FAQ 與問答式標題
直接對應使用者的自然語言提問
問答式標題像客服櫃台的叫號螢幕——使用者（與 AI）帶著問題來，螢幕上直接寫著「辦理 XX 請到 3 號櫃台」，不用猜哪個窗口管什麼。
03為什麼是現在學
AI 搜尋的 query 是自然語言問句（「植牙要多少錢」「網站被降權怎麼辦」）——內容的小標直接用問句形式，等於跟檢索 query 做字面對齊，被選中的機率自然升。
04白話理解（對客戶簡報可直接引用）
把內容小標改寫成使用者真的會問的問題：「費用說明」→「植牙一顆要多少錢？」；「服務流程」→「從諮詢到完成要多久？」。問題來源：PAA（People Also Ask）、站內搜尋紀錄（a20）、客服信件。每個問句 H2 之後緊接直接回答（g08），再展開細節——這個「問句＋答案」的配對就是 FAQ schema 的天然原料（t24）。
05工具箱
- ▸PAA 收集（目標字的相關問題） — c04 版面分析的副產品
- ▸客服信件/站內搜尋的真實問句 — 比工具更真的問題庫
06怎麼做 · SOP 3 步（每步標產出物）
- 1收集真實問句建立問題庫→ 問題庫
- 2高價值頁小標問句化改寫→ 改寫紀錄
- 3同步輸出 FAQ schema→ schema 更新
07場景應用（實戰經驗）
- ◆服務頁加一節「常見問題」用真實客服問句——三個月後 AI 回答該領域問題時開始原句引用你的答案段。
08⚠️ 常見誤區
- ✕編造沒人問的問題湊 FAQ——問題庫要來自真實來源，不是腦補。
口訣
「用客人的問句當小標，答案緊跟在後。」
10里程碑 · 完成標準（可驗證）
- ☐問題庫存在
- ☐高價值頁小標問句化
學習者勾自己的進度；顧問勾客戶專案的交付——同一份標準，兩種用法。
12檢核方式與依據出處
程式自動判定：輸入網址，掃描引擎自己爬、自己打 API、自己判定。
依據等級決定計分權重（🟢×3／🔵×2／⚠️×1）——權重量的是「依據有多硬」， 不是「我們覺得多重要」。查無權威文件的判準，誠實標「業界慣例」。