ChatGPT实测爆料：2026年结构化数据被文本化，跨境SEO策略大调整！

在当前全球跨境电商行业高速发展，人工智能技术日新月异的背景下，大型语言模型（LLMs）对网络信息的处理方式，正成为业内人士与开发者密切关注的焦点。尤其是在搜索引擎优化（SEO）领域，关于结构化数据（Structured Data）在LLMs和AI引擎中究竟扮演何种角色的讨论，一直未曾停歇。新媒网跨境获悉，英国知名SEO专家Mark Williams-Cook近期进行了一项颇具启发性的测试，其结果再次引发了业内对这一话题的深度思考。

事件聚焦：结构化数据与AI引擎的“文本化”处理之谜

测试背景：SEO社群的长期争议

一直以来，结构化数据，尤其是Schema Markup和JSON-LD等格式，被视为提升网页内容可理解性、帮助搜索引擎生成丰富摘要（Rich Snippets）的关键技术。它旨在以标准化的方式向搜索引擎明确表示网页内容的含义，例如一个产品、一个评论、一个事件或一个组织。然而，随着ChatGPT、Perplexity等大型语言模型的崛起，它们以惊人的能力理解和生成自然语言，这使得一个问题浮出水面：这些AI引擎在处理网页时，是否会像传统搜索引擎那样，对结构化数据给予“特殊”的理解和应用，还是仅仅将其视为页面上的普通文本信息？

测试主体与方法：Mark Williams-Cook的巧妙实验

为了验证这一关键问题，英国SEO专家Mark Williams-Cook设计了一项简洁而直观的实验。他曾进行过类似测试，本次测试则进一步深化了探究。

测试对象： ChatGPT和Perplexity两款主流AI引擎。
核心目标： 观察AI引擎能否从一段“无效”的结构化数据中提取信息，并判断其处理方式是否超越了简单的文本解析。
具体步骤：
1. 创建虚构实体： Williams-Cook创建了一个名为“DUCKYEA T恤”的虚构公司。
2. 内容分离： 在DUCKYEA T恤的网页主体内容中，他刻意没有提及该公司的实际地址。
3. 置入“无效”Schema： 相反，他将虚构的公司地址信息，嵌入到了一段特意构造的JSON-LD Schema Markup中。这段Schema Markup并非完全符合W3C或Schema.org的规范，部分是为了测试AI引擎在面对不完美结构化数据时的表现。
4. 提问验证： 随后，Williams-Cook分别向ChatGPT和Perplexity提出问题，询问“DUCKYEA T恤”公司的地址。
5. 结果分析： 观察两款AI引擎的回复，判断其是否能成功提取地址，以及提取的方式。

测试结果与专家解读

令人关注的结果显示，无论是ChatGPT还是Perplexity，都成功地从Williams-Cook设置的这段虚构且“无效”的JSON-LD Schema Markup中，准确地识别并提取出了公司的地址信息。

基于此结果，Mark Williams-Cook给出了他的专业判断：“依我看来，这项测试表明LLM代理只是简单地拾取了你在HTML中列出的任何内容。它是否是有效的Schema并不重要。如果系统将文本解释为与提示相关，它就会被包含在内。因此，这表明Schema并没有以其最初设计用于这些系统的‘显式’意义被利用。”
结构化数据与AI引擎的处理方式

换言之，这项测试强烈暗示，这些先进的AI模型在处理结构化数据时，并没有专门去“解析”其结构化语义，而是将其视为网页上的一段普通文本内容。只要这段文本能够通过自然语言处理被理解为答案的一部分，即便它包裹在Schema标签中，AI引擎也能将其抓取和呈现。

行业回响：巨头们对结构化数据的态度

尽管Mark Williams-Cook的测试提出了一个值得深思的观点，但业界对结构化数据与AI引擎关系的看法并非完全一致。一些科技巨头在不同场合也表达了各自的立场和实践：

OpenAI： 曾有消息透露，OpenAI在获取购物结果数据时，确实会利用结构化数据馈送（structured data feeds）。这表明在某些特定应用场景下，结构化数据对AI模型仍具有明确的指导作用。
谷歌的John Mueller： 谷歌的资深搜索倡导者John Mueller曾就Schema对LLMs的帮助表示，其效用“取决于具体情况”。这暗示了结构化数据并非对所有LLM任务都一概而论，其价值可能因模型设计、数据训练和特定任务需求而异。
微软Copilot： 微软也曾解释过Schema如何帮助其AI助手Copilot。这通常体现在通过结构化数据，Copilot能够更准确地理解用户意图，提供更精准的回答和建议，尤其是在代码生成和文档理解等专业领域。

综合来看，这些表态反映出，结构化数据在AI生态中的作用是复杂且多维的。它可能不是一个“魔法公式”，但其在特定场景下，尤其是在帮助AI模型理解特定类型信息或完成特定任务时，仍然具有不可替代的价值。正如Mark Williams-Cook总结的那样：“核心要点是：Schema本身是好的。但将基础功能重新包装成某种神奇的新SEO公式，则是不可取的。”

深度剖析：结构化数据在AI时代的价值重估

Mark Williams-Cook的测试结果，以及各方巨头的表态，共同勾勒出结构化数据在AI时代的新图景。新媒网跨境了解到，这不仅仅是技术层面的讨论，更关乎跨境电商平台、品牌卖家以及内容创作者如何重新审视和优化其在线内容策略。

结构化数据的传统作用及其挑战

传统上，结构化数据通过Schema.org词汇表等标准，为网页上的特定信息（如产品价格、评价星级、食谱步骤、活动日期等）提供语义化的标记。这极大地帮助了传统搜索引擎更好地理解页面内容，从而在搜索结果中展示更丰富、更具吸引力的信息片段（如“富媒体搜索结果”或“Rich Snippets”），提高点击率。

然而，大型语言模型的信息处理机制与传统搜索引擎的爬取、索引和排名机制存在显著差异。LLMs通过其庞大的参数量和先进的神经网络架构，能够从海量文本数据中学习语言模式、上下文关系和世界知识。它们并非简单地依赖于预定义的“字段”来理解信息，而是通过深层的语义理解能力，从非结构化文本中也能提取出高度准确的信息。

LLMs的信息处理范式与对内容策略的启示

本次测试结果表明，当前主流的LLMs可能更倾向于将结构化数据视为其训练语料库中的一部分文本，而非需要特殊解析的“元数据”。这意味着：

内容清晰度与可读性成为王道： 如果AI引擎能够从任何文本中提取信息，那么网页内容本身的清晰度、准确性和可读性就变得前所未有的重要。无论信息是否包含在Schema中，只要它以自然、易于理解的方式呈现在页面上，AI模型就能捕获和利用。这提醒内容创作者，高质量、语义明确的“自然语言”内容，是吸引AI引擎关注的基石。
结构化数据的辅助作用仍存： 尽管AI可能不“特殊对待”Schema，但其作为一种标准化、规范化的数据表达方式，依然能够：
- 提升传统SEO表现： 对于依赖传统搜索引擎的流量，Schema仍是不可或缺的优化手段。
- 作为辅助理解和验证： 对于AI模型而言，有效的结构化数据可以作为一种“验证”机制，辅助其更准确地理解和确认从自然语言中提取的信息。在信息复杂或歧义较多的场景下，规范的Schema能够降低AI误解的风险。
- 为特定应用提供数据源： 如OpenAI的例子所示，针对特定的应用（如购物推荐、问答系统），结构化数据馈送仍是高效、精准的信息来源。
技术演进的动态性： 当前的测试结果反映的是2026年AI引擎的现状。随着LLMs技术的持续发展，未来的模型可能会集成更强大的结构化数据解析能力，甚至能够主动生成或修正结构化数据。因此，持续关注AI技术的前沿动态至关重要。

对跨境电商及内容策略的影响

对于跨境电商企业而言，这一发现意味着在制定内容和SEO策略时，需要采取更加全面和平衡的视角：

双管齐下： 既要继续投入精力优化结构化数据以满足传统搜索引擎的需求，也要更加注重提升网页内容的整体质量、语义清晰度和用户体验。
优化自然语言： 确保产品描述、服务介绍、品牌故事等核心内容能够以最直接、最易懂的方式呈现给用户，同时也方便AI模型进行学习和提取。
数据协同： 探索如何将结构化数据与非结构化内容相结合，形成一个更加健壮、更具弹性的信息架构，以适应不同AI模型和应用场景的需求。

总结与展望

Mark Williams-Cook的测试为我们提供了一个宝贵的视角，揭示了当前AI引擎在处理结构化数据时可能存在的“文本化”倾向。新媒网跨境认为，这并非宣告结构化数据“无用”，而是提醒我们，在AI日益渗透的数字世界里，内容本身的力量被前所未有地放大。高质量、语义清晰、用户友好的内容，无论以何种形式存在，都将是赢得用户和AI模型青睐的关键。

在未来，随着AI技术的不断演进，结构化数据与AI引擎之间的关系也将持续演变。跨境从业者需要保持敏锐的洞察力，持续学习和适应新的技术趋势，才能在全球市场中保持竞争优势。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/chatgpt-test-2026-schema-is-text-seo-shift.html