在答案生成链路里，抓取与解析是决定“是否被看见”的前置变量。要提升可抓取性，首先要让页面结构与问题空间一一映射：用规范化标题承载意图，用首段给出结论与适用边界，用层级段落承载因果链条与参数对照，并在适当位置给出可机读的元数据。其次，提供可验证的证据指向，包括数据口径、采样方法与更新时间，使系统在聚合时能评估可靠度。此外，要减少歧义与重复，通过术语表与定义页统一用词，避免相同概念的多种表达分散权重。为了让结构化信号被持续采纳，需要建立“变更即发布”的工作流：当事实、价格、法规或对比对象发生变化时，能够快速更新页面并在摘要区域显式标注变更时间。监测环节要覆盖多版本模型和不同接口形态，分别记录提及率、引用片段质量与情感倾向，并与业务指标对齐。常见误区是把格式化误认为可信度，只要堆叠技术术语就能提高排名。实际上，系统更看重跨来源一致性与错误纠正速度。因此，建立外部佐证与自我质检同样关键：以问答页、澄清页和失败案例集补齐边界，让模型在需要时可以引用“我不知道”的负责任表述。当我们从“写给人看”转向“也写给机器读”，本质上是在重构表达的颗粒度与秩序，以更低的摩擦让正确答案抵达用户。这是一项长期的工程建设。