面向 AI 系统的结构化数据

按 schema.org 的 JSON-LD 让作者、组织、日期和页面类型对机器而言无歧义 — 而不是让它们从文本中被猜测。

为什么格式很重要

仅凭正文，AI 系统通常能识别一个页面讲的是什么——但无法可靠地判断谁对文本负责、上次更新是什么时候，或者这是一篇指南、产品页还是新闻报道。JSON-LD 以与版式无关的方式，在页面头部把这些信息作为一条明确的数据记录提供出来。

用 JSON-LD 而非 Microdata

schema.org 有三种语法：HTML 标记中的 Microdata 和 RDFa，以及形式为“script type application/ld+json”的独立脚本块 JSON-LD。对新项目推荐 JSON-LD：该块独立于可见 HTML，可集中维护，重构模板时不会失效。

收益最大的类型

对大多数页面，少数几个类型就够了：Organization（每个网站一次，含 name、URL、logo 以及指向官方资料页的 sameAs 引用）、WebSite，以及视页面而定的带 author 和 datePublished 的 Article 或 BlogPosting。商店再加 Product 和 Offer，指南加 HowTo，问答页加 FAQPage。

把作者与组织关联起来

在来源选择上最大的杠杆是具名的作者身份：以真实姓名作为 Person 的 author，通过 sameAs 关联到作者页或专业资料页，并有一条指向与网站其余部分相同的 Organization 对象的 publisher。这样形成的是一个相互关联的图，而不是孤立的片段。

常见错误

有四种错误反复出现：无效的 JSON（多一个逗号，整个块就被忽略）、给页面上根本不可见的内容加标记、多个块之间信息相互矛盾，以及与页面实际内容不符的 @type。拿不准时，宁可少量正确的信息，也不要大量可疑的信息。

接入并检查

接入后用 Schema Markup Validator（validator.schema.org）和 Google 的富媒体搜索结果测试来核对。citeglass 会读取在你首页上找到的 JSON-LD 类型并列在报告里——这样你能很快看到标记是否真的到位，以及组织、作者和日期是否都覆盖到了。

检查你自己的网站

citeglass 约 30 秒内显示你的网站在哪里对 AI 系统不可读 — 免费且无需登录。

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一般信息，不构成法律建议。GEO 是一个新兴领域 — 建议可能会变化。