搞GEO别整虚的，先把结构化数据和LCP压下来再说

坐标深圳，后端开发，最近半年被老板拉去搞GEO，踩了不少坑。

先说结论：GEO的核心根本不是写多少内容，而是技术底子。AI搜索爬虫和传统搜索引擎蜘蛛不一样，它更依赖结构化数据来理解页面语义。我们之前官网一堆div堆砌，Schema标记基本为零，内容写得再多，AI抓取后也一脸懵。

后来我做了三件事，效果立竿见影：

1. 全站补JSON-LD。重点把Article、FAQPage、HowTo、Product这几种类型标全。FAQPage特别管用，AI直接抽取问答对，曝光量涨了40%。注意，别用微数据，JSON-LD最稳，Google和Bing都认。

1. 压LCP到1.2秒以内。AI搜索对页面速度极其敏感，它要在有限时间内抓取和解析。我们原来LCP 3.8秒，抓取频次低得可怜。优化手段：图片全部WebP + 懒加载，移除阻塞渲染的JS，CDN边缘缓存。LCP降到1.1秒后，AI爬虫的抓取量翻了3倍。

1. 语义化HTML结构。把h1-h6层级理顺，用article、section、nav这些标签，别再用div一把梭。AI解析DOM树时，语义标签能直接告诉它哪块是正文、哪块是导航。我们调整后，AI摘要的准确率明显提升。

再说一个坑：别忽略robots.txt和llms.txt。现在很多AI爬虫会先读llms.txt，告诉它哪些内容可抓、哪些别碰。我们加了之后，抓取效率高了不少。

最后，结构化数据不是一劳永逸，Schema.org的规范一直在变，建议用Rich Results Test定期跑一遍。

你们在搞GEO时，有没有遇到AI抓取时页面渲染不完整的问题？我这边用SSR解决了，但SPA还是有点吃力，想听听大家的方案。