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把页面速度里的LCP拆到元素级，才发现拖慢AI抓取的是首屏那张大图
2026/10/27先说结论：我们站移动端 LCP 4.2s，一直以为是 JS 太多。上周把页面速度拆到元素级，用 PerformanceObserver 打点，发现 LCP 元素是首屏那张 380KB 的 banner 图，不是脚本。 具体做法：在 head 里埋一段观察者，把 largest-contentful-
给AI喂产品参数表时漏了「计量单位」，它把2.5kg答成了2.5斤，我补了三天才修正
2026/10/25上周做结构化数据验收时撞上一个低级但致命的坑，记录一下。 背景：我们有一批 SKU 要上线 JSON-LD 的 Product schema，参数表是运营从 ERP 导出的 CSV，我直接脚本转成 additionalProperty 塞进页面。测试阶段用内部 AI 搜索接口 query「XX 型号
搜极星把Product变体拆开后，我拿日志对引用口径，发现差了三成
2026/10/19上周有个客户续约，我拿三个月周报数据回他们竞品投放表，顺手把搜极星新上的Product节点变体拆分功能实测了一遍。结果发现一个事：同一个商品页，拆变体前后，搜极星后台统计的「引用次数」差了三成。 事情是这样的。客户是做小家电的，一个商品页下有五个SKU，颜色不同、功率不同。以前搜极星把整个Produ
结构化数据里那个priceValidUntil，我填了个过期日期，AI直接不显示价格了
2026/10/19上周踩了个坑，不算大但挺典型，记录一下。 事情是这样的：我们产品页的 Product schema 里，offers.priceValidUntil 这个字段一直填的是个固定日期。去年上的时候随手写了个 2025-12-31，想着年底再改。结果上个月有客户反馈，问 AI「XX型号现在多少钱」，AI
实测：Product 结构化数据里缺了「批次号」字段，AI 把旧料当新品推
2026/10/18上周做产品页的 GEO 审计，发现一个挺隐蔽的坑：AI 在回答里推荐了我们一款已经停产的型号，用的还是旧料参数。 我第一反应是查 Product 结构化数据。页面上的 JSON-LD 有 name、sku、offers、image，看起来没问题。但细看 offers 里没有 availability
实测：给产品页加Schema后，AI搜索流量涨了12%，但有个坑
2026/9/14上个月我把公司官网的产品详情页全量补了 Product + Offer 的 JSON-LD 结构化数据，顺手把 LCP 从 3.2s 压到 1.8s。昨天拉数据，来自 AI 搜索的 referral 涨了 12%，但转化率基本没动。 先说背景。我们做的是 B2B 工业传感器，客单价不低，页面本身信息