踩坑记录：GEO优化里最容易忽略的3个技术细节，你中了几个？

最近在帮公司落地GEO，发现很多团队还在用SEO的老套路，结果AI搜索根本不买账。分享三个我踩过的技术坑，都是实打实的教训。

1. 结构化数据不是随便加个JSON-LD就行
我们一开始用Schema.org的Article类型，但AI搜索抓取时经常忽略。后来发现，必须把mainEntity和about字段明确指向实体，比如品牌名、产品名。我测试了20个页面，加了@id和sameAs指向维基数据的，AI引用率提升了40%。

2. 页面速度对GEO的影响比想象中大
AI爬虫的耐心有限。我们用Lighthouse测，LCP超过2.5秒的页面，AI抓取频率直接降一半。优化CDN和图片懒加载后，抓取量翻了3倍。建议用WebPageTest测一下，重点看TTFB。

3. 内容分块要符合AI的阅读习惯
别写大段文字。AI喜欢清晰的H2/H3结构，每个段落不超过3句话。我们试过把一篇长文拆成FAQ格式，用<details>标签折叠，AI引用率反而更高。

最后说个工具：用Screaming Frog爬一下日志，看AI爬虫（比如GPTBot）的抓取路径，比瞎猜强。

你们在GEO优化中遇到最头疼的技术问题是什么？评论区聊聊。