Key Takeaway
| องค์ประกอบหลัก (Focus) | AI Search ต้องการอะไรจาก Schema Markup? | Schema Markup ที่เกี่ยวข้อง (Priority) |
| ตัวตนและความน่าเชื่อถือ (E-E-A-T) | ต้องการยืนยันตัวตน ผู้เขียน องค์กร เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือในคำตอบ | Organization, Person, LocalBusiness |
| การตอบคำถาม/แก้ปัญหา | ต้องการข้อมูลที่พร้อมสรุปเป็นคำตอบแบบตรงประเด็น (Generative Answer) | FAQPage, HowTo, QAPage |
| การแสดงผลขั้นสูง (Rich Results) | ต้องการข้อมูลที่ครบถ้วน (Price, Review, Availability) เพื่อแสดงผลที่ดึงดูดการคลิก | Product, Review, Event |
| รูปแบบที่ถูกต้อง | ต้องการรูปแบบโค้ดที่สะอาดและง่ายต่อการประมวลผล (Parsing) | JSON-LD (รูปแบบที่ Google และ AI แนะนำ) |
คุณอาจเคยรู้สึกว่าการทำ SEO นั้น ยากขึ้นเรื่อย ๆ เหมือนกำลังวิ่งแข่งกับเงาที่มองไม่เห็น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่ Google และ Search Engine อื่น ๆ ต่างก็หันไปใช้ AI Overview และ Generative AI ในการตอบคำถามผู้ใช้โดยตรง
Pain Point ที่คุณกำลังเผชิญ คือ การจัดอันดับแบบเดิม (Ten Blue Links) เริ่มไม่สำคัญเท่าเดิมอีกแล้ว คำถามที่ใหญ่กว่าคือ: ทำอย่างไรให้เว็บไซต์ของเราถูก AI เลือกไปสรุปเป็นคำตอบ ที่ปรากฏเด่นเป็นสง่าอยู่เหนือคู่แข่ง?
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ด้าน Digital Marketing มากว่าทศวรรษ เราเข้าใจความท้าทายนี้ดี
- การใส่ Keyword แบบเดิม ๆ ไม่เพียงพอ
- Backlink ยังสำคัญ แต่ความเข้าใจเนื้อหาแบบ เชิงลึก สำคัญยิ่งกว่า
และกุญแจสำคัญที่ช่วยให้ AI เข้าใจเว็บไซต์ของคุณได้อย่างแม่นยำ คือ Schema Markup หรือ Structured Data นั่นเอง
บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกโครงสร้าง Schema Markup ในมุมมองของ AI Search Optimization (ASEO) ปี 2026 โดยเฉพาะ ไม่ใช่แค่การติด Rich Snippets ธรรมดาอีกต่อไป แต่เป็นการสร้าง “ภาษา” ให้ AI เข้าใจตัวตน เนื้อหา และความน่าเชื่อถือของธุรกิจคุณ ซึ่งเป็นแนวทางที่ Minimice Group มุ่งเน้นมาโดยตลอด
ทำความเข้าใจ Schema Markup ในมุมมองของ AI Search ปี 2026
Schema Markup (Structured Data) คือโค้ดคำสั่งพิเศษที่ถูกเพิ่มเข้าไปใน HTML ของเว็บไซต์ ทำหน้าที่ “ติดป้ายกำกับ” (Labeling) หรือ “อธิบายความหมาย” ของข้อมูลในหน้าเว็บนั้น ๆ ให้กับ Search Engine Bot
ในอดีต Schema ถูกใช้เพื่อช่วยให้เว็บไซต์แสดงผลแบบ Rich Snippets (เช่น คะแนนดาว ราคา) แต่ในยุค AI Search บทบาทของ Schema ได้ยกระดับขึ้นเป็น รากฐานข้อมูลสำหรับ Generative AI
AI ไม่ได้อ่านแค่ข้อความบนหน้าเว็บ แต่ AI จะดึงข้อมูลจาก Schema Markup (JSON-LD) มาใช้ในการ
- สร้าง Knowledge Graph สร้างแผนผังความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล องค์กร และผลิตภัณฑ์ของคุณ
- ยืนยันความถูกต้อง (Fact Verification) ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (เช่น ราคา วันที่ ชื่อผู้เขียน) เพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือก่อนนำไปสรุปใน AI Overview
- ลดความกำกวม (Remove Ambiguity) แยกแยะคำที่เหมือนกัน เช่น “Apple” ที่หมายถึงผลไม้ หรือ “Apple” ที่หมายถึงแบรนด์ (https://serpzilla.com/blog/schema-markup-ai-search/)
- Schema 2026 คือ Structured Data for AI (SDAI) ไม่ใช่แค่ Rich Snippet
- ช่วยให้ AI เข้าใจ ความหมาย ไม่ใช่แค่ อ่าน ข้อความ
- เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้เว็บไซต์ของคุณถูกเลือกไปเป็น Source ใน AI Overview
- Google แนะนำให้ใช้รูปแบบ JSON-LD เพราะทำความสะอาดและง่ายต่อการประมวลผล
โครงสร้าง Schema Markup พื้นฐานที่ “ต้องมี” สำหรับทุกธุรกิจ
โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้คือรากฐานของ Entity SEO ที่ช่วยให้ AI รู้ว่าคุณคือ “ใคร” “ทำอะไร” และ “อยู่ที่ไหน” ซึ่งเป็นองค์ประกอบหลักของ E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)
Organization Schema (@type: Organization)
ใช้เพื่อระบุตัวตนขององค์กรหรือแบรนด์อย่างชัดเจน เป็นการสร้างรากฐานของความน่าเชื่อถือ (Trust)
| Property สำคัญ | คำอธิบาย (สำหรับ AI) | ตัวอย่างค่า (Value) |
| name | ชื่อทางการขององค์กร | Minimice Group |
| logo | URL ของโลโก้ (สำคัญต่อ Brand Recognition) | https://minimicegroup.com/logo.png |
| url | URL หลักของเว็บไซต์ | https://minimicegroup.com |
| sameAs | ลิงก์โซเชียลมีเดีย/บัญชีทางการอื่น ๆ | LinkedIn, Crunchbase, Facebook |
Person Schema (@type: Person)
สำคัญมากสำหรับบทความที่เน้นความเชี่ยวชาญ (Expertise) โดยเฉพาะในอุตสาหกรรม YMYL (Your Money or Your Life)
- ควรผูก Person Schema เข้ากับ Article Schema เพื่อระบุว่าใครคือผู้เขียน
- ควรมีคุณสมบัติ เช่น jobTitle, alumniOf และ sameAs เพื่อยืนยันตัวตนและความเชี่ยวชาญ
LocalBusiness Schema (@type: LocalBusiness)
สำหรับธุรกิจที่มีหน้าร้านจริงหรือให้บริการในพื้นที่ (Local SEO) การใส่ address, geo, openingHours, และ department (ถ้ามีหลายแผนก) จะช่วยให้ AI/Google Maps ดึงข้อมูลไปแสดงผลได้อย่างแม่นยำ
- Organization/LocalBusiness คือการประกาศตัวตนให้ AI รับทราบ
- Person Schema คือการประกาศความเชี่ยวชาญของ Content Creator
- คุณสมบัติ sameAs ช่วยเชื่อมโยงไปยังบัญชีทางการอื่น สร้าง Entity ความน่าเชื่อถือ
- ใช้ Schema เป็นเครื่องมือหลักในการสื่อสาร E-E-A-T
Schema Markup เชิงกลยุทธ์ที่ส่งผลต่อ Generative Answers โดยตรง
ในยุค AI Search การที่เนื้อหาของคุณถูกนำไปสรุปใน AI Overview หมายถึงการที่คุณได้รับเครดิตในคำตอบนั้น ๆ Schema ประเภทนี้จึงเป็นเหมือน “อาหารหลัก” ที่ AI ชื่นชอบ
FAQPage Schema (@type: FAQPage)
เมื่อก่อน FAQ Schema ช่วยให้เกิด Rich Snippet ที่ขยายคำตอบออกมาบน SERP แต่ตอนนี้มันเป็นแหล่งข้อมูลชั้นดีที่ AI ใช้ในการตอบคำถามสั้น ๆ ทันที
- หลักการ: โครงสร้างคำถาม-คำตอบ (Q&A) ต้องตรงกับเนื้อหาบนหน้าเว็บ
- สำหรับ AI: AI จะดึงเฉพาะส่วน acceptedAnswer ไปใช้ในการสังเคราะห์คำตอบ
HowTo Schema (@type: HowTo)
เหมาะสำหรับบทความที่เป็นขั้นตอน (Step-by-step Guides) หรือคู่มือปฏิบัติ
- โครงสร้าง: ต้องมีการระบุ step (ขั้นตอน) อย่างชัดเจน รวมถึง tool (เครื่องมือ) และ supply (วัสดุ) ที่จำเป็น
- ความได้เปรียบใน AI Search: AI สามารถดึงขั้นตอนเหล่านี้ไปแสดงผลเป็นรายการสั้น ๆ ใน AI Overview ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ได้รับคำแนะนำทันทีโดยไม่ต้องคลิกเข้าสู่หน้าเว็บทั้งหมด
QAPage Schema (@type: QAPage)
ต่างจาก FAQPage ตรงที่ QAPage เหมาะสำหรับฟอรัม หรือหน้าเว็บที่มีคำถามหลัก 1 คำถาม และมีคำตอบหลายคำตอบจากผู้ใช้ (เช่นกระทู้ Pantip หรือหน้าสนับสนุนของสินค้า)
- FAQPage & HowTo คืออาวุธสำคัญสำหรับ Content SEO ในยุค AI
- ต้องแน่ใจว่าเนื้อหาใน Schema ตรงกับเนื้อหาบนหน้าเว็บ อย่างสมบูรณ์
- การใช้ HowTo ช่วยให้ AI สรุปขั้นตอนการทำได้ง่ายขึ้น เพิ่มโอกาสการมองเห็น
การจัดการ Schema สำหรับธุรกิจ E-Commerce และ Product Search
สำหรับธุรกิจที่ขายสินค้าหรือบริการ Schema Markup คือเครื่องมือสร้างความแตกต่างที่ชัดเจนที่สุดในผลการค้นหา
Product Schema (@type: Product)
ช่วยให้ AI และ Search Engine เข้าใจสินค้าของคุณในรายละเอียด
- คุณสมบัติสำคัญสำหรับ AI Search:
- review (คะแนนและจำนวนรีวิว) AI ใช้ในการวัดความนิยม
- offers (ราคา สกุลเงิน สถานะ InStock/OutOfStock) AI ใช้ในการเปรียบเทียบราคาแบบเรียลไทม์
- brand และ sku หรือ gtin ช่วย AI ระบุสินค้าได้อย่างแม่นยำแม้มีชื่อคล้ายกัน
Service Schema (@type: Service)
สำหรับธุรกิจบริการ เช่น ที่ปรึกษา กฎหมาย หรือ Digital Marketing
- ให้ระบุ serviceType, areaServed (พื้นที่ให้บริการ) และ provider (องค์กรที่ให้บริการ)
- การใส่ review สำหรับบริการยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือได้อย่างมหาศาล
BreadcrumbList Schema
ช่วยให้ AI เข้าใจโครงสร้างเว็บไซต์ (Site Structure) และลำดับชั้นของเนื้อหา ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญใน Technical SEO
สรุปใจความ
- Product/Service Schema ต้องมีความสมบูรณ์ 100%
- ต้องมีการอัปเดตราคา สต็อก และรีวิวแบบ เรียลไทม์
- การใช้ gtin/sku ช่วยให้ AI สามารถแยกแยะสินค้าที่เหมือนกันได้ง่ายขึ้น
The Semantic Deep Dive Strategy กลยุทธ์การเชื่อมโยง Schema เพื่อพิชิต Knowledge Graph
นี่คือกลยุทธ์ระดับสูงที่ไม่ได้มีแค่การวาง Schema ลงไป แต่คือการ เชื่อมโยง Entity ต่าง ๆ เข้าด้วยกัน เพื่อสร้าง Knowledge Graph ที่สมบูรณ์และน่าเชื่อถือที่สุด
หลักการ คุณไม่ได้แค่บอก AI ว่า “นี่คือบทความ” แต่คุณกำลังบอกว่า “บทความนี้ถูกเขียนโดย [บุคคล] ของ [องค์กร] เกี่ยวกับ [ผลิตภัณฑ์/บริการ] โดยอ้างอิงจาก [แหล่งข้อมูล/รีวิว]”
| Schema A (หลัก) | Property ที่ใช้เชื่อมโยง | Schema B (รอง) | ตัวอย่างการเชื่อมโยง |
| Article | author | Person | เชื่อมบทความเข้ากับโปรไฟล์ผู้เขียน |
| Article | publisher | Organization | เชื่อมบทความเข้ากับข้อมูลองค์กร |
| Organization | owns / sponsors | Product | แสดงความเป็นเจ้าของผลิตภัณฑ์/บริการ |
| Product | review | Review | เชื่อมผลิตภัณฑ์เข้ากับรีวิวแต่ละรายการ |
| LocalBusiness | makesOffer | Service | เชื่อมร้านค้าเข้ากับบริการที่เสนอ |
Case Study การใช้ Schema เชื่อมโยงเพื่อแก้ไขปัญหา E-E-A-T ของ Minimice Group
มีช่วงหนึ่งที่บทความเชิงกลยุทธ์ของ Minimice Group ถูก AI Search ดึงไปสรุปน้อยกว่าที่ควรจะเป็น แม้ว่าเนื้อหาจะดีเยี่ยม
การแก้ปัญหา
- Audit ตรวจสอบพบว่าใช้แค่ Article Schema แต่ขาด author และ publisher ที่ชัดเจน
- Implementation
- สร้าง Person Schema สำหรับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน (ระบุ jobTitle, sameAs LinkedIn)
- อัปเดต Organization Schema ให้สมบูรณ์และใส่ในทุกหน้า
- แก้ไขโค้ด Article ให้เชื่อม author เข้ากับ Person Entity และ publisher เข้ากับ Organization Entity
- Result เมื่อ AI ตรวจสอบพบว่าบทความมาจาก “ผู้เชี่ยวชาญจริง” ที่สังกัด “องค์กรที่เชื่อถือได้” (ลิงก์ผ่าน sameAsและ publisher) ทำให้ค่า Trust Signal สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และจำนวนครั้งที่บทความถูกอ้างอิงใน AI Overview ก็เพิ่มขึ้นตามมา
คลังศัพท์น่ารู้สำหรับมือใหม่ด้าน Schema Markup
| คำศัพท์ | คำอธิบายแบบเข้าใจง่าย |
| Structured Data | ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน ถูกจัดระเบียบให้เครื่องจักร (AI/Bot) เข้าใจง่าย เช่น ข้อมูลในรูปแบบตาราง |
| Schema.org | องค์กร/ชุดคำศัพท์มาตรฐานกลางที่ Google, Bing, Yahoo ร่วมกันพัฒนาเพื่อให้ข้อมูลมีรูปแบบเดียวกัน |
| JSON-LD | รูปแบบโค้ดที่แนะนำสำหรับ Schema Markup (JavaScript Object Notation for Linked Data) ซึ่งเป็นรูปแบบที่อ่านง่ายสำหรับ AI |
| Entity SEO | การทำ SEO ที่เน้นการสร้าง “สิ่งมีตัวตน” (Entity) ที่ AI สามารถเข้าใจความหมายและความสัมพันธ์ของสิ่งนั้น ๆ ได้ เช่น Minimice Group เป็น Entity บริการ SEO เป็น Entity |
| Rich Snippets/Results | ผลการค้นหาที่แสดงข้อมูลเพิ่มเติม เช่น คะแนนดาว รูปภาพ ราคา หรือคำตอบของ FAQ (ผลลัพธ์ที่มาจากการใช้ Schema Markup) |
Actionable Checklist สิ่งที่ต้องทำทันทีเพื่อติด AI Overview ในปี 2026
การติดตั้ง Schema Markup ไม่ใช่เรื่องของการทำครั้งเดียวจบ แต่คือการดูแลอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ข้อมูลถูกต้องและสดใหม่อยู่เสมอ
- เปลี่ยนรูปแบบโค้ด ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Schema Markup ทั้งหมดใช้รูปแบบ JSON-LD
- ครอบคลุมพื้นฐาน ติดตั้ง Organization และ LocalBusiness (ถ้าเกี่ยวข้อง) บนทุกหน้าหลัก
- สร้างความน่าเชื่อถือ สร้าง Person Schema สำหรับผู้เขียน/ผู้เชี่ยวชาญ และเชื่อมโยงเข้ากับบทความด้วย author property
- เน้นคำตอบ AI ใช้ FAQPage และ HowTo Schema บนหน้าที่ตอบคำถามหรือเป็นคู่มือ
- ตรวจสอบความถูกต้อง ใช้เครื่องมือ Google Rich Results Test (https://search.google.com/test/rich-results) เพื่อตรวจสอบโค้ดและแก้ไข Error
- อัปเดต Real-Time วางระบบการอัปเดต Product Schema (ราคา สต็อก) อัตโนมัติเมื่อข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลง
- เชื่อมโยง Entity ตรวจสอบคุณสมบัติ sameAs ว่ามีการเชื่อมโยงไปยังบัญชีทางการขององค์กรและบุคคลครบถ้วนหรือไม่
FAQs คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Schema Markup และ AI Search
Schema Markup ช่วยให้เว็บไซต์ติดอันดับดีขึ้นโดยตรงหรือไม่?
โดยตรง Schema ไม่ใช่ Ranking Factor ที่ทำให้คุณขึ้นจากอันดับ 10 ไป 1 ทันที แต่ Schema ช่วยให้คุณได้ Rich Results เพิ่ม CTR (อัตราการคลิก) และช่วยให้ AI เข้าใจเนื้อหาของคุณได้อย่างชัดเจน ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ส่งผลทางอ้อมต่ออันดับในระยะยาวและที่สำคัญที่สุดคือ เพิ่มโอกาสในการปรากฏใน AI Overview
ควรใช้ Schema ประเภทใดบ้าง?
เริ่มจากประเภทพื้นฐาน: Organization (หรือ LocalBusiness) จากนั้นดูตามประเภทเนื้อหาในหน้าเว็บ เช่น บทความใช้ Article หน้าสินค้าใช้ Product หน้าคำถามใช้ FAQPage เน้น Schema ที่ตรงกับเนื้อหาจริงเท่านั้น
JSON-LD กับ Microdata/RDFa แตกต่างกันอย่างไร?
JSON-LD คือรูปแบบโค้ดที่ Google และ Search Engine ส่วนใหญ่แนะนำในปัจจุบัน เพราะโค้ดจะอยู่แยกจากส่วน HTML ทำให้ง่ายต่อการติดตั้ง แก้ไข และ Bot ประมวลผล ส่วน Microdata และ RDFa จะฝังอยู่ใน HTML โดยตรง ซึ่งซับซ้อนและมีโอกาสทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้มากกว่า
ถ้าใส่ Schema ที่ไม่ตรงกับเนื้อหา (Spamming) จะเกิดอะไรขึ้น?
Google มีแนวทางปฏิบัติที่เข้มงวด การใส่ Schema ที่ไม่ตรงกับเนื้อหาจริงบนหน้าเว็บถือเป็นการละเมิด (Spamming) ซึ่งอาจทำให้ Rich Results ของคุณถูกเพิกถอน (Manual Action) และเสียความน่าเชื่อถือในสายตา AI
เราจะรู้ได้อย่างไรว่า Schema Markup ทำงานได้ดีสำหรับ AI?
ตรวจสอบที่ Google Search Console ในส่วน Enhancements เพื่อดูรายงาน Rich Results (เช่น FAQ, Product) หากไม่มี Error และมีการแสดงผลที่ดี นั่นหมายความว่า Schema ของคุณถูก Google เข้าใจแล้ว ส่วนการวัดผลกับ AI Search โดยตรง ต้องใช้การสังเกตว่าเนื้อหาของคุณถูกดึงไปใช้ใน AI Overview บ่อยแค่ไหน
Schema Markup จำเป็นสำหรับ AI Chatbot อื่น ๆ เช่น Gemini หรือ ChatGPT หรือไม่?
ใช่ ข้อมูล Structured Data ที่มาจาก Schema.org เป็นมาตรฐานที่ AI/LLMs (Large Language Models) ใช้ในการฝึกฝนและสังเคราะห์คำตอบ ดังนั้น การมี Schema ที่ดีจะช่วยเพิ่มโอกาสที่ข้อมูลของคุณจะถูกใช้เป็นแหล่งอ้างอิงในคำตอบของ Chatbot เหล่านี้ด้วย
ควรใส่ Schema Markup บนทุกหน้าของเว็บไซต์หรือไม่?
ควรใส่ แต่เลือกประเภทให้เหมาะสม เช่น หน้าติดต่อใช้ ContactPage หรือ LocalBusiness หน้าบล็อกใช้ Article หน้าบริการใช้ Service ไม่จำเป็นต้องใส่ Schema ที่ซ้ำซ้อนหรือ irrelevant
จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ดเพื่อติดตั้ง Schema ไหม?
ไม่จำเป็นอย่างยิ่ง ปัจจุบันมีเครื่องมือช่วยสร้างโค้ด JSON-LD (เช่น TechnicalSEO.com หรือ Schema App) และมีปลั๊กอินสำหรับ CMS ยอดนิยม (เช่น Rank Math, Yoast SEO) ที่ช่วยติดตั้งได้ง่ายและอัตโนมัติ
ควรระบุปีใน Schema Markup ด้วยหรือไม่?
ใน Schema ประเภท Article ควรระบุ datePublished และ dateModified ที่ถูกต้องเพื่อสื่อสารกับ AI ว่าเนื้อหาของคุณมีความสดใหม่ (Recency)
Schema Markup ส่งผลต่อ Voice Search อย่างไร?
Voice Search มักต้องการคำตอบที่สั้น กระชับ และตรงประเด็น โครงสร้างข้อมูลที่ชัดเจนจาก Schema (โดยเฉพาะ FAQPage และ HowTo) ช่วยให้ AI ดึงคำตอบไปใช้กับผู้ช่วยเสียงได้อย่างรวดเร็ว
สรุป
ในยุคของ AI Search ปี 2026 นี้ Schema Markup ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นข้อบังคับ (Mandatory) สำหรับการแข่งขันบนโลกออนไลน์ มันคือการลงทุนใน “ภาษา” ที่ทำให้เครื่องจักรเข้าใจคุณได้มากกว่าคู่แข่งรายใด ๆ
การทำ SEO ที่ชนะ AI ไม่ได้จบแค่การติดอันดับ แต่คือการสร้างความน่าเชื่อถือ (Trust) และความชัดเจน (Clarity) ให้กับ Entity ของธุรกิจคุณ
อย่าปล่อยให้ธุรกิจของคุณกลายเป็น “เงา” ที่ AI มองไม่เห็นในกระบวนการสรุปคำตอบ ถึงเวลาเปลี่ยนจาก SEO แบบเก่า สู่ ASEO ที่ขับเคลื่อนด้วย Structured Data อย่างแท้จริง
หากคุณพร้อมที่จะปรับโครงสร้าง Schema Markup ให้เป็นไปตามมาตรฐานสูงสุดสำหรับ AI Search เพื่อให้เว็บไซต์ของคุณเป็น “แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ” สำหรับ AI Overview
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน ASEO จาก Minimice Group ได้ทันที เพื่อวางกลยุทธ์และติดตั้ง Schema Markup เชิงลึกที่เชื่อมโยงทุก Entity ของธุรกิจคุณให้สมบูรณ์
คลิกเพื่อเริ่มวางแผนโครงสร้าง AI-Ready Schema Markup วันนี้
