部落格 SEO 優化完整指南 — 從 meta tags 到結構化資料
SEO 不只是關鍵字，結構化資料（JSON-LD）、Open Graph、hreflang、robots.txt 這些技術面優化才是讓搜尋引擎真正理解你內容的關鍵。本文以 Astro 部落格為例，完整走一遍實作。
6 篇文章
AEO / GEO 與 AI 搜尋
當讀者換成 AI 之後，內容要怎麼寫才被引用：從傳統 SEO 的底子講到 answer engine optimization，內容結構與 structured data 的實際效果，再到追蹤工具能不能真的量到 AI 搜尋的能見度。
系列導讀
AEO 答案引擎優化指南 — 讓 AI 搜尋引擎引用你的內容
AEO（Answer Engine Optimization）是針對 AI 搜尋引擎（Perplexity、ChatGPT Search、Google AI Overview）的內容優化策略。核心是讓你的內容成為 AI 最容易引用的「答案來源」，而不只是搜尋結果中的一個連結。
AI-Ready Content：把網站變成 AI 可讀的資料來源，完整指南
2025–2026 年，網站不只要給人看，還要給 AI 看。從 llms.txt、Schema Markup、GEO 到 RAG ingestion pipeline，這篇整理了讓你的網站變成 AI 可用資料來源的完整技術地圖。
你的 JSON-LD 和 schema 對 AI 搜尋引擎是隱形的嗎？各家管線拆解與 AEO/GEO 策略
不同 AI 引擎讀網頁的方式差異很大。有的只看 body、有的靠預建索引。JSON-LD 和 schema 不是萬能的，正文品質和結構才是跨平台有效的基礎。
AEO / GEO 工具全景：輸入面、流量面、輸出面——從 isitagentready 到 aeo-radar 到 Profound
AEO/GEO 工具不是單一類別，而是三個面向：輸入面（網站有沒有準備好給 AI 讀）、流量面（AI bot 實際爬了多少）、輸出面（品牌在答案裡怎麼被提到）。這篇把三面向、從開源自架到商業 SaaS 的工具一次攤開。
llms.txt：把文件寫給機器讀的那一份
llms.txt 是 Jeremy Howard 於 2024-09-03 提出的慣例（規範已更新至 v2）：在網站根目錄放一份給 LLM 讀的 Markdown 索引。六個前端文件站實測：TanStack、shadcn、Zustand、AI SDK、Next.js 都有，React Router 是唯一 404。配套的 llms-full.txt（全文版）Anthropic、Cloudflare 等也已採用。這篇講規範內容、誰在用、以及它為什麼開始影響套件選型。