三种合作方式,同一个工程师,不交接。
咨询。 只做分析,不上代码。
执行。 生产代码,真正动手改。
托管。 长期在线工程支持。
只做诊断,不上代码。最后您拿到的是逐项修复的营收映射,不是 PPT。
生产代码上线。Schema 架构、按模板的 JSON-LD、通过校验器的结构化数据,带 CI 校验门一起部署。
长期在线工程支持。Schema 会过时,我让它别过时。两个引擎都保持干净。
5 天 · 单引擎 AI 扫描 · 书面报告。$4,500,30 天内升级 Audit 100% 抵扣。
Schema 是工程,不是文案。卖它的人多半不写代码。
Schema 会失效。评论上线了,但 aggregateRating 从来没接上。CMS 更新一次,BreadcrumbList 就坏一次。没有 helper、没有校验器、没有 owner。富媒体结果的点击率,就这样走到了你的对手那里。
AI 这边也是同一套思路。稳的 @id 和 sameAs 给答案引擎提供唯一可锚定的来源。漂移收窄。引用稳下来。
JSON-LD 我自己写。helper 我自己写。PR 我自己开。你的团队 review 之后合并。没有中介、没有交接、没有 PPT。
现有爬虫只把 JSON-LD 拿去对照 Google 公开规范做校验,但合规并不等于富媒体结果可获取,而且它们一开始就不是为答案引擎抽取设计的。RankLabs 直接跑你的网站,把每一个实体抽出来,告诉你哪一类模板上少了什么。下方终端是一次真实的 demo 运行。
精选合作。合同要求的部分做了匿名处理。
把按模板分散的 JSON-LD 整合进一个可解析的 @graph。目标:在 Google Shopping 上恢复 Product 富媒体结果,夺回长尾商品查询里的 Featured Snippet,并把 AI 引擎中的实体覆盖率顺手补齐(次级增益)。PR 已上线分支预览,Q3 持续测量富媒体 CTR + AI 引用份额。
已交付 300+ 个客户端实验(还在累计)。为动态的 WordPress/Next.js 应用设计了 DOM-diffing 和 MutationObserver 策略,把实验注入到生产页面里又不破坏核心体验。和 PM、分析师一起做了 5 年生产环境的 CRO/MVT。实验肌肉一直在线。
自己写了爬虫、结构化数据抽取流水线、页面级评分、字段级 Schema 校验,在同一次抓取里同时识别富媒体结果杀手和 AI 引用拦截因素。每一次客户合作的诊断都跑在它之上。动手前我用过 Screaming Frog、Botify、Sitebulb、Onely。
在合并之前,一个人主导了三个姐妹站点的前端重做。和 BI 团队一起做跨站点的技术 SEO 与转化实验。出版商规模的高流量 SEO:Schema、内链架构、页面速度、抓取预算、排名信号。我就是在这里第一次看清,出版商规模下的经典 SEO 真正长什么样 —— 比 AI 搜索成为一个品类早了 10 年。
关于 JSON-LD、Schema 架构,以及 AI 搜索究竟抓走了什么的公开写作。
ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 与 Google AI Overviews 解析 JSON-LD 的方式各不相同。差别很重要。这是我把同一份 @graph 跑过五个引擎之后测到的。
在 4 万 5 千页以上的 PDP 目录里悄悄失败的字段级 JSON-LD bug。每一个都映射到它干掉的富媒体结果、把您从中踢出的 AI 引擎,以及我为客户建模的美元成本。
生产环境的 Schema 会在没有任何明显失败的情况下,悄悄从 AI 引擎里消失。这是我跨多个客户合作测出来的回归时间线,以及为什么 CI 校验门不是可选项。
如果你的 SEO 月费已经不能复利,AI 引用停滞不前,上一次技术审计交了一份没人看的 PPT —— 那不是内容问题,是工程问题。诊断的人,负责修。