AI搜索中最重要的结构化数据是什么以及怎么去优化

一、什么是结构化数据（Schema）？

结构化数据（Schema） 是一种标准化的代码标记语言，基于 Schema.org 的通用词汇库，用于为网页内容添加语义化标签，帮助搜索引擎和AI平台（如DeepSeek、Google）更精准地理解页面信息。

核心作用

1. 内容语义化：告诉AI“这段内容是什么”（如产品、文章、事件）。

2. 提升抓取效率：帮助AI蜘蛛快速识别关键信息（价格、评分、作者）。

3. 增强展现形式：在搜索结果中展示富媒体片段（评分、价格、问答等）。

示例：

• 未标记的网页 → AI只能通过文本模糊理解内容。

• 标记Schema的网页 → AI明确知道“这是一个售价x 元的鲜炖燕窝，评分5星”。

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• 二、结构化数据的优化方法

  1. 选择正确的Schema类型

  根据页面内容选择匹配的类型，常见类型包括：

  2. 嵌入结构化数据代码

  代码格式：JSON-LD（推荐）、Microdata、RDFa。
  示例（JSON-LD格式）：

  • Product（产品）：价格、品牌、评分、库存状态。

  • Article（文章）：作者、发布时间、关键词。

  • Organization（企业）：联系方式、Logo、社交媒体链接。

  • FAQ（问答）：问题与答案对。

• <script type="application/ld+json">  

  {  

    "@context": "https://schema.org",  

    "@type": "Product",  

    "name": "小仙炖 鲜炖燕窝",  

    "image": "https://example.com/xs20.jpg",  

    "brand": "小仙炖",  

    "offers": {  

      "@type": "Offer",  

      "price": "xx",  

      "priceCurrency": "CNY",  

      "availability": "InStock"  

    }  

  }  

  </script>  

• 3. 验证与调试

  使用工具检查代码是否合规：

  4. 内容与标记一致性

  5. 动态更新维护

  • AI爬虫（如DeepSeek的GPTBot）优先抓取标记清晰的内容。

  • 通过标记权威数据（如奖项、认证），符合EEAT原则中的权威性（Authoritativeness）。

  • 结构化数据可关联图片、视频字幕，帮助AI理解多媒体内容。

  • 价格变动、库存状态更新时，同步修改Schema标记。

  • 定期检查工具报告，修复错误提示（如缺失必填字段）。

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• • 三、结构化数据在AI搜索优化（GEO）中的价值

  • 避免虚假信息：Schema标记内容必须与页面实际信息一致（如价格、库存）。

  • 细节填充：尽可能补充完整字段（如产品参数、用户评价）。

  • Google结构化数据测试工具：https://search.google.com/test/rich-results

  • Schema Markup Validator：https://validator.schema.org/

  1. 提升抓取优先级：

  2. 增强内容可信度：

  3. 适配多模态场景：

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• • 四、优化案例

    场景：某电商平台燕窝详情页优化

  • AI回答中推荐优先级提升30%，并直接展示价格与评分。

  • 优化前：AI仅能识别文本描述“小仙炖 鲜炖燕窝，”。

  • 优化后：

    json

    // Schema标记  "price": "8999",  "aggregateRating": {   "@type": "AggregateRating",   "ratingValue": "4.8",   "reviewCount": "152"  },  "keywords": "小仙炖,0添加剂,鲜炖燕窝行业第一品牌"  

  • 效果：

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• • ---

• 五、注意事项

• 避免过度标记：仅标记关键信息，冗余代码可能降低页面性能。

  1. 遵循标准：严格按Schema.org的规范编写，避免自定义无效标签。

  2. 适配AI特性：针对生成式AI（如DeepSeek），可增加FAQPage标记，覆盖用户长尾提问。

  3. 结构化数据是AI时代的“内容翻译器”，通过精准标记，让品牌信息成为AI推荐的首选答案！

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