SEO & GEO 周报：FAQ 富媒体正式下线｜3 月核心更新复盘｜AI 引用漂移研究 [5月13日]

【官方】Google 正式下线 FAQ 结构化数据：时间线、影响与应对建议

概况

自 2026 年 5 月 7 日起，Google 已不再在搜索结果中展示 FAQ 富媒体搜索结果，这意味着即便页面正确部署了 FAQPage 结构化数据，相关的问答内容也不会再以"可展开下拉"的形式出现在 Google 搜索结果中（如上图）。

需要特别注意的是：Google 下线的是"富媒体搜索结果"这一搜索外观功能，而不是 FAQPage 结构化数据本身。FAQPage 这一 Schema 类型并未被弃用，已经实施了 FAQ 标记的站点不必移除代码。

官方表述

Google 在 Search Central 中文开发者文档顶部添加了如下声明：

即将弃用：自 2026 年 5 月 7 日起，Google 搜索中将不再显示常见问题解答富媒体搜索结果。我们将在 2026 年 6 月弃用常见问题解答搜索结果呈现和富媒体搜索结果报告，并停止对富媒体搜索结果测试的支持。为了留出时间供您调整 API 调用，我们将在 2026 年 8 月停止对 Search Console API 中的常见问题解答富媒体搜索结果的支持。

要点：

• FAQ 富媒体搜索结果已不再出现在 Google 搜索中；
• 2026 年 6 月：下线 Search Console 中的富媒体搜索结果报告，以及 Rich Results Test 工具对 FAQ 的支持；
• 2026 年 8 月：Search Console API 中的 FAQ 支持也将下线；
• 代码是否删除由你自己决定，保留也不会有任何负面影响，其他搜索引擎或第三方仍可能解析使用。

时间线

时间	事件
2023 年 8 月	Google 宣布 FAQ 结构化数据仅对"知名权威的政府类和健康类网站"开放，其他类型站点全部失去资格
2023 年底—2024 年初	即便是符合资格的政府/健康类网站，FAQ 富媒体搜索结果实际展示也开始大幅减少
2026 年 3 月	Google 3 月核心算法更新将剩余仍有资格站点的 FAQ 富媒体搜索结果展示量进一步砍掉约一半
2026 年 5 月 7 日	FAQ 富媒体搜索结果在 Google 搜索前端完全停止展示
2026 年 6 月	Search Console 中的富媒体结果报告、Rich Results Test 工具下线对 FAQ 的支持
2026 年 8 月	Search Console API 中的 FAQ 支持也将下线

可以看到，这并非一次突然下线，而是一个长达近三年的渐进式淘汰过程。5 月 7 日的"正式下线"只是走到了这一流程的终点，在意料之中。

原因

Google 官方未给出具体原因，但业内的共识比较清晰：

1. FAQ 标记滥用严重。2019—2023 年间，大量网站为了抢占更大的 SERP 展示面积，强行在各类不适合的页面塞入 FAQ 模块，标记内容与页面真实结构不符。
2. 同样的路径已经走过一次。HowTo 富媒体在 2023 年也走过完全相同的路径：先限制 → 后下线。Google 的做法是一致的——当一项结构化数据功能被大规模用作 SERP 操纵工具、而不再如实描述页面时，Google 会先撤掉富媒体搜索结果，但保留 Schema 本身。
3. AI 搜索成为新重心。Google 在持续精简传统 SERP 元素，把资源和注意力转向 AI Overviews 等 AI 生成结果。

SEO / GEO 的影响

需要把两件事拆开看：

• Google 富媒体搜索结果已经消失，CTR 上原本依赖 FAQ 下拉框获得的视觉权重也随之消失。
• FAQ 结构化数据本身依然有价值。原因有二：
• Google 自己也明确表示，仍会用 FAQ 结构化数据来更好地理解页面内容；
• AI Overviews 以及其他 AI 搜索工具会把 FAQPage 结构化数据作为信任和提取信号来解析，带有 FAQ 标记的页面在 AI 生成回答中被引用的频率，高于未做结构化的页面。

也就是说，从 GEO 的角度来看，FAQ 结构化数据仍然非常有价值。

建议

我的核心观点是：FAQ 结构化数据并未退出历史舞台，它只是退出了 Google 的 SERP 富媒体搜索结果。

考虑到：

• JSON-LD 格式的 FAQ 结构化数据开发成本极小；
• 现在做 SEO 不只服务于 Google 传统搜索，还要服务于 GEO（AI 搜索引用）；
• 保留代码完全无负面影响（不会触发 Search Console 报错，不影响排名）。

因此具体建议如下：

1. 对于新页面：如果页面中确实有真实的、有意义的 FAQ 内容，仍然建议在 JSON-LD 中加入 FAQPage 结构化数据。
2. 对于已有页面：已经部署 FAQ 结构化数据的页面，完全不需要主动下线，保留即可。
3. 唯一需要注意的事项：如果你在 6 月之前还需要 FAQ 富媒体搜索结果的历史数据，记得赶在 6 月报告下线之前，从 Search Console 把数据导出来。

官方公告链接：https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/faqpage?hl=zh-cn

【官方】其他官方更新：AI Mode 增加链接入口、UCP 进入主搜索

Google 在 AI Mode / AIO 加了 5 种"链接入口"

Google 在 AI Mode 与 AI Overviews 里同时推出了 5 种新的链接形式（Explore new angles、News subscriptions、First-hand perspectives、Inline links、Hover previews），核心思路是"链接出现在文本旁边而不是底部"+"悬停预览"——目的就是让 AI 回答里的链接更容易被点击出去。

原文链接：https://blog.google/products-and-platforms/products/search/explore-web-generative-ai-search/

Google UCP 测试在主搜索中开放

UCP 的结账功能之前仅在 AI 模式中上线，但目前似乎已在主搜索功能中向部分零售商开放，如上图。Brodie Clark 抓到的首个案例是 Wayfair：详情卡内直接出现 "Buy" 按钮，用户用 Google 账户即可完成支付，完全不进入零售商网站。

原文链接：https://searchengineland.com/google-expands-ucp-checkout-to-main-search-shopping-results-476540

【洞察】Google 2026 年 3 月核心算法更新深度复盘

Lily Ray 通过 SISTRIX 可见度数据，对不同行业的 2076 个网站做了流量分析，主要对比他们在 3 月核心算法更新前后的数据变化。

最后得出的核心结论是：如果说 2025 年 12 月那次核心算法更新是一次电商行业调整，那么这次 3 月核心算法更新看起来是不同性质的：一次面向第一方/官方来源的倾斜调整。

各行业的赢家与输家

整体最大输家：YouTube（-567 可见度，巨幅回调）、Reddit、Instagram、X、TripAdvisor、Yelp、Expedia。

各细分类目对比如下：

类目	赢家方向	输家方向
艺术 & 娱乐	第一方平台和 IP 持有方：IMDB、Amazon、Apple、Spotify、Netflix、Substack、Grammy.com、PBS	YouTube、Reddit、Fandom、Genius、Rotten Tomatoes、Letterboxd、JustWatch、Fandango、Pluto.tv 等"告诉你哪里能看的"内容层
旅游	酒店品牌 + 官方旅游网站：Hilton、Hotels.com、IHG、Wyndham、Spirit Airlines、各机场官网（JFK +46%、LaGuardia +49%）	OTA & 旅行聚合：TripAdvisor、Yelp、Expedia、MapQuest、Travelocity、Booking.com、Skyscanner、Lonely Planet
就业 & 教育	政府数据 + 大学 + 雇主自有招聘：BLS.gov、USAJobs.gov、Disney Careers、CVS Health Careers	Indeed、ZipRecruiter、Glassdoor、Niche.com、SimplyHired、Monster
健康	政府/非营利首要来源 + 学术 + 交易型品牌：GoodRx、NIH.gov、Harvard.edu、CVS.com、WHO.int	YMYL 巨头也吃亏：Cleveland Clinic、MedlinePlus.gov、WebMD、Mayo Clinic、Johns Hopkins、NHS UK、Healthline
金融	政府 + 金融机构自有：StudentAid.gov、IRS.gov、AmericanExpress.com、NavyFederal.org、Treasury.gov	比价/联盟内容：NerdWallet、CreditKarma、Nasdaq、TradingView、MotleyFool
服饰	中端品牌 + 折扣店：Coach、Gap Factory、Express、Abercrombie、ASOS	传统百货：Macy's、Nordstrom、JCPenney、Bloomingdale's、Saks Off 5th

4 个跨类目结论

1. 聚合站的优势正在变弱 —— 比价、OTA、招聘聚合、点评聚合、"看什么"工具，护城河在变窄，单靠 SEO 能力无法稳定领先，需要更强的产品能力，比如独家数据、可交易能力、verified UGC 等。
2. 第一方品牌迎来窗口期 —— 酒店、航司、消费品牌、雇主、金融机构、政府的网站流量都在涨。
3. "回到源头"信号变响 —— Google 正在更倾向"源头酒店、实际雇主、实际发卡方、实际流媒体平台"，胜过对它们的二次评论。
4. UGC 在每次核心算法里都会震荡 —— Reddit、Quora、Wikipedia、YouTube 过去 12 个月都被显著下调过权重，但拉长看依然在长期增长趋势上。

不过需要注意的是，Reddit 和 Indeed 在核心算法更新上线后的几周里都出现了部分回弹。

原文链接：https://www.amsive.com/insights/seo/google-march-2026-core-update-winners-losers-analysis/

【调研】ChatGPT Query Fan-out 研究：背后在搜什么关键词

Peec AI 分析了 2026-04-01 至 04-21 的 500 万条 query fan-out，覆盖 ChatGPT、Perplexity、Grok。

什么是 Query Fan-out

Query Fan-out 也叫查询扩展、查询扇出。当用户在 AI 中进行提问，AI 会先将用户提问进行整理和扩展，然后去查找相关内容，最后组合成答案（详见《浅析 Google AI Mode 的查询扩展技术（Query Fan-Out）附带免费工具》）。

例如你提问 "best headphones"，AI 后台实际扩展成了以下问题进行查询：

• 今年最佳耳机
• 最佳无线耳机
• 降噪耳机
• 高音质耳机
• 性价比高耳机
• 头戴式耳机

为什么 Query Fan-out 至关重要

因为 ChatGPT 用的是 Reciprocal Rank Fusion（RRF） 算法 —— 把所有 fan-out 子查询的得分叠加融合。这意味着：

同时在多个 fan-out 里出现的内容，比只在一个里出现的内容，被选入答案的概率高得多。

所以一旦你知道某个主题的 fan-out 是从哪些角度展开的，你就能精确知道自己的内容还缺哪些角度。

比如 "best headphones" 的文章，如果你能覆盖"今年最佳、降噪、跑步、无线"等细分场景，会有更高概率被选入答案。

ChatGPT 扩展时最常用的 10 个词

排在前面的注入词是：best、top、comparison、reviews、tools、software、features。

背后的意思：只要用户在你这个品类里寻求建议、推荐或对比，ChatGPT 大概率会把它重写成一个 "best of" 搜索——不管什么产品。

重点词 1：Best（使用率第一）

这是榜单文章在 GEO 中占主导的根本原因——他们的标题天然匹配了 AI 的扩展问题。

比如：

用户原始问题	ChatGPT 后台改写后
Which Samsung Galaxy should I get?	best Samsung Galaxy phones comparison 2026
How do I onboard a marketing team to Jira?	Jira onboarding best practices
Where can I find job candidates outside LinkedIn?	best tech recruiting platforms, alternatives to LinkedIn
What are the leading companies offering SEO solutions?	best SEO agencies / top SEO tools

best 的出现频率有多高？在"我应该用 xx 吗？""你推荐 xx 吗？"这类建议类问题里，24% 的 fan-out 都使用了 "best" 词组——几乎四个里就有一个。

重点词 2：Reviews

ChatGPT 会主动找评测内容，即使用户从没要求。问"xx 品类最好用的工具是什么？"——ChatGPT 在背后找用户评测；问"xx 哪个更好？"——ChatGPT 一样在找评测。

有 2 个应用：

1. 写 "best tools" 类文章时，主动迎合 fan-out——把评测信息写进去：总结用户评价、链接到可信评测站、放出评分。这既让读者觉得有用，也符合了 AI 在找的东西。
2. 关注小众评测站：作者在做 Revolut 的项目时发现，Glassdoor（4.87/5，正面）和 Sitejabber（1.3/5，明显异常，疑似刷评）这两个站点同时被 AI 用来塑造品牌描述。大多数团队只盯 Glassdoor、G2 这种大站，但小众评测站正在悄悄影响 AI 怎么描述你的品牌。

AI 偏爱"新鲜内容"

ChatGPT 有 5% 的 prompt 会在 fan-out 里加上当前年份，Grok 加得更频繁。

原因很简单—— AI 想要更新过的、最近的内容。带年份的查询更容易命中最新资料，比如 "best headphones 2026"。

如何查询关键词的 Query Fan-out

• 我之前推荐过一个 Chrome 插件：https://chromewebstore.google.com/detail/hlpghnnocnclmnkhmoacpoejpebfeifm
• 也可以使用我的工具：AI 查询扩展 Query Fan-out https://www.zhidaow.com/tools/query-fan-out/
• 作者提供的工具：Peec AI Dashboard、Peec AI MCP

原文链接：https://peec.ai/blog/patterns-we-see-in-chatgpt-query-fanouts

【GEO】AI 引用漂移：AI 搜索引用的来源到底有多稳定？

Sistrix 研究了多达 8.26 万个 prompt、154 万次快照、6 个国家、3 个平台（Google AI Overviews、Google AI Mode、ChatGPT Search），持续追踪 17 周，重点解决了一个问题：AI 回答里引用的来源，下周还在吗？

核心结论：Google AI Mode 每周替换掉 56% 的来源，ChatGPT 替换 74%，AI Overviews 则有 53% 的查询完全不变。也就是说，相较上一周，本周引用结果中近六成是此前未被该查询引用过的"新来源"——这种持续性的来源更替，作者称为 引用漂移（Citation Drift）。

关键发现

• 核心层和轮换层的 2 层结构。在 Google AI Mode 中，86% 的 prompt 都存在一个由少数几个域名（通常是 2–4 个）组成的核心层——它们周复一周稳定出现；而核心层之外的来源以每周 89% 的速度轮换——这就是轮换层。
  • 以一个典型的 AI Mode 查询为例，平均每轮引用约 11 个域名，其中约 3 个构成核心层、一个多月都不变，另外 8 个则每周进进出出。所以整体看是 56% 的漂移率，但拆开看是"少数稳定核心 + 大量高速轮换"的两层结构。
  • 对 GEO 来说，问题不再是"我有没有被引用"，而是：我在核心层里，还是在轮换层里？ 这两个位置的意义截然不同（类似之前 SEO 的精排索引和粗排索引）。
• 三个平台，引用机制都不同。AI Overviews 有 53% 查询没有任何来源变化；AI Mode 每周轮换 56%；ChatGPT 每周轮换 74%。三个不同平台，引用机制的差异很大。
• 品牌域名是相对稳定的。在 43% 的品牌查询中，品牌自有域名 17 周全程出现；而与它一同被引用的其他域名，每周以 70% 的速度轮换。品牌位置较为稳定，但其他域名的内容在经常轮换。
• 新闻内容基本都是轮换层。被引用过的新闻文章，只有 1% 能稳定留在引用里。所以把引用策略定在新闻内容上是个错误。长青内容、YouTube 视频会更稳定一些。
• 引用漂移是全球性的，也是持续性的。6 个国家的漂移率稳定在 54–59% 之间，17 周内没有任何变化趋势；ChatGPT 在不同国家差异较大（德国 74%、英国 60%、法国 42%），这可能与不同语言的爬取覆盖差异有关。

对 GEO 的 3 条建议

1. 内容规划：长青 > 新闻，产品/电商页 > how-to 教程。视频（核心层出现率 24%）是最强的内容类型。新闻仍可作为流量入口，但不适合作为 GEO 投资。
2. 关注 AI 平台差异：可以先选单个平台切入，AI Overviews、AI Mode、ChatGPT 在同一问题上引用的域名重合度低于 17%，对内容画像的偏好也几乎相反。大多数公司天生更适合其中一个平台——把它当作优化目标，其他作为监测目标。
3. 调整 GEO 的预期：传统 SEO 的"关键词排第 1"在 AI 回答里不适用。在每周 56% 漂移率的环境里，单次出现并不是可复现的结果。成功指标应该是"一段时间内的持续存在度"，是否进入核心层，并讲清楚：GEO 是持续过程，不是一次性优化（跟 SEO 一样，需要耐心）。

原文链接：https://www.sistrix.com/blog/ai-citation-drift-how-stable-are-sources-in-ai-search-results/

【分享】英国 BrightonSEO 大会的部分 PPT 材料

英国 BrightonSEO 大会的部分 PPT 材料分享，地址：https://hub.seofomo.co/surveys/best-brightonseo-presentation-decks/

来自 Aleyda Solis 的博客。

备注

• 头图修改自 javirroyo 在 INS 上的作品