brand-facts.json / ai-agent.json
別稱 品牌事實檔 · ai-agent.json · well-known 事實檔
在穩定的 well-known 路徑上發布的機器可讀 JSON 檔案，內含權威品牌事實，供 AI 代理取用。
這是什麼
這是一項新興慣例：提供一份結構化 JSON 文件，例如放在 /.well-known/ai-agent.json 或 /brand-facts.json，載明組織的標準事實，如法定名稱、成立日期、產品、定價、官方連結、聯絡方式與消歧資訊。RFC 8615 將 /.well-known/ 命名空間定義為這類全站中繼資料的標準位置。它與 Organization schema 互補，提供一個專為機器直接抓取而設計的單一事實來源。
為什麼重要
由於權威資料分散在各頁面，LLM 與 AI 代理常對公司產生幻覺或引用過時事實。一份精簡、自我描述的事實檔，讓答案引擎有一個可信賴的地方讀取你的名稱、主張與連結，減少張冠李戴，並改善 AI 回答描述你品牌的方式。
如何檢查
執行 curl -s https://example.com/.well-known/ai-agent.json（以及你選用的路徑），確認回傳 HTTP 200、Content-Type: application/json，且為可解析的有效 JSON。透過 JSON 驗證工具檢查（例如 | jq .），並確認關鍵事實正確、即時，且與你的 Organization schema 一致。
如何修正
撰寫一份小型 JSON 檔，以清楚命名的欄位列出法定名稱、別名、描述、成立年份、網址、標誌、社群檔案、主要產品與聯絡方式，然後以正確的 JSON 內容類型放在 /.well-known/ai-agent.json 或 /brand-facts.json。內容務求精簡，並與 Organization JSON-LD 同步更新，並從 llms.txt 連結過去，讓代理能發現它。
相關詞彙
- Organization / WebSite Schema（組織／網站結構化資料）用 schema.org 的 Organization（名稱、網址、標誌、社群檔案）與 WebSite（網站名稱、搜尋動作）宣告網站背後實體的結構化資料，向搜尋引擎與答案引擎確立「你是誰」。
- 實體清晰度（Entity Clarity）直白說明品牌是誰、做什麼以及關鍵事實，讓人與機器都能無歧義地辨識該實體。
- JSON-LD（結構化資料格式）JSON-LD 是一種以 JSON 為基礎的格式，透過 script type="application/ld+json" 區塊在頁面中嵌入機器可讀的結構化資料，也是 Google 建議用來描述組織、產品、文章等實體的方式。
- MCP 端點（MCP endpoint）可被發現的 Model Context Protocol 伺服器網址，透過標準化介面讓 AI 代理呼叫你的工具、資源與資料。
官方參考資料
外部連結，將於新分頁開啟。
把知識化為行動。
親手逐項完成每一項檢查，並轉成可分享的 GEO Score 報告——或在數秒內自動掃描你的網站。