教程：Schema 结构化数据策略指南
核心观点：如果说“内容优化”是让 AI 读懂你的文章，那么Schema (结构化数据) 就是把数据直接喂给 AI。在 RAG 系统中，Schema 标记的数据通常具有最高的提取优先级。
在 GEO 时代，使用 Schema 不仅仅是为了在 Google 搜索结果中获得富文本摘要 (Rich Snippets)，更是为了确保 AI 能准确提取你的事实声明 (Fact Claims) 和 实体关系 (Entity Relationships)。
1. 为什么 AI 喜欢 Schema？
想象两份简历：一份是杂乱的纯文本，另一份是标准化的 Excel 表格。AI 处理数据时的偏好也是如此。
2. 三大核心 Schema 部署
对于 GEO 优化，这三种 Schema 的投入产出比最高：
📰 Article (基本身份)
告诉 AI 这是一篇正经文章。关键是链接 author 和 publisher，这是建立 E-E-A-T 的基础。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"publisher": {"@type": "Organization", "name": "geoway.me", "url": "https://geoway.me"},
"mainEntityOfPage": {"@type": "WebPage", "@id": "https://geoway.me/tutorials/schema-strategy.html"},
"headline": "GEO 优化指南：如何被 AI 引用",
"datePublished": "2026-02-10",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "GEO Way",
"url": "https://geoway.me/about.html"
}
}
</script>❓ FAQPage (流量磁铁)
目前最有效的 GEO 黑客技巧。
AI 用户经常问“X和Y的区别？”或“怎么做Z？”。如果你将这些内容包裹在 FAQ Schema 中，AI 模型极有可能会直接引用你的 acceptedAnswer。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "GEO 和 SEO 有什么区别？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "SEO 侧重于搜索引擎排名（点击率）；GEO 侧重于 AI 生成式引用和品牌提及。"
}
}]
}
</script>⚖️ ClaimReview (权威背书)
虽然通常用于事实核查，但在专业领域（医疗、金融、科技），使用 ClaimReview 来纠正常见误区或确认专业事实，能显著增加权威性权重。
3. 进阶策略：图谱嵌套 (Graph Nesting)
新手写独立的 Schema 块。高手把它们连起来。
利用 @id 属性，你可以将文章 (Article)、作者 (Author) 和组织 (Organization) 串联成一个完整的知识图谱：
逻辑链条：
这篇文章 ➡ 由这个人写 ➡ 他属于这个组织 ➡ 该组织专注于：GEO 主题。
4. 如何验证？
验证是必须的。错误的 Schema 不仅没用，还可能被判为垃圾信息。
- Google 富文本测试工具：检查是否支持富文本摘要。
- Schema 标记验证器：检查语法逻辑。
5. 常见误区
绝对禁忌：标记页面上不可见的内容。这属于“垃圾结构化数据”，会导致惩罚。
- ❌ 在 FAQ Schema 中放入页面上不存在的问答。
- ❌ 把整篇文章内容塞进 JSON-LD，而可见页面只有图片。
总结
Schema 是你与机器对话的直接协议。在 AI 时代，谁写的 Schema 最标准、最丰富，谁就越容易被作为“可信数据源”摄入。
下一步
内容结构和数据层优化好了。最后一步：确保技术可读性。