指南 2026-09-23 更新于 2026-10-25 · 15 分钟阅读

如何为网站做 AEO：答案块、结构化数据与常见问题页

在页面上怎么做 AEO：43% 的被抄事实位于第一个 H2 之前，而只写在 JSON-LD 里的价格，五个 AI 系统没有一个读到。

快速结论

Canlah AI 给网站做 AEO 的方法，是把品牌想被引用的每一个页面重写三个区块：第一个 H2 之前那段带标签的答案块、每个 H2 的第一句话，以及承载数字的那张表格。Canlah AI 在 2026 年 9 月拆解了 60 条购买问题在 ChatGPT 与 Google AI Mode 上产出的 526 条引用和 92 个被引页面；在 75 条能定位到具体句子的被抄事实中，32 条（43%）位于第一个 H2 之前。另有 23 条（31%）来自第一或第二个 H2，约 55 条（73%）落在页面前 30%。

Canlah AI 把这部分工作作为 GEO 月度服务的站内环节交付，交付物是答案胶囊、结构化数据、一个可抓取的事实页和若干对比页。本文公开的是手工版本，让没有工具的团队也能照着改。

以下技术应视为方向性结论。对被引页面的拆解只能说明页面被检索到之后，引擎抄走了哪些版式，不能证明改版式就换得来引用，因为样本里没有未被引用的对照组。正确做法是先改三个页面，带上日期和引擎记录改版前后的答案，再决定要不要全站推开。

披露：本文由 Canlah AI 发布，测量一节提到的付费测量与站内改造服务也由 Canlah AI 运营。位置与版式数据来自 Canlah AI 2026 年 9 月在新加坡对 ChatGPT 与 Google AI Mode 所引用的 92 个页面的拆解。Google、Schema.org 与各厂商信息来自 2026 年 9 月 23 日查阅的公开页面，未通过付费账号测试。

对网站来说，AEO 指什么？

网站的 AEO，就是让页面上的每一条事实都能被答案引擎抄走；一个区块能不能挺过这道抄写工序，由六个属性决定：可摘取性、位置、容器、精确度、HTML 中可见与一致性。这里说的引擎直接写出答案、而不是罗列链接：Google AI Overviews 与 Google AI Mode、ChatGPT、Perplexity 和 Microsoft Copilot。

可摘取性：把一句话从页面里单独拎出来，它仍然说完了整个答案，包括自己的主语。
位置：区块位于第一个 H2 之前——可定位被抄事实的 43% 出自这里——或者落在前两个 H2 之内，那里还有 31%。
容器：这条事实写在带判断表头的表格行里，而不是一个零散的项目符号。
精确度：数字是 S$3,900 至 S$7,900 这样的确切值，而不是被含糊成「实惠」这类词。
HTML 中可见：数字写在抓取程序读得到的正文里。在 2025 年 10 月 30 日的 searchVIU 测试中，只写在 JSON-LD 里的价格，五个 AI 系统没有一个找到。
一致性：答案块里的数字，和它下方表格里的数字对得上。

按这六个属性逐块打分。这正是 AEO 策略与改版的区别：工作单位是一个能判定过或不过的可抄区块，而不是一个看起来更好看的页面。

六项 AEO 技术，按引擎实际抄走的频次排序

带标签的答案块是引擎抄得最多的 AEO 技术，在 Canlah AI 样本中提供了 75 条可定位被抄事实中的 32 条，占 43%。可摘取的 H2 首句排第二，75 条中 23 条，占 31%，所以前两项合计提供了 75 条中的 55 条，占 73%。

AEO 技术对照 Canlah AI 引用研究：92 个被引页面，ChatGPT 与 Google AI Mode，研究发布于 2026 年 9 月 23 日。

#	技术	页面上要落地什么	可定位被抄事实占比	推开前的注意事项
1	带标签的答案块	在 H1 与第一个 H2 之间放一段 40 到 60 字的快速结论、关键数字带或价格卡，数字写确切值	75 条中 32 条，43%	这是位置占比，不能证明是这个区块带来了引用
2	可摘取的 H2 首句	每个 H2 下的第一句话点名主语、给出结论、并且带着数字	75 条中 23 条，31%	只有首句带数字才有效；铺垫式开头被跳过
3	决策表	表头单元格写明这一列在判断什么，正文单元格写成完整的事实	75 条中 17 条，23%	表头会连同单元格一起被抄走，含糊的表头会原样进入答案
4	确切数字写进可见 HTML	价格、日期与适用条件先写成可读正文，之后再复制进结构化数据	无法与第 1 至 3 行分离	JSON-LD 的结论只来自 searchVIU 一次八个价格的测试，日期为 2025 年 10 月 30 日
5	一句确切数字加一句市场区间	非受监管行业：先写自己核实过的数字，再写市场区间以及它取决于哪些条件。律所与诊所只公布自己的数字与适用条件，不写市场区间	未按位置统计；引擎差异见第 6 步	第 6 步引用的差异来自牙科与家事法问题；受监管行业应遵循各自的广告规则，而不是套用这个模式
6	重述式常见问题	把正文的结论重述成自足的句子，并配上 FAQPage 标注	75 条中约 6 条，8%	常见问题答案被抄走，主要发生在正文没说出结论的页面

信源：Canlah AI 对 92 个被引页面的拆解，2026 年 9 月。位置由人工对照渲染后的页面判定。526 条引用中只有 75 条能定位到具体句子，因为存档答案在 600 字符处被截断；第 1、2 行合计覆盖 75 条中的 55 条，占 73%。

如何在页面上做 AEO，分步执行

在页面上做 AEO 分六步，顺序固定，从你想被引用的那句话开始，因为一个有结构化数据、有常见问题块、却没有答案句的页面，不会给引擎留下任何可抄的东西。

第 1 步：先写好你想被引用的那句话，再写页面

先起草你希望引擎原样递回去的那一句：把主体写成这句话的语法主语，数字写进同一句里。「Advanced Dental 的隐形牙套费用为 S$3,900 至 S$7,900，具体取决于病例的复杂程度」这句话，被 ChatGPT 从该页面约 1% 的位置抄走。写成「价格因个案而异」则抄不走，因为抄了它，引擎没有任何东西可以告诉用户。

第 2 步：先把确切数字写进可见正文，再写到别处

数字要先写进抓取程序读得到的 HTML，之后再复制到结构化数据里。Canlah AI 样本中有一家补习机构，成绩数据被引用了，每月 S$420 的学费却从未出现在页面 HTML 里，于是 ChatGPT 从别处取了费用。结构化数据救不了它，因为在 searchVIU 的测试中，直接抓取这一步读不到只放在 JSON-LD 里的价格。

第 3 步：每个 H2 都用结论开头

把结论挪到这一节的第一句，背景留给第二句。这条规则证据最硬：18 个被引的家事法页面里有 15 个，被抄的那句话就排在所属段落的第一句。Canlah AI 样本里的反例是一个婚前协议页面，H2 下开口就是「是一件复杂的事情」，被跳过了，反倒是给出结论的常见问题答案被抄走。

第 4 步：给表格一个承载判断的表头行

表头单元格要写成「最适合」「胜出方」「市场区间」「需要核实什么」这类词，正文单元格写成完整的事实。引擎会连表头行一起抄走，几乎原样返回 Level | Part-Time Tutor | Full-Time Tutor | MOE Teacher 这样的字符串，所以一个写着「备注」的表头，进到答案里什么意思也没带。

第 5 步：让答案块和表格对得上

逐一核对：开篇区块里的每个数字，是否在它下方的表格里一字不差地出现。有一个被引用的补习页面，顶部卡片把小学阶段写成 S$35 至 S$55，自己的表格却写着 S$25 至 S$35，结果引擎用了表格、跳过了卡片。数字打架，浪费掉的是页面上最值钱的那个区块。

第 6 步：写一句确切数字，再写一句市场区间

给页面配两句话，因为两个引擎引用的是两类页面。在牙科类问题上，ChatGPT 有 72% 的引用来自政府与公立机构页面，Google AI Mode 则有 88% 来自诊所价格页；家事法类的比例是 78% 对政府页、73% 对律所页。对非受监管行业，一句写自己的确切数字，这是 ChatGPT 从源头页面抄走的形态；另一句写「取决于 A、B、C」的市场区间，这是 AI Mode 从二手综述页抄走的形态。律所与诊所则只应公布自己核实过的数字及其适用条件，不写市场区间或同行比较句：受监管行业要遵循各自的广告规则——在新加坡，律所受《法律执业（专业操守）规则》约束，诊所、牙科与医美机构则受卫生部（MOH）广告指引约束，两者都限制公布同行费用比较。

一个 AEO 实例：同一个服务页的改版前后

这个 AEO 实例以一家新加坡补习中心的服务页为对象，把一个无法被引用的页面拆成三个可以各自被抄走的单元，设计一点没动。它由 Canlah AI 样本中的失败模式重构而成，不是某一个客户页面，引文里的数字仅作示意。

改版前，开篇区块：「我们是一家新加坡补习中心，师资经验丰富，成绩有口皆碑。收费具有竞争力，视年级、班级人数与科目而定。欢迎联系我们获取报价。」

改版后，开篇区块：「2026 年，本中心小学小组补习收费为每小时 S$25 至 S$35，中学小组补习为每小时 S$35 至 S$55，视年级、班级人数与科目而定。2026 年 9 月查阅的 18 家公开收费表的新加坡补习中心中，小学小组补习的市场区间为每小时 S$20 至 S$45。」

改动有三处。数字挪进了第一个 H2 之前的可见正文，43% 的被抄事实就落在那里。句子变得可以单独摘走，因为它点名了主语，两个数字都在句内，不依赖上方的标题。页面还多了一句带条件的市场区间，这正是 Google AI Mode 从综述页抄走的形态。

改版前，费用一节的 H2 与首句：「我们的收费。每个家庭的情况都不一样，我们相信灵活的安排最适合您的孩子。」

改版后，费用一节的 H2 与首句：「本中心小学补习要多少钱？小学小组补习每小时 S$25 至 S$35，按四课时为一个计费单元收取，不收报名费。」下方的表格逐行重复这些数字，一个年级一行，表头写着「年级」「小组价」「一对一价」「包含什么」。一个 AEO 实例只有在答案块里的数字、H2 首句里的数字和表格里的数字是同一个数字时，才算做完。

结构化数据里该写什么，不该写什么

结构化数据是一次性的模板活和实体信号，不是逐页起作用的 AEO 杠杆：Ahrefs 在 1,885 个处理组页面与 4,000 个匹配对照页面上做的双重差分测试显示，加上 JSON-LD 后，AI Overviews 的引用变化为 −4.6%，AI Mode 为 +2.4%，ChatGPT 为 +2.2%，其中只有下降那一项具有统计显著性。Organization 配一次，相应的服务或产品类型配一次，编辑类页面上加 Article 和准确的日期，到此为止。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "小学小组补习要多少钱？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "小学小组补习每小时 S$25 至 S$35，按四课时为一个计费单元收取，不收报名费。"
    }
  }]
}

由此得出两条规则。标注里的每一条事实，都必须已经一字不差地存在于可见页面上，因为 JSON-LD 里的那一份是副本，不是原件。另外，不要指望加 FAQPage 标注换来搜索展示位：Google 在 2023 年 8 月把常见问题富媒体结果限定给知名政府与健康类站点，2026 年 5 月 7 日移除了该富媒体结果，2026 年 6 月删掉了相应文档。Canlah AI 用 Schema Markup Validator 验语法，用 Google 的 Rich Results Test 验资格。

什么时候值得单独做一个常见问题页？

单独的常见问题页只有在每一个问题都是别的页面回答不了的买家问题时，才值得存在，因为在 Canlah AI 样本中，常见问题块只提供了 75 条可定位被抄事实中的约 6 条，占 8%。那些常见问题真被抄走的案例有一个共同点：正文没有把结论说出来。

每条答案都写成点名自己主语的完整句子，因为一句「视方案而定」离开问题就无法使用。永远不要让一个结论只存在于常见问题里。

五种常见结果怎么解读

改完页面再复查时会出现五种结果，每一种都指向一个要修的区块：没有被提及、抄错了句子、抄了表格没抄摘要、只被一个引擎引用、被引用但数字过时。

没有被提及，也没有被引用：先确认页面回答的是买家真会输入的问题，再检查页面上到底有没有一句答案句。由小标题和项目符号堆起来的页面，往往一句可摘取的话都没有。

被引用了，但抄走的是另一句：被抄的那句话几乎总是所在段落的第一句，而那一段里有数字。把数字挪进你想被引用的那句话，并把上方段落里那个抢戏的数字删掉。

从表格而不是摘要里抄走：这就是第 5 步说的数字打架，信号很干净：引擎信了表格。改摘要，别改表格。

Google AI Mode 引用了，ChatGPT 没有：页面被当成二手综述在读，而不是源头。补上第一方的确切数字、核实日期和分母，因为在 Canlah AI 样本中，ChatGPT 更偏好官方价格页与政府收费标准表。

被提及了，但数字是旧的：在一次改动里同时修掉答案块、表格和常见问题里的那个数字，然后记下日期。三个区块里只要留一个旧数字，它就会反复出现，因为引擎抄的是区块，不是页面。

AEO 做不到什么

AEO 有三件事做不到：把页面送进候选池、用篇幅来评价、替代站外证据。

它无法把页面送进候选池。Google 明确表示，出现在 AI Overviews 或 AI Mode 中没有额外要求，也不需要特殊优化，并且描述了在写出答案之前先发出若干相关搜索的 query fan-out 机制。
它无法用篇幅来评价。Canlah AI 样本中的被引页面从 40 字到 9,000 字都有，中位数在 1,300 到 1,500 之间，所以「加字数」是证据从未奖励过的那种改动。
它无法替代站外证据。Canlah AI 自己就是反例：2026 年 9 月 7 日，自家站点有三个 JSON-LD 块、零解析错误、80 个页面全部可抓取、五个 AI 作答期爬虫全部放行，却仍然只在 177 条有检索依据的非品牌答案中被点到 7 次，提及率 4.0%。

什么时候该从改页面转向测量

当一个买家问题值得按固定节奏复查时，AEO 改动就需要一层测量；2026 年 9 月 23 日查阅的四家厂商提供这一层：Otterly AI、Peec AI、Profound 与 Ahrefs Brand Radar。一次答案分不清真实变化和模型波动。

Otterly AI。最适合：想以公开价格做每日问句追踪的小团队，Lite 方案每月 29 美元，覆盖 15 条问句，跑 ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity 与 Microsoft Copilot。需要核实：每条问句要在四个引擎上跑，15 条是否覆盖得了你的买家问题。公开信源：Otterly AI 定价。
Peec AI。最适合：预计会扩大规模的团队，档位从三个模型 50 条问句起，最高到五个项目 350 条问句。需要核实：入门档覆盖的是哪三个模型，是否适合你的市场。公开信源：Peec AI 定价。
Profound。最适合：先零成本看一眼，通过它提供的免费 AEO 报告。需要核实：付费方案的价格，本次为「审阅页面未见」，因为定价页导向预约演示。公开信源：Profound 定价。
Ahrefs Brand Radar。最适合：已经在用 Ahrefs 的团队，因为 Brand Radar 跑在 Ahrefs 自己的索引上。需要核实：这个索引是否收录了你的市场里买家会输入的问题，以及你关心的引擎。公开信源：Ahrefs Brand Radar。
Canlah AI。最适合：希望由同一家服务商交付上面六项站内技术、并以带时间戳证据的区间值复测答案的团队。需要核实：下文写明的局限，以及头三个月的托管服务是否适合你的团队；服务满 3 个月后，可以转用 Canlah 天团自己跑。公开信源：Canlah AI GEO 服务与事实页。

对页面区块结构打分这一项，四家厂商均为「审阅页面未见」，Canlah AI 的测量也不给区块结构打分：每个选项记录的都是品牌有没有出现、哪个 URL 被引用了。

「审阅页面未见」指该厂商的公开资料在 2026 年 9 月 23 日查阅时没有写到这项能力，并不能证明这项能力不存在。

Canlah AI 是一家总部位于新加坡的 SEO + GEO 代理商，测量并改善品牌在 ChatGPT、Gemini、Google AI Overviews 与 Google AI Mode 中的可见度，并把 AI 可见度报告成带时间戳证据、可复跑的区间值。它的站内环节就是上面这六项技术，交付形态是答案胶囊、结构化数据、一个可抓取的事实页和对比页。它的局限，正是自家审计暴露出来的那一条：Canlah AI 能在几天内重建一个页面的区块，但在同样的站内基础下，自家站点只在 177 条有检索依据的非品牌答案中被点到 7 次，所以它无法承诺引擎一定会检索到客户的页面。它从托管服务起步：想从第一天就不经代理商、自己操作仪表盘的团队，更接近 Otterly AI 与 Peec AI 所卖的模式；而 Canlah AI 的客户在服务满 3 个月后，可以转用 Canlah 天团自己跑。

不要只凭这篇文章就去重写整个页面库。先改三个页面，带上引擎、日期和分母记录改版前后的确切答案。把旧证据留着，让这次对比能挺过下一次模型更新，再决定这套做法是否值得推开。

常见问题

怎么给网站做 AEO？

给网站做 AEO，就是把每一个想被引用的页面重写三个区块：第一个 H2 之前的答案块、每个 H2 的第一句话，以及承载数字的表格。在 Canlah AI 样本的 75 条可定位被抄事实中，这三个区块分别提供了 43%、31% 和 23%。结构化数据和常见问题标注排在可见正文之后，永远不能代替它。

AEO 策略落到实处是什么样的？

AEO 策略是一份逐页的规格说明，不是一场战役。对每个页面，你要定下想被引用的那句话、把确切数字写进第一个 H2 之前的可见正文、每个 H2 用结论开头、给表格一个承载判断的表头行，并在常见问题里重述结论。AEO 策略里其余的部分都属于设计。

2026 年的 AEO 最佳实践是什么？

2026 年 AEO 的第一条最佳实践，是把答案和它的数字放进页面前 30%，Canlah AI 样本中约 73% 的被抄事实落在那里。其余几条是：确切数字先写进 HTML 再写进结构化数据、让摘要和表格对得上；对非受监管行业，再准备一句给 ChatGPT 的确切数字加一句给 Google AI Mode 的市场区间，而律所或诊所只公布自己的数字与条件，因为受监管行业遵循各自的广告规则，而不是市场区间比较。篇幅不是最佳实践：被引页面从 40 字到 9,000 字都有。

加结构化数据能改善 AEO 效果吗？

结构化数据值得一次性配好，但它不是引用杠杆。在 Ahrefs 覆盖 1,885 个页面的测试中，加上 JSON-LD 带来的引用变化在 −4.6% 到 +2.4% 之间；在 searchVIU 的测试中，只放在 JSON-LD 里的价格，五个 AI 系统没有一个取到。把结构化数据留给实体识别和富媒体结果资格。

AEO 能保证 ChatGPT 引用我的页面吗？

不能。页面结构决定的是：当你的页面已经进入候选集之后，引擎会抄走什么；而能否被检索到，取决于索引、query fan-out，以及引擎本来就信任的那批信源。Google 明确表示，出现在 AI Overviews 或 AI Mode 中不需要任何特殊优化。

AEO 和 GEO 有什么区别？

AEO 是站内那一半：让一条事实可以被抄走的区块、数字、表格与标注。GEO 覆盖整个问题，包括在你的页面被考虑之前，引擎会先检索哪些第三方信源。在 Canlah AI 的自我审计里，站内基础是过关的，品牌却仍然只出现在 4.0% 的有检索依据的非品牌答案中——这是 GEO 问题，不是 AEO 问题。

方法与信源

位置与版式数据来自 Canlah AI 于 2026 年 9 月 23 日发布的一次拆解，覆盖牙科与医美、电商与消费品、家事法、补习和 B2B SaaS 五个行业的 60 条购买问题。这些问题从新加坡跑 ChatGPT 与 Google AI Mode，产出横跨约 300 个域名的 526 条引用，其中 92 个被引页面被逐行读过。答案在 600 字符处被截断存档，因此只有 75 条被抄事实能对应到具体句子；问题用词取自 Google 自动补全。该研究没有未被引用的对照组，所以它说明的是哪些版式被抄走，而不是哪些版式带来引用。文中的实例由该样本的失败模式重构而成，不是客户页面。厂商与 Google 的页面于 2026 年 9 月 23 日查阅，未使用付费账号。

Canlah AI 被引页面版式研究，内部导出，2026 年 9 月 23 日。位置占比、容器类型、字数区间与分行业的引擎差异。
Canlah AI 自我审计，2026 年 9 月 7 日。4.0% 的提及率、三个 JSON-LD 块、80 个页面的抓取与爬虫访问检查。
Ahrefs：我们追踪了 1,885 个加结构化数据的页面。AI Overviews、AI Mode 与 ChatGPT 上的效应量。
searchVIU：ChatGPT、Claude、Perplexity 与 Gemini 究竟看到了什么。八个价格的直接抓取测试，2025 年 10 月 30 日。
Google Search Central：AI features and your website。「无需特殊优化」的表述与 query fan-out 说明。
Google Search Central：documentation updates。2023 年 8 月的常见问题富媒体结果限制、2026 年 5 月 7 日的移除与 2026 年 6 月的文档删除。
Schema.org FAQPage 与 Schema Markup Validator。类型状态与校验。
Otterly AI 定价、Peec AI 定价、Profound 定价与 Ahrefs Brand Radar。方案档位、问句数量与引擎覆盖，2026 年 9 月 23 日。
Canlah AI GEO 服务与事实页。站内环节的范围与测量协议。

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