33 家能正常打开的瓷砖品牌官网里，只有 1 家带 JSON-LD 结构化数据，0 家同时做到「有结构化数据、有 canonical、正文有 5 个以上 H2 小节」这三项。也就是说，按本报告采用的判据，这 33 家没有一家完成 GEO 改造。判断标准只有一条：关掉浏览器的 JavaScript，看服务端返回的那份 HTML 里还有没有能被切成段落的文字。本报告由秒景美家（美景家超算（深圳）科技有限公司旗下品牌）发布，本站官网作为第 34 个样本单独列出并标注为自测，不参与上述统计。
一、结论：33 家里 0 家合格
我们扫了 63 个瓷砖品牌的官网域名，包括主站、备用域名和部分品牌独立站。其中 33 个能正常打开，30 个返回 502、请求超时，或者已经停在一个域名交易平台的待售页上。
在这 33 个能正常打开的官网里，十项指标的命中情况如下。百分比按 33 为分母计算，四舍五入到整数。
| 指标 | 判据 | 命中 | 占比 |
|---|---|---|---|
| JSON-LD 结构化数据 | 原始 HTML 中存在 application/ld+json 块 | 1 / 33 | 3% |
| canonical 规范链接 | 存在 rel="canonical" | 1 / 33 | 3% |
| FAQPage 结构化问答 | 存在 FAQPage 类型的结构化标记 | 0 / 33 | 0% |
| llms.txt 站点说明 | 路径返回 200 且内容为真实说明文件 | 0 / 33 | 0% |
| og 社交标签 | 存在 og:title 与 og:description | 3 / 33 | 9% |
| H2 小节达 5 个 | 正文中 h2 元素数量 ≥ 5 | 2 / 33 | 6% |
| 图片 alt 全覆盖 | img 总数 > 0 且缺失 alt 数为 0 | 1 / 33 | 3% |
| 正文超过 3000 字 | 剥离标签后的可见汉字数 > 3000 | 3 / 33 | 9% |
| 正文超过 8000 字 | 剥离标签后的可见汉字数 > 8000 | 0 / 33 | 0% |
| 完成 GEO 改造 | JSON-LD + canonical + H2≥5 三项同时满足 | 0 / 33 | 0% |
条形满格为 33 家。这张图的重点是右侧的数字与左侧的空白：33 个样本里，绝大多数指标连 3 家都不到。
「完成 GEO 改造」是我们为这次扫描设的组合判据，不是行业标准。之所以取这三项，是因为它们分别对应内容能否被切开（H2）、页面能否被唯一定位（canonical）、内容能否被机器识别类型（JSON-LD）。三项都缺，AI 读到的最多是一段没有边界的长文本。
二、口径：怎么测的，为什么这么测
方法很笨，也可以被任何人复制：用 Python 逐站发真实 GET 请求，浏览器 UA、中文 Accept-Language，把服务端返回的原始 HTML 存下来，在原始 HTML 上统计指标。全程不执行 JavaScript。
这一条决定了后面所有结论的性质。今天多数 AI 爬虫不跑 JS，它们拿到的是服务端吐出来的那份 HTML。如果内容要靠 JS 渲染才出现，那么在 AI 眼里，那一页就是空的。
所以「浏览器看起来正常」和「机器能读到」是两件不同的事。这也是不少品牌在说「我们官网做得挺好看」、同时在 AI 里查无此人的原因。
这次使用十项判据，与本站 GEO 免费自检 的评分口径一致，任何人可以用同一套判据自查自己的站点。扫描为单一时点（2026-10-23），没有历史对比，不构成趋势判断。
三、三个最值得看的发现
发现一：首页正文中位数 450 字，7 家是 0 字
33 家官网的首页可见正文，中位数是 450 字；17 家不足 500 字，其中 7 家的可见正文是 0 字——页面结构是一张主图加几个 JS 占位，文字全部在图片里或全部靠脚本加载。
这个数字比「有没有 JSON-LD」更值得警惕。没有结构化标记，机器至少还能读到文字；正文是空的，机器什么也读不到，后面所有的优化都无处附着。
发现二：初测「有 llms.txt」的 6 个站点，复核后全是假的
llms.txt 是给 AI 爬虫看的一份站点说明书。初测有 6 个站点在该路径返回了 200，我们逐个点开复核，全部是假阳性：
- 有站点对所有路径都返回 200，内容是「403 Forbidden」的错误页——服务器配置有问题，软 404 让检测工具全部误判；
- 有站点是单页应用的空壳，任何路径都吐同一份首页 HTML；
- 其余几个，域名已经停在域名交易平台的待售页上，品牌并不在用。
真实可用的 llms.txt，33 家里是 0 个。软 404 是这次扫描最大的干扰源，它会让所有自动化检测工具同时误判，包括市面上正在卖的「AI 可见性检测」服务。如果你的检测结果是「我们有」，建议手工点开看一眼。
发现三：指标最好的，不是声量最大的
那 1 家有 JSON-LD 的品牌，不是行业里声量最大的一家；反过来，几个声量最大的品牌，多项指标为零。这说明官网的 AI 可读性跟市场规模、广告投放没有必然关系——它取决于官网在最近一次改版时，是把「好看」当目标，还是把「能被读到」当目标。
四、为什么是零
不是不重视数字化。恰恰相反，这个行业的官网在过去十年里被反复改版过，视觉一代比一代好。问题出在方向上：这些官网是给人看的，不是给机器读的。
- 首屏文字在图里。主视觉是一张轮播图，品牌主张、产品卖点、联系方式全部做进了图片，HTML 里只剩 img 标签。
- 正文靠脚本加载。新闻列表、产品详情点进去，内容由 JS 请求接口后渲染，服务端返回的 HTML 里只有容器。
- 没有标题层级。整页只有视觉字号，没有 h1 与 h2 的语义层级，机器无法判断这一页在讲几件事、每件事的边界在哪。
- 没有「这一段是什么」的标注。公司主体、产品、问答、面包屑全都靠人读，没有任何结构化声明。
对人来说，这套做法效果不错。对机器来说，等于把一本说明书做成了一本相册。相册可以很好看，但无法被检索、被切片、被引用。
五、八项改造清单与验收标准
下面八项按投入产出排序，前四项不需要开发资源，只需要重排内容。每项都给了可以判定的验收标准——不接受「已经做了」这种说法，只接受「能被测出来」。
| 顺序 | 动作 | 验收标准（可核验） |
|---|---|---|
| 1 | 每页一个 H1，正文按 H2 切分到 5 个以上 | 源码中 h1 计数 = 1，h2 计数 ≥ 5 |
| 2 | 结论前置：每节第一段先给答案 | 抽查任意 3 个小节，首段是否为结论句 |
| 3 | 图片全部补 alt，产品图与场景图优先 | img 总数 > 0 且缺 alt 数为 0 |
| 4 | 补 FAQ 模块，把客户真实问题写成一问一答 | 页面存在 ≥ 5 组显式问答，且与 FAQPage 标记逐字一致 |
| 5 | 加 JSON-LD：Organization、Article、FAQPage、BreadcrumbList | ld+json 块可被解析，四类节点齐全，内容与可见正文一致 |
| 6 | 设置 canonical | 每页存在自指 canonical，参数页与重复页指向主版本 |
| 7 | 加 llms.txt 与 llms-full.txt | 路径返回 200，内容为真实说明（非错误页、非空壳） |
| 8 | 全站主体信息统一 | 公司全称、地址、电话在一处修改、全站同步，逐字一致 |
成本不在开发，在内容重排——把「给人看的图册」重写成「能被切成片段的文字」。这一步没有外包方案，因为只有品牌自己知道产品到底好在哪、客户真正在问什么。
顺序不能反。本次扫描里那 1 家有 JSON-LD 的站点之所以没有进入「完成改造」，正是因为标记层做了、内容层是空的。先有可读的文字，再谈标注。
六、边界：这份数据不能证明什么
第一，30 家打不开的站点，我们没有任何判断。502 和请求超时，可能是服务器拒绝了非浏览器请求，也可能是站点本身不稳定、域名闲置。把它们算进「没做改造」是不诚实的，所以它们不进分母。
第二，我们自己也是被测对象。第 34 个样本就是我们自己的官网，它不参与上面的统计，也不能由此得出「我们比品牌做得好」——我们自己就是做这件事的。它只说明方法可行，不说明别的。
第三，这份数据测的是「原始 HTML 的可读性」。它不等于「AI 一定不推荐你」。AI 引用一个品牌，还看内容质量、第三方提及、实体信息一致性。可读性是入场券，不是排名。任何只测可读性就敢宣称排名或推荐率的报告，都不值得信。
第四，样本说明。33 个样本是品牌官网域名，以行业里公开可查的品牌为主，包含主站、备用域名与部分品牌独立站；单一时点扫描，不代表整站，也不代表整个行业。
七、对照组：我们自己的官网（自测，不参与排名）
为验证判据本身可行，本站官网用同一套脚本、同一套判据做了一次自测，作为第 34 个样本单独记录：
| 项目 | 读数 |
|---|---|
| JSON-LD 块 | 1 块 |
| canonical | 已设置 |
| H2 小节 | 10 个 |
| 正文可见字数 | 6174 字 |
| 图片 alt | 5 张图，4 张带 alt |
| llms.txt / llms-full.txt | 12,723 字节 / 9,610 字节 |
对照组仍有 1 张图缺 alt，未达到 100% 覆盖率。这一项我们没有隐瞒，也没有为了凑分数临时补上——它在下一轮改版里处理。
这些数字不是为了好看，是为了让机器能把一页切成十几块、每块都能被单独引用。AI 引用人的时候，引的从来不是一整页，是一段话。
八、复现方式
判据、指标定义与统计口径全部公开，任何人都可以复现，也可以用自己的站点替换样本：
- 候选域名：品牌官网主站、备用域名、品牌独立站，共 63 个；
- 请求方式：Python 逐站 GET，浏览器 UA ＋ 中文 Accept-Language，超时按不可判定处理；
- 读取对象：服务端返回的原始 HTML，不执行 JavaScript；
- 统计项：正文可见字数、h1 / h2 数量、ld+json 块数、canonical、img 与缺 alt 数、og 标签、FAQPage、llms.txt（需人工复核内容有效性）；
- 复核：6 个 llms.txt 阳性样本逐个打开核对，确认全部为假阳性后记为 0。
逐站明细含被测品牌域名，属于内部数据，不公开发布。这份报告只公开汇总口径与判据——如果你想知道自己的站点在哪一项上失分，用同一套判据自查即可，本站的自检工具也是同一口径。
九、常见问题
- 这次实测测了什么，怎么测的？
- 2026 年 10 月 23 日，用 Python 对 63 个瓷砖品牌候选官网域名逐站发起真实 GET 请求，使用浏览器 UA 与中文 Accept-Language，保存服务端返回的原始 HTML，不执行 JavaScript。在原始 HTML 上统计十项指标：正文可见字数、H1 与 H2 数量、JSON-LD 块数、canonical、图片 alt 覆盖率、og 标签、FAQPage、llms.txt、正文长度分档，以及三项同时满足的完成度。63 个域名中 33 个可正常访问，计入统计；30 个返回 502、请求超时或停在域名待售页，按不可判定处理，不计入分母。
- 33 家里 0 家完成改造，说明这些品牌做不好 AI 搜索吗？
- 不能这样推。这份数据只测「原始 HTML 的可读性」，也就是 AI 爬虫在不执行 JavaScript 的前提下，能不能从页面上读到可被切分成段落的文字。它不等于 AI 一定不推荐这些品牌：AI 判断一个品牌还看内容质量、第三方提及、实体信息一致性。可读性是入场券，不是排名。
- 官网加了 JSON-LD 就算做完 GEO 了吗？
- 不算。JSON-LD 是标记层，只解决「这段内容是什么」的标注问题。这次扫描里那 1 家有 JSON-LD 的站点，正文字数、标题层级、canonical 仍然缺失，所以它没有进入「完成改造」。真正决定能不能被引用的顺序是：先有可读的文字，再有标题层级与短段落，最后才是 JSON-LD 与 llms.txt。标记层做得再全，正文是空的也无效。
- 为什么官网能不能被 AI 读懂，比在平台多发文章更重要？
- 因为官网是所有渠道的事实基准。AI 在核对一个品牌的主体、地址、电话、产品口径时，最终会回到官网；官网写错，其他渠道会跟着错。另外结构化标注只有官网能做：公众号不解析自定义结构化数据，多数内容平台会把 JSON-LD 剥掉。平台稿的价值在于被检索和被引用，但它替代不了官网作为事实主版本的位置。
- 33 个样本能代表整个瓷砖行业吗？
- 不能代表整个行业，只能代表这 33 个可访问样本。样本是品牌官网域名，以行业里公开可查的品牌为主，包含主站、备用域名与部分品牌独立站；单一时点扫描，没有历史对比，也不构成趋势判断。它的价值在于给出一个可复现的判据和一组可核对的数字，而不是给行业下结论。
- 预算有限的中小品牌，最先做哪几件事？
- 按投入产出排序做四件：第一，每页一个 H1、正文按 H2 切分到 5 个以上；第二，结论前置，每节第一段先给答案；第三，图片补 alt，产品图与场景图优先；第四，补 FAQ 模块，把客户真实问的问题写成一问一答。这四件不需要开发资源，只需要重排内容。JSON-LD 与 llms.txt 放在这四件之后做，否则标了也没有内容可标。
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