拆了三个GEO项目的前端，发现结构化数据漏了这块基本白做

上周帮朋友看他的独立站GEO效果，打开控制台我就皱眉了——页面加载3.8秒，LCP元素是张没做懒加载的banner大图。他问我为什么AI搜索不抓他的内容，我说你先别管AI，爬虫进来都嫌慢。

我自己经手过三个GEO项目，踩过的坑基本都在技术层。说几个具体的：

1. 结构化数据不是加个JSON-LD就完事

很多人只给首页塞了个Organization，内页全是裸的。我拿一个客户的文章页测试，补上Article schema之后，Google的富摘要展示率从12%涨到67%。关键字段别漏：datePublished、author、mainEntityOfPage。尤其是author，AI搜索现在很看重内容来源的可信度，没这个字段等于告诉模型「我不知道谁写的」。

2. 页面速度是GEO的入场券

我做过对比测试：同一个内容，LCP从4.2秒压到1.8秒（用WebP + CDN预热 + 关键CSS内联），两个月后来自AI搜索的引荐流量涨了2.3倍。不是说速度直接决定排名，而是慢到爬虫超时，你内容再好也进不了索引。建议直接用PageSpeed Insights跑，LCP控制在2.5秒以内是底线。

3. 语义化HTML比想象中重要

一个反直觉的发现：把div堆的页面改成article + section + h1-h3的层级结构后，AI摘录的内容准确率明显提升。我猜是模型解析DOM时，语义标签能帮它更快定位核心段落。特别是FAQPage schema，配合h3问题标题，被AI直接引用的概率高很多。

4. 别忽略robots.txt对AI爬虫的放行

有个客户的CDN默认屏蔽了GPTBot，他完全不知道，白优化了三个月。现在主流的AI爬虫UA至少检查这几个：GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended。用curl -A模拟一下，看返回是不是200。

5. sitemap的lastmod要真实

我见过有人把所有页面的lastmod设成当天，结果爬虫频繁回抓但发现没变化，反而降低了抓取优先级。老老实实按实际更新时间填，AI搜索对内容新鲜度的判断比传统SEO敏感得多。

最后说个判断：GEO的技术底座就是「让机器能高效地读懂你」。结构化数据是给机器看的说明书，页面速度是让机器愿意进来的门槛，语义化是帮机器快速定位重点。这三块没做好，内容策略再花哨也是空中楼阁。

问个具体的：你们在做的站点，JSON-LD是手写还是用插件生成的？我最近在纠结要不要自己写一套模板引擎，插件生成的字段太啰嗦了，想听听大家的做法。