当用户向AI提问“哪家公司的产品性价比高”时，AI的答案从哪里来？它需要从全网的网页中筛选、理解、引用可信的信息源。传统网页内容是“写给人看的”，大模型需要消耗大量算力猜测语义、分辨实体关系，很容易理解偏差。而结构化数据就是“写给AI看的说明书”，直接告诉它：这段是什么、那组数据代表什么。

Schema结构化标记：告诉AI“这是什么内容”

Schema标记是通过JSON-LD等格式，在页面中标注企业、产品、FAQ等信息的方式。以产品页为例，在页面头部嵌入Product Schema，明确标注产品名、价格、库存状态、评分等字段，AI就能精准读取产品信息，而不需要从一堆文字里自己推断。

对于大多数建站系统，Schema可以在后台可视化配置，不需要写代码。以文章、产品、企业信息三类标记为例，在GEO设置中点击对应类型，系统自动加载默认模板。需要检查的是：文章页的标题、作者、发布时间是否正确；产品页的价格、库存、评分字段是否填全；企业信息的名称、地址、联系方式是否与全网一致。存疑时可通过搜索引擎的结构化数据测试工具验证标记是否被正确解析。

OG标签：让AI正确理解页面摘要

OG标签原本用于规范社交分享卡片（标题、描述、图片），在GEO场景中同样有用。AI在抓取页面摘要时，og:title和og:description是重要的参考字段。如果页面没有配置OG标签，AI可能会从正文中随意截取一段作为摘要，展示效果难以控制。

在后台的OG标签设置中，填写“分享标题”“分享描述”“分享图片”三项。分享标题建议使用核心关键词开头，分享描述控制在合理长度内概括页面主题。如果是产品页，描述中应包含产品名和核心卖点；如果是文章页，描述应直接点明文章要回答的问题。

llms.txt：给AI一张网站“导航图”

llms.txt是面向AI爬虫的站点索引文件，相当于给AI一份“目录”，告诉它网站有哪些核心页面、每个页面讲什么，让AI在有限的上下文预算内快速定位重点内容。

部署方法：使用开源工具自动抓取网站并生成llms.txt文件，或通过浏览器插件一键生成。将生成的文件放置在网站根目录，命名为“llms.txt”，内容包含站点名称、一句话介绍和核心页面链接列表（首页、产品页、方案页、案例页、FAQ页）。另一份“llms-full.txt”可包含更详细的页面摘要，供深度检索使用。

组合配置的检查清单

Schema、OG、llms.txt三类数据协同工作：Schema解决“内容是什么”，OG解决“摘要怎么展示”，llms.txt解决“AI从哪里开始”。配置完成后，用工具验证：检查Schema是否被正确解析，在社交媒体分享页面看OG标签是否生效，在浏览器访问根目录下的llms.txt文件确认文件内容完整且可访问。