拆了20个GEO排名靠前的页面，发现结构化数据才是硬门槛

最近在帮公司做GEO落地，花了两个周末把某AI搜索里20个排名靠前的页面扒下来，用Schema.org的校验工具跑了一遍，结果挺意外的。

先说数据：这20个页面里，17个都有完整的JSON-LD结构化数据，覆盖率85%。剩下3个没有的，要么是纯文本博客，要么是新闻站点，域名权重高得离谱，普通人复刻不了。

更关键的发现是，结构化数据的类型主要集中在Article、FAQPage、HowTo、Product这四类。其中FAQPage出现频率最高，有11个页面用了。我一开始以为是巧合，后来用Rich Results Test逐个测，发现带FAQPage的页面在AI摘要里被引用的概率明显更高——20个样本里，被引用到答案框的有13个，其中9个带FAQPage。

这个比例不算严谨统计，但方向应该是对的。AI搜索在抓取内容时，需要快速判断“这段文字能不能直接回答用户问题”。FAQPage的mainEntity把问题和答案显式配对，等于帮模型省了一道语义切分的工序。

再说页面速度。我顺手用Lighthouse跑了一遍，发现排名靠前的页面LCP基本都在2.5秒以内，CLS低于0.1。有两个页面LCP只有1.2秒，都是静态生成的，没有用客户端渲染。我们自己的站点之前是CSR，LCP 4.8秒，结构化数据抓取率不到30%——因为爬虫等不到JS执行完就跑了。后来改成SSG + 预渲染，抓取率直接提到90%以上。

踩过的坑：

1. 别用动态注入JSON-LD。我们一开始在useEffect里插入script标签，Google能执行JS所以还行，但其他AI爬虫很多不执行，等于白做。老老实实服务端渲染进HTML。

1. FAQPage不要硬凑。我见过一个页面塞了20个FAQ，问题之间毫无逻辑，答案也是复制粘贴。这种反而会被判定为低质量。我测试下来，5-8个真实高频问题效果最好。

1. Product schema里的aggregateRating，如果没有真实评价数据，不要瞎写。我扒到一个站被降权了，估计就是这个原因。

1. 结构化数据不是万能药。有个页面schema完美，但正文只有300字，排名依然上不去。内容本身的信息密度是基础，schema是放大器。

目前我们自己的页面改造了两周，AI搜索的展现量涨了大概40%，不算爆炸但趋势稳定。接下来准备测一下HowTo和Article的混合标注，看看有没有叠加效应。

问一下社区里做过结构化数据的朋友：你们有没有测过FAQPage和HowTo同时标注的效果？会不会互相干扰？