从工程师视角聊聊GEO：结构化数据和页面速度才是根
最近看社区里不少人在讨论GEO，大部分都在聊内容和外链，我作为一个后端工程师，想从技术实现的角度说点不一样的。
先说结论：GEO 的核心不是玄学，是技术可发现性。AI 爬虫和传统搜索引擎爬虫在抓取逻辑上有很大区别，但有一点是共通的——它们都吃结构化数据这碗饭。
结构化数据不是可选项
上个月我拿公司一个客户站做了组对照实验。A 站全站加了 Article + FAQPage + Organization 三层 JSON-LD，B 站保持原样。三周后，A 站在 AI 搜索摘要里的引用率比 B 站高出大概 40%。
具体加什么？我的建议优先级：
- Organization / LocalBusiness — 告诉 AI 你是谁，这是实体识别的基础
- Article + author + datePublished — 解决内容归属和时效性问题
- FAQPage — 这个最容易被忽略，但对 AI 摘要极其友好
- BreadcrumbList — 帮 AI 理解站点层级
用 Google 的 Rich Results Test 和 Schema Markup Validator 双重验证，别偷懒。
页面速度：AI 爬虫的耐心比人还差
这是我踩过最深的坑。去年帮一个电商站做优化，内容结构化都做了，但 AI 引用率就是上不去。后来抓日志发现，他们首字节时间（TTFB）平均 1.8s，LCP 4.2s。
AI 爬虫的抓取预算不是无限的。我测过几个主流 AI 爬虫的 UA，对超过 3s 还没返回首屏的页面，基本直接放弃。
优化方向：
- CDN 必须上，尤其是有海外流量的站
- 关键 CSS 内联，JS 延迟加载
- 图片上 AVIF/WebP，别再用 PNG 硬扛
- 服务端渲染优先，CSR 站点对 AI 爬虫几乎等于隐身
一个容易忽略的点：robots.txt
很多人做 GEO 的时候忘了检查 robots.txt 有没有放行 AI 爬虫。GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 这些 UA，有些老站的规则是直接 Disallow: / 的。
去日志里 grep 一下这些 UA，看看它们到底有没有进来过。如果从来没出现过，先别谈优化，先解决能不能被抓的问题。
我的判断依据
说到底，GEO 不是内容团队单方面的事。我见过太多公司让文案去研究 GEO，结果结构化数据一个没加，页面加载 5 秒。这就像让厨师去修水管，方向错了。
技术底座搭好，内容才有机会被 AI 看见。
抛个问题：你们在日志里看到过 GPTBot 或者 PerplexityBot 的抓取记录吗？抓取频率和返回状态码是多少？我这边有个站 GPTBot 的 200 比例只有 60% 多，想看看是不是普遍现象。