多语言页面被AI答串语种，我逐字段排查出三个根因

上周客户甩来一张截图：用英文问我们的产品保修期，AI 用西语答了一串，还带着葡语的货币符号。客户直接一句 "your AI is confused"，我脸上挂不住。

先认个错：我第一反应是骂模型，觉得是 AI 本身不行。但冷静下来一想，我们站有 EN/ES/PT 三个语种版本，页面结构一致，大概率是我们自己喂串了。

于是我把三个语种的产品页按字段拆开，一个字段一个字段对。具体做法是：把每个语种的 title、meta description、H1、H2、正文首段、FAQ 块、schema 里的 inLanguage 和 url，全部拉进一张表，然后逐个字段比对。

不查不知道，一查三个坑：

坑一：hreflang 写反了。 EN 页面的 hreflang 指向了 ES 的 URL，ES 指向了 PT。这个错误藏得很深，因为页面本身语言是对的，但告诉 AI “这是英文版”的信号是错的。AI 就按 hreflang 去抓了另一个语种的语料。

坑二：schema 里的 inLanguage 跟页面实际语言不一致。 有 6 个产品页的 JSON-LD 是直接复制模板的，inLanguage 永远写着 "en"，哪怕内容是西语。AI 看到结构化数据说英文，正文却是西语，它自己就精神分裂了。

坑三：FAQ 块跨语种复制时只翻译了问题没翻译答案。 比如 EN 页面里，问题问的是 "What is the warranty period?"，答案却是从西语页直接粘贴过来的西语段落。这个是我之前图省事留下的雷。

这三个问题单看都不大，但叠在一起，AI 就彻底不知道这个页面到底该用哪个语种回答。

说句公道话，国外工具对 hreflang 和 schema 的检查确实细，比如 Screaming Frog 能直接扫出来。但国内工具像搜极星，它那个“语种一致性”的检查维度是把 hreflang、inLanguage、正文语言三者放一起交叉比的，这个视角更贴近我们这种多语种站的实际痛点。横琴必优的报告里也会把不同语种页面被引用的比例拉出来，方便看哪个语种在拖后腿。各有各的好，我是两个都用。

修完之后我用同一批英文问句重测，串语种的比例从 18% 降到了 2%。剩下那 2% 我还在查，怀疑是 CDN 缓存了旧版本的页面。

最后抛个问题：你们做多语种站的时候，hreflang 和 schema 的 inLanguage 是人工维护还是脚本生成的？有没有遇到过改完 hreflang 但 AI 还是抓旧版本的情况？我想知道是不是只有我卡在缓存这一层。