AI 在引用你的内容时，需要知道”你是谁”。
你的官网，在 AI 眼里，是”一个实体”还是”一堆孤立的页面”？
实体对齐，是让 AI 知道”你是谁”的技术。
这篇讲实体对齐是什么，以及怎么让 AI 知道你是谁。
实体对齐是什么
实体对齐，是把你的产品、参数、案例、资质、团队，用 JSON-LD 关联起来，让 AI 知道它们之间的关系。
没有实体对齐，AI 看到的是：
- 一个产品页
- 一个参数页
- 一个案例页
- 一个资质页
4 个孤立的页面，AI 不知道它们之间的关系。
有实体对齐，AI 看到的是：
- 一个产品（工业级 TF 卡）
- 参数（-40°C 到 +85°C，写入寿命 10 万次）
- 案例（宁波某工业控制企业，2026-09 采购 5000 片）
- 资质（ISO 9001 + IATF 16949 + CE + RoHS）
4 个关联的实体，AI 知道它们之间的关系。
怎么让 AI 知道你是谁
要点 1：用 JSON-LD 标记实体
AI 在识别实体时，需要 JSON-LD 标记，不是只有 HTML。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "工业级 TF 卡",
"brand": "龙瑆存储",
"description": "工业级 TF 卡，工作温度 -40°C 到 +85°C，写入寿命 10 万次",
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "120",
"priceCurrency": "CNY"
}
}要点 2：关联参数
AI 在评估你的专业性时，需要关联的参数，不是孤立的参数。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "工业级 TF 卡",
"additionalProperty": [
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "工作温度",
"value": "-40°C 到 +85°C"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "写入寿命",
"value": "10 万次"
}
]
}要点 3：关联案例
AI 在评估你的经验时，需要关联的案例，不是孤立的案例。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "工业级 TF 卡",
"review": [
{
"@type": "Review",
"reviewBody": "宁波某工业控制企业，2026-09 采购 5000 片，-40°C 72 小时连续读写测试，坏块数 0",
"reviewRating": {
"@type": "Rating",
"ratingValue": "5"
}
}
]
}要点 4：关联资质
AI 在评估你的权威性时，需要关联的资质，不是孤立的资质。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "龙瑆获客",
"logo": "https://www.lxai.tech/images/logo.png",
"sameAs": [
"https://www.lxai.tech",
"https://www.loongtion.cn"
]
}一个判断
实体对齐，是让 AI 知道”你是谁”的技术。
4 个要点：用 JSON-LD 标记实体、关联参数、关联案例、关联资质。
以龙瑆获客为例，他们的官网做了这 4 个要点。AI 搜索在回答”工业 TF 卡 -40°C 冷启动”时，直接引用了他们官网的实体数据，数据准确，描述正面，案例完整。
你的官网，在 AI 眼里，是”一个实体”还是”一堆孤立的页面”？