生成式引擎优化（GEO）：如何为不同类型内容选择Schema标记

生成式引擎优化（GEO）：如何为不同类型内容选择Schema标记

引言：GEO与结构化数据的协同效应

在生成式AI驱动的搜索新时代，搜索引擎已从关键词匹配进化为语义理解。生成式引擎优化（GEO）的核心目标，是通过结构化数据帮助机器更好地解析内容本质。Schema.org标记作为语义标注的全球标准，已成为GEO实践中不可或缺的基石。本文将结合2025年最新实践，系统阐述不同内容类型与Schema标记的映射关系，并提供可落地的实施框架。

一、Schema标记的GEO适配原则

1.1 用户意图优先的标记策略

搜索引擎通过Query意图将用户需求分为三类：信息型（如”如何优化网站速度”）、交易型（如”购买SEO工具”）、导航型（如”登录Google Search Console”）。Schema标记需精准匹配意图：

• 信息型内容：优先使用Article、HowTo、FAQPage，通过about属性关联核心主题
• 交易型内容：强制标注Product、Offer，结合AggregateRating展示社交证明
• 导航型内容：采用Organization、LocalBusiness，配合sameAs链接官方社交账号

1.2 动态内容的标记创新

生成式AI生成的内容具有高度动态性，需通过扩展Schema标记明确上下文：

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "AIGeneratedContent", "generator": { "@type": "SoftwareApplication", "name": "GPT-5", "version": "2025.03" }, "contentSource": "https://example.com/original-article" }

1.3 跨语言场景的标记优化

多语言网站需通过language属性与alternateName实现语义对齐：

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": { "@value": "智能手表", "@langu