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页面技术三件套:结构化数据、llms.txt、内容分块

GEO 不是纯写作问题。Schema 让机器不用猜,llms.txt 给爬虫一张地图,内容分块决定你能不能被抓走那一段。三条都能在一周内落地。

页面技术三件套:结构化数据、llms.txt、内容分块

一句话结论:写作解决「说得清」,技术解决「读得到」。两者缺一个,GEO 都不成立。

一、结构化数据:让机器不用猜

常见的四类就够用:

类型用在哪回答什么问题
Organization全站你是谁、在哪、怎么联系
Product + Offer产品页、价格页卖什么、多少钱、有没有货
FAQPage首页、方案页、产品页常见问题与标准答案
BreadcrumbList全站这个页面在站里的位置

两条纪律:
· 宁缺毋滥——没有可信价格就不要输出 Offer,半成品结构化数据比不输出更糟;
· 与页面一致——结构化数据里写的价格、库存必须和页面显示一致,不一致会被判为误导。

二、llms.txt:给 AI 爬虫的一张目录

它是一个纯文本索引,告诉模型:站里有哪些商品、哪些文章、哪些接口可以枚举数据。写清四段就够:站点一句话介绍、核心内容清单、机器可读接口、口径说明。

最容易犯的错是写了空区块——标题在、内容没有。模型读到的是一句空话,不如不写。

三、内容分块:你被摘走的是哪一段

分块的三条实操标准:
① 每个 h2 下面只讲一件事,篇幅控制在三到五段;
② 关键结论放在该段第一句,不要放在段尾;
③ 表格和列表尽量自解释——表头写清楚单位与口径。

检验方法就是前面那一条:随机截两段发给别人,看他能不能复述你的观点。

四、本站怎么做的

官网的每个价格页都输出 Product 与 Offer,价格只从授权系统的生效价取,前端传什么都不算数;首页的 FAQ 区块直接生成 FAQPage;/llms.txt 由后台内容实时生成,商品、文章、接口三段都带真实数据。

这些不是"标准动作",而是把已有事实整理成机器读得懂的样子——没有一处需要额外编内容。