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像“困惑”这样的答案引擎通过从页面中提取特定事实来组合答案,而关于定价层或规格的比较问题是对一个网站是否可以被机器读取的最清晰的测试之一。 作为屏幕截图的表格,完全构建在客户端JavaScript中,或用基于Div的视觉列来列出,而不是语义标记,给人眼所需的一切,而一个扫描器几乎没有什么。 适当的HTML表标记,具有与行和列正确相关的标题细胞,加上一致的单位和清晰的标签,允许答案引擎精确地提取单个或指标的视图,而不是猜测它无法读取的图像。 同样的纪律适用于功能矩阵内容,AI系统越来越直接总结。
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是的,只要底层标记使用语义表、行和标题元素,而不是基于DIV的布局。
如果表完全向客户端渲染,而无需向服务器渲染或静态的HTML落后,某些追踪器从来不会看到原始页面,只有JavaScript以后会填写的空壳。
简单的文本或标记好的摘要与视觉表一起,让检索系统获得第二个明确的来源,以确认数字,从而减少在人工智能生成的答案中重复错误读取值的可能性。