Schema markup Google 2026: co naprawdę zmieniło się po aktualizacjach 2025

Schema markup Google 2026 porządkuje zasady danych strukturalnych w wyszukiwarce i wskazuje, co realnie działa. To zestaw oznaczeń w JSON-LD opisujących treść, relacje oraz typy elementów na stronach. Zmiany z 2025 usunęły część wyników rozszerzonych, więc zespoły SEO weryfikują stosowane typy i właściwości oraz źródła. Aktualny zakres w Google Search Central i schema.org wskazuje typy wspierane oraz wymagane pola kwalifikacji do ekspozycji. Spójność treści i oznaczeń zwiększa szansę stabilnej ekspozycji w AI Overviews oraz klasycznych rich results. Nowe Profile page oraz Carousels (beta) poprawiają widoczność autorów, ekspertów i uporządkowanych kolekcji treści.

Szybkie fakty – schema markup Google 2026

• Google Search Central (15.09.2025, UTC): usunięto siedem typów danych strukturalnych z wyników wyszukiwania.
• Schema.org (04.09.2025, UTC): wersja 29.3 wprowadziła zmiany w słowniku JSON-LD i nowych właściwościach.
• Google Blog (10.09.2025, PST): typy FAQ i HowTo pozostają wspierane tylko dla ograniczonych domen.
• HTTP Archive (20.11.2024, CET): 86 % stron stosuje JSON-LD jako format dominujący.
• RDA (08.02.2023, CET): dane strukturalne zwiększają wykrywalność w 93 % repozytoriów naukowych.
• Wykop (02.11.2025, CET): właściciele sklepów zgłaszają utratę rich results po zmianach schema.
• Rekomendacja: wykonaj walidację schema w narzędziu Rich Results Test przed każdą aktualizacją witryny.

Jakie typy schema Google wspiera w 2026 roku?

Google kontynuuje porządkowanie danych strukturalnych i ogranicza listę typów wspieranych w wynikach wyszukiwania. Celem zmian jest poprawa jakości informacji prezentowanych użytkownikom oraz uproszczenie raportowania w Search Console. Aktualne typy schema są dostępne w oficjalnej dokumentacji i różnią się od zestawu funkcjonującego jeszcze w 2024 roku.

Które typy usunięto w 2025 i dlaczego?

We wrześniu 2025 roku Google ogłosiło zmniejszenie liczby obsługiwanych typów danych strukturalnych. Decyzja dotyczyła głównie formatów, które generowały powtarzające się lub niskiej jakości fragmenty w wynikach. Z listy zniknęły między innymi schematy oparte na interakcji użytkowników oraz nieaktualizowane przez wydawców. Według wpisu „Simplifying the results page” usunięto typy prezentowane rzadko lub bez wartości informacyjnej.

Aktualną listę aktywnych typów można sprawdzić w dokumentacji Google Search Central — Search Gallery.

Jakie typy schema pozostały aktywne?

W 2026 roku Google utrzymuje wsparcie dla typów powiązanych z produktami, organizacjami, lokalnym SEO i multimediami. Najczęściej stosowane to Product, Organization, Review snippet, LocalBusiness i VideoObject. Dodatkowo pojawiły się dwa nowe typy: Profile page oraz Carousels (beta). Pierwszy ułatwia prezentację autora lub eksperta, a drugi umożliwia grupowanie treści w widoku karuzeli w wynikach.

„Schema to tylko pomoc googlebotowi w zrozumieniu zawartości strony…” Forum PiO, 2024.

Wypowiedź dobrze oddaje rolę danych strukturalnych — oznaczenia nie gwarantują rich results, ale wspierają systemy w interpretacji treści. Pełną analizę zastosowań schema można znaleźć w artykule Jak wykorzystać schema markup.

Czy schema markup wpływa na AI Overviews i widoczność w wynikach?

Google potwierdza, że dane strukturalne nie są warunkiem pojawienia się w AI Overviews, ale wspierają systemy w interpretacji treści. Wpływ schema na widoczność polega na tym, że pomaga algorytmom lepiej zrozumieć kontekst i znaczenie elementów strony. Spójność między treścią a oznaczeniami zwiększa szansę na pojawienie się fragmentów w podglądach AI, szczególnie gdy dane są aktualne i zgodne z wytycznymi Google Search Central.

Czy dane strukturalne są wymagane w AI Overviews?

Google oficjalnie wskazuje, że schema markup pełni rolę pomocniczą, a nie obowiązkową. Dane te traktowane są jako sygnał ułatwiający systemom tworzenie streszczeń AI, ale nie decydują samodzielnie o obecności strony. Najważniejsze zasady:

• Google interpretuje dane jako wskazówki.
• Spójność treści i schema zwiększa szansę na pojawienie się w AIO.
• Brak schematu nie wyklucza widoczności.

Szczegółowe porównanie wpływu danych strukturalnych na nowe funkcje znajdziesz w artykule Schema a AI Overviews – czy zwiększa widoczność.

Jak schema współgra z AI Mode i profilami autora?

Nowy typ Profile page umożliwia Google powiązanie treści z konkretnym autorem lub organizacją. Oznaczenia tego typu zwiększają zaufanie do źródeł i ułatwiają prezentację autorów w module „Perspectives”. Współdziała to z trybem AI Mode, który preferuje treści oznaczone danymi o autorstwie i powiązaniach tematycznych.

„Możesz nawet więcej fragmentów – to Google zdecyduje, które wyświetlać.” Forum PiO, 2023.

Odpowiednie zastosowanie Profile page, w połączeniu z poprawnym LocalBusiness lub Organization, pozwala algorytmom jednoznacznie przypisać eksperta do publikowanych treści. Analizę powiązań schema z trybami wyszukiwania znajdziesz w poradniku SEO pod AI Mode i AI Overviews.

Dlaczego strony tracą rich results po zmianach schema?

Utrata widoczności w wynikach rozszerzonych najczęściej wynika z błędnych lub przestarzałych danych strukturalnych. Po aktualizacji 2025 Google zaostrzyło kryteria walidacji i częściej usuwa fragmenty, które nie spełniają nowych wymagań. Błędy mogą dotyczyć zarówno składni JSON-LD, jak i braku zgodności między treścią strony a oznaczeniami schema.

Jakie błędy powodują utratę wyników rozszerzonych?

Najczęstsze problemy to brak wymaganych pól, błędne właściwości lub duplikaty. Google nie toleruje także danych nieaktualnych, np. starych cen lub terminów wydarzeń. Kluczowe jest zachowanie pełnej spójności między tym, co widzi użytkownik, a tym, co odczytuje robot indeksujący.

„Google mnie ukarał, bo z rich results wyleciały mi gwiazdki, dostępność, dostawa…” Wykop, 2025.

W takiej sytuacji warto sprawdzić raport Dane strukturalne w Search Console, aby zidentyfikować konkretny typ błędu i jego lokalizację w kodzie.

Jak odzyskać widoczność po utracie rich results?

Proces przywracania wyników wymaga dokładnej analizy i weryfikacji schematów. Google wskazuje, że skuteczny audyt JSON-LD oraz ponowne przesłanie strony do indeksacji wystarcza w większości przypadków.

Recovery po utracie rich results:

1. Audyt JSON-LD przy użyciu walidatora schema.
2. Porównanie struktury z aktualną dokumentacją Search Gallery.
3. Korekta semantyki oraz uaktualnienie pól z datami i wartościami.
4. Walidacja końcowa w narzędziu Rich Results Test.

Szczegółowe omówienie sposobów diagnozy i naprawy błędów znajdziesz w poradniku Gdzie sprawdzić błędy schema markup.

Jak przygotować stronę pod schema 2026 i uniknąć błędów walidacji?

Przygotowanie strony do wymogów schema 2026 wymaga stałej kontroli poprawności danych strukturalnych. Każda aktualizacja wersji schema.org może zmieniać wymagania dotyczące pól, typów i formatów. Najnowsza wersja 29.3 wprowadziła korekty, które wpływają na walidację w Google Search Console i w narzędziach testowych. Aby uniknąć utraty widoczności, warto cyklicznie porównywać zastosowany kod z bieżącymi wytycznymi.

Jak sprawdzić zgodność schema z najnowszą wersją 29.3?

Najprostszym sposobem jest przeprowadzenie audytu oznaczeń i ich porównanie z dokumentacją schema.org/latest. Błędy można wykryć już na etapie walidacji lokalnej, bez czekania na komunikaty z Search Console. Pomocna będzie kontrola struktury JSON-LD i eliminacja nieużywanych pól.

Lista kontrolna — wersja 29.3:

1. Sprawdź wersję schema.org/latest i typy użyte w witrynie.
2. Usuń nieużywane lub przestarzałe typy schema.
3. Zaktualizuj oznaczenia Product oraz LocalBusiness do wersji 29.3.
4. Upewnij się, że cały kod jest w formacie JSON-LD.
5. Przetestuj implementację w narzędziu Rich Results Test.

Więcej informacji o konfiguracji oznaczeń i ich audycie znajdziesz w materiale Jak wdrożyć schema markup.

Jakie narzędzia pomagają w analizie schema w 2026?

Dla sprawdzenia poprawności danych najlepiej stosować rozwiązania Google, które wykorzystują identyczne algorytmy jak Search Console. Najczęściej używane narzędzia to:

• Structured Data Testing Tool — analiza kodu JSON-LD w czasie rzeczywistym.
• Rich Results Test — testowanie typów wspieranych w wynikach.
• Walidator schema.org — kontrola zgodności z wersją 29.3.
• Rozszerzenia przeglądarki (np. JSON-LD Viewer) — szybki podgląd danych na stronie.

Wiarygodne testy można przeprowadzić bezpośrednio w narzędziu Structured Data Testing Tool.

Źródła informacji

• Google Search Central – dokumentacja i wpisy z września 2025 opisujące ograniczenia oraz wycofania typów schema.
• Schema.org – wersja 29.3 z pełnym słownikiem i przykładowymi strukturami.
• HTTP Archive – raport Web Almanac 2024 analizujący adopcję JSON-LD na stronach globalnych.
• RDA, Zenodo, arXiv – publikacje open access opisujące wdrożenia i modele metadanych.
• Forum PiO i Wykop – doświadczenia użytkowników z aktualizacjami schema w 2023–2025.

FAQ – schema markup Google 2026

Czy schema markup jest wymagany do AI Overviews?

Nie, schema markup nie jest wymagany w AI Overviews. Dane strukturalne wspierają systemy Google, lecz ich brak nie ogranicza widoczności strony.

Jakie typy schema Google usunęło w 2025 roku?

W 2025 roku Google usunęło siedem typów danych strukturalnych, m.in. FAQ i HowTo. Zmiany miały na celu poprawę jakości wyników wyszukiwania.

Jak naprawić błędy w danych strukturalnych?

Sprawdź raport „Dane strukturalne” w Search Console. Upewnij się, że pola obowiązkowe są wypełnione, a dane aktualne i zgodne z treścią strony.

Jak sprawdzić, czy schema jest zgodna z wersją 29.3?

Wersję oznaczeń można zweryfikować w schema.org/latest. Usuń przestarzałe typy i przetestuj kod w Rich Results Test, aby potwierdzić poprawność.

Jak przywrócić utracone rich results po błędzie schema?

Przeprowadź audyt JSON-LD, zaktualizuj dane i ponownie prześlij stronę do indeksacji. Po kilku dniach zweryfikuj efekty w raportach Search Console.