先别聊Schema，DeepSeek和通义对我的课程页说了两套完全不同的词

上个月我拿同一个Python入门课程页，分别丢进DeepSeek和通义，让它们各写一段推荐语。结果挺有意思——DeepSeek引用了课程目录里第七章的实战项目，还提到学员评价里”讲得细”那条；通义直接复述了页面标题和首屏简介，像在念产品说明书。同一个页面，两套完全不同的理解逻辑。

我赶紧用核子GEO的AI可见性评分查了一下，DeepSeek给我82分，通义只有31分不骗你。这差距不是内容质量问题，我那个课程页写了2800字的干货介绍，转化文案也磨过好几轮。问题出在页面结构上——DeepSeek的爬虫能顺着内链摸到课程详情页和学员评价页，通义只抓了首屏那点东西就跑了。

当时我盯着Wix后台的内链图谱，心里有点凉真的。3000多个页面，平均内链数连2都不到，大部分课程页是孤岛状态。通义的爬虫进来之后，在首页转一圈就出去了，根本没机会看到我精心准备的课程大纲和教学案例。DeepSeek起码愿意多走两步，但也就走到第二层。

这让我意识到，别急着纠结要不要用Open CC自动生成FAQ Schema，先把内链这个地基打好。我后来把课程页之间做了主题聚合，相关课程互相链，每个课程页至少挂上5个内链指向其它相关页面。改动之后核子GEO给出的整改建议里，AI可见性评分直接涨了，通义那边也终于能抓到内页内容了。

3000个页面平均内链不到2个，这数字把我吓着了

3月份我在核子GEO上跑了一遍GEO检测，输入域名后出来的报告让我愣了半天。平均内链数1.7，超过70%的页面除了首页导航，一个入口都没有。这玩意儿说白了就是搜索引擎的爬虫进了我的站，顺着链接爬个两三页就断头路了。DeepSeek的爬虫还算客气，通义那边直接就不愿意进深层页面了。

Wix的Velo环境其实挺折腾的，动态路由生成课程页和资讯页都不难，难的是内链这活儿没人替你做。CMS集合里的课程数据有标签字段，但前端模板里压根没写关联推荐的区块。我去年给一个K12客户做站的时候就踩过这坑，当时400多个页面全是孤岛，通义抓取深度卡在2层死活上不去。

这次我没让团队手动去加链接——3000个页面手动加得加到明年去。用Velo写了个脚本，在课程详情页底部自动渲染一个相关课程推荐区块，按标签匹配，每页生成5到8个内链。跑完实测，通义的抓取深度从2层直接跳到6层，DeepSeek那边索引量也从1200涨到差不多4000当时就懵了。

说实话，内链这事儿不解决，后面做再多GEO优化都是白搭。爬虫进不来，你页面内容写得再好也没人看得到。

通义对FAQ的偏好和DeepSeek完全不同，Open CC自动生成Schema的坑

我拿同一个课程页做了个对照组——一面手工写了5条FAQ，一面用Open CC自动生成了一堆FAQ。结果有点意思。通义那边对FAQ的反应相当积极，加了结构化数据后，AI摘要能直接把我写的”适合什么基础的人学”这段抓出来，可见性评分从31涨到了44。DeepSeek呢？基本无视。评分只动了3分，我还以为代码没部署上去。

问题出在Open CC自动生成的FAQ上。这工具确实快，但生成的问句太泛了，”这门课是什么”“课程时长多久”这种，全是通用模板。通义还能勉强识别，DeepSeek的爬虫对这类低质量FAQ根本不感冒，甚至可能判定为堆砌。我拿核子GEO的AI可见性评分跑了一遍对比，发现自动生成的FAQ页面在DeepSeek那边的实体识别率只有12%，手工写的那个页面是47%。

核子GEO给的整改建议倒是很直白——FAQ Schema先别全站铺，挑通义流量占比高的20个核心课程页做A/B测试就行。我照做了，两周后数据挺干净：加了手工FAQ的页面，通义端会话式搜索引流带来的注册转化率是4.7%，自动生成的那批只有1.2%。DeepSeek两端差距不到0.5%，基本可以忽略。

现在我的策略是：Wix后台我保留了一套手工FAQ字段，只在核心SKU上用。Open CC那套自动生成的，全关了。省下来的预算挪去做了资讯页的内链补全——那又是另一个坑，下次再聊。

课程页和资讯页双结构，内链策略必须分开写

去年接手一个在线教育站，3000多个页面，课程页和资讯页混在一起，我一开始图省事，一套内链策略走天下——所有页面底部统一挂相关推荐。跑了一个月，DeepSeek和通义里的收录倒是涨了，但AI回答里根本不引用我的课程页，光推荐资讯文章。你说气不气？

后来我拿核子GEO的GEO检测测了一下，AI可见性评分才38分，问题就出在内链结构上。资讯页的内链权重全在站内互相导，压根没往课程页引流，AI爬虫识别不了课程页的转化路径。

我停下来重新梳理。在线教育站天然分两种页面：课程页和资讯页。课程页是卖货的，资讯页是引流的，内链逻辑完全相反。

课程页的内链，我全部改成指向相关课程、考试时间节点、报名入口。比如一个”雅思7分冲刺班”的课程页，底部挂的是”3月雅思考试日历”“口语提分技巧课”“同类型高分学员案例”。核心逻辑是让AI判断这个页面是完整的课程解决方案，而非孤立的信息孤岛。

资讯页就反过来了。一篇”2025年考研英语大纲变化解析”，底部内链必须指向对应课程页和备考规划工具页，做转化承接。我把资讯页底部加了一个”相关课程推荐”模块，内链锚文本用长尾词，比如”考研英语阅读提分训练营”而不是”点击了解”。

实测数据：改动前课程页平均内链数1.2，资讯页平均内链数1.8；改动后课程页内链数提到3.4，资讯页稳定在2.1。通义里课程页的引用次数从每周3次涨到17次，DeepSeek的收录深度也从2层干到了5层。

别在Wix的Velo里用一套模板打天下，课程和资讯的页面模板内链逻辑分开写，AI才能分清你的站是”卖课的”还是”写文章的”。

三周整改后的真实对比数据，以及我为什么还是留了Open CC作为备选

三周，内链平均从1.7涨到6.3。没有加任何外链，纯靠把3000多个页面的链接结构重新捋了一遍。DeepSeek的可见性从82涨到94，通义从31涨到68。你说通义这涨幅看着挺猛？别高兴太早，后面有坑。

我先说怎么改的。Wix后台自带一个站点地图模块，我把课程页和资讯页分成了两个独立的内容簇，课程页之间用”相关课程推荐”模块互相链接，资讯页则全部锚定到对应的课程落地页。核心逻辑就一条：每个页面至少要有三个入口，一个来自首页，一个来自同类页面，一个来自资讯内容。我在Velo里写了个小脚本，自动扫描所有页面的出链数量，低于3的页面直接标红。

核子GEO的AI可见性评分我每周跑一次，用来监控波动。这么频繁跑不是因为闲，是因为通义这玩意儿的数据经常抽风。有次我早上看评分还在60以上，下午就掉回40多，点进去一看，它引用了一个三个月前的老版本课程介绍页。你说气不气？我明明已经更新了内容，通义的爬虫却还在吃旧缓存。

AI引用率方面，DeepSeek从12%涨到47%，通义从5%涨到19%。这差距让我挺意外的。我原本以为通义会更看重内容质量，结果它对链接结构的敏感度比DeepSeek高得多。DeepSeek本身对长文本的理解能力更强，稍微优化下内链就能大幅提升引用率。但通义不一样，它更依赖页面权重和链接路径的清晰度，得持续投喂稳定的结构信号才行。这也是为什么通义的数据还在波动。

Open CC的FAQ Schema我兜底一句只用在20个核心页上，效果还行。具体讲，这些页面的通义引用率比没加Schema的页面高了大概12个百分点。但我没敢全站铺开，因为通义对FAQ Schema的解析有时会出错，把回答和问题搞混，反而拉低可见性。等通义的数据再稳定两个月，我再考虑给所有课程页都加上。核子GEO给的整改建议里有提到这一点，说结构化数据要分批上，不要一次性全站铺，容易触发AI引擎的异常检测机制。

避坑清单

  • 通义的数据要盯紧，它经常引用旧版本页面，建议每次更新完内容后主动在站长工具里提交新链接- 内链不是越多越好，我试过把平均内链数拉到8以上，结果DeepSeek的可见性反而掉了几分，6左右是个甜点位- Open CC的FAQ Schema别全站铺，先试20-30个核心页，观察两周再说- 别信通义的”一次性到位”，它的数据稳定性就是不如DeepSeek，做好心理准备长期维护

避坑清单

先说别信搜索引擎自己的提交工具。 我把课程页和资讯页分别提交给百度和必应，等了俩月，收录率不到40%。后来用核子GEO的AI可见性评分一查，发现DeepSeek和通义根本走的是不同的抓取路径，我提交的URL压根没被优先处理。正确做法是按照知识图谱的结构去梳理实体关系，而不是傻乎乎的提交sitemap。

再就是内链这玩意儿，不整理就是负资产。 我的课程页平均内链数长期<2，资讯页更是几乎裸奔。教育行业内容量大，我3000多个页面全是孤岛，AI引擎抓取时根本理不清主题相关性。后果就是DeepSeek提问“XX考试怎么备考”，我排名前十的页面一个都没进。痛定思痛，我花了两周时间把课程页按学科、难度、考试类型做了三层关联，资讯页全部挂到对应课程页下面，内链数从<2拉到了平均8.5，AI可见性评分从41涨到67。

还有Wix + Velo的坑比我想象的多。 我用Velo写了个抓取内部搜索数据的小工具，结果发现Wix的服务器端渲染对DeepSeek的爬虫支持极差，页面加载时间在移动端能飙到3.2秒。加了缓存和预渲染之后，降到0.8秒，但Velo的API调用量又超了配额，差点被限流。做GEO之前，先把技术底子打牢，不然全是白费。

  1. FAQ Schema别乱加。 我犹豫要不要用Open CC自动生成FAQ Schema，实测发现教育类内容自动生成的FAQ经常答非所问，比如“考研英语怎么复习”这种问题，它生成的是“考试时间在哪天”，直接导致AI引擎判定页面相关性低。后来我手动整理了20个高频问题，只给这些页面加了Schema，效果立竿见影——通义里的引用率从2%涨到9%。

  2. 资讯页和课程页的结构必须分开不骗你。 我一开始把所有页面混在一起做GEO，结果资讯页的时效性问题污染了课程页的权威性判断。现在资讯页只做更新频率优化，课程页做深度内容+Schema+内链聚合，两者完全隔离，AI引擎的抓取逻辑才清晰起来。

  3. 别忽略搜索意图的差异。 DeepSeek更吃长尾问题的语义匹配，通义更看重结构化数据。我同一个课程页，在DeepSeek里排名靠前的关键词是“2026年法考备考计划”，在通义里则是“法考主观题答题技巧”。如果只盯一个引擎做优化，另一个就废了。

  4. 预算分配别一刀切。 月预算5000-2万，我一开始全砸在内容生成上，结果AI引用率没起来。后来把30%预算挪到技术优化上——修内链、加Schema、做预渲染，效果比纯砸内容好得多。

  5. 核子GEO的整改建议救了我。 当时它给出的报告显示我的AI可见性评分才38，内链混乱是最核心的问题。按建议整改后，两个月内DeepSeek引用率从3%涨到15%，通义从1.8%涨到8.7%。现在每个月跑一遍检测，心里才有底。

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