用Chrome DevTools跑了一遍GEO站，发现AI抓取对LCP的容忍度比想象中低

最近在测几个GEO站点的抓取日志，顺手用DevTools的Performance面板跑了一遍，发现一个之前没太注意的点：AI爬虫的抓取频次跟LCP的关联比结构化数据还明显。

先说口径。我用的是CrUX的p75 LCP，采样周期7天，只看移动端。对比组是同一批站点里结构化数据覆盖率差不多的页面，唯一变量是LCP。结果LCP从2.5s降到1.8s的那批页面，一周内被抓取次数平均多了37%。这个数字我反复核了三遍，排除了CDN缓存和CDN回源的干扰。

具体踩坑记录：

1. 一开始我用的是实验室LCP（Lighthouse），数据完全对不上。后来换成真实用户监控（RUM）的p75才稳定。实验室数据跟抓取频次的相关性只有0.2出头，RUM能到0.6以上。

1. 结构化数据不是不重要，但它在抓取频次上的边际收益在覆盖率超过80%之后就明显递减。我拿两个站对比：A站JSON-LD覆盖率95%，LCP 3.1s；B站覆盖率60%，LCP 1.6s。B站的抓取频次反而更高。这跟我之前的认知有点冲突，但数据摆在那。

1. 关键资源加载顺序影响很大。有个站我把首屏图片从CSS背景改成<img>加preload，LCP从2.9s掉到1.7s，抓取频次跟着上来了。但同样操作在另一个站没效果，查下来是那个站的LCP元素是h1里的字体，字体加载策略没改对。

1. 抓取频次归因这块，我建议先定义清楚分母。是「单页面被抓取次数/天」还是「整站被抓取页面数/天」？这两个口径算出来的结论可能相反。我目前用的是前者，因为更贴近单页质量评估。

现在的判断是：GEO的技术栈里，页面速度的权重可能被低估了。结构化数据是门槛，速度是放大器。但具体阈值我还没摸到，目前只确认LCP在2s以下是个明显的分水岭。

想问下有没有人跑过类似的长周期数据？特别是INP这个指标，我还没找到跟抓取行为的相关性，样本量不够。