Schema 标记这周可谓举步维艰。谷歌终止了 FAQ 富媒体搜索结果。四天后，Ahrefs发布了一份报告，指出在 Google AI Overviews、AI Mode 或 ChatGPT中添加JSON-LD标记并没有显著提升引用率。
这些发展削弱了模式标记的两大常见优势：提高搜索引擎排名和潜在的AI引用收益。本文将探讨这些影响，以及数据对模式标记未来发展的启示。
谷歌的可见结构化数据奖励机制多年来一直在收紧。
自 2023 年以来，谷歌一直在逐步取消与特定结构化数据类型相关的可见搜索奖励。谷歌将 FAQ 富媒体搜索结果限制在权威的政府和健康网站上，而 HowTo 富媒体搜索结果则仅限于桌面端，后来也被弃用。
2025年，谷歌宣布将停用多项结构化数据功能，包括课程信息、认领审核和预估薪资。图书操作最初也包含在内，但后来在谷歌移除其弃用提示后被单独列出。谷歌称其余停用的功能“在搜索中不常用”，不再为用户提供价值。
2026 年，练习题结构化数据被弃用。John Mueller在 Reddit 上指出：“标记类型来来去去，但只有极少数类型你应该保留。”
这种模式的普遍现象是，结构化数据奖励在成为常见的SEO策略后便会消失。标记本身仍然有效，但富媒体搜索结果却不再有效。谷歌并非总是将这些移除行为解释为过度使用，但这种模式表明，将任何单一标记类型视为长久之计的理由都站不住脚。
这些最新更新有所不同，因为其中一项拟议替代值的证据也减弱了。“GEO”咨询空间声称该方案可以提升人工智能的引用量，而Ahrefs的数据验证了其中的一部分。
Ahrefs报告发现了什么
Ahrefs追踪了1885个添加了JSON-LD schema的网页。每个网页都与从未添加过schema的对照网页进行匹配。引用变化情况通过Google AI Overview、AI Mode和ChatGPT进行测量。
结果基本持平。Google AI Mode 显示增长 2.4%，ChatGPT 显示增长 2.2%，而 Google AI Overviews 显示下降 4.6%。
前两项指标的数值太小，无法与随机波动区分开来。人工智能概览的下降具有统计学意义，但Ahrefs表示无法确定这是否与模式有关。
在添加任何模式之前，数据集中的每个页面都已经拥有超过 100 次 AI Overview 的引用。这些页面此前已被抓取和引用。
Ahrefs承认，对于人工智能尚无法识别的页面，模式信息或许仍有助于抓取、解析或索引。但他们的数据无法证实这一点。
战略搜索引擎优化顾问吉安卢卡·菲奥雷利称这项研究是“2026年人工智能搜索领域最诚实的研究之一”。但他认为，这项研究的范围比标题所暗示的要窄。他将其比作“测试在超市货架上已有的瓶子上贴标签是否会增加顾客拿起它的频率”。
Ahrefs 还引用了searchVIU 的一项实验，该实验发现五个 AI 系统在直接页面检索过程中依赖于可见的 HTML，而没有使用隐藏的 JSON-LD、微数据或 RDFa。这一发现涵盖了流程中的一个阶段，但并不排除模式在更早的索引或实体理解阶段发挥作用的可能性。
Ahrefs 的内容营销总监 Ryan Law在 LinkedIn 上总结了这一发现，他说：
他写道：“添加结构化数据标记能帮助你的网页在人工智能搜索中获得更高的引用率吗？可能不会。”他还补充说，结构化数据“可能并非提升人工智能引用率的灵丹妙药”。
实践者辩论
这两项更新都恰逢关于模式和地理位置的激烈争论之际。
据Amsive公司负责SEO和AI搜索的副总裁莉莉·雷（Lily Ray）在LinkedIn上指出，搜索结果显示，大约有16.8万个页面使用了“ FAQ schema is critical for GEO”这一短语。她称这种趋势并不陌生。
“任何能在搜索引擎优化SEO中被滥用的内容，都会被滥用，”雷写道。早在2019年，当常见问题解答结构化数据首次推出时，她就在Moz的一篇文章中发出过警告，并将谷歌移除常见问题解答的做法描述为同样的循环再次重演。
雷在她的帖子中一直含糊其辞，称其为“戴上我的锡箔帽”和“只是一个想法”。但她所描述的模式与上述时间线中显示的模式相同。一种有用的标记类型被推广为一种策略，谷歌收回奖励，然后行业转向下一个标记类型。
Yoast创始人Joost de Valk在一篇博客文章中明确指出了这一点。“地理信息行业正在重演早期SEO的模式，只是速度更快，”de Valk说道。“而FAQ schema弃用则是这一循环重新开始的第一个确凿证据。”
他还向 Schema.org 提交了一份关于新增 FAQSection 类型的提案，以解决他认为的结构性问题，将“此页面包含 FAQ 部分”与“此页面本身就是 FAQ”区分开来。
那些一直关注 GEO 策略手册如何将模式作为其最具体建议的从业者，对此感到最为沮丧。Candour 总监兼 AlsoAsked 创始人 Mark Williams-Cook在 LinkedIn 上分享了 Ahrefs 的这份报告。
“GEO兄弟们用一些花招来提高引用率，兜售骗人的灵丹妙药，但像Gianluca Fiorelli这样的人说的才是有道理的，”他发帖说。
Marie Haynes Consulting 的创始人 Marie Haynes在 Ray 的帖子下评论了一个完全不同的理论。
她写道：“我的理论是，谷歌需要我们的常见问题解答来训练人工智能，所以他们激励我们添加这些内容（也就是富媒体搜索结果）。而现在他们不再需要这些内容了。” 这一理论尚未得到任何权威来源的证实，但也足以说明这种猜测已经流传了多久。
一些从业者对较为悲观的解读提出了异议。谷歌的总体指导仍然将结构化数据视为使页面信息可被机器读取的一种方式，并且在2025年马德里举行的Search Central Live活动上，搜索关系团队告诉从业者，受支持的结构化数据类型仍然值得使用。
数据目前还无法解答的问题
模式是否能帮助那些尚未被引用的页面是另一个数据无法回答的问题，因为在添加模式之前，每个页面都已经获得了超过 100 次 AI Overview 引用。
该测试还将所有模式类型合并在一起。文章、常见问题解答、产品、操作指南和组织都被视为同一类别。特定类型的影响尚未分离出来，它们的表现可能有所不同。
30 天的监测窗口可能会遗漏一些较慢的变化，而且在实际网站上，模式更改可能会与其他页面更改重叠，导致难以区分模式本身的影响和周围环境的变化。该报告仅分析了页面 HTML 中的模式，而没有分析通过 JavaScript 注入的模式，人工智能爬虫对这两种模式的处理方式有所不同。
Ahrefs 对 Google AI Overviews、AI Mode 和 ChatGPT 进行了评估。Bing、Copilot、Perplexity、Claude 或其他答案系统对模式的处理方式是否与 Ahrefs 评估的系统有所不同，目前尚无定论。
谷歌的常见问题解答弃用通知称，该公司将继续使用常见问题解答结构化数据来“更好地理解”网页。但这种做法能带来哪些可衡量的成效尚不明确。同样，结构化数据是否通过资格审查、实体理解或来源选择等方式间接影响引用，而非像searchVIU测试的那样直接影响引用，目前也尚无定论。
目前还没有人发表数据来单独分析这条路径。
为什么这很重要
Ahrefs 的数据并未提供任何确凿的理由来支持添加 JSON-LD，仅仅指望它能为已在 AI 概览中显示的页面带来短期 AI 引用量的增长。更棘手的问题在于，如何更广泛地运用模式策略。
产品、评论、活动、视频和其他一些结构化数据类型仍然支持活跃的富媒体搜索结果功能。组织、人物和文章标记仍然可以帮助描述实体和内容，即使其效果不太明显。
笼统地得出“该方案行不通”的结论夸大了数据所显示的内容，因为该测试将所有类型混为一谈，并且只衡量了一种结果。数据真正挑战的是某种特定的销售说辞。
“添加模式标记以提升人工智能引用”是地理信息系统指南中较为具体的建议之一。例如，Frase.io称模式标记“对人工智能搜索、地理信息系统和应用地理信息系统至关重要”。
如果没有数据支持，这项投资就难以令人信服。searchVIU 的测试表明，人工智能系统在检索过程中依赖的是可见的 HTML，而不是 JSON-LD。这表明，对于人工智能的引用而言，内容结构、清晰的标题和简洁明了的散文式答案可能比标记结构更为重要。
展望未来
SEO行业面临的一个悬而未决的问题是：模式识别究竟能在何处创造可衡量的价值？添加JSON-LD并没有显著提升AI概览中已显示的页面的AI引用量。
对于这些页面而言，模式更像是服务于其他系统的管道，而不是影响引用次数的杠杆。这仍然具有实际价值，但侧重点有所不同。