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近年来，随着人工智能技术在搜索领域的深入应用，各大搜索引擎的展现形式也在不断演进。其中，AI概览（AI Overviews）作为一种新的搜索结果呈现方式，正日益成为内容可见性的关键战场。对于那些希望在全球市场拓展业务的中国跨境企业而言，如何提升内容在AI概览中的曝光度，进而触达更广泛的海外用户，已成为一项值得深入探讨的课题。

在此背景下，关于结构化数据（Schema）在提升AI概览可见性方面的作用，引起了业界的广泛关注。Schema旨在使网页内容更易被机器理解和解析，甚至有研究表明，它有助于大型语言模型更准确地解释内容的更新程度。因此，许多人倾向于认为，良好地部署Schema是获取AI可见性的一项重要策略。然而，AI概览的生成机制复杂且多层，仅凭逻辑推断或模型行为的局部观察，难以得出确凿结论。这种不确定性，促使海外研究人员进行了一项受控实验，以期为这一疑问提供实证依据。

这项海外实验旨在直接探究结构化数据，尤其是其质量，是否在AI概览的可见性中发挥作用。实验通过对比三类几乎相同但结构化数据处理方式迥异的网页，观察它们在谷歌AI概览和传统搜索排名中的表现。

实验设计：三类页面的不同策略

为了精准评估结构化数据的影响，研究人员构建了三个独立的单页网站，除了结构化数据处理方式外，其他所有变量均尽可能保持一致。这三类页面分别是：

1. 良好实现的结构化数据页面： 采用规范、完整的Schema标记。
2. 实现不佳的结构化数据页面： 故意引入Schema错误或缺失关键信息。
3. 无结构化数据页面： 完全不包含任何Schema标记。

实验中，研究人员特意选择关键词难度和搜索量相近的词汇，以确保对比的公平性。页面发布后，均提交给搜索引擎进行索引，重点观察它们是否能被索引，并在AI概览中出现。

实验结果：良好Schema页面的显著优势

实验结果显示，在所有参与测试的页面中，仅有良好实现结构化数据的页面成功出现在了AI概览中。同时，该页面在传统搜索结果中也表现出色，成功获得了六个关键词的排名，其中一个关键词最高达到了第三位。值得注意的是，AI概览的出现正是由这个排名最高的查询词触发的。

与此形成对比的是，那些结构化数据实现不佳的页面，虽然成功获得了十个关键词的排名，并最高达到第八位，但其任何查询均未触发AI概览的显示。

而完全没有结构化数据的页面，尽管在与其他页面提交后数分钟内即被谷歌抓取，但却未被索引。这意味着该页面无法获得任何关键词排名，也自然不可能出现在AI概览中。

实验方法：精细控制变量与Schema定义

为了确保实验的严谨性，研究人员在控制变量和定义“良好Schema”方面进行了细致规划。

关键词选择：
研究人员通过专业工具Ahrefs，精心挑选了三个指标相近的关键词。在2025年选定关键词时，这三个词均已能触发AI概览，且在性质上高度相似，同属营销/营销技术领域。

关键词指标（Ahrefs数据）：

网站构建控制：
所有三个测试页面均部署在Vercel平台上，并严格遵守以下一致性约束：

• 不使用JavaScript。
• 不使用自定义域名或主页。
• 不提供站点地图（sitemap）。
• 不包含robots.txt文件。
• 不使用规范标签（canonical tags）。

结构化数据处理：
为了构建一个符合Schema最佳实践的页面，研究人员为其添加了：

• 完整的文章Schema（Article schema），包含所有必需字段。
• 针对常见问题的FAQ Schema。
• 面包屑导航Schema。
• 正确的日期格式。
• 作者和出版商信息。
• 教育水平和目标受众信息。
• 相关主题和提及内容。
• 字数和阅读时间。

而在实现不佳的结构化数据页面中，研究人员则故意引入了以下错误：

• 不完整的文章Schema（缺失必需字段）。
• 尽管内容具备FAQ特征，但未添加FAQ Schema。
• 缺失面包屑导航Schema。
• 不正确的日期格式。
• 缺失关键属性。

第三个网站则完全没有添加任何结构化数据。所有三个网站均在2025年8月29日提交给谷歌，并在当晚获得抓取。

结果解读：启示性而非结论性

本次实验的结果具有显著的启示意义，但研究人员也强调，这些结果并非结构化数据能绝对决定AI概览出现的“铁证”。然而，实验过程和结果清晰地表明：在这样一个小型、精心控制的测试中，良好实现结构化数据的页面取得了明显的优势。它不仅获得了最佳的自然搜索排名，而且是唯一一个出现在AI概览中的页面。

从现有观察来看，似乎没有其他明显的解释来替代这一结果。例如，虽然“无Schema”页面的字数最少，但内容字数通常不被认为是影响索引和AI概览可见性的核心因素。

未来展望：持续验证与深化探索

尽管本次实验取得了初步成果，但研究人员认为仍有进一步探索的空间。毕竟，可能存在一些未被察觉的变量影响了实验结果，或者本次结果仅仅是谷歌算法在特定情况下的巧合。

作为后续计划，研究人员打算对现有页面进行去索引操作，然后创建内容完全相同的新页面，但对结构化数据进行互换。他们希望通过这种方式观察，如果将结构化数据应用到此前“无Schema”的页面上，是否能使其被索引并获得排名。如果成功，这将为结构化数据在AI概览可见性中的作用提供更为有力的佐证。

对中国跨境从业者的启示与建议

本次海外实验为中国跨境行业的从业者提供了宝贵的参考。在当前AI驱动的搜索时代，海外市场用户获取信息的方式正在悄然变化。AI概览作为一种聚合、精炼信息的呈现形式，其重要性不言而喻。

实验结果至少表明，高质量的结构化数据可能有助于提升内容在谷歌等主流搜索引擎中的机器可读性，进而提高其被AI概览采纳的可能性。对于致力于出海的中国企业而言，这尤其关键：

1. 重视结构化数据的规范应用： 无论是产品页面、文章博客还是常见问题解答，都应尽可能采用标准、完整的Schema标记。这能帮助搜索引擎更好地理解页面内容的核心，为AI概览提供更准确的数据源。
2. 关注数据质量与完整性： 实验证明，并非所有结构化数据都有效果。不完整或错误的数据可能无法带来预期效益。因此，投入资源确保Schema数据的准确性、完整性和实时性至关重要。
3. 定期审计与优化： 随着AI算法的不断迭代，结构化数据的最佳实践也可能随之调整。建议跨境企业定期对网站的Schema实现进行审计，并根据最新的行业指南进行优化，以保持竞争力。
4. 将Schema视为国际化战略的一部分： 结构化数据是一种“通用语言”，能够跨越语言障碍，帮助全球搜索引擎更高效地理解您的内容。对于希望在全球市场取得成功的中国品牌，将其纳入国际化网站建设和内容营销策略中，将有助于提升海外市场的可见度和影响力。

在AI技术加速发展的2025年，海外搜索市场的格局日新月异。国内跨境从业人员应密切关注此类动态，积极拥抱新技术，通过精细化运营和技术优化，不断提升自身在全球市场的竞争力。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/overseas-test-good-schema-dominates-ai-overviews.html