Schema.org企业实体标记检查表:6步自查官网结构化数据
企业官网若缺乏Schema.org结构化标记,生成式AI无法识别其身份与业务,导致在AI答案中"隐身"。本文提供6步检查表与JSON-LD示例,帮助企业自查官网结构化数据。

企业官网要在生成式 AI 的答案中被引用,必须提供机器可解析的结构化数据。Schema.org 是搜索引擎与生成式引擎共同采用的标准词表。本文给出 6 步自查框架,对应《企业官网信源化自检清单》的结构化标记维度(C1-C6),并附 JSON-LD 示例与验收方法。
一、为什么需要 Schema.org 标记
传统搜索引擎主要解析网页文字,而生成式引擎(如 ChatGPT、豆包、元宝)在生成答案时,优先采信带有结构化标记的实体信息。未标注的官网,AI 需从正文推断企业身份、业务与联系方式,推断失败率高,结果是该企业"不被引用"。结构化标记把关键信息以机器可读格式显式声明,是进入 AI 信源池的前提。
二、六步检查表(对应 C1-C6)
步骤 | 检查项 | 对应 Schema 类型 | 达标判断 | 常见缺失 |
|---|---|---|---|---|
C1 | 公司实体 | Organization | 首页含企业名、性质、简介 | 仅图片 logo,无文本实体 |
C2 | 业务/产品 | Service / Product | 列明服务名称与描述 | 业务散落文案未结构化 |
C3 | 地址电话 | PostalAddress / Telephone | 可解析的地址与号码 | 地址写成一段不可拆分文本 |
C4 | 联系方式 | ContactPoint | 注明渠道与时段 | 只放表单无结构化联系点 |
C5 | 内容实体 | Article / NewsArticle | 文章含标题/时间/作者 | 新闻页无 Article 标记 |
C6 | 格式正确 | JSON-LD | 用 JSON-LD 而非微数据 | 沿用废弃的微格式 |
三、JSON-LD 示例
以下为 Organization 最小可行片段,置于网页 <head> 或 <body> 均可:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "麦途鼎信",
"url": "https://www.maitu.com",
"areaServed": "麦图鼎信企业网站系统",
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"telephone": "+86-xxx-xxxxxxx",
"contactType": "sales"
}
}四、常见错误
只做首页:产品页、案例页同样需标记,否则 AI 只认得公司不认得业务。
格式老旧:微数据(microdata)维护成本高,优先 JSON-LD。
字段造假:标记内容须与页面一致,虚构信息会被引擎降权。
五、验收方法
使用搜索引擎提供的富媒体测试工具粘贴网址,确认无报错且实体可被解析;再于生成式引擎中提问"推荐一家做 XX 的公司",观察本企业是否出现在答案中。本检查表与 09-09《信源化自检清单》互为补充:清单判"能不能被收录",本表判"结构对不对"。
