给做GEO的朋友提个醒：结构化数据没做对，AI根本读不懂你

最近帮公司调GEO，发现一个挺普遍的问题，想跟大家聊聊。

先说结论：结构化数据没做对，AI再聪明也读不懂你的页面。

我们公司做SaaS工具，官网之前一直是传统SEO思路，爬虫能抓、关键词能排就行。但上个月做了一次GEO测试，发现AI引用我们的次数几乎为零。排查了一圈，问题出在结构化数据上。

踩坑细节一：JSON-LD写错嵌套层级

我们官网的产品页有Product schema，但嵌套的offers里priceCurrency和price字段位置放错了，直接导致AI解析失败。Google的Rich Results Test能过，但AI那边就是读不出来。我后来用Schema.org的validator重新跑了一遍才找到问题。

踩坑细节二：FAQPage的mainEntity没写全

FAQ页面的mainEntity只写了部分问答，剩下的全是纯文本。AI抓取的时候只拿到了那几条结构化数据，其他内容直接忽略。补全之后，AI引用的问答数量从3条涨到了11条。

踩坑细节三：页面速度拖后腿

这个可能很多人忽略。我们的移动端LCP是4.2秒，AI爬虫的抓取超时阈值比传统爬虫低不少。我实测了一下，把LCP压到1.8秒之后，AI抓取的成功率从60%左右提到了九成以上。

具体做法：

1. 用Schema.org validator逐页跑结构化数据，别只信Rich Results Test
2. 优先补全Product、FAQPage、HowTo这三类
3. LCP控制在2.5秒以内，移动端优先
4. 定期用Screaming Frog扫一遍schema覆盖率

有个数据可以分享：结构化数据补全之后，我们官网被AI引用的次数从每周个位数涨到了30+。没有做任何内容层面的改动，纯粹是技术优化。

所以我的判断是，GEO现阶段的核心还是技术基建。内容质量当然重要，但前提是AI能读懂你的页面。基建没打好，内容再好也白搭。

想问下大家，你们在做GEO的时候，结构化数据这块是怎么处理的？有没有遇到过AI能读但引用不稳定的情况？