強化 E-E-A-T 不是在作者介紹多放幾個頭銜，而是讓讀者能確認內容由誰建立、作者為什麼有資格談這個主題、主張依據從哪裡來。我在改造個人網站時，把第一手案例、作者頁、固定實體、來源與更新紀錄視為同一套可信度工程。
E-E-A-T 是什麼？
E-E-A-T 代表經驗、專業度、權威性與可信度，用來檢視內容是否值得信任。E-E-A-T 不是單一排名分數或 Schema 欄位，其中可信度是核心，其他三項會依主題與情境支持可信度。
Google 的內容指南把 Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness 用於內容自我評估，並特別指出 Trust 最重要。Google People-First Content
| 面向 | 網站可呈現的證據 |
|---|---|
| 經驗 | 實作過程、第一手照片、失敗與修正 |
| 專業度 | 資歷、方法、技術細節、適用限制 |
| 權威性 | 具名外部頁面、受邀分享、可靠引用 |
| 可信度 | 正確來源、透明作者、日期、聯絡方式 |
E-E-A-T 和結構化資料有什麼不同？
E-E-A-T 是評估內容可信度的觀念，結構化資料則是描述人物、組織與文章關係的格式。Person 與 Organization Schema 能協助辨識作者，但無法自行證明作者真的具備相關經驗與專業。
我會用結構化資料指出「這篇文章由張可佳撰寫」，再由正文與作者頁證明「張可佳做過哪些 AI 導入、軟體工程與教學工作」。若只有 jobTitle，卻沒有任何案例、方法或外部驗證，可信度仍然薄弱。
第一手經驗要怎麼寫進文章？
第一手經驗應具體描述情境、規模、做法、結果與限制，而不是只說「我有豐富經驗」。能說明失敗原因與修正過程的案例，通常比只有成功結論更能證明內容來自實際操作。
例如我整理 530 多篇舊文章時，不只說我用 AI 加速，而是記錄：不同模型會出現哪些遺漏、為什麼要建立 Mapping 表，以及兩輪複查如何補上批次處理的盲點。這些細節讓讀者能判斷方法是否適用，而不是要求讀者相信一個抽象頭銜。
關於作者
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2026-08-28