Gli utenti cliccano su un risultato arricchito nel 58% dei casi, contro il solo 41% per un risultato standard, secondo un'analisi di Milestone su oltre 4,5 milioni di query. Quei 17 punti di differenza non derivano da testi migliori: derivano dal parlare a Google nel suo stesso linguaggio, quello dei dati strutturati. Ma il 2026 ha cambiato le regole. Il 7 maggio Google ha definitivamente rimosso i popolari FAQ rich results. Questa guida spiega quali dati strutturati vale ancora la pena implementare, quali sono i tipi chiave e come implementarli con JSON-LD senza commettere errori.
Cosa sono i dati strutturati e perché contano per la SEO
I dati strutturati sono un formato standardizzato per descrivere il contenuto di una pagina in modo che i motori di ricerca lo comprendano senza ambiguità. Invece di lasciare che Google deduca da solo se un numero è un prezzo, una data di pubblicazione o la valutazione di un prodotto, glielo si comunica esplicitamente tramite un vocabolario condiviso.
Questa differenza tra "ciò che Google interpreta" e "ciò che Google sa" è la chiave. Il testo visibile di una pagina è pensato per le persone; i dati strutturati sono pensati per le macchine. Quando entrambi coincidono, il motore di ricerca può mostrare la pagina con elementi arricchiti: stelle di valutazione, breadcrumb, domande espandibili, informazioni aziendali o schede prodotto con prezzo e disponibilità.
L'impatto sulla SEO non è diretto sul ranking — i dati strutturati non sono, di per sé, un fattore di posizionamento — ma influiscono in modo indiretto e molto concreto:
- Migliorano il CTR. Un risultato con stelle, prezzo o immagine spicca in una SERP affollata e attira più clic, come conferma il dato di Milestone citato all'inizio.
- Chiariscono il contesto. Aiutano Google a classificare correttamente il contenuto (un articolo, un prodotto, una ricetta, un evento), riducendo le interpretazioni errate.
- Alimentano la ricerca generativa. I motori di IA e gli assistenti virtuali consumano dati strutturati per citare le fonti e costruire risposte, collegandosi direttamente all'ottimizzazione per i motori generativi (GEO).
In sintesi: i dati strutturati non fanno scalare le posizioni per magia, ma fanno lavorare molto di più a proprio favore la posizione già acquisita. Se si è interessati a capire come si inseriscono in una strategia tecnica più ampia, il nostro servizio di SEO tecnica affronta il markup semantico insieme a performance, scansione e indicizzazione.
Schema.org, JSON-LD, Microdata e RDFa: quale formato usare
Conviene distinguere due concetti spesso confusi. Schema.org è il vocabolario; JSON-LD, Microdata e RDFa sono i formati (la sintassi) con cui si scrive quel vocabolario nella pagina.
Schema.org è un progetto collaborativo fondato da Google, Microsoft, Yahoo e Yandex. Secondo la documentazione ufficiale di Schema.org, il suo vocabolario include attualmente circa 800 tipi, circa 1.500 proprietà, oltre a enumerazioni e tipi di dati. È, di fatto, il dizionario comune che tutti i principali motori di ricerca concordano di comprendere.
Su questo dizionario si può scrivere con tre "grammatiche" diverse, tutte accettate da Google:
| Formato | Posizione | Leggibilità | Manutenzione | Raccomandazione Google |
|---|---|---|---|---|
| JSON-LD | In un blocco <script> separato dall'HTML visibile |
Alta (blocco isolato) | Semplice e scalabile | Raccomandato |
| Microdata | Attributi incorporati nell'HTML visibile | Bassa (mescolato al markup) | Fragile e verboso | Accettato |
| RDFa | Attributi incorporati nell'HTML visibile | Bassa | Complesso | Accettato |
La raccomandazione è chiara. Secondo Google Search Central, JSON-LD è il formato raccomandato per i dati strutturati perché è la soluzione più semplice da implementare e mantenere su larga scala, e la meno soggetta a errori. Il motivo è pratico: vivendo in un blocco <script> indipendente, non occorre "sporcare" ogni tag HTML né preoccuparsi di rompere il markup durante la riprogettazione del template. È possibile generarlo dinamicamente lato server o tramite framework e riutilizzarlo su migliaia di pagine.
Microdata e RDFa rimangono validi e si trovano ancora in siti più datati, ma oggi non esiste ragione per iniziare un nuovo progetto con essi. Il resto di questa guida si concentra su JSON-LD.
I 5 tipi di dati strutturati più utili
Con centinaia di tipi disponibili, la tentazione è quella di marcare tutto. È un errore. Nel B2B e nella maggior parte dei siti corporate, cinque tipi coprono il 90% del valore reale. Questi sono quelli da prioritizzare.
1. Organization
Descrive l'azienda: nome, logo, URL, profili social, dati di contatto. È la base dell'identità del brand per Google e alimenta il knowledge panel. Di solito viene inserito nella home o in un layout globale per renderlo presente su tutto il sito.
2. Product
Essenziale per l'e-commerce e i cataloghi. Marca nome, prezzo, valuta, disponibilità, SKU e valutazioni (aggregateRating). È il tipo che abilita le schede prodotto con stelle e prezzo direttamente nella SERP — uno dei formati arricchiti con maggiore impatto sul CTR.
3. Article
Per contenuti editoriali, blog e notizie. Marca titolo, autore, data di pubblicazione, immagine in evidenza ed editore. Aiuta Google a comprendere l'attribuzione e la freschezza del contenuto, due segnali rilevanti per E-E-A-T.
4. BreadcrumbList
Descrive il percorso di navigazione (breadcrumb). Genera i breadcrumb visibili nel risultato di ricerca al posto dell'URL grezzo, migliorando la comprensione della struttura del sito e l'aspetto dello snippet. È uno dei markup con il miglior rapporto sforzo/beneficio.
5. FAQPage
Marca coppie di domanda e risposta. La sua situazione è cambiata nel 2026 (lo vedremo in dettaglio più avanti), ma rimane un tipo valido e utile per la comprensione semantica e per i motori di IA, anche se non genera più il menu espandibile arricchito nella SERP generale.
Regola pratica: marcare solo ciò che è vero e visibile nella pagina. Google penalizza il markup di contenuto che l'utente non vede o che non corrisponde a quanto mostrato dalla pagina. I dati strutturati devono riflettere il contenuto, mai inventarlo.
Come implementare JSON-LD passo dopo passo
Implementare JSON-LD è più semplice di quanto sembri. Lo schema è sempre lo stesso: un blocco <script type="application/ld+json"> nell'<head> o alla fine del <body>, con un oggetto che dichiara il proprio contesto (@context) e il proprio tipo (@type).
Passo 1. Scegliere il tipo corretto. Identificare cosa rappresenta la pagina (un articolo, un prodotto, l'organizzazione) e scegliere un unico tipo principale per entità.
Passo 2. Consultare le proprietà su Schema.org. Ogni tipo ha proprietà obbligatorie e consigliate. Google documenta quali sono necessarie per aspirare a ciascuna funzione arricchita.
Passo 3. Scrivere il blocco JSON-LD. Ecco un esempio reale e completo per un articolo di blog:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Dati strutturati e Schema.org: guida SEO con JSON-LD",
"image": "https://www.esempio.com/images/hero.png",
"datePublished": "2026-06-02",
"dateModified": "2026-06-02",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Alfons Marques"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Technova Partners",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://www.esempio.com/images/logo.png"
}
}
}
</script>
Passo 4. Generare l'URL assoluta per immagini e link. Le proprietà come image o url devono utilizzare URL assoluti, non relativi, affinché Google li risolva correttamente.
Passo 5. Combinare più tipi quando necessario. Una stessa pagina può avere un Article e un BreadcrumbList. È possibile includere più blocchi <script> o usare un array. Mantenerli coerenti tra loro.
Passo 6. Automatizzare la generazione. Nei framework moderni (Next.js, ad esempio) l'approccio standard è generare il JSON-LD da una funzione che riceve i dati della pagina e serializza l'oggetto. In questo modo si evitano errori manuali e si garantisce che il markup rispecchi sempre il contenuto reale.
Checklist di implementazione
- Un tipo principale chiaro per entità della pagina.
- Tutte le proprietà obbligatorie del tipo presenti.
- URL assoluti in
image,url,logo. - Il markup corrisponde al contenuto visibile.
- Blocco inserito nell'
<head>o alla fine del<body>. - Nessun dato inventato né contenuto nascosto all'utente.
- Validato prima della pubblicazione (sezione seguente).
Come validare i dati strutturati: Rich Results Test vs Schema Markup Validator
Non pubblicare mai dati strutturati senza averli validati. Esistono due strumenti principali che, pur essendo a volte usati indifferentemente, svolgono funzioni diverse.
| Strumento | Chi lo gestisce | Cosa controlla | Quando usarlo |
|---|---|---|---|
| Rich Results Test | Solo gli elementi idonei a funzioni arricchite specifiche di Google | Per verificare l'idoneità a un rich result specifico | |
| Schema Markup Validator | Schema.org (collaborazione Google/Microsoft/Yahoo) | L'intero markup rispetto alla specifica completa di Schema.org | Per validare la correttezza generale del markup |
La distinzione è importante. Il Rich Results Test di Google verifica solo gli elementi che possono generare una funzione arricchita in Google; se si marca un tipo Schema.org valido che Google non utilizza per i rich results, questo strumento potrebbe non restituire informazioni utili o segnalare che "non sono stati rilevati elementi". Questo non significa che il markup sia errato.
Il Schema Markup Validator di Schema.org, invece, valida l'intero markup rispetto alla specifica completa, indipendentemente dal fatto che Google lo utilizzi per arricchire i risultati. È lo strumento corretto per verificare che il JSON-LD sia sintatticamente e semanticamente valido.
La raccomandazione pratica è di utilizzarli entrambi. Prima lo Schema Markup Validator per confermare la correttezza del markup, poi il Rich Results Test per verificare l'idoneità a una funzione arricchita specifica. Il ciclo si completa con il report dei miglioramenti di Google Search Console, che mostra errori e avvisi in produzione sulle pagine già scansionate.
I dati strutturati servono ancora dopo la rimozione dei FAQ rich results?
È la domanda che molti team si pongono nel 2026, e la risposta breve è sì, assolutamente — ma vale la pena capire esattamente cosa è cambiato.
Il taglio dei FAQ rich results non è stato improvviso. Già nell'agosto 2023, secondo il blog di Google Search Central, Google aveva limitato i FAQ rich results ai siti web autorevoli di governo e sanità, e aveva deprecato i How-To rich results su desktop. Era un segnale chiaro della direzione intrapresa.
Il colpo definitivo è arrivato nel 2026. Secondo Search Engine Land, il 7 maggio 2026 Google ha smesso di mostrare i FAQ rich results per tutti i siti. Da quel momento il calendario di ritiro è scaglionato:
- Giugno 2026: Google rimuove il report FAQ e il supporto FAQ nel Rich Results Test.
- Agosto 2026: elimina il supporto FAQ nell'API di Search Console.
Tuttavia — e questa è la sfumatura che molti trascurano — il tipo Schema.org FAQPage rimane valido, e il markup può restare nella pagina senza causare alcun problema. Ciò che scompare è il formato visivo espandibile nella SERP, non la validità del markup.
Cosa fare quindi con i propri dati strutturati
- Non rimuovere il markup
FAQPagedi fretta. È valido, non comporta penalizzazioni e continua a fornire contesto semantico che i motori di IA consumano per costruire e citare risposte. - Riallocare gli sforzi sui tipi che generano rich results.
Product,BreadcrumbList,ArticleeOrganizationsono ancora attivi e redditizi. - Pensare alla GEO, non solo alla SERP. Il valore dei dati strutturati si è spostato da "ottenere un menu espandibile visivo" a "essere leggibile dalle macchine per gli assistenti di IA". Questa tendenza è destinata a crescere, non a diminuire.
- Mantenere la disciplina di validazione. Con tipi che entrano ed escono dal supporto dei rich results, controllare periodicamente Search Console smette di essere opzionale.
La lettura strategica è questa: i formati arricchiti specifici vanno e vengono secondo le decisioni di Google, ma i dati strutturati come strato semantico del sito sono un investimento che acquista rilevanza crescente in un mondo di ricerca assistita dall'IA. Chi costruisce un markup pulito, veritiero e ben validato è pronto per qualsiasi evoluzione futura.
Conclusione: il markup semantico è infrastruttura, non trucco
I dati strutturati hanno smesso di essere un "extra per ottenere le stelline" da tempo. Sono lo strato che connette il contenuto ai motori di ricerca e, sempre di più, ai motori generativi. JSON-LD è il formato da scegliere, cinque tipi coprono la maggior parte del valore e validare prima di pubblicare è imprescindibile. La rimozione dei FAQ rich results nel 2026 non è la fine di nulla: è la conferma che ciò che conta è la solidità del markup, non l'ornamento temporaneo che Google decide di mostrare.
In Technova Partners implementiamo e verifichiamo i dati strutturati nell'ambito di progetti di SEO tecnica che stanno già generando traffico qualificato per aziende B2B. Se si desidera analizzare lo stato del proprio markup o costruirlo correttamente fin dall'inizio, parliamo del vostro progetto e indicheremo da dove partire.
