Удаление SERP FAQ и ценность AI-поиска новой схемы данных Challenge Schema.

от

Это была сложная неделя для разметки схем. Google сначала удалил расширенные сниппеты FAQ из поиска. Затем отчет от Ahrefs показал, что использование схемы JSON-LD не всегда надежно улучшает видимость в AI Overviews от Google, режиме поиска на базе искусственного интеллекта или ChatGPT.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Недавние изменения ставят под сомнение преимущества использования схемы разметки, в частности, её способность улучшать отображение веб-сайтов в результатах поиска и потенциальное использование искусственным интеллектом. В этой статье рассматривается, что означают эти изменения и что говорят текущие данные о будущем схемы.

Награды Google за видимую схему снижались в течение многих лет.

С 2023 года Google сокращает преимущества, которые предоставляет веб-сайтам, использующим определенные типы структурированных данных в результатах поиска. Например, сейчас только официальные правительственные и медицинские веб-сайты могут отображать расширенные результаты FAQ, а расширенные результаты HowTo были ограничены и в конечном итоге полностью удалены.

Google планирует прекратить поддержку нескольких функций, добавляющих дополнительную информацию к результатам поиска в 2025 году. К ним относятся сведения о Courses, обзоры Claims и Estimated Salaries. Хотя изначально планировалось их удаление, Book Actions позже оставили доступным. Google заявляет, что оставшиеся функции нечасто используются пользователями и не дают достаточной пользы для продолжения поддержки.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Практические задачи со структурированными данными были удалены в 2026 году. Джон Мюллер упомянул на Reddit, что, хотя некоторые типы разметки устаревают, некоторые остаются важными.

Когда популярные SEO-техники начинают использовать определенные типы структурированных данных, эти данные часто перестают отображаться в виде расширенных результатов в поиске Google. Хотя базовый код остается правильным, визуальные преимущества исчезают. Google не всегда явно указывает, что эти изменения связаны с чрезмерным использованием, но эта тенденция говорит о том, что полагаться на какой-либо один тип разметки для долгосрочной видимости в поиске рискованно.

Последние изменения были внесены из-за снижения поддержки одного предложенного значения. Новый раздел рекомендаций ‘GEO’ призван улучшить способ, которым ИИ-системы цитируют источники, и данные Ahrefs подтверждают эту пользу.

Что обнаружил отчёт Ahrefs

Ahrefs проанализировал более 1800 веб-страниц после внедрения схемы JSON-LD, сравнив их с аналогичными страницами без схемы. Затем они отследили, как эти изменения повлияли на упоминания в Google AI Overviews, AI Mode и ChatGPT.

Производительность практически не изменилась. Режим Google AI показал небольшое увеличение на 2,4%, ChatGPT увеличился на 2,2%, в то время как Google AI Overviews испытал снижение на 4,6%.

Первоначальные результаты были недостаточно значительными, чтобы показать четкую разницу от типичных колебаний. Хотя AI Overviews снизились заметным образом, Ahrefs не уверен, что это изменение было вызвано использованием schema markup.

До того, как мы внедрили какие-либо новые структурированные данные, эти страницы уже были популярны и часто появлялись в AI Overviews – каждая из них имела более 100 цитирований. Их уже находили и использовали поисковые системы.

Ahrefs признает, что схема разметки *может* потенциально помочь Google находить и понимать страницы, которые еще не были обнаружены, особенно в отношении обхода, понимания и индексации. Однако их исследования не смогли доказать, что это действительно происходит.

SEO-консультант Джанлука Фиорелли высоко оценил исследование как освежающе честный взгляд на поиск с использованием ИИ в 2026 году. Однако он посчитал, что его фокус был ограничен, объяснив это тем, что это похоже на проверку того, увеличит ли простое добавление этикетки к существующему продукту на полке продажи – это небольшое изменение, а не фундаментальный сдвиг.

Ahrefs поделился результатами эксперимента searchVIU, показавшего, что пять систем AI, похоже, извлекают информацию непосредственно из видимого HTML-кода веб-страницы, игнорируя структурированные данные, такие как JSON-LD, Microdata и RDFa. Это относится только к тому, как эти системы изначально извлекают информацию со страницы, и не означает, что структурированные данные не используются на более ранних этапах индексации или понимания контента страницы.

Райан Лоу, директор по контент-маркетингу Ahrefs, суммировал вывод в LinkedIn, сказав:

Он сомневается, что добавление схемы разметки существенно повлияет на частоту упоминаний ваших страниц в результатах поиска на основе искусственного интеллекта. Он уточнил, что схема не является гарантированным решением для увеличения цитирований ИИ.

Дискуссия о Практике

Оба обновления выходят на фоне активных споров о схеме и GEO.

Вице-президент Amsive по SEO и AI Search, Лили Рей, заметила тенденцию в LinkedIn: около 168 000 веб-страниц в настоящее время используют фразу «FAQ schema is critical for GEO». Она признала это распространенной практикой.

Рэй заметила, что если SEO-тактику можно использовать для спама, то это неизбежно произойдет. Она предсказала это еще в 2019 году, когда схема FAQ была впервые выпущена, и видит в недавнем удалении Google схемы FAQ повторяющийся паттерн.

Рэй неоднократно преуменьшала её наблюдения, называя их спекулятивными или просто мыслями. Однако тенденция, на которую она указала, соответствует тому, что показывает временная шкала: перспективный подход набирает обороты, Google извлекает из этого выгоду, а затем отрасль переключается на что-то новое.

Йост де Валк, создатель Yoast, недавно объяснил в своей публикации в блоге, что зарождающаяся область Generative AI Optimization (GEO) следует аналогичным путем ранней Search Engine Optimization (SEO), но гораздо более быстрыми темпами. Он видит недавнее удаление поддержки схемы FAQ как первый признак того, что эта закономерность повторяется.

Он также предложил новый тип структурированной разметки данных – под названием FAQSection – чтобы чётко отличать страницы, которые *включают* раздел FAQ, от страниц, которые *полностью состоят* из FAQ. Он считает, что это исправит текущую структурную проблему с тем, как FAQ идентифицируются в интернете.

Те, кто активно использовали GEO playbook, были особенно разочарованы тем, что он всё больше фокусируется на схеме в качестве основного предложения. Марк Уильямс-Кук, который руководит Candour и создал AlsoAsked, опубликовал отчет Ahrefs в LinkedIn.

Кто-то прокомментировал, что определенные люди в геопространственной области продвигают неэффективные методы – по сути, предлагая ложные решения – для увеличения количества цитирований исследований, при этом хваля Gianluca Fiorelli за предоставление реалистичных советов.

Мэри Хейнс, которая руководит Marie Haynes Consulting, ответила на пост Рэя совершенно другой идеей.

Несмотря на то, что некоторые эксперты не согласились с пессимистичными взглядами, Google продолжает рекомендовать использование структурированных данных, чтобы помочь поисковым системам понять информацию на ваших веб-страницах. На недавнем мероприятии в Мадриде команда Google по связям с поиском подтвердила, что использование поддерживаемых типов структурированных данных по-прежнему полезно.

Что данные пока не могут ответить.

Данные не показывают, помогает ли добавление схемы страницам, которые ещё не получили большого количества ссылок. Это связано с тем, что все страницы в исследовании уже имели более 100 ссылок из AI Overviews от Google до внедрения схемы.

Как SEO-эксперт, я заметил в ходе тестирования, что все различные типы схем – такие как Articles, FAQs, Products, How-Tos и Organization schemas – были сгруппированы вместе. Это означает, что мы не могли видеть, как каждый *specific* schema type работает сам по себе. Результаты могли значительно отличаться, если бы мы рассматривали каждую схему индивидуально, и это то, что нам нужно изучить более подробно.

Измерение улучшений только за 30 дней может не отразить более медленные, долгосрочные эффекты. Кроме того, на активных веб-сайтах обновления схемы часто происходят одновременно с другими изменениями веб-сайта, что затрудняет точное определение того, какое влияние оказали изменения схемы. Наконец, в этом отчете рассматривалась только схема непосредственно в коде страницы и не включала схему, добавленную с помощью JavaScript, которую поисковые боты обрабатывают по-другому.

Ahrefs проанализировал, как AI Overviews, AI Mode и ChatGPT от Google обрабатывают информацию. В настоящее время неизвестно, по-другому ли обрабатывают данные поисковые системы, такие как Bing и Copilot, или инструменты, такие как Perplexity и Claude, по сравнению с системами, которые протестировал Ahrefs.

Никто не опубликовал данные, которые бы изолировали этот путь.

Почему это важно

Согласно данным Ahrefs, добавление схемы JSON-LD вряд ли немедленно увеличит количество AI-цитат для страниц, которые уже появляются в AI Overviews. Более сложная задача — выяснить наилучшую общую стратегию использования схемы разметки.

Определённые типы структурированных данных, такие как данные для продуктов, обзоров, событий и видео, продолжают обеспечивать видимые улучшения в поиске. Хотя преимущества могут быть не такими заметными, использование разметки для организаций, людей и статей всё ещё помогает Google понимать ваш контент и сущности.

Утверждать, что схемы данных вообще не работают, — это преувеличение. Тест объединил различные типы данных и рассмотрел только один результат. Данные на самом деле ставят под сомнение эффективность определенной стратегии продаж.

GEO-гиды часто рекомендуют добавлять разметку Schema, чтобы помочь поисковым системам на базе искусственного интеллекта лучше понимать и цитировать ваш контент. Например, Frase.io подчеркнул, что Schema необходима для успеха с AI-поиском, GEO и AEO.

Трудно подтвердить это утверждение без подтверждающих данных, что затрудняет обоснование инвестиций. AI-системы, протестированные searchVIU, были сосредоточены на том, как контент *выглядит* на веб-странице (используя HTML), а не на его базовой структуре (JSON-LD). Это говорит о том, что хорошо организованный контент с четкими заголовками и прямыми, удобочитаемыми ответами более важен для AI для правильной цитирования информации, чем техническая разметка, используемая за кулисами.

Заглядывая в будущее

Большой вопрос для SEO-специалистов заключается в том, действительно ли разметка Schema даёт заметные результаты. Недавние тесты показали, что простое добавление кода JSON-LD не привело к увеличению цитирований в AI Overviews для страниц, которые уже там появлялись.

С этими страницами схема больше направлена на обеспечение необходимой поддержки для других систем, чем на прямое увеличение цитирований. Она по-прежнему предлагает преимущества, но это другой вид преимущества, который следует выделить.

Смотрите также

2026-05-16 15:11