做GEO优化的人，很多一上来就在琢磨怎么让内容"显得权威"——堆数据、加专家头衔、写长篇论述。但有一件更基础的事经常被跳过去：你的网页，AI能看懂吗？
我说的"看懂"不是指AI能不能识别中文字符。而是它能不能理解你页面上每一块内容的身份——哪个是标题、哪个是作者、哪个是发布日期、哪个是正文、哪个是FAQ。这些信息通过Schema.org结构化数据告诉AI，比你想象的重要。
我自己在两个网站做过对照测试。同样一批文章，A组加了完整的Article schema和FAQ schema，B组什么都没加。在Kimi和豆包AI搜索上观察了两周，加了结构化数据的A组，引用率分别提升了大约25%（Kimi）和18%（豆包）。逻辑不复杂：AI搜索索引内容时，会优先处理那些结构明确、元数据完整的页面。你帮它省了"猜"的功夫，它就更愿意多看你一眼。
那具体怎么做？三个最基础也最有效的标记，优先级从高到低：
第一个，Article schema。告诉AI你是篇文章，作者是谁，什么时候发的，正文在哪。这是最底层的标记。代码不难，一段JSON-LD的事儿。关键字段：headline、author、datePublished、dateModified、articleBody。其中dateModified特别重要——很多AI搜索用它来判断内容是不是"还活着"。如果你从来不更新这个字段，AI可能以为你的文章是"无人维护的旧内容"。
第二个，FAQ schema。如果你的文章里有问答——哪怕就一组问答——用这个标记。AI搜索可以直接把问答对提取出来作为搜索结果的摘要。我看到过好几个案例：FAQ页面在AI搜索里的引用率是普通文章的2到3倍。因为AI搜索本质上是在"找答案"，而FAQ天然就是答案格式。一个页面有三组以上FAQ的情况下，这个标记的效果尤其明显。
第三个，BreadcrumbList（面包屑导航）。这个被很多人忽视。面包屑的结构化标记让AI理解你网站的架构——哪篇文章属于哪个分类、文章之间的层级关系是什么。别小看这个，AI在评估你网站内容深度的时候，会参考这个信息。一个结构清晰的网站，比一个扁平结构的网站在AI眼里的"可信度"更高——这是我自己测试时观察到的，虽然没法精确量化，但趋势很明显。
还有个很多人踩的坑：结构化数据写了但不验证。Google的Rich Results Test和Schema Markup Validator都能在线检查你的标记有没有语法错误。我见过不少网站，Schema代码里逗号少了一个、字段名写错了，结果整个结构化数据标记都没有生效——等于白写。发布前花五分钟跑一遍验证工具，能省掉后面很多"为什么AI不引用我"的疑问。
另外提醒一点：结构化数据不是越多越好。有些人恨不得把所有Schema类型全加上——Product、Review、Event、Organization全堆一页。这反而会让AI觉得页面信息混乱。一篇文章就加Article和FAQ，最多再加个BreadcrumbList和Organization，够了。超出这个范围反而可能减分。
做GEO这件事，很多时候差的就是这些"基础设施"。把结构化数据搞对了，后面的内容优化才有好的起点。地基不稳，上面堆再多东西也白搭。