Când discutăm despre felul în care paginile web sunt percepute de inteligențele artificiale de căutare, un test recent din SEO analizează un element aparent simplu: schema. Trei pagini aproape identice, publicate în același context, au primit tratamente diferite în privința markup-ului schema, una corect implementată, una cu implementare proastă și una fără niciun schema, iar rezultatele au scos la iveală diferențe notabile în indexare, poziționare organică și, în special, apariția în AI Overview a Google.
Schema a fost creată pentru a face paginile mai ușor de interpretat de către mașini; nu este un concept nou, schema.org există de mulți ani, și în domeniul modelelor mari de limbaj s-a observat că datele structurate pot facilita înțelegerea informațiilor. Totuși, în cazul AI Overview, situația e complexă: procesele care determină ce se afișează nu sunt simple și pot depinde de numeroși factori. Din acest motiv, autorii testului au realizat un experiment controlat, pentru a izola efectul calității schema de restul variabilelor.
Experimentul a constat în trei site-uri simple, fiecare cu o singură pagină, construite intenționat aproape identic și găzduite pe Vercel. Au fost alese trei cuvinte cheie din aceeași nișă (marketing/martech) cu aceleași metrici în Ahrefs: dificultate 3, volum lunar 60 și potențial trafic 20. Exemplele selectate au inclus întrebări precum How much does a marketing team cost, What are common elements in the promotional mix și Data pool vs. data lake, toate returnau la momentul alegerii un AI Overview în Google. Constrângerile tehnice au fost identice pentru toate paginile: fără JavaScript, fără domeniu personalizat, fără sitemap, fără robots.txt, fără taguri canonice. Toate au fost trimise spre indexare pe 29 august și au fost parcurse în aceeași noapte.
Tratamentele privind schema au fost precise: pagina „bună” a primit un Article schema complet, cu toate câmpurile necesare, FAQ schema, breadcrumb schema, formatarea corectă a datelor, informații despre autor și publisher, indicații despre nivel educațional și audiență, mențiuni despre subiecte conexe, plus date utile precum numărul de cuvinte și timpul de citire. Pagina „proastă” a inclus erori deliberate: Article schema incomplet, lipsa FAQ schema în pofida existenței de întrebări frecvente, absența breadcrumb, format de dată incorect și proprietăți esențiale omitente. A treia pagină nu conținea deloc schema.
Rezultatul este clar, deși nu definitiv: doar pagina cu schema bine implementată a apărut în AI Overview. Aceeași pagină a obținut și cele mai bune performanțe în căutarea organică, clasându-se pentru șase cuvinte cheie și urcând până pe poziția 3 pentru una dintre interogări, poziția 3 fiind cel mai bun rezultat convențional obținut în test. Pagina cu schema defectuoasă a fost indexată și a clasat pentru 10 cuvinte cheie, dar cel mai sus a ajuns pe poziția 8, iar nicio interogare asociată nu a generat un AI Overview. Pagina fără schema a fost parcursă rapid, dar nu a fost indexată și, implicit, nu a clasat pentru niciun cuvânt cheie și nu a putut apărea în AI Overviews.
Câteva detalii metodologice sunt importante pentru a înțelege ce s-a controlat: autorii au folosit Ahrefs pentru selecția cuvintelor cheie și au menținut uniformitatea setărilor site-urilor. Scopul a fost să izoleze schema ca variabilă independentă. Definiția „schema bună” a inclus nu doar prezența markup-ului, ci și completitudinea și corectitudinea câmpurilor și metadatelor. Eroarea intenționată pe pagina „proastă” a demonstrat cum omiterea și greșelile pot afecta rezultatele.
Interpretarea acestor rezultate rămâne rezervată. Autorii recunosc că experimentul nu oferă o dovadă definitivă că o schema corectă garantează apariția în AI Overview, dar sugerează puternic că calitatea markup-ului contează. Nu pare să existe o explicație alternativă evidentă pentru rezultate: pagina fără schema avea cel mai mic număr de cuvinte, dar asta, teoretic, nu ar fi trebuit să împiedice indexarea, totuși Google nu a indexat-o. Există posibilitatea ca variabile necunoscute sau pur și simplu hazardul algoritmic să fi influențat rezultatul, de aceea autorii propun pași următori: vor dezindexa paginile, vor crea versiuni noi cu același conținut și apoi vor comuta schema între ele, pentru a verifica dacă adăugarea markup-ului pe fosta pagină fără schema produce indexare și apariție în AI Overview. Un astfel de test de tip swap ar oferi un argument mai solid.
Cei interesați pot verifica direct: autorii au pus la dispoziție URL-urile paginilor de test, repo-urile de cod și capturile din Google Search Console care arată starea de indexare și enhancement. Studiul continuă investigațiile anterioare: cercetări preliminare au găsit corelații slabe între prezența schema și vizibilitatea în AI Overviews, iar experimente cu ChatGPT au arătat că datele structurate pot ajuta modelele de limbaj să recupereze informații mai precis. Totuși, legătura directă cu Google Search și AI Overviews rămânea mai puțin demonstrată înainte de acest test controlat.
Experimentul ridică întrebări practice pentru specialiștii SEO și creatorii de conținut: este suficientă doar prezența schema sau contează mult calitatea implementării? Ce tipuri de schema (Article, FAQ, breadcrumb) influențează cel mai mult AI Overviews? Cât de mult pot conta detalii aparent minore, precum formatarea datei sau includerea autorului? Următoarele etape propuse de echipă ar putea aduce răspunsuri mai pertinente.
Pagina care a apărut în AI Overview era cea cu schema corect implementată, iar aceeași pagină a atins poziția 3 pentru o interogare; schimbarea planificată de a dezindexa și de a reschimba schema între pagini ar putea confirma dacă markup-ul este factorul decisiv. Dacă rezultatul se repetă, va fi un semnal clar că atenția la detalii în implementarea schema nu este doar o bună practică tehnică, ci poate influența vizibilitatea în formatul AI Overview. Credeți că, în practică, firmele vor investi mai mult în calitatea schema dacă aceste constatări se confirmă?
Fii primul care comentează