结构化数据（Schema Markup）是GEO技术优化的重要组成部分。正确实施的Schema标记能够帮助AI系统更准确地理解页面内容的语义，提升内容在AI搜索结果中的引用概率。本节对主流结构化数据生成工具进行评测，并提供JSON-LD实操的最佳实践。
Schema Markup Generator是上手最简单的工具。它的界面直观，输入网页的关键信息后就能生成对应的Schema代码。支持多种类型的Schema标记，包括文章、组织、人员、事件等常见类型。实测中，生成基础类型的Article或FAQ标记非常便捷，代码质量也比较规范。但对于复杂类型的Schema（如嵌套结构的Product或Event），生成结果往往需要手动调整。
Google的结构化数据标记助手是另一个常用工具。它提供实时的验证反馈，能够在标记过程中及时发现语法错误。对于初学者来说，这种即时反馈机制非常有价值。缺点是支持的Schema类型有限，主要覆盖Google搜索常用的几种格式。
对于需要深度定制的场景，手写JSON-LD仍然是最灵活的方案。JSON-LD是Google等主流搜索引擎推荐的结构化数据格式，它将语义数据以JSON格式嵌入网页，不影响页面的正常渲染。实操中的关键规范包括：@context必须使用 https://schema.org 这个官方命名空间；@type必须使用标准类型名称；属性值必须与类型定义匹配。常见错误包括：遗漏必填属性、类型名称拼写错误、属性值格式不规范等。
GEO场景下最有价值的Schema类型包括：Article（文章类内容必需）、FAQPage（问答内容必需）、HowTo（教程内容加分）、BreadcrumbList（提升内容可解析性）、Author（建立内容权威性）、Organization（建立品牌权威性）。建议对每篇发布的内容，至少添加Article和FAQPage类型的Schema标记。
Schema实施后的验证非常重要。Google的结构化数据测试工具和Rich Results Test是检验标记正确性的标准工具。在发布前必须使用这些工具进行验证，确保标记语法正确且Google能够正确解析。对于部署了多个Schema类型的网站，建议建立定期巡检机制，防止因网站更新导致标记失效或出现错误。