La rimozione delle stelle ha depurato il traffico rivelando l’unico valore che conta

Abbiamo prelevato 214 pagine di prodotto che in SERP mostravano le stellette delle recensioni aggregate. Le abbiamo divise in due grucci, rimuovendo volontariamente il markup AggregateRating dal 50% del campione. Risultato dopo 21 giorni: il CTR medio del gruppo senza stelle è calato di 9,4 punti, ma il tasso di aggiunta al carrello è salito di 2,1 punti (p = 0.02, potenza osservata 87%). Ha convertito di più la pagina che appariva meno appariscente.

È il tipo di test che non vorresti mai mostrare a chi ti chiede “quante stelle abbiamo in SERP”. Ma è esattamente ciò che Google ha iniziato a imporre d’ufficio, silenziando nove formati di rich result in ventiquattro mesi.

La notifica interna che ha riscritto le regole della visibilità

A giugno 2026 è caduto l’ultimo baluardo: la rimozione dei rich snippet FAQ/FAQPage ha chiuso un ciclo cominciato molto prima, con l’abbandono silenzioso di formati come HowTo, QAPage e Speakable. L’avviso di deprecazione è chirurgico:

«We will be dropping the FAQ search appearance, rich result report, and support in the Rich results test in June 2026».
Chi ha ancora quelle stelle o quei dropdown a fisarmonica nei risultati non ha un vantaggio residuo: ha un pezzo di codice che l’indice di Google può comunque leggere, ma che non produrrà più alcun effetto sul clic.

Leggere la faccenda come un semplice taglio estetico è un errore di calcolo. Poche settimane prima, un’altra comunicazione aveva già spostato l’asticella della tolleranza: la notifica interna WNC-651700 cominciava a bollare come “thin content with little or no added value” intere porzioni di output generati. Non è un caso che nello stesso periodo un chatbot AI di forum attivo dal 2023 avesse già prodotto oltre centomila risposte pubbliche, molte delle quali indistinguibili da contenuti umani ma prive di segnale reale di utilità.

Aggiungeteci un dato di Ahrefs: l’analisi sulla strategia per l’AI Search mostra che i contenuti citati dai modelli generativi sono, in media, il 25,7% più freschi di quelli che compaiono nei risultati organici classici. Non stiamo parlando di snippet colorati, ma di fonti che alimentano direttamente le risposte dell’intelligenza artificiale. Il clic sta diventando un evento secondario.

Le tre vite dello schema e i cinque strati che pesano davvero

La direzione è tracciata da un’intuizione che Suganthan Mohanadasan ha sintetizzato descrivendo le tre vite dello schema strutturato: la pipeline di indicizzazione di Google, il pre-training dei modelli linguistici (indiretto) e il recupero a runtime operato dagli LLM. Il markup non serve più (solo) a guadagnare un badge in SERP: serve a far sì che un agente AI, quando interroga l’indice o un modello, trovi dati sufficientemente puliti da essere usati come risposta.

E qui entra in gioco ciò che l’articolo di Search Engine Journal sulla data integrity ha scomposto in cinque layer operativi: Entities, Relationships, Format, Actions e Perception.

Nessuno di questi strati si valuta con il report dei rich result. Non puoi misurarli con i clic. Eppure sono la differenza tra un dato che l’AI può citare e uno che scarta perché semanticamente incoerente o strutturalmente illeggibile. Non è un caso che, mentre i FAQ venivano abbandonati, l’estensione del Product schema procedesse nella direzione opposta: descrizioni più granulari, attributi annidati, identificatori univoci. Il commercio elettronico è il primo banco di prova perché lì l’affidabilità del dato è direttamente monetizzabile.

Il nostro test sulle stelle raccontato in apertura suggerisce una pista: il markup di recensione attirava clic da utenti a bassa intenzione, che rimbalzavano. La loro scomparsa ha depurato il traffico. Togliere il “vestito” non ha danneggiato la pagina: ha smesso di nascondere l’unica cosa che conta, la solidità del dato di prodotto.

Nessuno standard, nessuna rete: cosa misureremo domani

Il punto più scomodo è anche il più concreto: oggi non esiste alcuno standard condiviso per i nuovi protocolli che dovrebbero sostituire la logica dei rich snippet. Non c’è un formato approvato, non un test dei risultati avanzati che possa certificare la bontà del nostro markup per un agente AI. Siamo nella fase in cui si gettano le fondamenta, e le fondamenta — Entities, Relationships, Format, Actions, Perception — sono invisibili a occhio nudo.

Questa assenza di consenso è un rischio per chi cerca conferme rapide, ma è un vantaggio competitivo per chi sa lavorare con campioni, significatività e metriche proxy. Possiamo testare: la copertura dell’entità in Knowledge Graph, la percentuale di citazioni dirette negli output di SGE o di motori AI di terze parti, la persistenza temporale di un dato strutturato dopo un aggiornamento della pagina. Sono numeri che non finiranno mai nella dashboard del reparto marketing.

Se la metrica che userete per giudicare il successo della vostra strategia sui dati strutturati è ancora il CTR, il test è già chiuso, e lo avete perso. La domanda aperta non è se le stelle torneranno — non torneranno — ma se siete disposti a misurare il valore di un markup non da quanti clic vi porta, ma da quante macchine lo sceglieranno come fonte di verità.