大多数图形神经网络（GNNS）无法区分某些图形或图中的某些节点。这使得无法解决某些分类任务。但是，在这些模型中添加其他节点功能可以解决此问题。我们介绍了几种这样的增强，包括（i）位置节点嵌入，（ii）规范节点ID和（iii）随机特征。这些扩展是由理论结果激励的，并通过对合成子图检测任务进行广泛测试来证实。我们发现位置嵌入在这些任务中的其他扩展大大超过了其他扩展。此外，位置嵌入具有更好的样品效率，在不同的图形分布上表现良好，甚至超过了地面真实节点位置。最后，我们表明，不同的增强功能在既定的GNN基准中都具有竞争力，并建议何时使用它们。