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    Dati strutturati

    La visibilità online non dipende solo da buoni contenuti: serve anche parlare la stessa lingua dei motori di ricerca. I dati strutturati fanno proprio questo: traducono le informazioni della pagina in un formato standard che Google e Bing capiscono al volo, così da poterle presentare meglio in SERP (rich snippet, caroselli, knowledge panel). Una ricetta con ingredienti e tempi, un prodotto con prezzo e disponibilità, un’attività con orari e indirizzo: tutto diventa immediatamente leggibile dagli algoritmi e più utile per le persone.

    Negli ultimi mesi il loro peso è cresciuto: Google introduce nuovi markup, rivede (o rimuove) alcune feature storiche e, soprattutto, le interfacce AI-driven (AI Overviews, Copilot & co.) attingono sempre più da contenuti ben strutturati. Ecco come funzionano, quando usarli e come implementarli senza errori.

    Introduzione al markup dei dati strutturati nella Ricerca Google

    Che cosa sono (in concreto)

    I dati strutturati sono porzioni di codice che descrivono in modo standardizzato il contenuto di una pagina (prodotto, articolo, evento, local business, persona, ecc.).
    Usano il vocabolario Schema.org e formati supportati dai motori, in primis JSON-LD (consigliato), ma anche Microdata e RDFa.

    Per Google sono “indizi espliciti” sul significato della pagina: riducono l’ambiguità, velocizzano l’interpretazione e abilitano risultati avanzati.

    Strutturati, semi-strutturati, non strutturati

    • Strutturati: seguono schemi rigidi (es. JSON-LD ben formato, tabelle, record).
    • Semi-strutturati: hanno metadati/etichette ma schema meno rigido (es. JSON generico, HTML con metadati).
    • Non strutturati: testo libero, immagini, video: utili agli umani, difficili per le macchine se non annotati.

    Integrare markup significa convertire una parte del contenuto da (semi/non) strutturato a machine-readable.

    Leggi anche: Dati strutturati, Schema.org, microdati, rich snippet: facciamo chiarezza!

    Perché usarli: benefici concreti

    • Più pertinenza in SERP: motori e LLM capiscono cosa c’è nella pagina e come usarlo.
    • Feature avanzate: rich snippet (prezzo, rating, disponibilità), caroselli, knowledge panel, risultati local…
    • CTR e qualità del traffico: snippet più ricchi → più clic qualificati; spesso calano rimbalzi perché l’utente trova ciò che si aspetta.
    • Compatibilità AI: sistemi generativi selezionano e sintetizzano meglio contenuti con schema coerente.

    Nota: i dati strutturati non sono un fattore di ranking diretto. Aumentano però visibilità e CTR, con effetti indiretti positivi.

    Tipologie utili (e novità)

    • Article / NewsArticle: titolo, autore, date → copertura in Google News e caroselli.
    • Product + Offer + Review: essenziali per eCommerce (nome, prezzo, disponibilità, rating).
    • BreadcrumbList: chiarisce gerarchia e migliora lo snippet.
    • LocalBusiness: NAP, orari, area di servizio → supporto alla SEO locale.
    • Recipe: ingredienti, tempi, valori nutrizionali.
    • VehicleListing, DiscountOffer, 3D Model: focus commerce: inventory auto, promo/sconti, visualizzazione 3D.

    Alcune feature sono state ridimensionate (es. FAQ e How-To appaiono molto meno): conviene puntare su schemi rilevanti e attivi per il tuo settore.

    Formati e implementazione

    Il formato consigliato: JSON-LD

    Inserisci uno script nel <head> (o prima di </body>). Esempio minimale per un prodotto:

    <script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Smartphone XYZ",
  "image": "https://www.sito.com/img/xyz.jpg",
  "description": "Tripla fotocamera, batteria lunga durata.",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "XYZ" },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "399.99",
    "priceCurrency": "EUR",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  }
}
</script>

    Come aggiungerli

    • Manuale (massimo controllo): ideale per siti custom/enterprise.
    • Plugin CMS (WordPress, ecc.): rapidi, ma vanno configurati con cura.
    • Automazione/AI: strumenti che estraggono entità e generano JSON-LD; utile su grandi volumi (editori, cataloghi).
    • Data Highlighter (GSC): comodo per test/annotazioni, ma non sostituisce un’implementazione stabile in pagina.

    Verifica e debugging

    Prima e dopo il deploy:

    • Test dei risultati avanzati (Google): idoneità alle feature, errori e avvisi.
    • Validator Schema.org: conformità al vocabolario oltre le sole feature Google.
    • GSC → Miglioramenti / Risultati multimediali: trend, errori a scala sito.

    Checklist rapida:

    • Tutte le proprietà obbligatorie presenti?
    • Dati coerenti con il contenuto visibile?
    • URL immagini scansionabili?
    • Pagina indicizzabile (niente noindex/robots block dove serve lo snippet)?

    Best practice che fanno la differenza

    1. Pertinenza assoluta: il markup deve descrivere esattamente ciò che l’utente vede.
    2. Completezza > minimo sindacale: oltre ai campi richiesti, compila anche i consigliati (aiuta ranking dei rich results).
    3. Specificità: usa il tipo più specifico possibile (es. NewsArticle vs Article).
    4. Identità e fiducia: per brand/persone usa sameAs verso profili ufficiali; cura E-E-A-T su pagina.
    5. Allinea architettura e interlink: BreadcrumbList, entity linking interno e cluster semantici coerenti.
    6. Aggiorna con le policy: Google cambia spesso supporto/linee guida (es. FAQ): rivedi periodicamente.
    7. AI-readiness: titoli/descriptions chiari, entità univoche, relazioni esplicite → migliori chance di citazione in risposte generative.

    Errori da evitare (spesso costano caro)

    • Markup ingannevole o non pertinente (es. review fasulle, eventi inesistenti) → rischio azioni manuali e perdita dei risultati avanzati.
    • Sintassi rotta (virgole, maiuscole/minuscole in JSON, tipi errati) → markup ignorato.
    • Pagine non indicizzabili o asset bloccati → Google non può mostrare lo snippet.
    • Campi chiave mancanti (prezzo, disponibilità, autore, date) → niente rich result.
    • Duplicazioni/confusione tra varianti dello stesso contenuto senza coerenza di markup e canonicals.

    Dove rendono di più (casi d’uso)

    • eCommerce: Product/Offer/Review + eventuali DiscountOffer e 3D.
    • Editoriale/Blog: Article/NewsArticle, autore, data, immagini corrette → Discover/News.
    • Local: LocalBusiness + coerenza con Google Business Profile.
    • Automotive/Real estate: inventory con VehicleListing / schemi di listing verticali.
    • Industria/Supply chain: standard GS1, passaporto digitale del prodotto, integrazione cataloghi.

    Flusso operativo consigliato

    1. Mappa contenuti → schema (per pagina/tipologia).
    2. Implementa (JSON-LD dinamico dove possibile).
    3. Valida (test Google + Schema.org).
    4. Monitora (GSC: miglioramenti, CTR, impressioni).
    5. Itera: amplia campi, affina immagini, ottimizza entità/relazioni.
    6. Aggiorna con le novità di Google/Schema.org.

    In sintesi

    I dati strutturati non “magicamente” migliorano il ranking, ma sbloccano visibilità (rich results), aumentano il CTR, rendono i contenuti compatibili con le interfacce AI e aiutano i motori a interpretare correttamente pagine, prodotti, autori e brand. Con implementazione pulita, verifica costante e scelte strategiche, diventano una leva stabile di crescita organica.

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