先说结论：有用，但跟你以为的那种"有用"不太一样。
很多人以为加个Schema就等于SEO里的"排名因子"，加了就能往前排。GEO不是这个逻辑。结构化数据在AI搜索里的作用更底层——它决定的是AI能不能"读懂"你的页面，而不只是能不能"看到"。
实验怎么做的
选了10个结构相同的产品页面，主题都是"企业知识库软件选型"。5个加了完整的Schema标记（FAQ、Product、BreadcrumbList、Organization），5个什么都不加。其他条件一模一样：同一个域名、同一天发布、字数接近、图片数量一致。
观察周期是发布后30天，跟踪指标：被豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言引用的次数。
结果比预想的更有意思
30天后，加了Schema的那组平均被AI搜索引擎引用4.2次，没加的只有1.4次。差了三倍。
但更值得说的是"被怎么引用"。没加Schema的页面即使被引用了，AI提取出来的信息经常是歪的——比如把价格说成了另一个产品的，或者把功能列表里的某一行当成了核心卖点。加了Schema的页面被引用时，AI提取的信息准确率明显更高，尤其是FAQ部分，几乎一字不差地出现在答案里。
这个差异不难解释。LLM在生成答案时不是"读完文章再概括"，而是先做信息抽取再做重组。Schema等于给爬虫递了一张标注好的地图——"这一段是问答、这一段是价格、这一段是产品介绍"，AI不需要自己猜。
哪些Schema对GEO最有用
按实测效果排序：
1. FAQ标记：效果最直接。加了FAQ Schema的页面，AI搜索引用FAQ内容的概率大约是没加的两倍。而且FAQ的Q&A结构天然适合AI直接"搬"进答案。
2. Product标记：对电商和SaaS产品页帮助明显。AI能准确拿取价格、评分、功能特性，不会混淆。
3. BreadcrumbList：容易被忽略但很重要。它帮AI理解页面的站点结构层级，不会把子页面当成独立信息孤岛。
4. Organization：品牌实体识别的基础。没有它，AI可能把你公司的名字当成一个普通名词处理。
5. Article：对博客内容的价值在于时间戳和作者信息的标准化输出。豆包和DeepSeek对发布时间极度敏感，混乱的时间格式直接导致内容被判"陈旧"。
只加Schema不会自动拿排名
这是最常见的误区。Schema是"让AI读得懂"，不解决"你写的东西有没有价值"。如果你的内容本身又水又空，Schema加得再全，AI读懂了也不引用——因为它发现没东西可引用。
打个比方：Schema是一份写得工整的简历格式。格式再好，经历空白，HR还是不会叫你来面试。
另外提醒一点：国内AI搜索引擎（豆包、DeepSeek、Kimi）虽然在读Schema，但它们的解析能力差别不小。豆包和DeepSeek对JSON-LD格式的Schema支持比较完善，Kimi和文心一言对Microdata格式偶尔会漏掉。建议统一用JSON-LD，放在head里而不是body末尾。
该不该加？一句话
如果你的站做的是GEO而不是传统SEO，Schema不是可选项。它不是排名因子，但它是"能不能被AI正确读取"的基础设施。没有它，你写再多干货，AI也可能把你的内容读歪。