JSON-LD是一种用于实现结构化数据的格式，全称JavaScript对象表示法的链接数据。它通过将结构化信息嵌入网页的<script>标签中，以键值对的形式组织数据，使搜索引擎和AI模型能直接解析内容含义。与Microdata或RDFa不同，JSON-LD无需与页面HTML标签混合，可独立放置在<head>或<body>中，不影响页面布局。
例如，电商网站可使用JSON-LD标记产品信息：设置"@context"为"https://schema.org"，"@type"为"Product"，再添加"name"（产品名）、"price"（价格）、"brand"（品牌）等属性。搜索引擎抓取后，能在搜索结果中展示价格、评分等富摘要信息。新闻网站则可标记"Headline"（标题）、"Author"（作者）、"DatePublished"（发布日期）等，提升内容可读性。
JSON-LD的优势在于易于维护和扩展，且对页面性能影响小。但需注意数据准确性，错误信息可能导致搜索结果展示异常。未来随着AI搜索普及，JSON-LD将成为帮助模型理解内容的重要工具，推动结构化数据在更多领域的应用。
Schema标记是一种结构化数据格式，用于向搜索引擎和AI模型清晰描述网页内容的含义，如文章类型、事件时间、产品价格等。它通过标准化标签（如JSON-LD、Microdata）将信息转化为机器可理解的语言，区别于传统SEO仅优化关键词，Schema直接提升内容的语义清晰度，帮助AI准确识别和归类信息。 例如，电商网站可使用Product Schema标记商品价格、库存状态和用户评分，当用户询问“
找出影响大模型推荐的技术问题，是指通过系统性方法识别导致大模型推荐结果不准确、不相关或用户体验差的技术层面原因。与传统推荐系统问题排查不同，它需结合大模型特性，重点关注语义理解、上下文连贯性、数据质量等核心环节，通过日志分析、用户反馈和模型行为测试定位具体技术瓶颈。 例如，电商平台可通过分析用户对推荐商品的点击/转化数据，结合大模型输出的推荐理由，识别是否存在语义误解（如将“性价比高”错误关联高
大模型搜索要求网站结构具备清晰的逻辑层级和语义关联性，以帮助AI准确理解内容关系。与传统SEO侧重搜索引擎爬虫不同，它更强调内容模块的主题聚合与上下文连贯性，比如通过合理的分类目录、面包屑导航和内部链接，让大模型能像人类浏览一样梳理信息脉络。 例如，电商网站可按“商品分类-属性-用户评价”构建层级，使大模型快速定位产品细节；知识平台采用“主题-子主题-相关问题”结构，便于AI整合知识点生成回答。