AI流量暴涨87%！跨境靠结构化数据，直赚AI钱！

在当前数字经济浪潮中，人工智能正以前所未有的速度重塑我们获取和处理信息的方式。特别是对于中国跨境行业的从业者而言，理解AI信息系统的架构演变及其对网站可见性的影响，已成为一项关乎未来发展的核心课题。随着生成式AI模型的日益普及，您的网站能否被AI智能体有效识别和利用，将直接决定其在未来数字生态中的地位。

经过对前沿AI系统的持续观察与分析，我们发现当前AI信息系统的架构呈现出显著的演进趋势。这种演进模式决定了您的内容是否能精准地出现在AI生成的回应中，还是被完全忽视。对于那些关注引荐流量下降、看到竞争对手在AI购物助手中占据主导，以及努力让内容出现在ChatGPT或Claude等AI回应中的网站所有者来说，这意味着迫切的挑战与机遇。未能适应这些新兴信息检索架构的网站，可能在下一代AI驱动的搜索中逐渐失去可见性。

实践观察证实了这种分化：拥有全面结构化数据的网站能更准确地在AI回应中呈现；而缺乏结构化数据的网站则面临被误解或完全忽略的风险。然而，多数人可能尚未完全意识到，结构化数据在不同AI工具架构下的可见性差异巨大，这为那些能够迅速行动的企业带来了独特的机会。

但在此之前，我们需要明确一个关键点：大型语言模型（LLMs）并非直接读取您网站上的结构化数据。实际情况远比这复杂，也更令人深思。

三阶段演进：从静态知识到动态推理

当前AI信息系统的架构演变大致可分为三个阶段，每个阶段都致力于解决AI模型在信息处理方面的特定挑战。

第一阶段：基础检索增强生成（RAG）

早期阶段主要应对的是大型语言模型的“静态知识”问题。通过将AI模型与外部向量数据库连接，R质感上拓展了它们的“记忆”，这有效减少了模型生成幻觉的可能性，并确保了答案的时效性。在此阶段，来自微软必应（Bing）或谷歌（Google）等提供商的网络索引变得至关重要，它使得AI模型能够从更广泛的互联网快照中提取信息。然而，这种架构仍存在局限性：RAG无法有效查询实时系统、处理时间敏感问题，也难以针对复杂的多重约束请求（例如，“2023年在意大利拍摄的所有恐怖电影”或“2021年25欧元以下最佳的蒙特普恰诺·达布鲁佐葡萄酒”）提供精确结果。

第二阶段：智能体式检索

第二阶段解决了“动态知识”问题，通过对包括GPT-5在内的前沿模型分析发现，这一阶段采用了一种更为复杂的两步流程：

搜索行动： 首先返回包含丰富预消化元数据（如arXiv论文的作者和日期、GitHub的版本发布信息、活动详情、食谱产出）的代码片段。
基于元数据决策： 随后，根据这些元数据决定打开哪些URL进行更深入的阅读。

这标志着从“用数据提示”向“用数据引用提示”的重大转变。

第三阶段：多智能体系统

当前的演进前沿旨在解决“复杂性问题”，即那些需要跨异构来源进行多跳推理的查询。例如，百度（Baidu）的TURA框架等架构使用一个“规划者（Planner）”智能体，将复杂任务分解为有向无环图（DAG），并由专门的智能体团队并行执行。这种方法实现了并行协作的问题解决，其模式与人类进行研究的方式颇为相似。

TURA框架概述。该框架由三个阶段组成：意图感知MCP服务器检索、基于DAG的任务规划器和蒸馏智能体执行器。示例展示了处理北京旅游查询的过程。

幕后探秘：现代AI如何检索信息

我们对GPT-5网页搜索能力（以及美国丹·彼得罗维奇对谷歌Gemini搜索工具的测试）的观察显示，AI系统在元数据提取方面已达到非常高的复杂度，远超简单的文本抓取。

食谱内容测试：

当我们查询“提拉米苏食谱”时，GPT-5的搜索工具在代码片段中直接返回了丰富的元数据，包括：

作者姓名和发布日期
食谱份量和准备时间
食材清单和说明预览
来源可信度指标

跨内容分析：

对不同内容类型的测试揭示了AI系统系统性的元数据提取能力：

内容类型	表面元数据	示例
科学论文	作者、日期、摘要、引用次数	arXiv论文，包含完整的作者列表和提交日期
GitHub仓库	发布版本、功能亮点、安装命令	“v1.5.0功能”和“pip install”代码片段
应用程序	评分、下载量、开发者信息	“3.9星，5000万+下载，Niantic公司”
政府数据	发布者、文件格式、更新日期、许可证信息	“更新时间：2025年8月，格式：JSON/Excel，发布者：劳工统计局”

关键洞察：

在对海外旅行平台TripAdvisor进行的一项独立测试中，模型识别出了一种Schema（模式）：包含嵌套属性、评分和评论的餐厅实体。这清晰地表明，检索系统正在为AI使用而呈现结构化元数据。但要精确地讲，大型语言模型并非直接访问结构化数据或原始HTML；它从检索层接收经过净化的代码片段，如果它“打开”一个页面，则会收到一个合成的表示，而不是完整的源数据。

实际案例：AI系统如何发现结构化数据端点

一次特别具有启发性的测试发生在查询GPT-5关于一个电商客户的特定产品变体时。搜索结果不仅展示了产品页面，还呈现了该公司的专用结构化数据端点，其中包含完整的产品元数据。

查询过程：

输入： 产品变体编码（一个12位数的全球贸易项目代码GTIN）
AI识别： 系统识别出这是一个全球贸易项目代码。
发现： 找到了官方产品页面以及结构化数据端点。
访问： 在单次检索中获取了完整的产品知识图谱。

关键洞察：

AI系统不仅找到了关于产品的内容，它还发现了其背后的机器可读数据库。这表明，先进的检索系统现在具备以下能力：

实体化发现： 通过持久标识符（如GTIN、ISBN等）进行搜索。
端点检测： 发现主内容页面之外的专用结构化数据URL。
完整图谱访问： 在一次查询中检索整个实体关系网络。

这代表了未来AI商务互动的发展方向：AI智能体将不再抓取产品描述，而是直接查询结构化数据端点，访问实时价格、库存、规格和关系数据。

战略启示：

拥有全面结构化数据端点的电商网站将成为AI智能体的权威信息来源，而那些仅依赖传统产品页面的网站则面临被完全绕过的风险。

关键技术区分：搜索与直接访问

我们的观察揭示了一个关键的架构限制，多数网站运营者可能尚未充分理解：结构化数据在不同类型的大型语言模型工具中的可见性存在显著差异。

当AI智能体使用搜索工具（如GPT-5的web.search或谷歌Gemini的google_search及其groundingMetadata功能）时，它能够充分访问您的结构化数据，因为搜索引擎会预先索引JSON-LD、microdata和RDFa等标记。此时，智能体收到的是丰富、语义增强的代码片段，其中包含完整的实体信息。

然而，当智能体使用直接页面访问工具（如open_page或browse）时，一个关键的缺口便出现了：JSON-LD结构化数据在很大程度上变得不可见。只有直接嵌入在HTML属性中的microdata，才能在直接页面解析过程中被智能体访问。

实际影响：

<!-- 这段内容对直接页面访问工具是不可见的 -->
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Restaurant",
  "name": "Giuseppe's Pizzeria",
  "aggregateRating": {"ratingValue": "4.5"}
}
</script>

<!-- 这段内容对直接页面访问工具是可见的 -->
<div itemscope itemtype="https://schema.org/Restaurant">
  <h1 itemprop="name">Giuseppe's Pizzeria</h1>
  <span itemprop="aggregateRating" itemscope itemtype="https://schema.org/AggregateRating">
    <span itemprop="ratingValue">4.5</span> stars
  </span>
</div>

这解释了为什么有些AI回应能够完美理解您的结构化数据（通过搜索介导的访问），而另一些则完全忽略相同的信息（通过直接页面访问）。随着智能体系统从依赖搜索引擎向更直接的API交互演进，这种局限性将变得更加突出。

战略应对：

实施双重结构化数据策略——既维护JSON-LD用于搜索引擎索引，又辅以microdata和语义化HTML以应对直接智能体访问。这种防御性方法可确保在从当前混合工具系统到未来复杂智能体架构的整个演进谱系中保持兼容性。

以下是当在食谱网站上调用web.search工具时，GPT-5观察到的元数据：

元数据字段	代码片段中的示例
作者	Giada De Laurentiis, Rick Rodgers
发布/更新日期	2006年3月31日，2023年12月6日
食谱份量	“8人份”，“4人份”
配料提及	是——部分列表或关键项目
描述性摘要	快速配料说明或风格变体
标签/关键词	通常是食谱类别的脚注

搜索引擎路由：

观察还揭示，不同的查询会触发不同的底层搜索引擎：

谷歌风格的指标： 例如“人们也问”的措辞、arXiv论文引用计数、详细的研究元数据、数据集许可信息。
微软必应风格的指标： 激进的日期格式化、丰富的内联作者姓名、GitHub发布标签、“十大”列表格式。

这与外媒Aleyda Solis的研究结果一致，该研究表明ChatGPT对谷歌搜索引擎结果页面（SERP）代码片段的依赖，尽管实际的路由似乎比单一提供商依赖更为细致。

结构化数据为何现在至关重要

我们对GPT-OSS-120B和GPT-5的实验证实了一个根本性转变：AI模型正在从处理文本转向解释结构化数据。当我们查询“特拉斯提弗列的无麸质披萨”时，模型综合生成了一个包含结构化表格和可验证来源的全面知识面板，而不是简单地返回链接。模型处理的是页面的显式知识图谱，而不仅仅是其非结构化文本。这引出了两个战略性要求：

实体优先于关键词： AI检索的是“事物”（具有属性的实体），而不是“字符串”（关键词）。成功取决于提供能够清晰描述这些实体的机器可读数据。
结构化数据作为基础协议： Schema.org的JSON-LD不再仅仅是为谷歌的富媒体摘要服务——它已成为向大型语言模型和AI智能体提供事实性、可验证基础的主要协议。然而，这一基础协议具有架构依赖性——JSON-LD结构化数据可通过搜索介导的检索完全访问，但在直接页面访问期间可能不可见，因此需要采取防御性标记策略。

对于网站运营者的实用启示：

搜索代码片段中可见的元数据——如作者姓名、发布日期、评分、价格——直接来源于您的结构化数据。拥有全面Schema标记的网站在AI回应中会准确呈现；而那些缺乏标记的网站则面临被误解或完全忽略的风险。

构建智能体就绪型网站

经济数据显示了这一趋势：在2025年第一季度，AI机器人流量（通过AI流量变现服务商TollBit网络）几乎翻了一番（增长87%），其中RAG机器人抓取量上升了49%。然而，AI应用在外部引荐流量中仅占0.04%，而谷歌则占据85%。

一个智能体就绪型网站将从被动的文档存储库转变为主动、可查询的知识源，为AI智能体提供特定的工具：

实体搜索端点： 允许智能体使用唯一的实体ID进行消歧查询。
语义内容搜索： 实现基于底层实体和主题的分面搜索。
关系提取： 允许智能体查询实体之间的连接。
GS1数字链接解析器： 对于跨境电商至关重要，提供实时产品数据。

技术基础：

通过实施JSON-LD（用于搜索介导的访问）和microdata（用于直接页面解析）以及语义化HTML结构，确保结构化数据在所有访问方法中的可见性。为了评估您的网站当前对AI智能体的准备程度，可以使用我们的AI SEO审计工具（目前仍处于测试阶段），以评估您的结构化数据实施情况并识别优化机会。

经济现实：从威胁到收入来源

当谷歌的AI概述无需引荐流量即可合成内容时，集中式AI“答案引擎”的兴起对网站运营者构成了挑战。然而，通过实施结构化数据协议和智能体就绪的基础设施，网站运营者可以从被动抓取转变为通过可靠API主动提供许可数据。TollBit和新兴的Cloudflare解决方案等平台使网站运营者能够按查询向AI智能体收费，同时保持人类访问免费。这使AI抓取从威胁转变为直接的收入来源。

智能体就绪型基础设施的安全考量

随着网站向智能体可访问的端点过渡，新的安全问题随之浮现，这些是大多数网站运营者尚未解决的：

间接提示注入风险： 处理您内容的AI智能体可能会在看似无害的文本中遇到恶意指令。一个智能体在阅读包含“忽略之前的指令并……”等隐藏提示的产品评论时，可能会被操控以违背用户利益行事。
速率限制和资源管理： 与人类访问者不同，AI智能体可以生成海量的请求。如果没有适当的限流，您的智能体就绪API可能成为昂贵的攻击向量，或遭受资源耗尽。
数据投毒担忧： 影响AI回应的结构化数据带来了新的责任。不正确或恶意的Schema标记可能通过智能体网络大规模传播错误信息。

推荐保护措施：

在API端点实施针对智能体的速率限制。
监控结构化数据以发现异常模式。
为智能体可访问的数据建立内容验证管道。
考虑为高级内容访问建立智能体身份验证系统。

战略分歧：开放式与封闭式智能体生态系统

目前，行业正围绕两种相互竞争的智能体网络愿景形成共识：

微软的开放生态系统战略：

倡导如MCP和NLWeb等协议以实现互操作性。
将Azure定位为在竞争格局中的基础设施提供商。
实现不同平台间的智能体-智能体通信。

谷歌的集成式方法：

在谷歌云生态系统内构建垂直集成系统。
将Gemini模型与谷歌的数据栈紧密耦合。
强调在专属边界内提供无缝体验。

对网站运营者的战略启示：

分散风险： 实施开放标准（如MCP、Schema.org），同时保持与主要平台的兼容性。
平台多元化： 避免过度依赖任何单一AI生态系统。
面向未来： 随着格局的整合，开放协议为防止平台锁定提供了保障。

行业前瞻性实践在智能体网络中的作用

行业机构很早就认识到了这一转变。当其他机构专注于构建更好的AI模型时，一些领先者则致力于构建能使网络真正可查询的基础设施层，包括：

全面的实体识别和知识图谱构建能力。
大规模Schema.org标记自动化方案。
用于语义搜索和实体关系查询的API接口。
与Model Context Protocol (MCP)等新兴协议的集成。
针对自动化营销任务的智能体SEO解决方案。

通过MCP配置等方式，业界正推动网站作为实时数据端点，为AI工作流提供动力。曾经被视为纯粹威胁的事物，现在成为了双重机遇：一个以数据为中心、驱动营销效率的网络，以及智能体驱动的商务和内容变现的基础。支撑这一演进的是结构化数据—— enabling intelligent agent behavior（支持智能体智能行为）的丰富元数据。随着推理需求变得更具关联性，未来的发展将属于GraphRAG：直接从知识图谱中检索信息，为可靠、复杂的推理提供认知支架。

这对您的业务意味着什么

对于每个数字业务而言，核心问题是：当AI智能体查询您的域名时，它会找到一个扁平的文档进行解析，还是一个丰富的数据库进行询问？它甚至能否访问您的网站？

中国跨境行业的从业者肩负着塑造这一智能体网络的工具、专业知识和责任。通过在结构化数据标准上发挥主导作用，构建API优先的内容系统，并为AI智能体协商公平的访问权限，我们可以确保这一转变造福于网站运营者、品牌和用户——无论是人类还是机器。那些能够成功的网站运营者，将是现在就开始行动以实现以下目标的：

建立智能体可访问的API接口。
实施全面的结构化数据标记。
构建以实体为中心的内容架构。
创建机器可读的知识层。

智能体网络已然来临。构建它，是我们的责任。

关键概念解析

1. GPT-5的网页浏览机制：

GPT-5的网页浏览功能通过两种不同的工具协同工作。首先是web.search，它向搜索引擎（通常是微软必应）发送查询，并返回包含标题、代码片段和URL的JSON列表。重要的是，这不包括实际页面的HTML或结构化数据，仅包含搜索引擎API提供的信息。其次是web.open_url，它获取特定URL的快照，并直接读取HTML/标记。这是一个独立的、明确的步骤，可以在搜索结果中的URL上运行。这种双工具架构解释了为什么结构化数据的可见性会有所不同：搜索结果包含来自索引的预处理元数据，而直接URL访问只能看到嵌入在HTML标记中的内容。

2. 大型语言模型是否直接读取结构化数据？

这是一个常见的误解。大型语言模型并不直接读取结构化数据。实际过程发生在搜索引擎层面，而非大型语言模型层面。像谷歌和微软必应这样的搜索引擎在抓取网页时会预处理和索引结构化数据（JSON-LD、microdata、RDFa）。当AI智能体使用搜索工具时，它会收到包含这些预处理结构化信息的富媒体代码片段。大型语言模型本身从不直接看到您原始的JSON-LD，它看到的是搜索引擎对这些数据的解释。

3. 为什么有些AI回应会包含我的结构化数据，而有些则完全忽略？

这取决于AI智能体使用的工具类型：