伊兹密尔博尔诺瓦一家 8 桌的素食咖啡馆,在 ChatGPT "伊兹密尔素食 brunch 哪里好" 查询中位列第三 — 不是靠社媒,而是 thMenu 后台静悄悄推出的合并 schema markup。下面讲怎么把 Restaurant、Menu、Review 合到一个 JSON-LD 块。
为什么一个块,三个 schema?
当 Restaurant、Menu、Review 分别放在不同 script 标签里时,ChatGPT 和 Perplexity 等 LLM 通常只读第一个。解决方案:单一 @graph 数组,三个节点通过 @id 互相引用。
这样 LLM 一次就能抓到地址、三道 brunch 菜、素食标签和 4.7 星综合评分。分散的话,一般只剩 Restaurant。
JSON-LD 骨架
thMenu 自动生成的模板顺序如下:
- Restaurant 节点:name、address、servesCuisine、priceRange、image、aggregateRating、hasMenu。
- Menu 节点:hasMenuSection 包含 MenuItem(name、description、offers.price、suitableForDiet)。
- Review 节点:itemReviewed 指向 Restaurant ID,3-5 条近期评论。
AI 与传统 SEO 验证
三处验证:Google Rich Results Test、Schema.org Validator 和 ChatGPT 本身 — 直接问 AI 你的餐厅,看数据如何落地到回答里。
thMenu 仅按最近90 天的真实反馈计算综合评分,旧的或被标记的评论会被排除,从而符合 Google review-spam 政策。
FAQ
Schema 更新多久出现在 AI 搜索? Google 1-3 周,ChatGPT/Perplexity 7-21 天。
虚假评分会被惩罚吗? 不会,只要评分来自真实反馈、reviewCount 诚实。
需要列出全部菜品吗? 不用 — 最受欢迎的 20-30 道就够。
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