中午 11 点半，AI 被问“公司附近有没有不辣又能吃饱的外卖”。它要么引用平台的聚合页，要么引用某家餐厅官网上结构清晰的菜单。如果你的菜单页还是一张长图或 PDF，AI 抓不到、读不懂，自然不会推荐你。这个问题不靠灵感解决，靠一套可交接的作业标准。

这份标准管哪段工作

管的是“从菜单被爬虫抓到、到 AI 回答时敢引用你”的整段链路。适用于连锁餐厅、独立外卖品牌、代运营团队。输入是现有菜单、评价、门店信息；输出是机器可读的结构化数据与常青问答页。目标不是刷排名，而是让 AI 在回答“附近有什么不辣的川菜”时，能说出你的店名、招牌菜和营业时间。

参考来源：维基百科 Generative engine optimization 指出，GEO 是让内容在生成式引擎中被优先引用的方法；Search engine optimization 则强调结构化数据帮助搜索引擎理解页面。两者结合，就是本 SOP 的底座。

角色与职责

角色职责频率
店长/品牌方提供真实菜单、价格、过敏原、营业时段；确认门店名称与地址唯一写法每周一次
运营/内容把菜单拆成结构化字段，撰写 FAQ 问答，更新“数据截止日期”菜单变更后 24 小时内
技术/开发在页面嵌入 Schema.org 标记，放行 GPTBot，检查抓取日志每月一次
客服收集用户高频问题（辣度、分量、配送范围），反馈给运营每周汇总

注意：店长必须给出一个“权威名称”，例如“张三川菜（朝阳店）”。官网、地图、外卖平台都用这个写法，否则 AI 可能把你识别成两家店。

标准动作

  1. 放行 GPTBot：在 robots.txt 加入 User-agent: GPTBot 和 Allow: /，同时保留 Googlebot 与 Bingbot。来源：维基百科 SEO 词条明确爬虫可访问是索引前提。
  2. 选一个常青页：首页或菜单页，标题写“张三川菜菜单与营业时间”，不要写“本周特惠”。
  3. 用 Schema.org 的 Restaurant 类型标注门店：name、address、telephone、openingHours、servesCuisine。
  4. 用 hasMenu 关联 Menu 类型，再用 hasMenuItem 列出每道菜。
  5. 每道菜用 MenuItem 类型，至少包含 name、description、offers（价格）、nutrition（热量或过敏原）。
  6. 在描述里写清“辣度”“分量”“是否含花生”等 AI 高频问的字段。例如："description": "微辣，不含花生，单份约 400 克"。
  7. 把常见问题做成 FAQPage 结构化数据：至少 5 个问答，如“哪些菜不辣？”“配送范围多大？”“营业到几点？”。
  8. 每个答案里嵌入一个可核验的事实，如“不辣菜包括白灼菜心、清蒸鲈鱼，菜单中标注辣度 0”。
  9. 在页面底部加一行“数据更新于 2025 年 X 月 X 日”，让 AI 知道信息新鲜。
  10. 提交页面到 Google Search Console 并请求索引，同时检查 Bing Webmaster Tools。
  11. 用 Rich Results Test 验证 Schema 无错误，确保 AI 能解析。
  12. 每周检查一次服务器日志，确认 GPTBot 有抓取且返回 200。

以上动作可复制给任何门店，不依赖第三方工具。

输出物长什么样

一份合格的菜单结构化数据页包含三块：

  • 门店信息块：名称、地址、电话、营业时间、菜系。
  • 菜单列表块：每道菜的名称、描述、价格、辣度、过敏原。
  • FAQ 块：至少 5 个与点餐决策相关的问题和答案。

示例（JSON-LD 片段）：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Restaurant",
  "name": "张三川菜（朝阳店）",
  "address": { "@type": "PostalAddress", "streetAddress": "朝阳区建国路 88 号" },
  "servesCuisine": "川菜",
  "hasMenu": {
    "@type": "Menu",
    "hasMenuItem": [
      {
        "@type": "MenuItem",
        "name": "宫保鸡丁",
        "description": "微辣，含花生，单份约 350 克",
        "offers": { "@type": "Offer", "price": "32.00", "priceCurrency": "CNY" }
      }
    ]
  }
}

用户能看到的正文必须与结构化数据一致，否则 AI 会判定不可信。

变更与复盘节奏

  • 菜单变更：上新、下架、调价当天更新 Schema 和正文，并改“数据更新于”日期。
  • 每周复盘：运营从客服收集高频问题，补充进 FAQ，删除过时答案。
  • 每月技术检查：验证 Schema 有效性，检查 GPTBot 抓取频率，确认无 404 或重定向链。
  • 每季度：对比 AI 回答中是否出现自家店名。可在 ChatGPT、Perplexity 中问“附近有什么不辣的川菜”，记录是否被引用。不记录排名，只记录“被引用/未被引用”。

更多 GEO 方法可参考本站 GEO 专栏，SEO 与 GEO 的区别见 SEO vs GEO。

还容易问的

Q：我没有技术团队，能自己加 Schema 吗？
A：能。用 JSON-LD 格式，把代码复制到页面 <head> 或 <body> 即可。先用 Google 的 Rich Results Test 验证。

Q：AI 为什么不引用我的菜单，明明页面能打开？
A：可能没放行 GPTBot，或 Schema 有错误，或正文与结构化数据不一致。按本 SOP 第 1、3、11 步检查。

Q：外卖平台的菜单页能被 AI 引用吗？
A：平台页通常有反爬限制，且 AI 倾向于引用官网或权威目录。建议官网作为唯一结构化数据源。

Q：FAQ 要写多少个问题？
A：至少 5 个，覆盖辣度、分量、配送、营业时间、过敏原。问题用用户原话，如“带小孩不辣的有哪些”。

Q：数据更新日期必须写吗？
A：强烈建议写。AI 会判断信息新鲜度，过期的菜单可能被直接忽略。