结构化数据：CTR暴涨82%！AI跨境新商机

在全球数字经济日益融合的2025年，中国跨境行业正迎来前所未有的发展机遇。然而，随着海量信息涌入网络，以及人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）的飞速发展，用户获取信息的方式正在发生深刻变革。对于志在全球市场的中国企业而言，如何确保自身内容能被高效检索、精准理解，并最终触达目标客户，成为了关键议题。在这一背景下，结构化数据（Schema Markup）作为一项底层技术，正日益凸显其在提升线上可见度方面的核心价值。它不仅能帮助搜索引擎更准确地理解网页内容，还能为AI模型提供清晰的语义信息，从而在复杂的搜索环境中占据先机。

回顾一个具体案例，一家名为FreightFinder的国际货运匹配公司，就曾面临着提升搜索引擎排名和市场转化率的共同挑战。为了帮助他们在竞争激烈的市场中脱颖而出，FreightFinder团队采取了一系列策略：

1. 应用结构化数据：通过为网站列表添加Schema标记，丰富了搜索结果的展示形式。
2. 内容优化：重新梳理和优化了网站内容，突出其独特服务，提升核心关键词的排名。
3. 关键词布局：针对品牌词和非品牌词进行了全面优化，扩大在搜索引擎中的曝光度。
4. 公关推广：开展公关活动，增加品牌在线提及率，进而提升了域名权威性。

经过这些综合性策略的实施，FreightFinder的线上表现显著提升，具体数据令人鼓舞：

尽管多种策略协同作用，但结构化数据在其中发挥了至关重要的基础性作用。它使得FreightFinder能够：
(1) 将自身服务与竞争对手区分开来。
(2) 为搜索引擎提供结构化的数据，确保网站在相关搜索查询中获得良好排名。
(3) 为其品牌在线创建了内容知识图谱。

结构化数据之所以如此重要，是因为它能为搜索引擎爬虫提供足够的信息，使其准确理解网页的核心内容。上下文越丰富，用户就越容易找到并使用您的产品和服务。对于正寻求在全球市场复制成功经验的中国跨境从业者而言，如果尚未对您的网页内容进行结构化标记，那么以下四个方面，值得您优先关注。

结构化数据提升搜索引擎优化表现的四大途径

以下是利用Schema标记提升搜索引擎优化（SEO）表现的四大主要优势：

1. 助力AI搜索引擎解析内容，实现更精准的排名

与传统搜索引擎主要依赖元描述或关键词来理解网页内容不同，大型语言模型（LLMs）或AI搜索引擎在解析和分析内容时，更侧重于语义的清晰度、连贯性和信息的逻辑结构。它们对内容有着更为深入的理解。

以下是这些模型解析内容的基本原理：

当用户发起搜索查询（无论是在Google还是LLMs上），算法不再仅仅匹配与关键词字符串或词法变体完全一致的内容。这曾是传统搜索引擎的常规操作。

在LLMs处理内容之前，它们会先将其分解成“令牌”（tokens）。每个令牌通过嵌入层被映射成一个数值向量，以捕捉其语义意义（词语的含义）和句法作用（在句子中的功能）。

简单来说，这就是LLMs如何区分“舒适的跑步鞋”和“穿着舒适地跑步”这类查询的关键机制。

这个过程被称为嵌入语言模型。它将数据（在此情况下，是您的内容）转换为数值表示，并存储在向量数据库中，以便LLMs能够理解。

因此，当用户输入查询时，该查询也会被转换为数值嵌入，并与向量数据库中的内容进行语义匹配。系统随后将检索与用户搜索高度相关的文件（或内容），并利用检索增强生成（RAG）框架提供上下文丰富的响应。

以下是RAG系统的一个可视化表示：

简单而言，对于LLMs解析内容而言，关键要素在于：
(1) 内容的结构化程度。
(2) 信息呈现的层级关系。
(3) 格式线索，如表格、加粗文本和项目符号。
(4) 信息的准确性和时效性。

这正是结构化数据发挥作用的地方。

结构化数据让您的网页内容变得“机器可读”。它能突显内容的关键部分，帮助LLMs理解内容与用户搜索查询之间的关联。由于它以结构化形式呈现，LLMs无需从非结构化文本中进行推断，便能迅速识别页面上的关键实体和它们之间的关系。

一言以蔽之，结构化数据使得LLMs能够轻松理解：
(1) 您的网页核心内容是什么。
(2) 它如何与其他相关主题关联。
(3) 您的内容哪一部分最能回答用户的搜索查询。

例如，假设一位用户在AI搜索平台Perplexity上输入这样的查询：“我正在寻找适合女性、既舒适又时尚的耐克鞋，既适合日常休闲穿着，也适合轻度锻炼。最好是透气的，价格在120美元以下，并且有白色或米色等中性颜色可供选择。能给我看看最新的款式或评价最好的选项吗？我人在美国田纳西州的孟菲斯。”

以下是Perplexity的输出示例：

如果您的网站产品页面带有产品Schema标记，LLM便能轻易解析您的内容，并提取关键细节，包括产品名称、品牌（耐克）、性别（女性）、类别（鞋）、价格、库存、颜色选项和客户评分。

例如，上图中引用的第一篇博客文章就应用了文章和面包屑Schema标记：

因此，LLMs无需猜测，可以直接读取这些结构化数据来理解您的页面提供了什么。这大大增加了您的内容出现在AI响应中的机会，对于跨境电商卖家而言，意味着产品信息能更精准地触达全球潜在消费者。

2. 助您获得Google富媒体搜索结果，显著提升点击率

富媒体搜索结果（或称富摘要）是Google搜索引擎结果页面上展示的增强型搜索结果。它们在搜索结果中突出显示网页的关键细节，例如评论、图片、页面URL甚至列表，帮助搜索者快速找到信息并做出明智决策。

富媒体搜索结果在众多搜索结果中显得格外醒目，比标准的搜索引擎结果页面更具视觉吸引力。

其展示效果如下：

这些额外显示的数据均从网页上的Schema标记中提取。

富媒体搜索结果的优势在于能让您的内容在搜索结果中占据更多空间。您可以展示搜索者所需的所有关键信息，如产品评分、价格、库存、常见问题解答等，从而影响他们对哪个品牌最具性价比的决策，并促使他们点击访问。

以下是美国科技媒体SoundGuys的一个例子。它展示了Beats Studio3耳机的简要概述、评分、优点和缺点——所有这些都是读者可能正在寻找的基本信息：

相关研究也证实了这一点。根据Google提供的数据：

由此可见，如果您的网站尽管拥有较高的自然流量和曝光量，但点击率却有所下降，那么对内容进行结构化标记，尤其是您的产品页面，无疑是提升效果的有效途径。它能显著增加您在AI搜索引擎上的可见性，而用户也正是在这些平台上进行策略性决策。对于中国跨境卖家来说，这意味着产品能以更具吸引力的方式呈现在全球消费者面前，大大提高被点击和转化的机会。

3. 助力您在传统搜索引擎优化之外获取流量

如今，用户搜索信息的方式已呈现多元化。过去，一位在线购物者可能只会“谷歌”搜索“最好的女性跑鞋”，然后再进行购买。而到了2025年，同样的购物者可能会先在短视频平台（如TikTok）上查看评测，利用AI概览功能获取热门选项的总结，再向ChatGPT咨询个性化推荐，最后才访问品牌官网或电商平台完成最终购买。

这是一种“多模态搜索”概念，它解释了用户在线查找信息的非线性、多平台方式。这些搜索者不再局限于单一信息源，而是在文本、语音、图像、视频等多种搜索形式之间，以及在多个平台之间流畅切换，最终做出选择。

以下是多模态搜索的一个简单图示：

以语音搜索为例，由于语音助手已深度融入移动设备，语音搜索已成为主流。截至2025年，一些关键数据值得关注：

由于语音搜索通常是对话式和问题导向的，例如“我家附近最好的面包店在哪里？我需要买一条（特定类型）面包”或“我家附近哪位牙医开着门？我需要解决牙龈问题”，因此结构化数据的优化能帮助您的内容在这些查询中获得更好的排名。

例如，通过FAQPage（常见问题）、HowTo（操作指南）和LocalBusiness（本地商家）等标记，这些语音助手可以轻松识别您内容的上下文，并提取具体的答案来匹配用户查询。

简而言之，Schema标记使您的内容更容易被机器发现，并直接服务于语音查询。

同样，图像搜索也受益匪多。Google于2017年推出了Google Lens，自那时起，该平台每月生成超过200亿次搜索。其中，每四次搜索中就有一项具有商业意图。

与文本类似，添加图像Schema标记有助于搜索引擎理解图像内容及其与网页的关联。

例如，ImageObject类型及其相关属性，如caption（图片说明）、creditText（图片来源）或AssociatedArticle（关联文章），能为Google提供关于您网站图片的详细信息。

Google特别提到，在您的网页上使用结构化数据来显示突出的、嵌入式的图片缩略图，例如“产品”、“食谱”或“视频”等，可以提升您在富媒体搜索结果中的排名：

Google利用这些数据将您的图片与相关搜索查询进行匹配，尤其是在视觉搜索中，这反过来能为您的网站带来精准的流量。

这种多模态的协同效应也扩大了您的数字足迹。您可以在目标受众搜索过程中使用的多个平台上获得排名，这对于中国跨境卖家触达全球不同文化背景的消费者至关重要。

业内专家Michael King曾解释多模态方法如何帮助您的内容出现在LLM响应中：“因为路由决策是模态感知的，所以您的信息以文本、表格、图像、视频、转录本和结构化数据形式存在，将为您提供更多进入检索过程的入口。如果系统决定某个子查询应该通过表格来回答，而您只有散文形式的内容，那么您在该分支中就将‘隐形’。”

4. 助力您影响搜索引擎展示品牌内容的方式

一家名为AISO的机构曾对两个完全相同的网站进行了一项测试，其中一个网站添加了结构化数据，另一个则没有。他们向ChatGPT提出了关于这两个网站的相同问题，并分析了回复的准确性、深度和呈现质量。

实验结果表明，带有结构化数据的网站提供了比没有结构化数据的网站更详细、更真实的公司信息。

例如，关于产品定价查询的测试结果：

……以及关于CEO背景信息的测试结果：

从上述图片中我们可以推断，向您的内容添加结构化数据，能让您有效地掌控：
(1) 您的品牌故事（或信息）。
(2) 其在搜索引擎上的展示方式。
(3) 当用户搜索您的产品/服务时，您在LLMs中出现的或被引用的内容。

另一位业内专家Renee Girard指出，Schema标记能影响您的内容在搜索结果中如何呈现：“如果您撰写了出色的内容，但没有使用Schema标记来确保机器能够准确理解您想要表达的方式，那么您只是在碰运气，希望它们能够理解。您不应该把机器理解您内容的机会留给偶然。”

您还可以使用Schema标记为您的品牌创建知识图谱。所谓内容知识图谱，是您网站内容的结构化、相互关联的表示。它连接着您的业务、服务、产品、地点等实体。

当用户在LLMs上运行搜索查询时，LLMs会从不同的来源（包括知识图谱）检索数据。这些内容知识图谱正是驱动LLMs的数据层。

Schema标记定义了您的知识图谱中数据的结构和连接方式。您可以定义每种实体类型的属性以及实体之间的关系。

Schema.org的负责人Martha Van Barkel补充说：“当您在页面上实施Schema Markup时，您使用Schema.org词汇表来描述实体的一系列陈述。Schema.org类型对实体进行分类，而Schema.org属性描述实体。例如，一位医生的详情页面可能包含医生的姓名、医疗专业、雇主、医院或诊所、提供的医疗服务以及他们服务的地理区域等信息。您可以使用Schema Markup来描述这些实体方面，并将其表达为一个具有特定连接的图谱。这有助于搜索引擎理解医生的详细信息，从而为详细查询（例如‘在我附近寻找一位能在两天内进行心电图检查的心脏病专家’）提供答案。”这种语义互联性维护了您品牌在整个网络上的一致性，也帮助搜索引擎将您的品牌与核心主题及其为用户解决的问题关联起来。

结语

在当今的搜索环境中取得成功，您需要主动地讲述您的故事，并以您希望的方式来组织内容。您发布的关于产品、产品解决的问题以及如何解决这些问题的内容越多，您的内容就越有可能出现在LLMs的相关搜索查询中。值得庆幸的是，您可以使用结构化数据来帮助搜索引擎和LLMs，让它们知道您希望以何种形象被引用和认知。

对于中国的跨境从业者而言，拥抱并善用结构化数据，不仅是技术上的升级，更是战略上的远见。它能帮助您的产品和服务在全球数字洪流中脱颖而出，被精准识别、高效传播，最终助力您在全球市场取得更大的成功。我们建议国内相关从业人员密切关注此类动态，积极学习和实践结构化数据，以便更好地应对全球数字营销的挑战与机遇。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/structured-data-82-ctr-ai-ecommerce-boost.html