Поиск в 2025-м стал куда тоньше. Пользователи всё чаще получают «собранные ИИ» ответы из Google AI Overviews, Perplexity и Gemini — листать «десять синих ссылок» больше не очевидный сценарий. Вопрос: как сделать так, чтобы ваш сайт попадал в эти ИИ-сводки?
Короткий ответ — структурированные данные. Разметка Schema.org даёт контенту шанс быть выбранным в ИИ-результатах. Ниже разберём, как в 2026 году работает оптимизация schema-разметки под ИИ-платформы.
Что такое структурированные данные в ИИ-поиске?
Структурированные данные — это по сути контент с «ярлыком». Вы можете просто написать «наушники с шумоподавлением», а можете добавить код, который расскажет машинам гораздо больше: что за товар и бренд, какая цена и даже что о нём думают покупатели.
Неструктурированные данные не следуют жёсткой схеме. Обычный текст, картинки или видео отлично понятны людям, но «шумны» для алгоритмов. ИИ-моделям нужны структурированные и промаркированные данные, чтобы парсить, классифицировать и использовать их в ответах. Без них ваш контент может быть невидим для AI Overviews.
Простой пример:
|
{ «@context»: «https://schema.org/», «@type»: «Product», «name»: «Беспроводные наушники с шумоподавлением», «brand»: «AudioMax», «aggregateRating»: { «@type»: «AggregateRating», «ratingValue»: «4.6», «reviewCount»: «1254» }, «offers»: { «@type»: «Offer», «price»: «19990.00», «priceCurrency»: «RUB» } } |
Такой короткий фрагмент скажет ИИ-краулеру больше, чем 500 слов описания товара без разметки.
Роль schema-разметки в видимости в ИИ-поиске
Schema действует как «субтитры» к вашему контенту. С ней ИИ понимает логику страницы, сюжет, контекст и связи. Без разметки вы по сути заставляете систему додумывать пробелы — и это редко работает в вашу пользу.
Как структурированные данные улучшают результаты ИИ
- Убирают двусмысленность. «Apple» — фрукт или бренд? Разметка снимает вопрос.
- Связывают сущности. Помогают ИИ привязать вашу страницу к большим графам знаний.
- Улучшают подачу. Отзывы, FAQ, рейтинги и сниппеты чаще попадают в авто-ответы ИИ.
Переход от ключевых слов к смыслу
Все эти улучшения — про контекст, связи и представление — отражают главный сдвиг: поисковые системы уходят от «ключей» к смыслу. Schema и закрывает этот разрыв.
Думайте о пути так: Ключевое слово → Сущность → Граф знаний → ИИ-ответ. Добавляя разметку, вы ведёте ИИ по этому маршруту.
FAQ-разметка и её влияние на упоминания в ИИ-поиске
FAQ schema, вероятно, самый простой способ появиться в результатах ИИ-поиска. AI Overviews «любят» структурированный формат вопросов и ответов, потому что он отражает то, как люди задают вопросы в реальной жизни. Вместо разбора длинного текста модель может сразу взять готовый к использованию ответ.
Просто посмотрите на эти примеры:
|
Без разметки |
С разметкой FAQ |
|
Яйца обеспечивают серьёзную питательную ценность, примерно 6 граммов белка каждое. |
В: Сколько граммов белка в одном яйце? О: В одном среднем яйце ~6 граммов белка. |
|
Правила путешествий меняются в зависимости от вашего паспорта и пункта назначения. |
В: Нужна ли виза для поездки в Японию из Канады? О: Канадские туристы могут посещать Японию без визы до 90 дней. |
|
Банки продвигают APR и APY, но они измеряют разные вещи. |
В: В чём разница между APR и APY? О: APR — годовая процентная ставка по кредитам; APY — годовая доходность по сбережениям, включая капитализацию. |
В правом столбце с разметкой получаются легко сканируемые записи, которые ИИ может почти дословно заимствовать. Это простой и наглядный пример того, как FAQ schema влияет на частоту упоминаний в ИИ-поиске.
Руководство Google по AI Overviews и структурированным данным
После того как мы увидели, как FAQ-разметка помогает попадать в ИИ-сводки, стоит посмотреть, что сама Google говорит о структурированных данных в новой среде поиска. Во всех обновлениях и заметках для разработчиков с момента запуска AI Overviews Google повторяет одно и то же: разметка schema по-прежнему важна — возможно, как никогда.
Вот что Google выделяет в официальных рекомендациях по структурированным данным:
- Используйте JSON-LD как предпочтительный формат: он чище и его легче парсить ИИ.
- Соотносите каждый тип schema с реальным содержимым страницы. Не помечайте то, чего на странице нет.
- Регулярно проверяйте разметку с помощью Google Rich Results Test или валидатора Schema.org, чтобы сохранять право на расширенные результаты.
Иными словами, позиция Google проста: структурированные данные — это фундамент того, как ИИ понимает и показывает информацию. Не игнорируйте их, если не хотите потерять преимущество в выдаче.
Типы разметки, влияющие на ИИ-поиск
Разные типы schema открывают разные возможности в ИИ-поиске. Ниже — подробнее о тех, что лучше всего работают в 2026 году:
FAQ-разметка для видимости в Q&A
Как уже упоминалось, FAQ-schema позволяет размечать типичные вопросы и ответы, чтобы ИИ мог выводить их прямо в результатах. Особенно эффективно для запросов «как», «что» или «почему». Добавление FAQ-разметки повышает шансы появиться в Google AI Overviews и ответах Perplexity, потому что этот формат повторяет естественный способ поиска. Обязательный к внедрению!
Пример JSON-LD:
|
<script type=»application/ld+json»> { «@context»: «https://schema.org», «@type»: «FAQPage», «inLanguage»: «ru», «mainEntity»: [ { «@type»: «Question», «name»: «Сколько белка в тофу?», «acceptedAnswer»: { «@type»: «Answer», «text»: «Около 8 граммов на 100 граммов.» } }, { «@type»: «Question», «name»: «Когда лучше всего ехать в Исландию?», «acceptedAnswer»: { «@type»: «Answer», «text»: «С июня по август — самая мягкая погода.» } } ] } </script> |
Разметка Product для eCommerce
Product-schema отражает ключевые сведения о товаре: название, бренд, цену, наличие и отзывы. Для интернет-бизнеса это обязательная разметка. С корректной schema ИИ может сравнивать ваш товар с конкурентами, показывать вилки цен и наличие доставки — всё это повышает клики и конверсии.
Пример JSON-LD:
|
{ «@context»: «https://schema.org/», «@type»: «Product», «name»: «Экологичный коврик для йоги», «image»: «https://example.com/yoga-mat.jpg», «brand»: { «@type»: «Brand», «name»: «ZenFit» }, «aggregateRating»: { «@type»: «AggregateRating», «ratingValue»: «4.8», «reviewCount»: «256» }, «offers»: { «@type»: «Offer», «price»: «3990.00», «priceCurrency»: «RUB», «availability»: «https://schema.org/InStock» } } |
Разметка Review для рейтингов в ИИ-ответах
Review-schema передаёт «голос» покупателей: добавляет рейтинги, звёзды и количество отзывов в карточки. Модели ИИ используют эти данные как сигнал надёжности. Товар с корректной разметкой отзывов заметно чаще показывается в результатах, чем аналогичный без неё.
Пример JSON-LD:
|
<script type=»application/ld+json»> { «@context»: «https://schema.org», «@type»: «Review», «inLanguage»: «ru», «itemReviewed»: { «@type»: «Product», «name»: «Увлажняющая сыворотка» }, «author»: { «@type»: «Person», «name»: «Джейн Доу» }, «reviewRating»: { «@type»: «Rating», «ratingValue»: «5», «bestRating»: «5» }, «reviewBody»: «Сыворотка с лёгкой текстурой, быстро впитывается, оставляет кожу увлажнённой и мягкой.» } </script> |
Schema для организаций и авторов показывает, что ваш контент исходит из надёжного источника. Это как цифровая подпись: логотипы, ссылки на соцсети и краткие биографии дают понять поисковикам и пользователям, что за текстом стоит реальный автор и организация. Эти сигналы поддерживают рамку Google E-E-A-T (Опыт, Экспертиза, Авторитетность, Надёжность), от которой зависит, будет ли ИИ выделять ваш материал.
Пример JSON-LD:
|
{ «@context»: «https://schema.org», «@type»: «Organization», «inLanguage»: «ru», «name»: «Sape», «url»: «https://sape.ru/», «logo»: «https://sape.ru/logo.png», «sameAs»: [ «https://vk.com/sapeofficial», «https://www.youtube.com/c/sapeofficial», «https://t.me/sapeseoteam» ], «contactPoint»: { «@type»: «ContactPoint», «contactType»: «Поддержка клиентов», «email»: «support@sape.ru» } } |
Продвинутое: разметка видео, изображений и инструкций для визуальных ИИ-сниппетов
Продвинутые типы разметки — VideoObject, ImageObject и HowTo — отлично подходят для мультимодального поиска. С их помощью ИИ может выводить ваши видео в туториалах, ваши изображения в пояснениях и пошаговые инструкции в ответах. По мере того как AI Overviews становятся всё более визуальными, такая разметка будет отделять обычный текст от вовлекающих многоформатных ответов.
Пример JSON-LD:
|
{ «@context»: «https://schema.org», «@type»: «HowTo», «inLanguage»: «ru», «name»: «Как испечь хлеб на закваске», «step»: [ { «@type»: «HowToStep», «text»: «Смешайте муку и воду.» }, { «@type»: «HowToStep», «text»: «Добавьте закваску и соль.» }, { «@type»: «HowToStep», «text»: «Оставьте тесто подниматься на 4 часа.» } ], «totalTime»: «PT5H», «image»: «https://example.com/images/sourdough.jpg» } |
Инструменты для schema-разметки и AI-SEO
Вам не нужно всё писать вручную. Вот простые и эффективные инструменты:
Schema.org
Официальная и бесплатная библиотека типов и свойств разметки. Лучший вариант, чтобы понять, какая схема подходит вашему контенту, и изучить синтаксис «из первых рук». Легко проверяйте корректность данных.
Sape
Эта платформа — следующий шаг после разметки. Sape автоматизирует размещение ссылок и усиливает авторитет ваших страниц с микроразметкой: оптимизацию Schema.org дополняем контекстными бэклинками, чтобы повысить видимость и в классическом SEO, и в ИИ-результатах.
Лайфхак. Свяжите планирование кампаний в Sape с ИИ-инструментами (например, ChatGPT или Jasper), чтобы находить релевантные точки размещения под ваши страницы с разметкой. Попросите ИИ разобрать структурированные данные на тематические кластеры — затем используйте Sape, чтобы разместить контекстные ссылки на авторитетных доменах в этих же кластерах.
Гайд по внедрению: как оптимизироваться под ИИ-поиск
Шаг 1. Аудит текущей разметки
Поймите текущее состояние страниц. Используйте инструменты вроде Sitebulb или раздел Enhancements в Google Search Console, чтобы найти страницы без структурированных данных или с ошибками. Особое внимание — страницам с высоким трафиком и конверсиями: именно они сильнее всего выиграют от чистки и корректной разметки.
Совет: выгрузите данные о разметке в таблицу и пометьте каждую страницу по типу schema (например, Product, FAQ, Article). Так проще планировать обновления.
Шаг 2. Генерация разметки с помощью инструментов
Когда понятно, чего не хватает, используйте генераторы или ИИ-промпты для быстрого создания JSON-LD. Schema.org или даже ChatGPT могут собрать точные шаблоны.
Пример промпта: «Сгенерируй JSON-LD для Product: защищённые от воды умные часы по цене $129 с рейтингом 4.6».
Помните: ИИ экономит часы при обновлении сотен страниц, но всегда перепроверяйте корректность свойств.
Шаг 3. Добавление JSON-LD на страницы
Размещайте JSON-LD там, где поисковикам его легко найти — предпочтительно через CMS сайта или Tag Manager. Для больших сайтов используйте глобальный скрипт или шаблон, чтобы обновления применялись сразу на множестве страниц.
Для небольших сайтов можно вставлять код прямо в HTML страницы. Важно держать разметку отдельно от элементов дизайна — это упрощает поддержку.
Совет: храните schema отдельно от шаблонов верстки. Если CMS поддерживает блоки JSON-LD, выделите под них отдельный раздел.
Шаг 4. Валидация и тестирование
Никогда не пропускайте проверку. Используйте Google Rich Results Test, чтобы убедиться, что разметка без ошибок и пригодна для расширенных результатов. Для более глубоких проверок — валидатор Schema.org или инструменты тестирования структурированных данных в Search Console.
Некорректная разметка тихо «ломает» право на ИИ-фичи и расширенные сниппеты, даже если качество контента высокое. Поэтому этот шаг обязателен.
Шаг 5. Отслеживание и доработка видимости в ИИ
После внедрения следите, как ИИ-краулеры взаимодействуют со страницами. Пользуйтесь отчётом SERP Features в Semrush или Site Explorer в Ahrefs, чтобы видеть, появляются ли размеченные страницы в AI Overviews и других SERP-фичах.
Совет: сравнивайте показы и клики у страниц с разметкой и без неё. Через несколько недель вы, вероятно, увидите измеримый разрыв в видимости.
Измерение эффекта: структурированные данные и позиции в ИИ-поиске
Как понять, что разметка работает? Обратите внимание на такие признаки:
- Есть ли цитирования в AI Overviews? Если структурированные данные достаточно сильны, со временем вы увидите прямые упоминания страниц в ИИ-резюме.
- Вырос ли CTR при тех же позициях? Более высокий показатель кликабельности означает, что сниппеты с разметкой заметнее в выдаче.
- Обгоняют ли страницы с разметкой «обычные»? Сравните показатели размеченных и неразмеченных страниц, чтобы понять, повышает ли schema конкурентоспособность.
- Дают ли FAQ или HowTo-сниппеты больше вовлечения? Отслеживайте показатель отказов и время на странице: структурированный контент часто удерживает внимание дольше.
Это и есть практический эффект структурированных данных в ИИ-SEO — и то, как они улучшают ранжирование в ИИ-поиске.
Частые ошибки в schema-разметке и как их избежать
Даже опытные SEO-специалисты могут ошибаться при работе со schema. Ниже — самые распространённые промахи и простые способы их предотвратить.
⚠️ Переоптимизация Добавление всех подряд типов schema засоряет разметку и усложняет её поддержку. Перегруженная нерелевантной разметкой страница может запутать краулеры и снизить шансы на расширенные результаты. Решение: используйте только те типы schema, которые отражают фактическое содержимое страницы. Делайте разметку компактной и релевантной.
⚠️ Неверный тип schema Применение Product к странице услуги — верный способ всё испортить.
Решение: перед внедрением сверяйтесь с руководством на Schema.org.
⚠️ Отсутствие обновлений Использование устаревших свойств, которые Google больше не поддерживает, быстро делает вашу разметку нерелевантной и «невидимой» для поисковых систем, лишая права на ИИ-фичи.
Решение: пересматривайте разметку ежеквартально и обновляйте её по изменениям Schema.org.
⚠️ Нет мультиязычной поддержки Разметка только на английском, когда сайт нацелен на другие регионы, может запутать поисковые системы и ограничить международный охват. Мультиязычная аудитория может не увидеть локализованные сниппеты, а ИИ-краулеры — неправильно интерпретировать контекст. Решение: добавляйте свойство <inLanguage> и локализованные версии разметки.
Итог: будущее schema в ИИ-поиске
Структурированные данные не останутся статичными — в SEO ничего не стоит на месте. Ожидайте гибридной разметки, сочетающей schema с эмбеддингами и контекстными слоями. Всё чаще schema будет описывать не только то, что это, но и почему это важно в данном контексте.
Если хотите быть готовы — обновляйте разметку чаще, следите за рекомендациями Google и мыслите мультимодально.
FAQ по schema-разметке
Как различается роль schema-разметки для ИИ-краулеров и традиционных поисковиков? Традиционный поиск индексирует. ИИ-краулеры интерпретируют и синтезируют. Schema помогает делать это точнее.
Может ли неструктурированный контент попадать в ИИ-ответы? Иногда да. Но структурированные данные делают вас надёжным источником, а не случайной находкой.
Какова роль графов знаний в ИИ-SEO? Они связывают ваш контент с сущностями (людьми, местами, товарами, понятиями) и описывают их отношения. Schema «кормит» эти графы, давая ИИ контекст, чтобы понять, как ваша страница вписывается в более широкую картину.
Как обновления Schema.org влияют на видимость в ИИ-поиске? Если свойство снимают с поддержки, не обновлённая разметка может перестать считываться. Поэтому её нужно регулярно освежать.
Какие отрасли больше всего выигрывают от структурированных данных под ИИ? eCommerce, здравоохранение, финансы и образование — там, где особенно важны точность и доверие.
Всегда ли JSON-LD лучше Microdata для ИИ-оптимизации? Да. Google рекомендует JSON-LD за гибкость и простоту использования.
