Schema是AI的"机器语言"
人类访客看网页靠渲染后的视觉，而AI在理解页面时，高度依赖页内嵌入的结构化数据（JSON-LD格式的Schema标记）。同样是"我们提供专业的心理咨询服务"这句话，对AI而言只是普通文本；但一条FAQPage标记会明确告诉它：这是一个问题、这是一个经过认可的答案、主题是什么。
在我们的检测中，Schema维度是大量网站的重灾区——不是不会写，而是不知道该写哪些类型。按对GEO的引用价值排序，优先做这四类。
第一优先：FAQPage（问答对）
适用页面：FAQ页、每篇解答型文章、产品页的问答区。
价值：AI回答"怎么选/多少钱/有没有效"类问题时，FAQPage是最直接的答案来源。豆包和千问对FAQ结构化数据的引用权重尤其高。
写法要点：每条question必须与用户的真实提问句式一致（"北京心理咨询多少钱一次"而不是"价格说明"）；answer直接给结论和数字，论述放后面；一个页面可以有多条问答。
第二优先：Organization（品牌实体）
部署位置：全站首页。
价值：告诉AI"这个品牌是谁"——名称、logo、简介、联系方式。这是AI构建品牌实体认知的基础数据，也是NAP一致性的站内锚点。
写法要点：name用品牌正式名称，alternateName放别名；logo给绝对URL；sameAs字段填上你的知乎、公众号、百科词条链接，帮助AI把全网信源关联到同一个品牌实体。
第三优先：Article（文章）
部署位置：博客/指南文章页。
价值：让文章被AI当作"可引用的专业内容"对待。headline、datePublished、author、publisher齐备的文章，在检索排序中有明确优势。
写法要点：datePublished必须真实（内容新鲜度是排序因子）；author用Organization或真实专家（Person标记专家头像与资质，在YMYL领域特别加分——心理咨询、医疗、法律正是此类）。
第四优先：Product/Service（产品服务）
适用页面：产品页、服务页。
价值：机器可读地说明"你卖什么、什么价格"。AI回答"XX多少钱/哪家提供XX"时依赖这类数据。
写法要点：offers里的price给真实区间或起始价——"价格面议"在AI时代等于放弃被引用的机会。
部署与验证
JSON-LD格式放在页面 head 中。部署后用 Google Rich Results Test 或 Schema.org 验证器检查语法；再在自家GEO检测工具中看审计分Schema维度的变化。
一个真实的提升案例：某官网Schema维度从2/16提升到13/16，只做了首页Organization+SoftwareApplication两个标记——二十分钟的工作量。Schema是GEO里投入产出比最高的技术动作，没有之一。
避坑提醒
不要堆砌与页面内容无关的Schema（虚假问答对、虚构评分）——AI的交叉验证会识别夸大与不实，轻则忽略，重则降低整个域名的信任度。结构化数据的生命线是真实。