要做，而且事实核查应放在页面发布、抓取和索引测试之前。对AI搜索与GEO页面来说，重点不只是错别字，而是事实能否被来源支撑、页面能否正常访问、实体名称是否前后一致，以及发布后能否留下清楚的版本记录；至于收录、引用和流量结果，无法通用判断，需用自家数据验证。
上线前到底查什么
先把页面里的事实拆成几类：产品或服务名称、功能描述、适用条件、限制说明、时间和价格等数字。每一项都要能回到具体材料、合同、检测文件或业务系统；找不到对应依据的句子，不要靠语气写得像真的，改成条件说明或删除。
- 逐项查看事实、数字和专有名词，记录对应材料名称与版本日期。
- 打开正文、图片、按钮和站内链接，确认用户能从入口走到目标页面。
- 查看页面返回状态、robots.txt、sitemap及规范链接设置。
- 检查结构化数据与页面可见内容是否一致，删除不适用的类型或属性。
- 用目标问题做查询测试，并记录测试日期、页面版本和出现的差异。
最容易漏掉的是哪类事实
发布团队常把“业务说法”和“页面事实”混在一起。比如“支持某功能”可能只在特定套餐、地区、设备或交付方式下成立，页面若省掉限制条件，读者和搜索系统都难以判断适用范围。数字也要写清口径，示例值必须标明是演示取值，不要让读者把它当成行业基准。
引用来源不能只放在页面末尾堆成一串。事实旁边应让读者看得出它对应哪份材料；若来源只支持产品定义，就不要顺手拿来支撑效果、周期或成本。涉及效果的句子可改写成“这是待验证假设”，再交给自家广告后台、CRM或查询记录判断。
页面能打开就够了吗
页面能在浏览器打开，只说明当前访问路径可用，不等于抓取和索引设置没有问题。Google Search Central的《Google 搜索抓取和索引编排基础知识》涉及抓取、索引与页面可访问性的基础关系，发布前可据此查看返回状态、robots.txt限制、站点地图和页面内部链接。
如果页面需要登录、依赖脚本后才出现正文，或链接被设置为不可抓取，用户看到的内容与自动化系统读取到的内容可能不同。这里不要用“已抓取”替代“已收录”，也不要把爬虫访问、答案出现、引荐点击和表单转化混成同一个结果。
结构化数据要不要做
结构化数据适合表达页面已经展示的实体、文章、产品或组织信息，但它不是事实来源，也不能替代正文。Schema.org的《Schema.org词汇表》定义了类型和属性的语义，页面只应使用与实际内容相符的类型，名称、作者、更新时间和正文描述要保持一致。
发布前可把结构化数据复制到测试工具中，查看格式是否能被解析，再人工对照页面文字。没有对应内容的属性不要为了填满模板而添加；添加结构化数据后，AI是否引用、搜索结果外观是否变化，无法通用判断，需用自家查询记录和页面数据验证。
引用来源怎么放才不混乱
事实核查的重点不是让页面塞满链接，而是让每个关键判断都有清楚的出处。标准、法规、检测报告、产品说明和业务合同承担的作用不同，引用时要写清它支持的是定义、参数、适用范围还是限制条件，避免一份材料被延伸解释成另一种结论。
如果页面引用第三方内容，应保留来源名称、具体页面标题、发布日期或版本信息，并检查引用段落是否仍与原文含义一致。来源发生变化后，页面负责人要能定位受影响的句子；没有可靠出处的行业经验，可以保留为待验证假设，但不要写成确定事实。
发布后怎么判断出了什么问题
上线后的观察要按信号分层。爬虫访问只能说明有访问行为，答案出现只能说明被展示，AI引荐点击才是用户进入页面的信号；点击后是否形成有效表单或订单，还要通过业务系统单独判断。任何周期、成本、单量或转化结论，都需要自家数据支撑。
可以建立一条闭环：记录引荐来源、落地页、主转化事件和成交状态，按销售周期设定归因窗口，持续记录完整周期，再比较有效线索率或订单成本。若结果不理想，下一步回看页面可访问性、内容与查询意图的对应关系、引用来源和版本差异，而不是直接归因于某个算法。