搞了三个月GEO，发现技术底子不打好，内容再好也白搭

最近三个月我一直在折腾GEO，公司产品在AI搜索里的曝光量一直上不去。一开始团队都觉得是内容质量的问题，拼命写稿、做选题，结果收效甚微。后来我花了两周时间用爬虫抓了主流AI搜索的返回结果，对比分析之后发现一个很反直觉的结论：内容本身没问题，问题出在技术层。

先说我具体做了什么。我用Python写了个小工具，模拟不同query去请求几个AI搜索接口，记录返回的引用来源，然后跟我们的页面做对比。结果发现，我们的页面被引用的比例只有竞品的1/4。但把内容拿出来对比，我们的信息密度、可读性都不差。

那差距在哪？我逐个排查了技术指标：

1. 结构化数据几乎为零。 竞品页面里密密麻麻的JSON-LD，FAQ、HowTo、Organization、Product这些schema全都有。我们只有基础的Article。AI搜索在抓取和解析的时候，结构化数据就是给它递答案，你递得越清楚，它越容易引用你。

1. 页面加载速度拖后腿。 我测了一下，我们移动端LCP中位数是4.2秒，竞品是1.8秒。别觉得这是老生常谈，AI搜索的爬虫对超时很敏感，加载慢的直接跳过。

1. URL结构和内链混乱。 我们之前改过两次版，旧链接没做301，内链指向也不统一。爬虫抓取效率低，页面权重分散。

发现问题后，我用了两周时间集中修技术层：给核心页面补全FAQ和HowTo的schema，把图片压缩、上CDN、延迟加载，把LCP压到2秒以内，再把所有旧链接301到新地址，内链重新梳理了一遍。

结果呢？一个月后，同一批query的引用率从原来的6%涨到了19%。内容一个字没改。

所以我的判断是：GEO的底层是技术，内容是在技术地基上盖的房子。地基没打好，房子再漂亮也容易被AI搜索忽略。当然，我不是说内容不重要，而是说技术层是入场券，没有这张券，内容连被看到的机会都没有。

我现在还在继续测，下一步想验证的是：结构化数据的颗粒度做到多细才最有效？FAQ和HowTo是不是越多越好，还是有个边际递减？

想问下社区里做技术的朋友，你们在结构化数据这块有没有踩过什么坑？比如schema标记太细反而导致页面被判定为作弊？或者加载速度优化到多少才够用？