Dati strutturati
Structured data · Schema.org
I dati strutturati sono un markup, oggi quasi sempre JSON-LD con il vocabolario Schema.org, che descrive in forma esplicita entità, relazioni e contenuti di una pagina: nella GEO non sono un lasciapassare per le risposte AI, ma riducono l’ambiguità su chi è chi.
826
Tipi definiti nel vocabolario Schema.org, versione 30.1 di settembre 2026.
41%
Pagine web che usano JSON-LD, contro il 34% del 2022, secondo l’HTTP Archive Web Almanac 2024.
0
Markup speciali richiesti per comparire in AI Overviews e AI Mode, secondo Google Search Central.
Sei cose da sapere
- Sono una descrizione leggibile dalla macchina di ciò che la pagina già dice: chi pubblica, chi firma, di quale prodotto si parla. Google raccomanda il formato JSON-LD quando il sito lo consente.
- Il vocabolario di riferimento è Schema.org, con 826 tipi e 1.540 proprietà. Un sito aziendale ne usa una manciata.
- Il beneficio documentato è l’idoneità ai rich result. Non è garantito: servono tutte le proprietà obbligatorie e la decisione finale resta a Google.
- Per le AI Overviews e per AI Mode non serve markup speciale: la guida di Google aggiornata a luglio 2026 dice che i dati strutturati non sono richiesti per la ricerca generativa.
- Il valore più concreto è la disambiguazione. Organization e Person con @id e sameAs rendono l’entità riconoscibile e collegata ai suoi profili esterni.
- Il markup deve corrispondere al testo visibile. Dichiarare ciò che la pagina non mostra è un rischio, non un vantaggio.
Come si imposta il markup di un sito aziendale
Il lavoro non è aggiungere più tipi possibile, ma descrivere in modo coerente le poche entità che contano. In una strategia GEO è un prerequisito tecnico, da chiudere in quattro passi.
Inventario delle entità
Elencare organizzazione, persone, prodotti o servizi e termini propri. Ogni entità riceve un @id stabile, da riusare su tutte le pagine.
Identità e sameAs
Organization e Person con nome, logo, url e sameAs verso i profili ufficiali, come LinkedIn o Wikidata. È il nodo da cui dipendono tutti gli altri.
Tipi per pagina
Article con autore e date sugli articoli, Product o Service sull’offerta, FAQPage solo dove ci sono davvero domande e risposte, DefinedTerm per un glossario.
Validazione e manutenzione
Controllo con Rich Results Test e Schema Markup Validator, poi verifica periodica in Search Console. Il markup si aggiorna ogni volta che cambia il testo visibile.
Che cosa dicono i dati sul markup strutturato
41%
Pagine con JSON-LD nel 2024, contro il 34% del 2022.
HTTP Archive Web Almanac, 2024
12,7%
Pagine mobile con il tipo WebSite in JSON-LD. Organization si ferma al 7,2%.
HTTP Archive Web Almanac, 2024
+25%
CTR delle 100.000 pagine di Rotten Tomatoes con dati strutturati, rispetto a quelle senza.
Google Search Central, caso pubblicato, 2025
826
Tipi nel vocabolario Schema.org, con 1.540 proprietà.
Schema.org, versione 30.1, 2026
- Le cifre sul CTR sono casi scelti e pubblicati da Google stessa e riguardano i rich result della ricerca classica, non la visibilità nelle risposte generate.
- Non risulta un dato pubblico verificato che leghi il markup a più citazioni nei motori generativi. I siti con markup completo sono spesso anche i più curati: la correlazione non dimostra la causa.
Che cosa fanno e che cosa non fanno i dati strutturati
| Ambito | Che cosa fanno | Che cosa non fanno |
|---|---|---|
| Ricerca classica | Rendono la pagina idonea ai rich result, se ci sono le proprietà obbligatorie | Non garantiscono che il rich result venga mostrato |
| Funzionalità AI di Google | Restano parte della SEO di base consigliata | Non sono un requisito: non esiste uno schema dedicato ad AI Overviews o AI Mode |
| Entità | Collegano organizzazione, persone e profili con @id e sameAs | Non creano un’autorevolezza che il web non riconosce già |
| Contenuto | Esplicitano autore, data, prezzo, domande e risposte | Non sostituiscono il testo visibile, a cui devono corrispondere |
| llms.txt e file simili | Si possono pubblicare senza danni | Google Search li ignora: non aiutano e non penalizzano |
Un caso concreto
Un produttore di valvole industriali del bresciano ha 400 schede prodotto con markup Product generato da un plugin. Nelle risposte AI, però, il marchio viene confuso con un omonimo tedesco.
L’audit trova tre nodi Organization diversi, con il nome scritto in tre modi, nessun sameAs e un logo che punta a un file rimosso. Il markup c’era, ma descriveva tre aziende.
L’intervento: un solo nodo Organization con @id stabile richiamato da tutte le pagine, sameAs verso LinkedIn e Wikidata, e un nodo Person per il direttore tecnico che firma le guide di installazione.
Il markup da solo non ha risolto la confusione: è servito insieme a una pagina “chi siamo” più chiara e ad articoli su testate di settore. È stato il prerequisito, non la leva.
Che cosa ne ricava chi pubblica
Il markup è manutenzione di base, non una strategia a sé.
- Partire da Organization e Person con @id e sameAs: è il markup con il miglior rapporto tra costo e utilità per la riconoscibilità del brand.
- Diffidare dei servizi di “schema per l’AI”. Google dichiara che non esiste markup speciale per le sue funzionalità AI e che Search ignora file come llms.txt.
- Allineare markup e testo: date, autori e prezzi dichiarati nel JSON-LD devono essere gli stessi che vede chi legge.
- Spendere il resto del budget su ciò che rende una pagina citabile: contenuti firmati, fonti, segnali di E-E-A-T e pagine accessibili ai crawler AI.
frequenti
Domande frequenti sui dati strutturati
I dati strutturati servono per comparire nelle AI Overviews?
Non come requisito. Google scrive che non servono markup speciali né file dedicati: basta che la pagina sia indicizzata e idonea a comparire con uno snippet. Il markup resta consigliato come parte della SEO di base.
Meglio JSON-LD o microdata?
Google raccomanda JSON-LD quando l’impostazione del sito lo consente, pur supportando microdata e RDFa. Secondo il Web Almanac 2024, JSON-LD è presente sul 41% delle pagine analizzate.
Quali tipi Schema.org servono a un’azienda B2B?
Organization, Person per gli autori, Article per i contenuti editoriali, Product o Service per l’offerta e FAQPage solo dove la pagina contiene davvero domande e risposte. Sono pochi tipi rispetto agli 826 del vocabolario, ed è normale.
A che cosa serve la proprietà sameAs?
Collega l’entità descritta nella pagina ai suoi profili esterni, come LinkedIn o Wikidata. Google indica che può fare un uso generale di sameAs e di altre proprietà Schema.org, anche al di fuori dei rich result.
Il markup garantisce i rich result?
No. Servono tutte le proprietà obbligatorie e il rispetto delle linee guida, e anche allora la visualizzazione dipende da Google. I casi pubblicati, come il +25% di CTR di Rotten Tomatoes, descrivono risultati osservati, non promessi.
Ha senso pubblicare un file llms.txt?
Si può fare, ma per Google Search è irrilevante: la guida di luglio 2026 dice che questi file vengono ignorati e non aiutano né penalizzano. Per gli altri motori generativi l’effetto va verificato caso per caso.
Riferimenti
Google Search Central — Introduction to structured data markup in Google Search
Aggiornata il 10 dicembre 2025, casi Rotten Tomatoes, Food Network, Nestlé e Rakuten. developers.google.com
Google Search Central — Google’s Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search
Aggiornata il 10 luglio 2026, documentazione ufficiale. developers.google.com
Google Search Central — AI features and your website
Aggiornata il 10 dicembre 2025, documentazione ufficiale. developers.google.com
HTTP Archive — Web Almanac 2024, Structured Data
2024, dataset HTTP Archive di pagine desktop e mobile. almanac.httparchive.org
Schema.org — Schemas
Versione 30.1, 16 settembre 2026, 826 tipi e 1.540 proprietà. schema.org
Consulente GEO · Kraków / Milano
Aiuta le aziende italiane a farsi menzionare e citare da ChatGPT, Gemini, Perplexity e AI Overviews. Vent’anni tra imprenditoria e consulenza digitale in Italia: ha guidato la strategia SEO di Bakeca.it, co-fondato e diretto Seolab, e dal 2022 è Evangelist in Digital360, prima SEO e oggi GEO. Laurea in Linguistica all’Università di Torino.