FAQ Schema 怎麼做：讓 AI 直接拿走你的答案

上一篇 AEO 三件事講 JSON-LD 時，只停在 Organization——讓 AI 知道你是誰。這篇講下一層：FAQPage——讓 AI 知道「使用者問 X 時，你家的答案是 Y」。做對之後 ChatGPT 會逐字引用你的 FAQ，不是意譯，是原文。

為什麼 FAQPage 對 AEO 特別重要

AI 做網頁摘要時其實在做兩件事：

讀懂這頁在講什麼
摘出跟使用者問題最相關的片段

純文字網頁對 AI 來說是一團沒標記的資訊——它要自己猜哪幾句是問題、哪幾句是答案、哪段是結論、哪段是鋪陳。猜錯了就是錯誤引用，或乾脆不引用你。

FAQPage schema 直接把「問題 → 答案」的配對告訴 AI：

{
  "@type": "Question",
  "name": "客製化系統開發通常多久可以上線？",
  "acceptedAnswer": {
    "@type": "Answer",
    "text": "典型 B2B 內部系統 3–6 個月可以上線 MVP⋯"
  }
}

AI 看到這種結構，摘錄成本是零——它不用猜、不用推論，直接拿去用。對 B2B 特別有價值，因為 B2B 決策者問的就是「這系統多久能上線」、「導入要多少錢」、「跟我現有 ERP 接不接得起來」這種明確問題。

三個要先想清楚的決策

做完 Heiso 自家官網的 FAQPage 之後，歸納出三件事要先決定，再寫 code。

1. 哪些頁面放 FAQPage？

不是每頁都該放。我們的原則：

放：服務頁、產品頁、landing page、定價頁
不放：公司簡介、團隊頁、blog 列表頁
看情況：blog 文章本身。結構就是 Q&A 的可以放；長篇論述硬切會扭。

理由：FAQPage 是給「有明確問題」的讀者看的——服務頁符合這個特質，blog 文章不一定。

2. 問題要寫使用者的問法，不是公司的說法

錯誤示範：

Q: 我們的客製化系統開發服務包含哪些範圍？

這是公司在講話。使用者不會這樣問。

正確示範：

Q: 客製化系統開發通常多久可以上線？
Q: 做一個 ERP 整合專案大概要多少預算？
Q: 系統做好之後的維護是你們做還是我們自己接？

這些是使用者真實會打進 ChatGPT 的句子。

寫不出來？有個土方法——打開 ChatGPT 輸入「我想找 XX 服務」，看它自動補的問題是哪幾題。那就是你要答的題目。

3. 答案第一句就是結論，後面才補充

AI 摘錄通常取前一兩句。所以：

A: 典型 B2B 內部系統 3–6 個月可以上線 MVP，
   複雜的整合專案（跨 ERP / CRM / 多國多語系）通常拉到 6–9 個月。
   實際時程取決於需求清晰度、既有系統的技術債、資料遷移量。

第一句 30 字內給數字（3–6 個月 / 6–9 個月），第二句補條件，第三句補依變因。AI 大概率只摘第一句——那也沒關係，第一句本身就足以回答使用者。

違反直覺的地方：傳統中文寫作喜歡起承轉合，結論放最後。對 AEO 來說這是反效果——AI 摘完前兩句就跳走，你最關鍵的結論永遠摘不到。

B2B 服務頁實作：完整範例

以我們自家「客製化系統開發」服務頁為例。Next.js App Router + TypeScript。

Step 1：定義 FAQ 資料結構

src/lib/faqs/custom-software.ts：

export interface FAQ {
    question: string;
    answer: string;
}

export const customSoftwareFAQs: FAQ[] = [
    {
        question: '客製化系統開發通常多久可以上線？',
        answer: '典型 B2B 內部系統 3–6 個月可以上線 MVP，複雜的整合專案通常拉到 6–9 個月。實際時程取決於需求清晰度、既有系統的技術債、資料遷移量。',
    },
    {
        question: '做一個 ERP 整合專案大概要多少預算？',
        answer: '台灣 B2B 中型企業的 ERP 整合專案通常落在 80–300 萬台幣區間。低於 80 萬通常是單點串接，高於 300 萬通常涉及自建 ERP 或多套系統深度整合。我們提供免費範疇評估。',
    },
    {
        question: '系統做好之後的維護是你們做還是我們自己接？',
        answer: '兩種都可以。多數客戶選擇前三個月我們維護、之後交接給內部團隊；也有選擇簽年約長期委外的。交接時附完整技術文件與 handover session。',
    },
    {
        question: '你們能跟我現有的 ERP / CRM 系統接嗎？',
        answer: '主流 ERP（SAP、Oracle、鼎新、正航、Odoo）跟 CRM（Salesforce、HubSpot、Zoho）都做過整合。API 限制嚴格的老系統我們用 DATA-BEE 做中介資料層處理。',
    },
];

Step 2：寫 schema 產生器

src/lib/schema.ts（延續上一篇檔案）：

import type { FAQ } from './faqs/custom-software';

export function getFAQPageSchema(faqs: FAQ[]) {
    return {
        '@context': 'https://schema.org',
        '@type': 'FAQPage',
        mainEntity: faqs.map((faq) => ({
            '@type': 'Question',
            name: faq.question,
            acceptedAnswer: {
                '@type': 'Answer',
                text: faq.answer,
            },
        })),
    };
}

Step 3：服務頁套用

src/app/services/custom-software/page.tsx：

import { JsonLd } from '@/components/JsonLd';
import { getFAQPageSchema } from '@/lib/schema';
import { customSoftwareFAQs } from '@/lib/faqs/custom-software';

export default function CustomSoftwarePage() {
    return (
        <>
            <JsonLd data={getFAQPageSchema(customSoftwareFAQs)} />

            {/* 服務頁主內容 */}

            <section className="py-20">
                <h2 className="text-3xl font-bold mb-10">常見問題</h2>
                <div className="space-y-4">
                    {customSoftwareFAQs.map((faq) => (
                        <details key={faq.question} className="group border-b pb-4">
                            <summary className="text-lg font-medium cursor-pointer">
                                {faq.question}
                            </summary>
                            <p className="mt-3 text-neutral-600 leading-relaxed">
                                {faq.answer}
                            </p>
                        </details>
                    ))}
                </div>
            </section>
        </>
    );
}

兩個陷阱要注意：

JSON-LD 跟視覺版 FAQ 內容必須一致。schema 裡有的問題，頁面上讀者要看得到。如果 schema 放 10 題、頁面只秀 3 題，Google 會視為 cloaking，可能降權。兩邊共用同一份 customSoftwareFAQs 就不會有這個問題。
<details> 預設摺疊沒差。AI 爬蟲讀 HTML 時 DOM 已經渲染完成，不管摺疊狀態都抓得到。視覺摺疊只影響使用者體驗，不影響 schema 有效性。

Step 4：驗證

部署後用 Rich Results Test 丟服務頁網址，應該能看到 FAQPage 被偵測、每題 Q&A 都列出來。某題沒出現的話，通常是 JSON 跟頁面文字對不起來——去檢查資料來源。

一個兩週後的結果

做完這件事兩週，我們自家官網：

ChatGPT 問「Heiso 客製化系統開發多久能上線」，直接答出 FAQ 第一題的逐字原文（「3–6 個月可以上線 MVP」），並把 Heiso 列為來源
Perplexity 問類似問題，引用 FAQ 答案並附連結
Google Search Console 的 FAQ rich result 曝光次數從 0 變 1,400+/月

第三項是附送的 SEO 紅利——FAQPage 同時吃 Google 搜尋結果的富摘要位。一份 schema，兩邊都收。

B2B 的 schema 優先順序

不是每個 schema 都值得做。我們驗證過的 B2B 優先順序：

Schema	優先度	為什麼
`Organization`	必做	告訴 AI「你是誰」的基本盤
`FAQPage`	主力	AI 最愛摘、CTR 最高
`Service`	建議	服務頁加分，效果小於 FAQPage
`BreadcrumbList`	建議	對 SEO 有用，對 AEO 效果有限
`Product`	看情況	有 SKU / 定價才做
`Article`	看情況	Blog 可以加，對 B2B lead gen 幫助不大

把 Organization 跟 FAQPage 做對，70% 的 AEO schema 效果就在這裡。

收尾

FAQPage 不是「放了就算做了」的 schema——問題怎麼挑、答案怎麼切、跟視覺 UI 怎麼同步，每一步都有工程判斷。但做對之後的複利很強：一次設計、兩邊收（AEO 引用 + SEO 富摘要），而且不用買廣告、不用做外部連結。

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