然後，登陸您網站的用戶將採取一

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條途徑，使他們的體驗變得有意義，並在您的網站上花費更多時間。 我們的人工智慧會掃描您網站的內容，並建議哪些資訊與您的業務相關，添加結構化資料並建立自訂知識圖。 不僅如此，它還更進一步。它將結構化數據轉化為連結數據，並透過Google和搜尋引擎用於理解網路的相同來源進行強化。這樣，您的內容是獨一無二的，不會與其他內容產生歧義，並獲得權威。 這是一種新的搜尋引擎優化方法：從搜尋意圖分析到內容生成，從建立內部連結到提高頁面使用者參與度。 您的內容將被 Google 和其他搜尋引擎更能理解，從而獲得更多的可見度，進而吸引更多的客戶。 Rank Math 與 WordLift 相容嗎？ 是的。如果您已經使用 Rank Math，則也可以使用 WordLift。 Rank Math 和 WordLift 所做的工作並不互相排斥。

使用 Rank Math，您可以編寫 SEO 元標題和元描述、部落格文章、頁面和其他自訂貼文 丹麥 電話號碼 類型。 如果您使用的是經典編輯器，請依照下列步驟操作： 而且，這就是在古騰堡中添加標題和描述的方法： 如果您將 Rank Math 與 WordLift 結合使用，則說明由 AI 直接編寫，您必須將其複製並貼上到 Rank Math 視窗中。 使用 WordLift，您可以新增架構標記，而無需額外的工作。配置插件後，您將能夠對內容進行註釋，並透過這樣做為您的網站或部落格建立內部詞彙表。 每次您編寫新內容時，WordLift 都會自動建議要標記的相關內容。無需其他步驟，您可以從編輯器右側側面選單中的選項中選擇要指派給內容的實體類型。 此外，透過屬性中的 sameAs 功能，您可以添加其他連結數據，以強化概念並使其與線上數據保持一致。 透過添加結構化數據，WordLift 建立了一個知識圖，其中包括實體及其之間的關係，並使所有搜尋引擎都能理解資訊。因此，您將提高排名並獲得更多的自然流量。



要一起使用 Rank Math 和 WordLift，您必須停用 Rank Math 的兩個模組，其中 WordLift 會自動執行 SEO：架構以及本地 SEO 和知識圖。 前往排名數學板並停用兩個模組架構（結構化資料）和本地 SEO 和知識圖。 然後轉到您要編輯的帖子，您將看到可以使用 WordLift 添加結構化資料。 同時查看 SEO 表現的預測並使用排名數學編輯標題和元描述。 如您所見，您可以將 Rank Math 和 WordLift 一起使用。透過這種方式，您可以避免重疊並更好地使用這兩個工具，充分利用兩者的功能。 相關文章 資料庫百科 維基百科 關聯數據 什麼是 Schema.org 標記以及為什麼它對 SEO 至關重要？ 數據集 使用者體驗 自然語言處理 搜尋引擎優化 實體 字提升 認識 DSPy：從提示到程式語言模型 2024 年 4 月 4 日 如何利用影響者和精彩內容來制定成功的行銷策略 2018 年 7 月 30 日 AI 產生的內容：如何使用自然語言生成 (NLG) 進行 SEO 2023 年 1 月 19 日 如何透過 Google AI 核心更新確保您的內容面向。