结构化数据：Google和AI都依赖的网站基础配置

你网站上写着产品价格3999元，库存充足。

人能看懂，但Google和AI可能看不懂。

它们不知道3999是价格还是产品编号，不知道"充足"是库存状态还是营销文案。

结果就是：该展示的时候展示不出来，该推荐的时候推荐不了。

结构化数据是什么

给网页内容加标签，让Google和AI能准确识别。

你的产品页面写着：工业除湿机，3999元，有货。

人看懂了。但Google和AI看到的是一堆文字，不知道哪个是价格，哪个是库存。

结构化数据就是明确告诉它们：

类型：Product（产品）
名称：工业除湿机
价格：3999
货币：人民币
库存：InStock（有货）

比喻一下：

没有结构化数据的网页 = 没有货架分类的超市。人可以慢慢找，机器人找不到。

有结构化数据的网页 = 每个商品都有条形码。机器一扫就知道这是什么、多少钱、有没有货。

本质上就是：把人类语言翻译成机器能直接读的标准格式。

结构化数据都有哪些类型

Schema.org定义了标准格式，规定不同内容包含哪些字段。

B2B网站最常用的几种：

Product（产品）

• name：产品名称
• description：产品描述
• brand：品牌
• image：产品图片
• sku：产品编号
• offers：报价信息（包含价格、货币单位、库存状态等）
• aggregateRating：评分

Organization（组织/公司）

• name：公司名称
• url：公司网址
• logo：公司Logo
• contactPoint：联系方式
• address：地址
• sameAs：社交媒体链接

Article（文章）

• headline：标题
• author：作者
• datePublished：发布日期
• dateModified：修改日期
• image：文章配图
• publisher：发布者

Review（评价）

• reviewRating：评分
• author：评价人
• datePublished：评价日期
• reviewBody：评价内容

LocalBusiness（本地商业）

• name：商家名称
• address：地址
• telephone：电话
• openingHours：营业时间
• geo：地理位置坐标

BreadcrumbList（面包屑导航）

• 网站的页面层级关系
• 帮助搜索引擎理解网站结构

这些字段全球通用。Google、ChatGPT、所有AI系统都按这个标准读取。

AI能获取什么信息

有了明确标签，Google和AI直接提取信息。

Google搜索：

用户搜"工业除湿机"，Google要展示产品信息。

有Product结构化数据，Google直接读取：

• 产品名称：工业除湿机DH-8138
• 价格：¥3,999
• 评分：4.8分（128条评价）
• 库存：有货

这些信息直接显示在搜索结果里。比普通结果更显眼，点击率更高。

ChatGPT购物：

ChatGPT支持购物功能，用户在对话中直接下单。

用户说"帮我找一款除湿机"，ChatGPT要：

1. 识别产品页面（通过Product类型）
2. 提取产品名称、价格、参数
3. 对比评分和参数
4. 推荐合适选项
5. 用户确认后下单

整个流程依赖结构化数据。

没有Product标记，ChatGPT识别不了，也推荐不了你的产品。

B2B场景：

客户问AI"推荐做工业自动化设备的供应商"，AI要：

1. 找公司网站（通过Organization类型）
2. 读取公司名称、业务范围、联系方式
3. 查看案例和文章（通过Article类型）
4. 推荐匹配的供应商

没有Organization和Article标记，AI可能找不到你，或者理解错你的业务。

没有标记，AI就要"猜"

很多人忽略了这个：没有结构化数据，AI不是看不到你的网站，是很难准确理解。

识别一个产品价格，AI要做这些事：

1. 扫描页面，找所有数字
2. 判断哪个是价格（页面上有产品编号、尺寸、重量、库存数量等很多数字）
3. 识别货币符号（￥、CNY、元、人民币等不同写法）
4. 判断是原价、现价、还是起步价
5. 理解"3,999"和"3999"是同一个数字

容易出错的情况：

• 你写"3999元起"，AI可能理解成价格就是3999，忽略"起"字
• 你写"原价5999，现价3999"，AI可能提取错误的价格
• 你写"¥3,999.00"，AI需要判断逗号和小数点的含义

识别库存状态更复杂：

• "有货"、"现货"、"充足"、"少量现货"、"即将到货"、"预订中"
• 这些表达方式AI需要理解并转换成标准的库存状态

识别产品名称也麻烦：

• 页面上有品牌名、产品系列名、型号、营销标语
• AI要判断哪个才是真正的产品名称

这个过程依赖复杂的自然语言处理技术。计算成本高，容易出错。

有了结构化数据，这些问题都不存在：

{
  "@type": "Product",
  "name": "工业除湿机DH-8138",
  "price": "3999",
  "priceCurrency": "CNY",
  "availability": "InStock"
}

AI直接读标准化字段。没有歧义，不需要猜。

效率差异：

• 没有结构化数据：AI需要花费大量计算资源分析页面，准确率可能只有70-80%
• 有结构化数据：AI直接读取标签，准确率接近100%，速度快几十倍

为什么Shopify这类平台更容易被AI对接？因为产品数据结构完整、规范，AI高效准确地读取。

Google为什么看重这个

Google推动结构化数据，原因很直接：要准确理解网页内容，才能提供准确的搜索结果。

过去的Google：靠关键词匹配和链接分析。看页面有没有用户搜的词，有多少外链。

现在的Google：要理解搜索意图、页面主题、内容质量、用户体验。

结构化数据让Google能：

1. 识别页面类型：产品页、文章页、公司介绍页
2. 提取关键信息：价格、评分、库存、发布时间
3. 展示富媒体结果：在搜索结果显示更丰富的信息
4. 提高索引效率：更快、更准确地理解和索引

Google官方文档说得很清楚：虽然不是直接排名因素，但能显著提升页面表现。

实际影响：

• 获得富媒体展示（Rich Results），点击率更高
• 帮Google理解页面内容，相关性评分提高
• 移动搜索展示效果更好
• 有机会出现在特殊展示位（产品轮播、FAQ展开等）

AI时代，逻辑变了

过去结构化数据主要影响SEO，有更好、没有也不致命。

现在不一样了。

ChatGPT支持购物：AI在对话中直接帮用户购物。这意味着AI要能准确读取产品信息。

产品数据结构完整、标准的平台，更容易被AI识别和对接。

独立站没有Product结构化数据，AI很难识别和推荐你的产品。

AI改变了搜索入口：用户可能不去Google搜关键词，直接问AI"给我推荐XX产品"。

AI推荐的依据是什么？能准确读取的结构化数据。

B2B采购流程也在变：采购人员问AI"帮我找生产XX零部件的供应商"。

公司信息（Organization）、产品信息（Product）、案例内容（Article）都没有标记，AI可能找不到你，或者理解错你的业务。

这不是技术优化，是可见度问题。

怎么添加结构化数据

好消息：大部分情况不需要自己写代码。

WordPress：

• Yoast SEO插件自动生成基础标记
• 需要更多类型用Schema Pro
• 大部分主题自带基础支持

Shopify：

• 自带Product结构化数据
• 产品页面自动标记名称、价格、图片
• 不需要额外配置

自建网站：

• 技术团队参考Schema.org文档
• 用JSON-LD格式（Google官方推荐）
• 可以用Google结构化数据标记助手

怎么验证：用Google结构化数据测试工具，输入你的网页URL，看：

• 检测到哪些结构化数据
• 有没有错误或缺失字段
• 能不能触发富媒体展示

注意：结构化数据必须和页面实际内容一致。标记价格3999，页面显示4999，这叫"误导性标记"，Google会惩罚。

从可选项到必备项

很多企业主把结构化数据当成"高级技巧"，有余力再做。

这个认知过时了。

AI能直接帮用户购物、直接推荐供应商的今天，结构化数据从优化项变成了基础设施。

就像：

• 过去开店要门牌号，现在网站要结构化数据
• 过去商品要条形码，现在网页要Schema标记
• 过去简历要标准格式，现在网站要标准数据结构

没有这个标准格式，Google理解你的内容要靠"猜"，AI推荐你的产品也要靠"猜"。

猜对了，你有曝光。猜错了，流量去了别人那。

检查你的网站：

• 产品页有Product标记吗？
• 关于我们页面有Organization标记吗？
• 博客文章有Article标记吗？

用Google结构化数据测试工具，输入几个重要页面的URL，看检测结果。

没有或不完整，这就是优先级最高的技术优化项。

不是因为能直接提升排名，是因为它决定了Google和AI能不能准确理解你的网站。

AI成为商业推荐中间层的今天，被准确理解，就是被准确推荐的前提。