अगस्त 2023 में मैं एक कानूनी सेवाएं क्लाइंट के लिए एक ऑडिट के बीच में था जब Google ने चुपचाप बम गिरा दिया: FAQ समृद्ध परिणाम "आधिकारिक सरकार और स्वास्थ्य वेबसाइटों तक सीमित" किए जा रहे थे। रातोंरात, एक रणनीति जिसे मैंने पिछले दो वर्षों में लगभग 400 साइट बिल्ड में शामिल किया था, वह बस... काम करना बंद कर गई। कोई अकॉर्डियन स्निपेट नहीं। कोई दोहरा SERP रीयल एस्टेट नहीं। साइटों ने मार्कअप में अपना FAQ स्कीमा रखा, लेकिन दृश्य पुरस्कार गायब हो गया।
यहाँ वह है जो मैंने नहीं किया: घबराना और स्कीमा को बाहर निकालना।
वह प्रवृत्ति सही साबित हुई, उन कारणों से जिन्हें मैंने तब तक पूरी तरह नहीं समझा जब तक AI अवलोकन 2024 में ठीक से रोल आउट नहीं हुए और मैंने क्लाइंट साइटों में उद्धरण पैटर्न को बेहद ध्यान से देखना शुरू नहीं किया। FAQ स्कीमा वैसे प्रदर्शन नहीं कर रहा है जैसे यह हुआ करता था। लेकिन यह अभी कुछ और कर रहा है, और यदि आप समझते हैं कि यह क्या है, तो आप इसके लिए जानबूझकर निर्मित कर सकते हैं।
Google ने वास्तव में क्या समाप्त किया (और क्या नहीं)
Google Search Central की सितंबर 2023 की घोषणा विशिष्ट थी। FAQ मार्कअप के लिए समृद्ध परिणाम योग्यता अधिकांश व्यावसायिक साइटों से हटा दी गई। SERP में ड्रॉपडाउन अकॉर्डियन, वह चीज़ जो आपकी लिस्टिंग की ऊंचाई को दोगुना करती थी और आपके नीचे सभी के लिए CTR को कुचल देती थी, वह 99% प्रकाशकों के लिए चली गई।
लेकिन स्कीमा स्वयं? अभी भी बिल्कुल वैध। अभी भी क्रॉल करने योग्य। अभी भी अनुक्रमित। Google ने नहीं कहा "इसका उपयोग बंद करो।" उन्होंने कहा "हम इसके लिए फैंसी SERP उपचार नहीं दिखा रहे हैं।"
वह अंतर अभी बेहद महत्वपूर्ण है।
इसे इस तरह सोचें: संरचित डेटा आपकी सामग्री और मशीनों के बीच एक अनुवाद परत है। AI सिस्टम, चाहे वह Google का अपना Gemini हो जो AI अवलोकन को शक्ति देता है, या Bing के क्रॉलर जो Copilot को खिलाता है, या ChatGPT में वेब-ब्राउजिंग मोड, ये सभी मशीनें इरादे को पार्स करने और तथ्यात्मक उत्तरों को बड़े पैमाने पर निकालने की कोशिश कर रही हैं। स्कीमा मार्कअप आप उनकी भाषा सीधे बोल रहे हैं।
मैंने मार्च में Schema Markup Validator का उपयोग करके चार ई-कॉमर्स क्लाइंट से संरचित डेटा रिपोर्ट निकाली और उन्हें उनकी AI अवलोकन उद्धरण आवृत्ति के विरुद्ध क्रॉस-संदर्भित किया (मैनुअल रूप से ट्रैक किया गया, मुझे पता है, दर्दनाक)। उच्च-मात्रा वाली श्रेणी पृष्ठों पर स्वच्छ, वैध FAQ स्कीमा वाली साइटें समान सामग्री वाली पृष्ठों की तुलना में लगभग 2.3x दर पर उद्धृत की जा रही थीं लेकिन कोई संरचित डेटा नहीं। छोटा नमूना। लेकिन सुसंगत पर्याप्त कि मुझे ध्यान देने के लिए बनाया गया।
AI सिस्टम वास्तव में कैसे उद्धरण खींच रहे हैं
यह वह हिस्सा है जहाँ अधिकांश स्कीमा गाइड अस्पष्ट हो जाते हैं। मैं तंत्र के बारे में विशिष्ट होऊँ जैसा मैं इसे समझता हूँ।
AI अवलोकन और Perplexity जैसे उपकरण SERP रैंकिंग को स्क्रैप नहीं कर रहे हैं और शीर्ष परिणाम उठा रहे हैं। वे कुछ retrieval-augmented generation के करीब कर रहे हैं: क्वेरी की सिमेंटिक संरचना से मेल खाने वाली सामग्री के टुकड़े खींच रहे हैं, फिर एक उत्तर को संश्लेषित कर रहे हैं। सवाल यह है कि कौन से संकेत पहली जगह में एक टुकड़े को पुनः प्राप्त करने में मदद करते हैं।
जो सामग्री प्रश्न-उत्तर जोड़ी के रूप में संरचित है वह साफ-सुथरे तरीके से पुनः प्राप्त करना आसान है। FAQ स्कीमा क्रॉलर को बताता है "यह टेक्स्ट ब्लॉक एक प्रश्न है, और यह आसन्न टेक्स्ट ब्लॉक इसका उत्तर है।" वह जोड़ी तब एक सुसंगत इकाई है। इसकी तुलना करें कि समान जानकारी को कोई मार्कअप के साथ 1,400-शब्द के ब्लॉग पोस्ट के तीसरे पैराग्राफ में दफन करने से, उत्तर वहाँ हो सकता है, लेकिन मशीन को इसे अलग करने के लिए कठिन परिश्रम करना पड़ता है।
Seahawk के पास पिछले साल एक फिनटेक क्लाइंट था जहाँ हमने लगभग अठारह FAQ आइटम्स के साथ एक उत्पाद तुलना पृष्ठ बनाया था स्कीमा में, जो "यदि ऐप दिवालिया हो जाता है तो मेरे पैसे का क्या होगा" और "क्या यह FCA द्वारा विनियमित है" जैसी चीजें कवर करते थे। पृष्ठ शीर्ष तीन में जैविक रूप से रैंक नहीं कर रहा था। लेकिन यह नियामक प्रश्नों के लिए AI अवलोकन में उद्धृत किया जा रहा था क्योंकि उत्तर स्वच्छ, सीमांकित, और स्पष्ट रूप से चिह्नित था। वह बदलाव है। उद्धरण अब हमेशा रैंकिंग का पालन नहीं करता है।
आधिकारिक स्रोत समस्या
यहाँ बात यह है। AI सिस्टम तेजी से स्रोत-संवेदनशील हो रहे हैं। Perplexity, उदाहरण के लिए, स्पष्ट E-E-A-T संकेतों के साथ साइटों का पक्ष लेता है: प्रदर्शित विशेषज्ञता, नामित लेखक, बाहरी लिंक इंगित करना। अकेले स्कीमा एक पतली साइट को बचा नहीं सकता। लेकिन सामग्री-विश्वसनीय साइट पर स्कीमा संकेत को प्रवर्धित कर रहा है।
FAQ स्कीमा प्रश्न-उत्तर प्रारूप लेखक पर Person स्कीमा और प्रकाशक पर Organization स्कीमा के साथ बहुत ही स्वाभाविक रूप से जुड़ता है। एक पृष्ठ पर तीनों को एक साथ चलाने से किसी भी मशीन को पढ़ने के लिए कहीं अधिक समृद्ध कहानी सामने आती है। मैंने Seahawk क्लाइंट बिल्ड्स पर लगभग अठारह महीने पहले इसे मानक के रूप में करना शुरू किया था और मैं रुकूंगा नहीं।
एक FAQ आइटम को वास्तव में उद्धरण-योग्य क्या बनाता है
सभी FAQ सामग्री समान नहीं बनाई जाती है। मैंने बहुत सारी वेबसाइटों का ऑडिट किया है जहां किसी ने "आपके खुलने का समय क्या है" और "क्या आप मुफ्त शिपिंग प्रदान करते हैं" जैसे प्रश्नों के चारों ओर स्कीमा ठूंस दिया है। यह स्थानीय SEO स्वच्छता के लिए ठीक है। यह किसी AI सिस्टम से उद्धरण अर्जित नहीं करेगा जो किसी महत्वपूर्ण प्रश्न का उत्तर देने की कोशिश कर रहा है।
यहाँ बताया गया है कि उद्धरण अर्जित करने वाले FAQ आइटम्स में क्या समानता होती है, कुछ दर्जन साइटों में इसे देखने के आधार पर:
- सामान्यता पर विशेषता। "FCA प्राधिकरण आमतौर पर एक नई भुगतान कंपनी के लिए कितना समय लेता है" "मैं कैसे विनियमित हूं" को हराता है। जितना अधिक विशिष्ट प्रश्न यह है कि एक वास्तविक व्यक्ति कैसे क्वेरी करता है, उतना बेहतर है।
- आत्मनिर्भर उत्तर। उत्तर पृष्ठ के बाकी हिस्से को पढ़े बिना समझदारी में आना चाहिए। यदि आपका उत्तर "जैसा कि ऊपर कहा गया है," कहता है, तो यह उद्धरण के लिए तैयार नहीं है।
- एक संख्या, एक नाम, या एक तारीख। ठोस तथ्य एक उत्तर को जोड़ते हैं। "आमतौर पर FCA के स्वयं के मार्गदर्शन के अनुसार 12 से 18 महीने" उस प्रकार का उत्तर है जो एक जनरेटिव मॉडल पुनरुत्पादित करना चाहता है।
- शुरुआत में कोई बचाव भरा नहीं। "यह एक शानदार सवाल है! विचार करने के लिए कई कारक हैं..." मृत्यु है। उत्तर से शुरू करें।
- लंबाई 40 से 80 शब्दों के आसपास। पर्याप्त लंबा होने के लिए महत्वपूर्ण। निकालने के लिए काफी छोटा।
तकनीकी कार्यान्वयन अभी भी सही होना चाहिए
मैंने FAQ स्कीमा को इतनी गलत तरीके से तैनात देखा है कि मैं अब किसी भी Seahawk साइट के लाइव होने से पहले एक स्कीमा QA चरण को कठोर द्वार के रूप में शामिल करता हूं। सामान्य विफलता मोड:
FAQPageस्कीमा का उपयोग उन पृष्ठों पर करना जो वास्तव में FAQ पृष्ठ नहीं हैं (उदाहरण के लिए नीचे एक FAQ विजेट के साथ उत्पाद पृष्ठ, Google को यह पसंद नहीं है)।- JSON-LD को गलत तरीके से नेस्ट करना ताकि
mainEntityसरणी विकृत हो जाए। Rich Results टेस्ट यह तुरंत पकड़ लेगा। - स्कीमा में ऐसे प्रश्नों को शामिल करना जो पृष्ठ पर दृश्यमान नहीं हैं। यह पहले काम करता था। यह अब Google के दिशानिर्देशों का उल्लंघन करता है और मैनुअल क्रियाएं ट्रिगर कर सकता है।
- कई पृष्ठों में डुप्लिकेट प्रश्न पाठ का उपयोग करना। प्रत्येक प्रश्न के लिए कैनोनिकल होम चुनें।
- पृष्ठ सामग्री परिवर्तित होने पर स्कीमा अपडेट करना भूल जाना। मैंने ऐसी साइटें देखी हैं जिनमें स्कीमा अभी भी 2021 की कीमतों का संदर्भ दे रहे हैं।
अपने कार्यान्वयन को Rich Results Test और Schema Markup Validator दोनों के माध्यम से चलाएं। वे विभिन्न चीजें पकड़ते हैं। दोनों करो।
Yoast, Rank Math, और Manual JSON-LD
यदि आप WordPress पर हैं, तो Rank Math का स्कीमा मॉड्यूल FAQ स्कीमा जनरेशन को साफ-सुथरे तरीके से संभालता है और इसे एक कस्टम ब्लॉक से बांधने देता है। मैंने इस साल की शुरुआत में एक SaaS क्लाइंट के लिए एक 200-पृष्ठ के ज्ञान आधार बिल्ड पर इसका उपयोग किया था और यह अच्छी तरह से कायम रहा। Yoast भी ऐसा करता है लेकिन बल्क कार्यान्वयन के लिए UI अधिक अनाड़ी है।
Headless बिल्ड्स या WordPress के बाहर कुछ भी के लिए, मैं JSON-LD को मैनुअल रूप से लिखता हूं और इसे <head> में डालता हूं। अधिक नियंत्रण। दस मिनट के लायक।
ChatGPT और Perplexity के बारे में क्या?
न तो ChatGPT का ब्राउजिंग मोड और न ही Perplexity Google की तरह ही क्रॉल करता है, और वे स्कीमा को उस तरीके से "समर्थन" नहीं करते हैं जिस तरीके Google के संरचित डेटा दस्तावेज वर्णन करते हैं। तो अगर आप उन उद्धरणों का पीछा कर रहे हैं तो स्कीमा के साथ परेशान क्यों?
क्योंकि स्कीमा आपकी सामग्री संरचना को अनुशासित करता है। यह आपको स्वच्छ प्रश्न-उत्तर जोड़े लिखने के लिए मजबूर करता है। और यह अंतर्निहित संरचना वह है जो उद्धृत होती है, चाहे टूल औपचारिक रूप से JSON-LD को पढ़े या नहीं।
Perplexity विशेष रूप से उन पृष्ठों से खींचता है जहां उत्तर सामग्री के शीर्ष के पास दिखाई देता है, दृष्टि से अलग होता है (शीर्षक, स्पष्ट पैराग्राफ), और क्वेरी से मेल खाता है। FAQ स्कीमा बिल्कुल वही सामग्री आर्किटेक्चर को प्रोत्साहित करता है। स्कीमा पाड़ है। यह सामग्री जो यह लागू करता है वह वास्तविक उद्धरण योग्य संपत्ति है।
मैंने पिछली शरद ऋतु में संपत्ति क्षेत्र में एक क्लाइंट के साथ इसका परीक्षण किया। दो पृष्ठ, लगभग समान Domain Authority, समान बैकलिंक प्रोफाइल। एक को FAQ स्कीमा के साथ अच्छी तरह से लिखे गए Q&A जोड़े के साथ था। एक को बहती गद्य में लिखा गया अनियंत्रित FAQ अनुभाग था। 90 दिनों में, Perplexity ने संरचित पृष्ठ को 11 बार गद्य संस्करण के लिए दो बार के मुकाबले उद्धृत किया। मैंने Perplexity के स्वयं के खोज इंटरफेस का उपयोग करके इन्हें मैनुअल रूप से ट्रैक किया, हर पखवाड़े में मुख्य प्रश्नों को दर्ज किया। थकाऊ। लेकिन बताने वाली।
क्या आपको हर पेज पर FAQ स्कीमा जोड़ना चाहिए?
नहीं। और मैं किसी भी एजेंसी को खारिज कर दूंगा जो इसे व्यापक रणनीति के रूप में सुझाएं।
इसका उपयोग करें जहां:
- आपके पास वास्तविक प्रश्नोत्तर सामग्री प्रारूप हो
- पेज सूचनात्मक या विचार-चरण की खोज को लक्षित करता हो
- आप ऐसे उत्तर लिख सकते हैं जो विशिष्ट, स्व-निहित और तथ्यात्मक रूप से आधारित हों
- पेज के पीछे व्यापक E-E-A-T विश्वसनीयता हो
इसे शुद्ध उत्पाद सूची पेजों, होमपेज हीरो सेक्शन पर या कहीं भी न लगाएं जहां आप केवल स्कीमा रखने के लिए प्रश्न ठूंस रहे हैं। Google इसे अनदेखा करेगा और Perplexity को परवाह नहीं होगी।
मेरे नेटवर्क की साइटें जो लगातार AI उद्धरण प्राप्त कर रही हैं, वे वे नहीं हैं जिन्होंने हर जगह स्कीमा बिखेरा है। वे वे हैं जिन्होंने विशिष्ट विषयों पर समर्पित, उच्च-गुणवत्ता वाली Q&A सामग्री बनाई और फिर इसे सही तरीके से चिह्नित किया।
FAQ
क्या FAQ स्कीमा 2025 में लागू करने के लायक है?
हां, लेकिन उस SERP एकॉर्डियन के लिए नहीं जो यह पहले उत्पन्न करता था। अब मूल्य आपकी प्रश्नोत्तर सामग्री को AI पुनः प्राप्ति प्रणालियों के लिए सुपाठ्य बनाने में है, जिसमें Google के AI Overviews, Perplexity, और Bing Copilot शामिल हैं। स्वच्छ, मान्य FAQ स्कीमा वाली अच्छी तरह से लिखी गई Q&A पेजें इसके बिना समकक्ष पेजों की तुलना में मापने योग्य रूप से अधिक दर पर उद्धरण प्राप्त कर रही हैं।
क्या FAQ स्कीमा मेरी रैंकिंग को सीधे तौर पर मदद करेगा?
सीधे नहीं, नहीं। स्कीमा पारंपरिक अर्थ में रैंकिंग कारक नहीं है। यह जो करता है वह यह है कि मशीनें आपकी सामग्री को कैसे पार्स और पुनः प्राप्त करती हैं, यह सुधारता है, जो AI-उत्पन्न उत्तरों में आपकी उद्धरण दर को बढ़ा सकता है, जो बदले में शून्य-क्लिक और निकट-शून्य-क्लिक खोजों के लिए दृश्यता को प्रभावित करता है। यह एक अप्रत्यक्ष मार्ग है, लेकिन यह वास्तविक है।
मुझे प्रति पेज कितने FAQ आइटम शामिल करने चाहिए?
कोई जादुई संख्या नहीं है। मैं आमतौर पर बीस कमजोर आइटमों के बजाय पाँच से बारह अच्छी तरह से लिखे गए आइटमों का लक्ष्य रखता हूं। गुणवत्ता मात्रा से कहीं अधिक मायने रखती है। प्रत्येक आइटम को एक वास्तविक रूप से भिन्न प्रश्न का एक विशिष्ट, स्व-निहित उत्तर देकर अपनी जगह अर्जित करनी चाहिए।
क्या मैं उस पेज पर FAQ स्कीमा का उपयोग कर सकता हूं जिसमें HowTo या Article स्कीमा भी है?
हां। एक ही पेज पर कई स्कीमा प्रकार ठीक हैं जब तक वे प्रत्येक पेज पर कुछ वास्तविक का वर्णन करें। उन्हें मनमाने ढंग से स्टैक न करें, लेकिन एक दीर्घ-रूप लेख जिसमें नीचे एक FAQ सेक्शन है, वैध रूप से Article और FAQPage स्कीमा दोनों को ले सकता है।
मुझे यह जांचने का सबसे तेज़ तरीका क्या है कि मेरा FAQ स्कीमा मान्य है?
Google के Rich Results Test पर जाएं और अपना URL पेस्ट करें। यह आपको बताएगा कि क्या आपका स्कीमा पार्सेबल है और क्या यह समृद्ध परिणाम उपचार के लिए योग्य होता (भले ही वह उपचार अब वाणिज्यिक प्रकाशकों के लिए सीमित हो)। इसे Schema.org के वेलिडेटर के माध्यम से भी चलाएं दूसरी राय के लिए।
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परिदृश्य बदल गया। AI उत्तरों ने शून्य-क्लिक स्पेस का एक विशाल हिस्सा खा लिया और Google का SERP एकॉर्डियन वाणिज्यिक प्रकाशकों के लिए मुख्य रूप से चला गया। लेकिन एक अभ्यास के रूप में संरचित डेटा अप्रचलित नहीं है। यह अब एक अलग काम कर रहा है: मशीनों को आपकी सामग्री को खोजने, पार्स करने और उद्धृत करने में मदद करना, बजाय Google को एक फैंसी ड्रॉपडाउन प्रस्तुत करने में मदद के। कार्यान्वयन को सही करें, उद्धृत करने के लायक उत्तर लिखें, और स्कीमा पृष्ठभूमि में शांति से अपना काम करता है। वह अभी भी एक उचित व्यापार है।