摘要：第三课中我们讲解了E-E-A-T在GEO中的重要性，企业的营销部门一定要从权威一点的机构或者网站给与自家产品获取“身份”和“品牌”，而且要在大模型对比之间制造透明化和可验证性的要求。AI引擎需要评估内容的权威性和可信度，而展示作者资格、链接到作者资料是实践 E

各位朋友们好呀，十一假期回来后的第一天，我们需要打起精神来啦。

第三课中我们讲解了E-E-A-T在GEO中的重要性，企业的营销部门一定要从权威一点的机构或者网站给与自家产品获取“身份”和“品牌”，而且要在大模型对比之间制造透明化和可验证性的要求。AI引擎需要评估内容的权威性和可信度，而展示作者资格、链接到作者资料是实践 E-E-A-T的关键方法。

这也就是说，仅仅在内容中声明专业性是不够的，还需要提供可供 AI验证的作者和机构信息，例如通过结构化数据链接到权威的简介页面、学术成果库或机构认证信息。这将促使内容生产者更加注重建立和展示其数字身份的权威性，确保 AI能够识别并信任其专业背景。而这些需求的产生，势必要求我们开始在具备权威性的网站或者机构中打造自己的身份，从而引出咱们的第四课—构化数据与 Schema标记。

一、原理

科普一下：Schema.org是一个独立项目，致力于在互联网上建立结构化数据一致性。主要用于将结构化数据标记应用于网页和内容的词汇表（或架构）的集合。早在 2011 年，它就开始与 Google、Yahoo、Bing 和 Yandex 等搜索引擎合作。Schema 词汇表可以通过 RDFa、Microdata 和 JSON-LD 等编码应用于页面。Google首选 JSON-LD 模式，因为它最容易应用和维护。在SEO时代大家都拼命在这上面发力，而在这个AI时代，想要大模型“宠幸”，还是要做一部分工作的，毕竟正确应用架构可以通过丰富的摘要改善SEO结果。

1-被标记了才能提高生成式引擎的“宠幸率”

虽然说，在AI大模型时代架构不是检索排名的最重要因素，但只有当您使用架构标记时，您的网页内容才有资格被大模型“宠幸”。这可以增强大模型的搜索可见性，并提高您网页在搜索结果中的“宠幸率”。另外Schema 还可用于构建实体和主题的知识图谱。以这种方式使用语义标记可使您的网站与 AI 算法对实体进行分类的方式保持一致，从而帮助搜索大模型引擎理解您的网站和内容，进而被大模型“宠幸”~引用。

2-从“被宠幸”之前如何做到被 AI理解才是关键

对于结构化数据，特别是通过 Schema.org词汇表实现的 Schema标记，是增强AI引擎对网页内容理解能力的关键技术手段。它相当于为网页内容添加了一层“语义说明书”，将人类可读的信息转化为机器(AI模型)易于解析和利用的格式。类比一下皇上今晚准备翻牌子，Schema标记标记就是后宫三千佳丽自己别出心裁做的“牌牌”。而哪个拍拍能让吾皇第一眼注意，并且知道三维当然是最好的，所以这里GEO要做的就是增强被AI认出的“辨识度”来。

3-Schema标记如何来增强牌牌的“辨识度”

Schema标记是一种标准化的词汇集合，通过在 HTML代码中添加特定的标签和属性，来明确描述页面上各类实体(如组织、人物、产品、文章、事件、FAQ等)及其属性和关系。其核心作用在于帮助搜索引擎和 AI模型更精确地理解内容的含义、上下文和内在结构，而不仅仅是文本表面的关键词。这使得AI能够更有效地从页面中提取关键信息，并将其用于生成更相关、更丰富的搜索结果或答案。所以我们这里至关重要的策略的就是对准我们的网站和产品，力争让其在AI生成的搜索结果中展示出来我们三围，从而确保内容可见性和准确性，填补第3课内容没有得到被“宠幸”的坑，提升内容被AI选中并引用的概率。

二、实战

实战中得出的常见应用类型与实践（划重点了）

1）通用 Schema类型：就像我们给物品贴标签一样，有一些通用的“标签”用来描述常见信息。比如，用于描述公司或组织的“组织”标签、描述人物信息的“人物”标签、介绍文章的“文章”标签、用于解答常见问题的“常见问题页面”标签、介绍本地商家的“本地商家”标签、描述商品的“产品”标签以及展示评价的“评论”标签等。这些是应用最广泛的基础“标签”。。

2）特定行业 Schema:针对不同的行业，还有更专门的“标签”。例如，法律行业有“法律服务”、“法律法规”这样的标签，教育领域有“课程”标签，美食领域则有“食谱”标签。使用这些专门的“标签”，能让人工智能更精准地理解不同行业的专业内容。使用这些特定类型能进一步提升 AI对专业内容的理解精度。

3）具体应用场景：FAQ页面：使用“常见问题页面”标签来标记你设计的一问一答，这能帮助人工智能直接获取问题和答案，从而生成简洁的回应。操作指南：使用“操作指南”标签来清晰地标记操作步骤，方便人工智能理解和展示具体的操作流程。

4）产品信息：电商网站、购物网站使用“产品”标签来标记商品名称、价格、库存、用户评价等关键信息，这有助于人工智能在用户进行购物相关查询时，更准确地展示产品，有助于AI在购物相关的查询中准确展示产品，特别是用户的评价很容易影响AI的选择。

5） 实施工具：现在很多 SEO插件都提供了方便的“标签”生成功能，让你无需编写代码，就能轻松为内容添加这些标记。

6）向量搜索(Vector Search): Schema标记通过提供清晰的上下文信息，能让人工智能模型在进行深度搜索时，更好地理解内容的含义。这就像给搜索增加了“理解力”，从而能更准确地找到内容，并生成更丰富的摘要和信息卡片。

7）检索增强生成(RAG-Retrieval Augmented Generation):在 RAG模型中，需要AI先查找资料再生成答案的模型中，内容上的“标签”清晰地标明了信息类型（比如，哪里是介绍组织的，哪里是描述服务的，哪里是具体的文章或评论）。这使得人工智能模型能更容易、更准确地从海量数据中找到并提取生成答案所需的关键信息片段，从而提升最终答案的质量和相关性

一个总结：结构化数据在GEO中的作用已经超越了传统 SEO中仅仅为了获取“富摘要”(RichSnippets)以改善SERP展示效果的范畴。在GEO时代，Schema标记直接影响内容是否能够被AI的知识图谱有效吸收，以及是否能够在其复杂的答案生成逻辑中被采纳为可信的信息来源。它不再仅仅是一种“展示优化”手段，而是成为了确保内容能够作为AI构建答案之基础的“核心信息管道”。我们要做的就是将技术文档转化为“问题-数据-结论”的机器可读格式。而如何引导大模型按照这种模式来采纳我们的内容，敬请期待第5课，想学习的欢迎留言。

个人简介，白泽，C/C++程序员15年+，先后在中国科学院自动化所、山东大学、北京师范大学、山东产业技术研究院、华为技术有限公司等做过大学老师，搞过科研和管理工作，喜欢研究一些技术相关的东西，兴趣有点广泛，最近在玩AIGC、Agent等，由于工作的原因，从2020年到现在接触到了形形色色的大模型应用无数，在后续的文章中也会给大家串联讲解。对于GEO自己也摸索了一套完整的技术框架，希望通过自己的实战，记录下来，供感兴趣的朋友阅读和学习。

来源：天才不器