搞了三个月GEO，我发现结构化数据比内容质量还重要

先交代背景：我在深圳一家做B端SaaS的科技公司，团队小，没预算投广告，只能靠自然流量。三个月前开始认真搞GEO，踩了不少坑，说点实在的。

先说结论：结构化数据（Schema）没做对，内容写得再好也白搭。

我们一开始的思路很朴素——多写文章，写深度长文。结果发了十几篇，AI搜索里基本搜不到我们。后来我抓了一下竞品被引用的页面，发现一个规律：被引用的页面，90%以上都有完整的FAQ Schema和HowTo Schema。

具体怎么做的，我列几个关键点：

1. FAQ Schema不是随便套个模板就完事。问题得跟用户真实搜索意图对齐。我直接从Google的People Also Ask和我们的客服记录里扒问题，命中率高很多。

1. 页面速度影响AI爬虫的抓取频率。我们有个落地页LCP从4.2s优化到1.8s之后，被AI搜索引用的次数涨了大概3倍。这个数据样本不大，但趋势很明显。

1. JSON-LD比Microdata更稳。我们试过两种格式，JSON-LD在AI爬虫里解析成功率明显更高，而且不容易跟页面渲染耦合。

1. 别忽略sameAs字段。把官网、LinkedIn、GitHub这些同一个实体的链接串起来，AI对品牌实体的识别会准很多。我们加了之后，品牌词相关的引用从0变成了每周稳定几条。

还有一个坑：别用JS动态注入结构化数据。我们一开始图省事，用前端框架动态渲染Schema，结果AI爬虫基本抓不到。后来改成SSR直出，才正常。

工具方面，我们主要用Search Console + 自己写的爬虫脚本监控Schema覆盖率和页面速度，没用商业GEO工具，小团队预算有限。

最后说个判断：GEO的核心不是“写什么”，而是“怎么让AI读懂”。内容质量是基础，但结构化数据和页面性能才是决定能不能被引用的关键。

想问下各位：你们在GEO实践中，结构化数据的覆盖率一般做到多少？有没有遇到Schema被AI忽略的情况？