最近這兩三天,行銷圈和 SEO 圈又開始流傳一個說法:「Google 親口說了,Schema 不用做了。AI 搜尋時代來了,以後做 AEO、GEO 就好,以前那套 SEO 已經沒用了。」
這個說法的源頭是 Google 在 2026 年 5 月 15 日剛發布的一份官方文件 ——《Optimizing your website for generative AI features on Google Search》。我把這份文件從頭到尾逐字看了一遍,然後比對了一輪繁中、英文圈的二次解讀。
結論:這是斷章取義。
Google 沒有說 Schema 不用做了。Google 說的是「沒有所謂專為 AI 設計的 Schema」,但同一份文件下一句話就是 ——「不過你還是該繼續用結構化資料」。被砍掉的就是這句「不過」。
這篇我會帶你逐句看 Google 原文,然後告訴你:該繼續做什麼、可以忽略什麼、為什麼會有人這樣解讀。如果你正在做 SEO,或是正在被別人說服「該轉做 AEO 了」,看完這篇你會有清楚的判斷依據。
Google 這份新指南到底講了什麼?
先講背景。Google 在 2026 年 5 月 15 日發布了一份新的官方文件,網址在 developers.google.com,標題是《Optimizing your website for generative AI features on Google Search》(優化你的網站,讓它出現在 Google 的生成式 AI 搜尋功能中)。
這份文件由 John Mueller(Google Search Relations 團隊成員)透過 Google Search Central 部落格公告,定位是「網站經營者該如何在 AI Overviews 和 AI Mode 中被找到」的官方指引。這是 Google 第一次把這個議題獨立成一份完整的文件。
文件開頭是一個破題的問題:「Is SEO still relevant for generative AI search?」(在生成式 AI 搜尋時代,SEO 還相關嗎?)
Google 自己給出的答案是:
"In short, yes! The best practices for SEO continue to be relevant because our generative AI features on Google Search are rooted in our core Search ranking and quality systems."
(簡單講,是的。SEO 的最佳實踐仍然相關,因為我們在 Google 搜尋上的生成式 AI 功能,根基就是核心搜尋排名和品質系統。)
Google 解釋,AI Overviews 跟 AI Mode 的運作底層是兩個技術:Retrieval-augmented generation(檢索增強生成,簡稱 RAG)和 Query fan-out(查詢扇出)。RAG 是指 AI 從 Google 搜尋的索引中抓取相關網頁,然後根據這些網頁的內容生成答案;Query fan-out 是指 AI 會同時發出好幾個相關的子查詢,把更多相關頁面拉進來輔助回答。
白話翻譯就是:AI 搜尋還是要從 Google 索引裡找頁面,所以「能不能被找到」這件事,本質上還是 SEO 的舊問題。沒有頁面被 Google 索引,你就沒辦法被 AI 引用。
所以這份文件的核心立場很清楚:SEO 沒死,只是要把 SEO 做好。
被斷章取義的那段:Schema 原文長這樣
現在來看被斷章取義的那段。文件中有一個章節叫做「Mythbusting generative AI search: what you don't need to do」(破解生成式 AI 搜尋迷思:你不需要做的事),裡面列了五件事。其中第五件,Google 的原文是這樣寫的:
Overfocusing on structured data: "Structured data isn't required for generative AI search, and there's no special schema.org markup you need to add. However, it's a good idea to continue using it as part of your overall SEO strategy, as it helps with being eligible for rich results on Google Search."
(過度聚焦結構化資料:結構化資料不是生成式 AI 搜尋的必要條件,你也不需要加入任何特殊的 schema.org 標記。但是,持續使用結構化資料仍是個好做法,作為整體 SEO 策略的一環,因為它幫助你獲得 Google 搜尋上的 rich results 顯示資格。)
這段話有三個重點,被斷章取義的版本只引用了前兩個:
重點 1:Schema 不是 AI 搜尋的「必要條件」
這句是對的。Google 的意思是 ——「你的頁面就算沒做 Schema,還是有可能出現在 AI Overview 中。」這跟「Schema 沒有用」是兩件完全不同的事。差別在於:「不是必要條件」不等於「不用做」。
重點 2:沒有「特殊的 AI Schema」
這句也是對的。市場上有些人在賣的「AI-friendly markup」「AEO Schema」「LLMS schema」這種東西,Google 直接告訴你:不存在,別買單。Schema.org 沒有出過任何專為 AI 設計的特殊標記。
重點 3:被砍掉的那句 —— 你還是該繼續做
這句才是被斷章取義的關鍵。Google 接著寫:「However, it's a good idea to continue using it as part of your overall SEO strategy, as it helps with being eligible for rich results on Google Search.」
翻譯:「不過,持續使用結構化資料仍是個好做法,作為整體 SEO 策略的一環,因為它幫助你獲得 Google 搜尋上的 rich results 顯示資格。」
市場上很多人引用 Google 這段話時,會把「However」開始的後半句砍掉,只留前面的「不需要」和「沒有特殊 Schema」,然後改寫成「Google 親口說 Schema 不用做了」。
但你只要把原文整段看完,就會發現 Google 在同一段裡同時講了兩件事:「不需要過度聚焦」和「但還是要持續做」。砍掉後半句,意思就完全反過來了。
所以 Schema 還要不要做?該做哪幾種?
結論很清楚:該做,而且該做哪幾種,Google 同一份文件其實也講得很明白。
除了那句「However 你還是要做」之外,Google 在另一個章節(技術結構)還明確要求:
"Making sure your structured data matches the visible text on the page."
(確保你的結構化資料和頁面可見文字一致。)
這句話本身就預設了你有在用 Schema,不然根本不需要要求「結構化資料要跟頁面文字一致」。
具體該做哪些 Schema?根據 Google 官方文件 + 業界 2026 年的實測數據,以下五種是基底:
- Article / BlogPosting Schema:任何發表文章類內容的網站都該用。包含 headline、author、publisher、datePublished、dateModified 等基本欄位。這是讓 Google 判斷「這是一篇文章、誰寫的、什麼時候寫的」的基礎訊號。
- FAQPage Schema:標示頁面上的 Q&A 區塊。雖然 Google 在 2023 年下架了大部分網站的 FAQ rich snippet 顯示(只剩政府和醫療領域顯示),但 FAQPage Schema 本身沒有被廢除,而且對 AI Overview 抓取問答片段仍是重要訊號。我自己的網站 GSC 數據看到 AI Overview 的長問句查詢開始累積曝光,FAQ 結構是讓 Google 抓出答案片段的重要線索。
- Product Schema:電商產品頁必備,包含價格、庫存、評分等欄位。AI 搜尋的購物答案會大量參考這個訊號。
- Organization / LocalBusiness Schema:標示你的品牌實體。logo、社群連結、營業地點等。這是讓 Google 知道「這個品牌是誰」的基礎,對 E-E-A-T 信任訊號很重要。
- Breadcrumb Schema:標示網站結構層級。對大型網站尤其重要,讓 Google 理解「這個頁面在你網站的什麼位置」。
反過來,這些 Schema 你可以放心忽略:
- 任何號稱「AI Schema」「AEO Schema」「LLM Schema」的東西 —— 不存在,別買單。
- 過於繁雜的 Schema 巢狀結構 —— Google 在文件中明確說「不要 overfocus(過度聚焦)」,意思是基本的做好就好,不需要為每個段落都包一層 Schema。
- 跟頁面可見文字不一致的 Schema —— Google 文件要求 Schema 必須跟頁面文字相符。如果你的 FAQ Schema 寫一套、頁面顯示另一套,等於告訴 Google「我在操作」,反而會被扣分。
核心原則:Schema 是讓 Google 跟 AI 更容易看懂你的網頁結構,不是讓你拿來操作排名的捷徑。做好五種基底,把該標的內容標清楚,就足夠了。
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我每週會分享一篇實戰觀察 —— 從 Schema 配置、GSC 數據判讀、到 AI Overview 抓取訊號的觀察。訂閱電子報,不錯過任何更新。
Google 還列出哪些「其實不用做」的事?
除了 Schema 那段之外,Google 在同一個 Mythbusting 章節還列了四件「市場上常見、但其實不用做」的事。我建議你逐條看一下,因為這些都是現在繁中行銷圈正在被推銷的「AI 時代必做清單」。
1. llms.txt 檔案 —— 不用做
Google 原文:
"You don't need to create new machine readable files, AI text files, markup, or Markdown to appear in generative AI search."
(你不需要建立任何新的機器可讀檔案、AI 文字檔、標記或 Markdown 來出現在生成式 AI 搜尋中。)
llms.txt 是去年某個社群圈推出來的「AI 友善檔案」,放在網站根目錄,號稱可以讓 LLM 更容易抓取內容。Google 直接說:對 Google 搜尋而言,完全不用做。你的時間花在這上面是浪費的。
2. Chunking(內容切片) —— 不用做
Google 原文:
"There's no requirement to break your content into tiny pieces for AI to better understand it."
(沒有規定說你必須把內容切成小片段,AI 才能更理解它。)
有一派人主張「為了 AI 抓取方便,文章要切成 100-200 字的小段,每段獨立完整」。Google 直接說:不需要。Google 的系統有能力理解一個頁面上多個主題的層次,並把相關片段呈現給使用者。
但這不是說「文章越長越好」。Google 在同一段也補了一句:有時候短文章對某些主題反而比較適合 —— 寫多長要看主題本身需要,不是為了 AI。
3. 為 AI 重寫內容 —— 不用做
Google 原文:
"AI systems can understand synonyms and general meanings of what someone is seeking, in order to connect them with content that might not use the same precise words."
(AI 系統能理解同義詞和大致意思,讓使用者連結到不一定使用相同精確詞彙的內容。)
有些 SEO 老師會教你「每個長尾關鍵字都要寫一篇文章,這樣才能涵蓋所有 AI 可能的查詢變體」。Google 直接說:不用,AI 看得懂同義詞。而且後面 Google 還警告:這樣做可能被當成「scaled content abuse(規模化內容濫用)」處罰。
4. 灌水 inauthentic mentions(假性提及) —— 不用做
Google 原文:
"Seeking inauthentic 'mentions' across the web isn't as helpful as it might seem."
(到處追求假性的「提及」並沒有看起來那麼有用。)
有人會教你「到處在論壇、Reddit、部落格留言,讓你的品牌名稱被 AI 引用更多次」。Google 直接說:沒用。他們的核心排名系統會過濾這種垃圾訊號,你浪費的是自己的時間。
AEO 跟 GEO 到底是什麼?Google 終於講清楚了
過去這一年,中文圈一直在傳「SEO 已死,現在是 AEO(Answer Engine Optimization,答案引擎優化)和 GEO(Generative Engine Optimization,生成引擎優化)的時代」。國內外都有人開始賣「AEO 顧問課程」「GEO 諮詢服務」,把這兩個術語當成新學科在推。
Google 這份新文件,直接針對這個議題給了答案。原文是:
"'AEO' stands for 'answer engine optimization' and 'GEO' for 'generative engine optimization'. These are both terms you may see used to describe work specifically focused on improving visibility in AI search experiences. From Google Search's perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO."
(AEO 代表「答案引擎優化」、GEO 代表「生成引擎優化」。你可能會看到有人用這兩個詞描述特別聚焦在 AI 搜尋能見度的工作。從 Google 搜尋的角度,優化生成式 AI 搜尋就是優化搜尋體驗本身,因此那就是 SEO。)
注意 Google 是怎麼處理這件事的:先定義給你聽 AEO 和 GEO 是什麼,然後直接說那就是 SEO。這等於是 Google 親自把市場上「AEO/GEO 是新學科」這個敘事推翻。
這不是說 AEO 和 GEO 完全沒意義 —— 你還是可以用這兩個詞描述「特別關注 AI 搜尋能見度」的工作方向。但 Google 的立場是:不要把它當成獨立學科來學,SEO 的基本功做好,自然涵蓋 AI 搜尋。
為什麼會有人這樣解讀?我看到的兩個動機
看完 Google 原文,你可能會疑惑:為什麼會有人把「不需要過度聚焦」改寫成「Schema 不用做」?動機是什麼?
我觀察到兩種人特別愛推這種敘事,而且這兩種人的論述會互相共振:
第一種:想賣新服務的 SEO 顧問。他們需要一個「舊 SEO 已死、新時代來了」的故事,才能賣「AEO 顧問課程」「GEO 諮詢服務」這些新產品。如果 SEO 沒死,他們的新課程就賣不出去。所以最理性的做法,就是把 Google 文件斷章取義,塑造出「Schema 已死、AEO 正夯」的市場焦慮。
第二種:技術不熟、本來就懶得搞 Schema 的內容創作者。Schema 要會寫 JSON-LD,對非技術背景的人是門檻。看到「Google 說不用」就如釋重負,根本沒看完那句 However。然後他們就會在自己的圈子裡轉發「Schema 不用做了」這個說法。
這兩種人會形成共振:第一種人提供敘事、第二種人放大傳播。結果就是:真正受傷的是中小企業老闆。他們看到「Google 說不用 Schema 了」這個訊息,真的把 Schema 拿掉,然後流量慢慢下滑,還搞不清楚為什麼。
💬 我自己的觀察
我自己網站的 HTML 模板從 v3.1 開始就含 Article + FAQPage Schema,每篇文章上線時這兩個 Schema 都是標配。這個決定不是為了「迎合 AI 時代」,純粹是因為基本的 SEO 該做好就做好。
有意思的是,從 GSC 數據看,我幾篇 Claude 系列文章開始累積一些長問句查詢的曝光 —— 例如「Claude 一般拿來用什麼」「用 GenAI 寫文章對 SEO 有幫助嗎」這種完整一句話的查詢。這些查詢的點擊率比一般關鍵字高,我認為跟 FAQPage Schema 配對 AI Overview 的抓取邏輯有關。
如果我聽信「Schema 不用做了」那派的說法,把 Schema 全部拿掉,這些長問句曝光大概就直接歸零了。我自己沒有這個本錢,你應該也沒有。
在 Traditional Chinese 市場該怎麼做?
講完原文拆解和市場觀察,我整理一下具體可執行的清單。如果你是中小企業老闆、個人品牌、自己經營網站的人,以下五件事我建議務必做:
- 1. 文章上 Article / BlogPosting Schema:必填欄位 headline、author、publisher、datePublished、dateModified。Shopify、WordPress 都有外掛或主題支援,或直接寫在 HTML 模板裡。
- 2. Q&A 區塊上 FAQPage Schema:即使 2023 年下架了大部分 rich snippet 顯示,對 AI Overview 抓取問答片段仍是強訊號。Q&A 內容必須跟頁面實際文字一致。
- 3. 品牌頁面上 Organization / LocalBusiness Schema:logo、社群連結、營業地點(如果有實體店面)。這是建立品牌實體認知的基礎。
- 4. 確保 Schema 內容跟頁面可見文字一致:Google 文件明文要求。這條最容易被忽略,但違反會直接扣分。
- 5. 內容更新時記得改 dateModified:讓 Google 知道內容有刷新,對排名穩定有幫助。
反過來,以下三件事可以放心忽略,不要被推銷影響:
- 1. llms.txt 檔案:Google 明文說不需要。
- 2. 把文章切成「AI 友善小片段」:Google 明文說不需要。
- 3. 為每個長尾關鍵字寫一篇文章:Google 明文警告這可能被當 scaled content abuse 處罰。
如果你想再延伸閱讀,我寫過一篇Topic Cluster 主題集群策略,完整講怎麼用內部連結建立主題權威 —— 這是 Google 認可的、正規 SEO 結構訊號,不是什麼新發明的 AEO 學科。要從更前端的 SEO 基礎開始看,可以從SEO 搜尋優化完整指南讀起。
常見問題
Q:Schema 真的不用做了嗎?
不是。Google 在 2026 年 5 月的官方文件原話是「不是 AI 搜尋的必要條件,也沒有特殊的 AI Schema」,但同一段下一句話就是「不過你還是該繼續做,它幫你拿到 rich results 顯示資格」。被斷章取義的部分就是被砍掉這句「不過」。Article、FAQPage、Product、Organization 這幾種基底 Schema 都該繼續做。
Q:FAQPage Schema 在 2023 年被 Google 下架,還有意義嗎?
2023 年 Google 下架的是 FAQ rich snippet 的「顯示」(只剩政府和醫療領域顯示),但 FAQPage Schema 本身沒有被廢除,也沒有失去功能。對 2026 年的 AI Overview 來說,FAQ 結構是讓 Google 抓取問答片段、判斷哪段文字適合當「答案」的重要訊號。所以該繼續做。
Q:AEO 和 GEO 是不是真的新學科?
Google 在 2026 年 5 月的官方文件中直接定義了這兩個術語,然後說「從 Google 搜尋的角度,優化生成式 AI 搜尋就是優化搜尋體驗本身,因此那就是 SEO」。意思是 —— 不是新學科,不需要當獨立科目來學。SEO 基本功做好,自然涵蓋 AI 搜尋優化。
Q:那 llms.txt 到底要不要做?
對 Google 搜尋而言,完全不需要。Google 在文件中明文說「你不需要建立任何新的機器可讀檔案、AI 文字檔、標記或 Markdown 來出現在生成式 AI 搜尋中」。其他 LLM 廠商(例如 Anthropic、OpenAI)目前也沒有官方要求 llms.txt。所以這檔案目前對任何主流 AI 搜尋都沒實際作用,把時間花在其他事情上更值得。
Q:AI Overview 時代,SEO 內容怎麼寫才會被引用?
Google 在這份文件中強調幾個方向:第一,寫獨特觀點的內容,不要只是重述別人寫過的東西;第二,寫 non-commodity content(非通用型內容)—— 像「7 個首購族要注意的事」這種人人都能寫的就少寫,聚焦在你自己第一手經驗、別人寫不出來的內容;第三,內容要好讀,有清楚的段落和標題層次。除此之外,把 Schema、技術 SEO 基本功做好就足夠。
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最後
整篇看下來,我希望你拿到的不是「結論」,而是「判斷依據」。
下次再看到任何人說「Google 親口說 XX 不用做了」「現在是 AEO/GEO 的時代」「Schema 已經沒用」,你第一個動作應該是:找原文。Google 官方文件全部公開,網址我這篇文章開頭就附了,任何人都可以自己去看一遍。
第二個動作是:看完整段話,不要只看被擷取的一句。斷章取義最常用的手法,就是把「不過。..」「但是。..」這類轉折詞之後的內容砍掉。記得 Google 的核心立場很簡單 —— SEO 沒死,把 SEO 做好就好。
我幫過不少客戶處理 SEO 跟 Schema 配置的問題,如果你想確認自己的網站 Schema 設定有沒有跟上 Google 最新的要求,或是不確定哪些「AI 時代必做」的建議該聽哪些該忽略,可以預約一個 30 分鐘的免費諮詢聊聊。
參考資料:
- Google Search Central:Optimizing your website for generative AI features on Google Search(2026-05-15 發布)
- Google Search Central Blog:A new resource for optimizing for generative AI in Google Search
- Google Search Central:AI Features and Your Website
- Search Engine Journal:Google's New AI Search Guide Calls AEO And GEO 'Still SEO'
- Search Engine Land:Google publishes guide on optimizing for generative AI features
資料時間:2026 年 5 月
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