Schema 标记：概念与实施方法

Schema 标记（schema markup）是一种代码，能帮助搜索引擎理解页面上的信息。Google 可以用它来展示富媒体结果（rich results，也叫富媒体摘要 rich snippets），从而为页面赢得更多点击。

下面是一个基础示例，展示代码可能的样子：

与页面上的文字不同，schema 是一种结构化数据。其标准化格式意味着 Google 几乎没有可能误解它。这正是 Google 用它生成富媒体结果的原因。

Schema 的作用也已超出传统搜索的范畴。如今 SEO 从业者常问的一个问题是：schema 标记是否会影响 ChatGPT、Gemini 和 AI 概览等工具中由 AI 生成的回答？简短的回答是：取决于平台和具体路径。

本指南将更深入地介绍 schema 在 AI 搜索中的角色，可使用的不同类型 schema、何时添加，以及如何添加。

Schema 标记的类型

Schema 可用于增强许多不同类型的内容。目前 Schema.org 上列出的 schema 类型已超过 823 种，但根据 Google 官网，它只支持其中少数几种。

以下是 Google 支持、可添加到网站的几种标记类型示例：

• 文章（Article）
• 面包屑导航（Breadcrumb）
• 轮播（Carousel）
• 课程（Course）
• 活动（Event）
• 事实核查（Fact Check）
• 常见问题（FAQs）
• 操作指南（HowTo）
• 图片元数据（Image Metadata）
• 招聘信息（Job Posting）
• 本地商家（Local Business）
• 徽标（Logo）
• 电影（Movie）
• 产品（Product）
• 食谱（Recipe）
• 评价（Review）
• 站内链接搜索框（Sitelinks search box）
• 视频（Video）

下面更详细地看几种最常见的标记类型。

文章（Article）

可以把文章（Article）schema 添加到新闻、博客或体育文章页面，帮助 Google 更好地理解页面。

添加文章 schema 有两个有据可查的好处：

• 帮助 Google 展示更合适的标题文本、图片和日期信息。
• 「更明确地告诉 Google 你的内容是关于什么的」。

由此可以推断：给内容添加文章 schema，可能会在更多相关查询中展示。

下面是文章 schema 的一个示例：

产品（Product）

添加产品（Product）标记后，用户可以在搜索结果中看到价格、库存情况、评价评分、配送信息等。它对电商店铺尤其有用，让潜在顾客在访问网站之前就能更详细地了解产品。

产品富媒体结果可能长这样：

下面是产品 schema 的一个示例：

随着产品被直接拉入 Google 和 AI 的搜索结果，产品 schema 的重要性已超越富媒体结果本身，日益凸显：

Google 现在允许商家直接从自己的页面使用组织级（organization-level）结构化数据来提供配送和退货信息，甚至无需 Merchant Center 账户。

而随着 AI 购物智能体（包括 ChatGPT 的购物功能和 Google 的 AI 产品发现）日益普及，完整且准确的产品 schema 正是让产品变得机器可读、并能够被这些系统推荐的方式。

AI 智能体会评估结构化的产品数据（价格、库存、规格、退货政策），以将产品与买家查询相匹配。不完整的产品 schema 意味着不完整的可见度。

本地商家（Local Business）

本地商家（Local Business）标记能让 Google 理解你的业务。添加 schema 可以让 Google 展示营业时间、不同部门等。

本地商家富媒体结果可能长这样：

下面是本地商家 schema 的一个示例：

活动（Event）

活动（Event）富媒体结果是为即将举办的活动（无论线上线下）吸引更多关注的最佳方式之一。活动富媒体结果在 Google 搜索结果中展示得非常醒目。

下面是活动富媒体结果的一个示例：

下面是活动 schema 的一个示例：

如何为你的网站添加 schema 标记

所有网站都应添加基础的 schema，但只需添加最适合自身的那种 schema。

不确定该添加什么？以下是一些基础示例：

• 电商网站 —— 添加产品（Product）、面包屑（Breadcrumb）、个人/组织（Person/Organization）schema。
• 博客或新闻网站 —— 添加文章（Article）、面包屑（Breadcrumb）、个人/组织（Person/Organization）schema。

或者，若网站主题更聚焦，可以添加更具体的 schema 类型。例如：

• 美食网站 —— 添加食谱（Recipe）schema。
• 招聘网站 —— 添加招聘信息（Job Posting）schema。

那么，该如何添加 schema？

好消息是，大多数现代内容管理系统（CMS）开箱即可添加基础 schema。一般来说，若使用 Wix 或 Webflow 这类流行的 CMS，只需按偏好调整 schema 设置即可。

若使用 WordPress，可以选择 Yoast SEO 之类的插件。注册时，引导流程的一部分就是添加组织（Organization）或个人（Person）schema。

完成引导流程后，可以点击文章中的「Schema」标签页进一步调整设置。默认情况下，schema 页面类型设为「Web Page」（网页），文章类型设为「Article」（文章）。

另一种方法是手动添加代码。虽然这样可以完全自定义网站上的 schema，但在开始之前，最好先咨询 SEO 顾问或开发人员，尤其在对代码没有把握时。

Schema 标记代码可以用三种不同的语言来生成：microdata、RDFa 和 JSON-LD。

尽管 Google 三种都支持，但它推荐 JSON-LD（Javascript Object Notation for Linked Objects），因为它更不容易出现用户错误。

John Mueller 也单独证实了这一点：

可以使用 Dentsu 的 Schema Markup Generator、Google 的结构化数据标记助手，甚至 ChatGPT 这类工具，自行生成原始的 JSON-LD 代码。

这里使用 Dentsu 的 schema 生成器生成代码。为此，打开该 schema 生成器，选择想要生成的 schema 类型。此处选择活动（Event）。

然后把信息填入必填字段。作为示例，添加了一个虚构的 SEO 大会。

创建好 JSON-LD 代码后，把它添加到页面的 [['Text', '<head>']] 或 [['Text', '<body>']] 中。Google 已确认两者皆可。

如何检查你的 schema 标记

要检查单个页面的 schema 标记，可以使用 Schema Validator 或 Google 的富媒体结果测试工具。

若已安装 Ahrefs 的 SEO Toolbar，会在「Structured data」（结构化数据）标签页中找到这些工具的链接。

若点进富媒体结果测试，它会运行一次测试并列出所有错误。可以点击测试结果，获取关于该问题的更多细节。

Google 的富媒体结果测试工具适合逐页验证可能出现 Google 富媒体结果的 schema。但若想查看全部富媒体结果的状态，就需要使用 Google Search Console。

虽然这很有用，但富媒体结果测试工具和 Google Search Console 都存在一个问题：它们只检查那些能驱动富媒体结果的 schema 标记，而这不是 schema 标记唯一的好处。

如何大规模检查 schema 标记问题

要检查整个网站的 schema，可以使用网站爬虫工具，比如 Ahrefs 的 Site Audit，只需注册 Ahrefs Webmaster Tools（AWT）即可免费使用。

运行完审计后，前往 Site Audit 中的「All issues」（所有问题）报告。若存在任何结构化数据问题，会在问题列表中看到类似下面这样的一条提示。

点击该问题，就会显示网站上所有出现结构化数据问题的实例。

我会按「Organic traffic」（自然流量）从高到低排序，给页面的修复排定优先级。为此，点击「Organic traffic」表头，再点击「Structured data issues」（结构化数据问题）列中的「View issues」（查看问题），获取该问题的更多细节。

在这个示例中，可以看到有三个错误和一个警告。

需要先修复这些问题，然后重新检查。与其立刻再跑一次完整的抓取，不如先用 SEO Toolbar 抽查改动。

在 Google 重新抓取网站之前，富媒体结果不会出现在搜索结果中，这可能要花几天时间；即便到了那时，也并不能保证一定会出现。

若已完成上述所有操作却仍遇到问题，那可能存在网站质量问题。

以下是结构化数据可能不展示的一些最常见原因：

• 它具有误导性，无法代表页面的主要内容。
• Google 可能认为文本结果才是内容的最佳呈现方式。
• 该页面不符合 Google 的结构化数据指南。

Schema 标记与 AI 搜索：证据究竟说明了什么

Schema 标记在传统搜索中的作用已确立。但随着 AI 生成的回答在人们获取信息的方式中占据越来越大比重，一个问题自然浮现：schema 标记会影响这些系统所说的话吗？

答案要分成两条路径来看。

Schema 会直接影响 AI 生成的回答吗？

简短的回答是：并非以大多数人以为的方式。Schema 不会直接影响 AI 搜索平台生成具体回答的方式。

SEO 顾问 Mark Williams-Cook 做了一项很有启发的实验：他为一家名为「DUCKYEA t-shirts」的虚构公司创建页面，把编造的地址只放进 schema 中，而没放在实际页面上。

当他向 ChatGPT 和 Perplexity 询问该公司的地址时，两者都返回了那个虚假地址。

这看起来像是 schema 对 AI 有效的证据。但 Williams-Cook 的结论恰恰相反：模型并不是把 schema 当作结构化数据读取，而是当作纯文本读取，就像处理页面 HTML 中任何其他文本那样。

其语义结构是无关紧要的。

这与大多数 AI 系统处理 schema 的方式大体一致。对多数模型来说，它很可能在预训练时就被剥离了；即便在推理阶段，那些向大语言模型（LLM）提供网页内容的中间件工具，通常也会在模型看到它之前就将其剥离。

但有一个值得注意的例外：Gemini。

Dan Petrovic 的研究发现了证据，表明 Gemini 会把结构化数据作为其「接地」（grounding）过程的一部分——也就是 Gemini 查询 Google 搜索索引以核实回答的机制。

由于 Google 的索引确实会解析结构化数据，schema 可以间接影响 Gemini 检索和呈现的内容。

一个实用提醒：包括 GPTBot、ClaudeBot 和 PerplexityBot 在内的 AI 爬虫不执行 JavaScript。通过 Google Tag Manager 或客户端 JS 添加的 schema 对它们来说不可见。若 AI 爬虫的可见度很重要，请把 schema 作为静态的 [['Text', '<script type="application/ld+json">']] 代码块直接加在 HTML 中。

间接路径：schema、实体与品牌可见度

即便 schema 不能直接影响 AI 的回答，它仍通过影响 Google 知识图谱（Knowledge Graph），以及 AI 模型在实体（如人物、地点和公司）之间建立的语义关联，发挥着有意义的作用。

例如，组织（Organization）schema 会把品牌信息输入知识图谱，而知识图谱决定了 Google 如何把品牌归类为一个实体。当 Google 清楚地理解品牌时，就会在实体卡片、品牌面板，以及借助 Google 实体理解能力生成的 AI 回答中更准确地呈现品牌。

有几种 schema 类型在这里特别值得优先考虑：

• 组织（Organization）schema —— 把品牌确立为一个独立实体。添加稳定的 @id 属性如今被视为实体消歧的最佳实践
• 作者/个人（Author/Person）schema —— 把内容与具名的个人关联起来，强化作者归属和 E-E-A-T 信号
• 网站（Website）schema —— 基础，但长期实施不足

最后总结

Schema 标记仍是目前最可靠的技术 SEO 投入之一。它帮助 Google 更精确地理解内容，通过富媒体结果提升点击率，并强化那些支撑品牌在传统搜索和 AI 搜索中可见度的实体信号。

AI 方面的图景仍在发展，但正确实施 schema 从来都不是坏主意。

有任何问题？欢迎在 X 上联系我们。