结构化数据审核往往失败，因为标记描述的是页面而非实体，从而阻碍了 AI 检索系统。一个常见错误是使用通用的"WebPage"类型，而非使用具有清晰标识符的特定实体类型（如"Organization"或"SoftwareApplication"）。缺失或维护不当的"sameAs"链接也会妨碍消歧，因为这些链接为大型语言模型（LLMs）提供了关于该组织在整个网络中身份的关键上下文。在现代 JavaScript 框架中常见的客户端注入 JSON-LD，会使标记对大多数 AI 爬虫不可见，因为这些爬虫不执行 JavaScript。同样，仅在 JavaScript 执行后才出现的内容意味着爬虫接收到的将是空页面，无论元数据是否有效。标记值必须在语义上正确，而不仅仅是结构上正确，例如日期应使用 ISO 8601 格式，图像应使用完全限定的 URL。将"FAQPage"误用作关键词堆砌，或采用结构不良的形式，会降低其在检索系统中的效用，即使它不再提供丰富结果。由于多个不一致的"Organization"块导致跨页面的实体数据冲突，也会使检索系统产生困惑，因此需要进行去重以保持一致的信息。为了有效审核，应验证无 JavaScript 环境下的正文内容，统计原始 HTML 中"application/ld+json"块的数量，检查"sameAs"URL，确认 ISO 8601 格式的"dateModified"，并确保存在单一且一致的"Organization"类型。丰富结果测试主要检查语法，而非语义准确性或可爬取性。