁本來看不懂 workflow、GEO、AI agent 是什麼，現在第一段就先用一句話講白。對人對機器都加分。

6. 踩的坑:誠實比 buzzword 重要

我第一版把工具列寫得很滿，塞了 Make 跟 Cursor 進去。看起來工具多、很專業。

問題是，這兩個我根本沒實際用過。

為什麼這很重要?讀者點 about 是要驗證「這個 Lab 是真的還是吹的」。

如果工具列寫了 Make，但 build log 跟 workflow 文章從頭到尾沒提過 Make，信任直接崩掉。

E-E-A-T 裡的可信度是被這種細節扣分的，不是被漂亮術語加分的。工具列跟內容對得上，才是真的加分。

細節才是信任的來源。

7. 怎麼驗證 + 下一步

schema 是給機器看的，所以驗證也分成機器跟搜尋兩層：

• 短期:Google Rich Results Test 貼網址，確認 ProfilePage / FAQPage schema 解析無誤、沒紅字
• 中期(1 個月):Google 搜「coolkid AI workflow」「Coolkid AI Lab」看有沒有開始長 entity 認知(知識面板 / 站內連結)
• 長期(3 個月):用 ChatGPT / Perplexity 搜「非工程師怎麼做 AI workflow」「AI 結合執行紀律」 看 AIO 有沒有把 Lab 當引用源或把我當人選

我設 2026-06-28 回頭驗一輪成果。

下一篇就是 Topical Map。這次真的不再順延了，吧。

實體訊號是 GEO 的地基，不是裝飾。

第一筆引用靠運氣，但要被 AI 持續當成「這個主題的合理人選」，你得主動把自己這個實體餵進它的理解庫。

名詞解釋

結構化資料（Schema / JSON-LD）

用機器看得懂的格式跟搜尋引擎說明「這頁是文章、作者是誰、何時更新」，有機會換到更豐富的搜尋結果外觀。

SEO（搜尋引擎優化）

讓網站在 Google 搜尋結果排得更前面的一整套方法，涵蓋技術體質、內容品質、連結結構三層。

GEO（生成式引擎優化）

讓 ChatGPT、Perplexity 這類 AI 在回答問題時引用你網站內容的優化方法，是 SEO 在 AI 時代的延伸戰場。

引薦流量（referral）

從其他網站的連結點進來的流量。ChatGPT 引用你的內容帶來的點擊就屬於這一類。

E-E-A-T

Google 評估內容可信度的四個面向：經驗（Experience）、專業（Expertise）、權威（Authoritativeness）、可信（Trustworthiness）。

爬蟲（crawler）

自動瀏覽網頁、把內容抓回去的程式。Google 靠爬蟲收錄網頁，AI 公司靠爬蟲收集資料。

AI Overviews

Google 搜尋結果頂部由 AI 生成的摘要區塊，會引用來源網站。被它引用是 GEO 的主要戰場之一。

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