Разметка schema.org существует больше десяти лет, но с приходом генеративного поиска у неё появилась вторая функция — не только rich snippets в Google, но и структурированный источник фактов, которым может воспользоваться модель при формировании ответа. Проблема в том, что большинство гайдов по JSON-LD до сих пор написаны под классическое SEO 2018 года и не различают, что реально работает для AI-цитируемости, а что нет.
Базовый набор, без которого не стоит начинать
Для страницы блога — BlogPosting с @id-связями между статьёй, автором и организацией, плюс BreadcrumbList для контекста навигации. Для страницы услуги — Service со связью на Organization и Person (если у бизнеса есть публичное лицо). Ключевое здесь — не сами типы, а связность через @id: модель и краулер должны однозначно понимать, что автор статьи, автор на странице "О компании" и автор в JSON-LD — одна и та же сущность.
Что усиливает цитируемость сверх базового набора
aboutиmentions— явно указывают, о какой сущности статья, и что в ней упоминается, помогая модели точнее сопоставить контент с запросом пользователя.citation(типCreativeWork) — если статья ссылается на исследование или отчёт, разметка цитаты повышает воспринимаемую достоверность материала.hasPart+Quotation+spokenByCharacter— для материалов с прямыми цитатами экспертов; это один из немногих технических приёмов, которые напрямую работают на GEO, а не только на классическое SEO.sameAs— строго для entity ID: ссылки на Wikipedia, Wikidata, официальные профили в соцсетях. Это помогает моделям сопоставить бренд с уже существующей записью о нём в графе знаний.
Что не работает и может навредить
aggregateRatingна типеArticle— формально это нарушение рекомендаций Google и может привести к ручным санкциям; рейтинг уместен только на сущностях товара/услуги/организации, не на статье.articleBody— Google и большинство систем игнорируют это поле для ранжирования; дублирование всего текста статьи в JSON-LD не даёт эффекта, но раздувает вес страницы.FAQPageради rich-сниппета — начиная с 2023-2024 годов rich results для FAQ на большинстве обычных сайтов отключены Google; сама разметка не вредит, но и не даёт ожидаемого визуального эффекта в выдаче, на который часто рассчитывают.
Правило синхронизации meta и JSON-LD
Частая ошибка — description в JSON-LD не совпадает с HTML <meta name="description">. Для человека это незаметно, но для системы, сопоставляющей разные источники данных о странице, расхождение — небольшой, но лишний сигнал шума. Оба поля должны нести один и тот же смысл, желательно один и тот же текст.
Как проверить, что разметка не сломана
Google Rich Results Test и Schema Markup Validator показывают синтаксические ошибки, но не покажут, связаны ли сущности между собой через @id логически правильно. Это нужно проверять вручную: открыть JSON-LD двух разных страниц (например, статьи и страницы автора) и убедиться, что @id автора совпадает дословно в обоих местах.
Следующий шаг
Добавьте @id-связи между статьями, автором и организацией на трёх ключевых страницах сайта, уберите aggregateRating с типа Article, если он там стоит, и синхронизируйте description в JSON-LD с meta-тегом — это даст больше эффекта для AI-цитируемости, чем добавление ещё пяти экзотических типов разметки, которые никто не проверяет на связность.