Schema 結構化資料是什麼？與非結構化資料差在哪？

先分清楚：什麼是「非結構化資料」

我們平常瀏覽的絕大多數網頁內容，本質上都屬於「非結構化資料」——也就是以自然語言書寫、依循人類閱讀習慣排列的自由行文，例如一段介紹公司理念的文字、一篇心得分享。這類內容對人類讀者而言直覺易懂，但對機器而言，卻很難單靠文字本身準確判斷「這段話在講什麼身分的資訊」，例如同樣是一串數字，究竟是價格、電話還是日期，光看文字排列並不容易分辨。

結構化資料：用機器看得懂的格式，補上明確的語意標籤

本專欄先前在〈五分鐘了解結構化資料是什麼〉一文中，已介紹過結構化資料以 JSON-LD 格式標記頁面語意的基本做法，這裡不再重複說明格式細節。簡單來說，結構化資料就是把原本混雜在自然語言裡的資訊，額外用一套固定的欄位與標籤重新標註一次，明確告訴搜尋引擎「這是商品名稱」、「這是評分」、「這是營業時間」，讓機器不必自行猜測，就能準確解讀內容的實際性質。

為什麼這層差異對傳統搜尋與 AI／GEO 都同樣重要

在傳統搜尋情境下，結構化資料能提升頁面獲得星等評分、常見問答等豐富搜尋結果的機會；而在生成式引擎逐漸普及的當下，這層差異的重要性更被放大——AI 系統在彙整答案時，同樣需要快速且準確地判斷網頁內容的性質，結構化的明確標記，比起需要額外推論語意的非結構化文字，更容易被系統直接引用與正確呈現，降低被誤讀或忽略的風險。

除了基礎類型，這些結構化資料類型也值得認識：Review 與 AggregateRating

除了先前介紹過的 Organization、Article、Product、FAQPage 與 BreadcrumbList，品牌若有累積顧客評價的頁面，也可以考慮導入 Review 或 AggregateRating 結構化資料，明確標註評論內容、評分數值與評論則數，讓搜尋引擎與 AI 系統都能準確掌握這項社會認同訊號，而非只能從一段文字描述中間接推測。

值得認識的結構化資料類型：HowTo 與 LocalBusiness

若品牌內容以步驟教學為主，HowTo 結構化資料能將每個操作步驟明確拆解標註，讓搜尋引擎有機會以逐步呈現的方式呈現教學內容；而擁有實體門市的品牌，則可以透過 LocalBusiness 標記，將營業時間、地址、電話等在地資訊，以機器可讀的格式呈現，這類標記與本專欄稍後會介紹的 Google 我的商家檔案，兩者可視為線上與線下語意溝通的互補做法。

結構化與非結構化，是互補而非取代的關係

需要澄清的是，結構化資料並不是要取代原本自然流暢的行文內容——非結構化的文字仍然是吸引真人讀者、建立品牌語氣與情感連結的核心載體。務實的做法，是在維持自然行文的同時，針對頁面中具備明確語意類別的關鍵資訊，額外補上對應的結構化標記，讓同一份內容同時對人類讀者與機器系統，都能清楚地「說得明白」。