當人們從搜尋轉向 ChatGPT 問答時候.
原本的傳統 SEO 的遊戲規則正在轉型，進入所謂的 LLM 大語言模型時代的優化；部落客也可以在 AI 時代重新找到自身定位．
關鍵概念：你不是要「寫給人看」，而是要「寫給 AI 理解」
也就是讓你的店資訊，被 AI 模型視為「可信、常見、結構明確」的資料來源。
✅ 餐廳經營者四大策略
1. 經營好 Google 商家（Google Business Profile）
確保有完整資料（電話、地址、營業時間、網站）
定期更新菜單、照片、活動資訊
鼓勵顧客寫評論並回覆（有互動的帳號更容易被信任）
Google 是多數 LLM 資料訓練的重要參考來源之一
2. 設計 AI 可讀的官網頁面
把你的餐廳內容寫成 FAQ + 結構化格式的形式使用結構化資料 Schema.org 的 Restaurant、Menu、Review、FAQPage 等標記
加快網站載入速度，讓 AI 爬蟲容易抓取
3. 跨平台佈局、提升可信度連結
Google Map經營評論、更新資訊Instagram標記地點、常見菜單拍攝Facebook經營主頁、活動消息TripAdvisor上架店家資料，鼓勵外國遊客評論Tabelog（食べログ）若接待日客，能強化國際可見性食記平台（Dcard、PTT、美食社團）建立自然口碑
這樣做可以讓 AI 看見是在不同社群平台「廣泛出現」。
4. 與美食部落客合作，成為第三方推薦資訊
這點連接到第二部分（見下），重點是：
AI 比較相信第三方推薦勝過自己講自己好。
請部落客用「條列、實用、比較式語言」介紹你，會更容易被 LLM 引用。
📝 美食部落客：如何讓你的文章成為 LLM 的「知識素材」？
LLM（像 ChatGPT、Gemini）會優先學習和引用：
高流量、高權威網站
結構清楚、資訊正確、有分類與比較性的內容
✅ 美食部落客五大優化策略
1. 標題與內容要明確表達意圖 + 地點 +情境
AI 很依賴標題與語句中的語意來理解文章主題，例如：
☆《信義區約會氣氛感十足的5間餐廳推薦》
☆《2025 必吃的 10 間麻辣鍋店（附交通＋菜單）》
❌模糊如：「我的週末餐廳日記」則無法精準歸類
2. 使用條列＋分類式內容格式
AI 模型偏好可以「直接提取答案」的結構：
3. 提供 FAQ、對比、地圖式彙整
讓 AI 模型可用於回答各種用戶問題，例如：
Q：適合一人吃飯的新竹餐廳？
Q：竹科新手村氣氛餐廳推薦？
4. 提升網域可信度與連結性
☆寫作平台選擇 Medium、自架站、有固定網域會加分
☆與餐廳互相連結（你寫他、他引用你）
☆被其他內容引用或轉載的文章會提升「重要性權重」
5. 內容更新與固定灌溉
☆經常更新資訊（營業時間、價格）
☆補充最新照片、菜單連結等
☆AI 偏好「新近又可靠的資訊」
📌 結語：打造「AI 友善內容」的共同原則
附註：🧠 什麼是 Schema.org？
你可以把 Schema.org 結構化資料 想像成：
👉「讓電腦（而不是人）看得懂你網頁內容」的標準語法。
Schema.org 是由 Google、Microsoft、Yahoo、Yandex 等大公司共同推動的一套 網頁結構化標記語言標準。
它的目的是：讓網站在程式碼中清楚標記「這是一間餐廳」、「這是菜單」、「這是營業時間」……這類資訊，幫助搜尋引擎與 AI 更好地理解你的網頁。
🏷️ 舉例來說：
假設你在網站上寫這段文字：
我們是 LALA Kitchen，位於新竹金山街，主打楓糖鬆餅炸雞與紐澳良海鮮飯，營業時間是 11:30～21:３0，週日公休。
對人類來說沒問題，但搜尋引擎只能「猜」這些資訊的意思。
但如果你加上 Schema 標記，電腦就能更容易「看懂」；在過去SEO時代會更有助於搜尋引擎的語意辨識．
大語言模型雖然對於文字理解能力更強，但要做「精準提取」仍仰賴結構化提示，LLM 在引用內容時也會優先抓「格式清楚、語意明確」的內容；總之Schema 標記還是有用的．
💡 加上 Schema.org 的版本（JSON-LD 格式）
✅ 有哪些好處？
📌 常用的 Schema 類型（餐廳為例）
常用的 Schema.org ，除了JSON-LD（如上例）之外還有其他的格式，不過還是JSON-LD是更清楚、容易管理；對於 Google SEO 以及 LLM 去爬資料時候都是更友善的．
實作的話，可以交給 ChatGPT 來做．
