Dati strutturati: cosa sono, a cosa servono e come implementarli

La ricerca della visibilità online passa sicuramente dalla qualità dei contenuti, ma anche dalla capacità di renderli comprensibili e accessibili ai motori di ricerca: se non parliamo la stessa lingua di Google, infatti, non possiamo aspettarci di essere trovati dagli utenti né costruire un rapporto continuativo con il nostro pubblico. I dati strutturati rispondono esattamente a questa esigenza, perché forniscono a Google e agli altri motori un linguaggio chiaro e immediato per interpretare le informazioni presenti su una pagina e presentarle in modo più efficace nei risultati di ricerca. L’utilizzo corretto di questi markup è ciò che consente di attivare funzionalità avanzate come rich snippet, caroselli tematici e knowledge panel, trasformando una semplice voce in SERP in un risultato più visibile e informativo: una ricetta con dati strutturati mostra immediatamente ingredienti e tempi di cottura, un eCommerce può evidenziare prezzo, recensioni e disponibilità dei prodotti, mentre un’attività locale può rendere subito visibili orari di apertura e indirizzo. Negli ultimi tempi, l’evoluzione della tecnologia ha influito profondamente sul ruolo dei dati strutturati: Google ha introdotto nuove tipologie di markup specifiche, piattaforme AI-driven sfruttano sempre più queste informazioni per migliorare la qualità delle risposte generative, mentre alcune funzionalità un tempo diffuse, come i rich result per le FAQ, sono state rimosse, rendendo ancora più necessario un approccio strategico nell’uso dei dati strutturati. Questa guida esplora in modo dettagliato cosa sono i dati strutturati, perché sono diventati un elemento imprescindibile per chi vuole emergere online e come integrarli in modo efficace per ottimizzare la visibilità e l’interazione con il proprio pubblico. Analizzeremo strumenti, best practice ed errori da evitare, con particolare attenzione alle nuove opportunità offerte dall’intelligenza artificiale e dalla ricerca semantica avanzata.

Che cosa sono i dati strutturati

I dati strutturati sono informazioni organizzate in un formato standardizzato che permette ai motori di ricerca di interpretare con precisione i contenuti di una pagina web. A differenza del semplice testo, che richiede un’elaborazione più complessa per essere compreso da Google, i dati strutturati forniscono indicazioni chiare su ciò che una pagina contiene: prodotti, recensioni, articoli, eventi, persone, aziende e molto altro.

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Questa modalità di rappresentazione è il linguaggio diretto con cui i siti web comunicano con motori di ricerca come Google e Bing ed è pertanto un elemento fondamentale per l’ottimizzazione SEO e per migliorare la visibilità online: utilizzando il formato corretto, un sito può ottenere risultati avanzati nei motori di ricerca, attivando feature come rich snippet, knowledge panel e risultati interattivi che attirano più clic e migliorano l’esperienza dell’utente.

In particolare, Google utilizza i dati strutturati per comprendere con maggiore profondità il contesto delle informazioni presenti su una pagina, e in questo modo riesce a catalogare i contenuti in modo più efficace, abilitando nuove modalità di visualizzazione nelle SERP e facilitando l’accesso rapido alle informazioni da parte dell’utente. Per questo motivo, integrarli nel proprio sito web sta diventando una pratica essenziale sia per le aziende che per gli editori, soprattutto in un’era in cui l’AI generativa e i modelli di ricerca semantica avanzata stanno ridefinendo il comportamento degli utenti e il modo in cui i motori di ricerca restituiscono i risultati.

Definizione di dati strutturati: che cosa significano in breve

Nel senso più ampio, parliamo di informazioni (dati) che sono organizzate (strutturati) e che diventano comprensibili per i motori di ricerca: in termini più tecnici, dato strutturato è un formato standard che consente a Google e agli altri search engine di navigare meglio un sito, di capire le relazioni delle pagine e di ottenere informazioni per comprenderlo e valutarlo meglio, abilitando la visualizzazione come risultato multimediale nei risultati di ricerca.

Per usare le parole della guida di Google su questo topic, “i dati strutturati sono un formato standardizzato per fornire informazioni su una pagina e classificarne il contenuto”, di modo che gli algoritmi del motore di ricerca possano analizzare la pagina stessa partendo da quelli che interpretano come indizi espliciti sul suo significato.

Queste piccole porzioni di codice si chiamano dati strutturati perché le informazioni sono organizzate secondo uno schema definito, ovvero il famoso vocabolario schema.org, che dal 2011 fornisce le regole per organizzare le informazioni che si trovano sui siti web degli editori, i markup (il linguaggio informatico) che servono a definire le entità di ogni tipo e le relazioni tra loro, trasformando i contenuti in dati e, più precisamente, metadati.

Vale a dire, informazioni che non vengono visualizzate direttamente dai visitatori del sito, ma che sono destinate ai motori di ricerca che, grazie a questo linguaggio, possono comprendere più facilmente e senza necessità di interpretazione algoritmica di cosa trattano le immagini e i contenuti della pagina marcata e di mostrare con precisione tali contenuti nei risultati di ricerca.

In pratica, inserendo correttamente questi meta-dati, rispettando le regole sintattiche e la struttura comune di riferimento, Google può capire il significato delle informazioni e, dopo averlo analizzato, restituire i risultati migliori e più pertinenti per le query degli utenti.

Una situazione win-win per il motore di ricerca e per i siti, insomma.

Differenza tra dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati

Non tutti i dati presenti sul web seguono lo stesso schema. I dati possono essere suddivisi in tre categorie principali – strutturati, semi-strutturati e non strutturati – a seconda del loro livello di organizzazione e della facilità con cui possono essere interpretati da macchine e algoritmi, oltre che del modo in cui le informazioni che comunicano sono reperite, raccolte e ridimensionate e del tipo di database in cui risiedono.

• Dati strutturati

I dati strutturati sono completamente organizzati e seguono schemi predefiniti che li rendono immediatamente interpretabili da software e motori di ricerca. Sono organizzati in database relazionali, tabelle con valori specifici, oppure in formati standardizzati come JSON-LD, XML e RDFa . Per esempio, un database di un eCommerce contiene colonne dedicate con informazioni ben definite su ciascun prodotto: nome, prezzo, valutazione, brand eccetera. Questo permette di elaborare e presentare rapidamente queste informazioni nei risultati di ricerca, come avviene con i product rich snippet che mostrano direttamente i dettagli di un prodotto senza che l’utente debba aprire la pagina del sito.

• Dati non strutturati

I dati non strutturati sono privi di una struttura organizzativa fissa e non seguono uno schema definito. Sono quindi molto più difficili da analizzare per un motore di ricerca o un algoritmo, perché devono essere elaborati attraverso modelli avanzati di AI e natural language processing (NLP) per essere interpretati correttamente. Rientrano in questa categoria tutti quei contenuti che non presentano metadati organizzati, come testi liberi, immagini, video, email o post social. Ogni giorno, la maggior parte delle informazioni generate online è non strutturata: una recensione scritta su un blog senza markup appropriati è un esempio di dato non strutturato, perché Google dovrà dedurne il significato basandosi esclusivamente sull’analisi testuale, senza indicazioni chiare sulla sua natura.

• Dati semi-strutturati

I dati semi-strutturati rappresentano una via di mezzo tra i dati completamente organizzati e quelli privi di schema. Non hanno una struttura rigida come i database, ma contengono elementi identificabili e campi predefiniti che permettono comunque un’analisi più agevole da parte di un algoritmo. Esempi di dati semi-strutturati includono JSON, CSV, documenti HTML con metadati, e alcuni tipi di email che contengono strutture interpretabili (come ricevute elettroniche o ticket di prenotazione). Questi dati richiedono qualche livello di elaborazione prima di poter essere utilizzati completamente dai motori di ricerca, ma risultano comunque più facilmente interpretabili rispetto ai dati completamente non strutturati.

Comprendere la rilevanza tra dati strutturati e dati non strutturati

Integrare i dati strutturati nelle proprie pagine web significa trasformare le informazioni da non strutturate o semi-strutturate in contenuti leggibili immediatamente dai motori di ricerca, migliorando la loro capacità di interpretare il significato delle pagine e facilitando il posizionamento nei risultati di ricerca.

Non si tratta di ragionare in termini di comprensione umana, ma di quella delle macchine: dati strutturati si riferisce a dati organizzati, mentre dati non strutturati identifica dati non organizzati. Se scriviamo ad esempio “Gennaro è l’autore di questo articolo e lavora presso SEOZoom”, non stiamo fornendo ai motori di ricerca dati organizzati: se per i lettori è facile comprendere la frase e le informazioni che contiene (Gennaro è un essere umano, un copy, lavora in SEOZoom e SEOZoom è un brand), per i motori di ricerca queste informazioni non sono parimenti immediate. Possono comprenderle e organizzarle, ma con uno “sforzo” in più perché i dati forniti sono “ambigui” – Gennaro potrebbe essere il nome del brand e SEOZoom un nome di persona, per estremizzare: grazie ai dati strutturati, possiamo invece definire meglio le informazioni e chiarire i “concetti” e le entità per i motori di ricerca.

Ultima digressione. Secondo una pagina di IBM, i veri dati strutturati, classificati anche come dati quantitativi, sono quelli che seguono il linguaggio di query strutturato (SQL) sviluppato dalla stessa azienda nel 1974, e sono altamente organizzati e facilmente decifrabili dagli algoritmi di machine learning. Utilizzando un database relazionale (SQL), gli utenti aziendali possono inserire, cercare e manipolare rapidamente tali dati strutturati.

I dati non strutturati, invece, sono tipicamente classificati come dati qualitativi: non possono essere elaborati e analizzati tramite strumenti e metodi di dati convenzionali perché non hanno un modello di dati predefinito, e quindi si possono gestire in database non relazionali (NoSQL) o attraverso data lake, per conservarli in forma non elaborata.

In questa accezione, i dati strutturati SEO sarebbero in realtà dei dati semi-strutturati (gli esempi citati sono JSON, di cui parleremo a breve, ma anche CSV, XML) e rappresentano un “ponte” tra dati strutturati e non strutturati: non hanno un modello di dati predefinito e sono più complessi dei dati strutturati, ma più facili da archiviare rispetto ai dati non strutturati. I dati semi-strutturati utilizzano “metadati” (ad esempio tag e marcatori semantici) per identificare specifiche caratteristiche dei dati e scalare i dati in record e campi preimpostati, e in definitiva consentono di catalogare, cercare e analizzare meglio le informazioni rispetto ai dati non strutturati.

A cosa servono i dati strutturati

I dati strutturati permettono ai motori di ricerca di elaborare e interpretare il contenuto di una pagina in modo più preciso, facilitando l’indicizzazione e migliorando la presentazione dei risultati di ricerca. Senza un’architettura chiara e standardizzata, un sito web rischia di essere compreso in modo incompleto o impreciso, limitando le possibilità di ottenere visibilità e interazione nelle SERP.

Google, Bing e altri motori di ricerca utilizzano i dati strutturati per individuare elementi chiave di una pagina web e organizzarli in formato leggibile sia per gli utenti che per i sistemi di classificazione automatizzati. Se un sito fornisce informazioni chiare con marcature precise, il motore di ricerca può riconoscere e differenziare categorie di contenuti come articoli, prodotti, recensioni ed eventi. Questo consente di presentare le informazioni in modalità avanzata nei risultati di ricerca, aumentando la pertinenza con le intenzioni dell’utente.

L’uso strategico dei dati strutturati è sempre più determinante nella SEO contemporanea: come detto, Google valorizza i contenuti arricchiti da markup corretti, favorendo l’attivazione di funzionalità avanzate nelle sue SERP. Inoltre, la crescente integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di ricerca amplifica il ruolo dell’organizzazione semantica dei dati. Con l’ascesa di strumenti come Google AI Overviews, SearchGPT o Bing Chat, fornire dati strutturati non significa solo migliorare la leggibilità per il motore di ricerca, ma diventa un metodo per adattarsi ai nuovi meccanismi di generazione e presentazione dei risultati.

L’impatto non si limita al motore di ricerca: integrare dati strutturati efficaci migliora anche l’esperienza utente. L’utente ottiene risposte più rapide e contestualizzate già nei risultati di ricerca, senza dover navigare tra più pagine per trovare informazioni rilevanti. L’influenza diretta sulla visibilità e sull’interazione rende questi strumenti indispensabili per chiunque cerchi di ottimizzare contenuti online, indipendentemente dal settore di appartenenza.

Perché i motori di ricerca utilizzano i dati strutturati

L’indicizzazione dei contenuti web da parte di Google e di altri motori di ricerca si basa su un’analisi approfondita delle pagine, ma non sempre il testo non strutturato permette di identificare chiaramente gli elementi principali di un documento. I dati strutturati forniscono informazioni precise sulla natura e sugli attributi di un contenuto, riducendo il bisogno di interpretazioni algoritmiche complesse.

Grazie a questa categorizzazione definita, i motori di ricerca riescono a presentare i risultati in forma avanzata, sfruttando funzioni come rich snippet, caroselli tematici e knowledge panel. Un esempio evidente è rappresentato dalle pagine prodotto nell’eCommerce: senza un markup specifico, Google analizzerebbe il testo della pagina per estrarre dettagli come prezzo e disponibilità, ma l’uso di dati strutturati consente di comunicare direttamente queste informazioni in un formato riconosciuto, aumentando la precisione e la rilevanza della risposta in SERP.

Google e Bing implementano regolarmente nuove funzioni che fanno leva sulla strutturazione semantica dei dati. L’evoluzione delle SERP ha rafforzato l’importanza di questi strumenti, confermando il loro ruolo centrale nel rendere il web più organizzato e accessibile, sia per gli utenti che per le tecnologie di ricerca avanzata.

E quindi, i dati strutturati sono un sistema comune di fornire informazioni su una pagina e sul suo contenuto, che utilizza il vocabolario schema.org e generano differenti feature di ricerca in Google.

In sintesi, dunque, i motori di ricerca utilizzano i dati strutturati per tre scopi principali: riconoscere le entità presenti nella pagina, comprendere le relazioni tra queste entità e, in definitiva, restituire all’utente la risposta giusta alla query desiderata.

I markup sono utili perché, come ampiamente spiegato, aiutano i sistemi di Google a comprendere i contenuti presenti su un sito e su una pagina in modo più accurato: così, gli utenti ottengono risultati più pertinenti per le loro query e capiscono meglio come tali pagine siano rilevanti per le loro ricerche. Allo stesso tempo, se un sito implementa i dati strutturati potrebbe essere scelto da Google per una visualizzazione migliore e arricchita nei risultati della Ricerca (ma ovviamente non c’è garanzia di legame diretto tra l’uso dei dati strutturati e l’effettiva presenza nei risultati di ricerca, dichiarano da Google).

Più in generale, servono dati che siano strutturati per fare in modo che le macchine possano facilmente leggere, comprendere e classificare tali informazioni, soprattutto alla luce delle crescenti evoluzioni della tecnologia e dell’espansione delle dimensioni e complessità di Internet. Anche se Google e altri motori di ricerca continuano a diventare più intelligenti e più avanzati, le loro risorse sono ancora limitate in termini di tempo, potenza di elaborazione ed energia da distribuire in tutte le attività necessarie alla loro “routine”, e quindi fornire loro informazioni più dirette è sicuramente un modo per agevolare i loro compiti.

Molti siti (ancora oggi) non usano questi strumenti e offrono ai crawler dati reperiti solo da archivi database, formattati in codice HTML che può essere di difficile interpretazione; al contrario, i dati strutturati semplificano la vita ai crawler, che utilizzano le informazioni per comprendere meglio il core business o il topic principale di un sito e così migliorare i risultati di ricerca di quella attività.

L’automazione nell’interpretazione delle informazioni

L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui i motori di ricerca comprendono i contenuti digitali. Se in passato l’analisi di una pagina si basava prevalentemente su parole chiave e link, oggi Google e Bing adottano modelli semantici avanzati che interpretano le connessioni tra i contenuti e il loro contesto. In questo scenario, i dati strutturati rappresentano un ponte tra l’informazione grezza e l’interpretazione algoritmica, rendendo più semplice e immediata la classificazione di una pagina.

L’integrazione di questi dati nei processi di AI-powered search è ormai evidente. La tecnologia alla base di strumenti come Google AI Overviews permette ad esempio di aggregare contenuti da fonti multiple e generarne una sintesi adattata alla query dell’utente. In questo processo, le pagine con dati strutturati validi hanno maggiori probabilità di essere selezionate come riferimento per fornire risposte più precise nei risultati generati dall’intelligenza artificiale.

Le nuove modalità di ricerca, inoltre, richiedono una gestione più efficiente delle informazioni: modelli AI come Bing Chat selezionano fonti autorevoli basandosi sulla qualità e sulla chiarezza dei dati forniti. Organizzare correttamente le informazioni con markup validi consente di competere più efficacemente nei risultati di ricerca basati su AI, rendendo un sito più visibile in contesti che vanno oltre la ricerca testuale tradizionale.

L’impatto sulla SEO e sulla visibilità online

L’ottimizzazione basata sui dati strutturati offre vantaggi concreti in termini di visibilità, sebbene non influisca direttamente sui fattori di ranking. L’incremento del traffico organico e del tasso di interazione è una conseguenza diretta della possibilità di ottenere risultati più dettagliati e pertinenti. Google mostra una chiara preferenza per pagine che forniscono dati leggibili attraverso Schema.org e standard simili, migliorando le possibilità di apparire tra gli elementi visivi delle SERP.

L’aumento del CTR è uno degli effetti più evidenti dell’uso corretto dei dati strutturati. Le pagine che attivano i rich snippet spesso registrano un’attenzione maggiore rispetto ai risultati standard, con un incremento del numero di click fino al 30%, secondo case study analizzati nel settore eCommerce. La riduzione della frequenza di rimbalzo è un’altra conseguenza diretta: un utente che vede dettagli chiari nei risultati di ricerca è più predisposto a interagire con il contenuto, trovando esattamente ciò che cercava senza dover esplorare più pagine alla cieca.

L’efficacia dei dati strutturati è stata dimostrata anche da siti di grandi dimensioni, come Rakuten, che ha implementato markup dettagliati per migliorare la leggibilità dei prodotti nelle SERP. Le analisi post-implementazione hanno rivelato un incremento del 35% nelle conversioni e un miglioramento del 47% nelle impressioni sui prodotti ottimizzati. Questi dati evidenziano come la strutturazione delle informazioni sia diventata un fattore determinante per il traffico e l’engagement sui siti web.

Perché usare i dati strutturati: i vantaggi principali

Da tutto quanto scritto possiamo aver già intuito l’importanza dei dati strutturati per un sito, che sono un utile strumento per “parlare” ai motori di ricerca in una lingua per loro più comprensibile.

Se ben usati, i dati strutturati possono supportare il nostro lavoro SEO perché rendono più facile per Google capire di cosa trattano le pagine, i prodotti e il sito web: il compito di Google è sempre quello di comprendere il contenuto di una pagina per dare risposte agli utenti, e usare i dati strutturati è come comunicare direttamente con Google fornendo agli algoritmi indizi espliciti sul significato di una pagina, che potenzialmente possono aiutarci anche in termini di visibilità.

Quando opportuno, infatti, i dati strutturati cambiano l’aspetto dei nostri snippet nella Ricerca, mostrando più informazioni – e più specifiche – agli utenti, che quindi potrebbero avere maggiori probabilità di fare clic sui nostri risultati. Le persone apprezzano i rich snippet – che sono appunto informazioni dettagliate su una pagina web che Google apprende grazie ai dati strutturati – perché possono scoprire immediatamente quali ingredienti servono per una ricetta, quanto è difficile o quanto tempo di preparazione serva, e ancora quante calorie conterrà il piatto; oppure, possono scoprire il prezzo dei prodotti e cosa ne pensano le persone che li hanno comprati.

Insomma: se Google comprende il markup delle pagine, può utilizzare tali informazioni per aggiungere rich snippet e altre funzionalità al tuo risultato di ricerca. Volendo tradurre in altre parole, a Google servono i dati strutturati di un sito e di una pagina, e li utilizza per attivare risultati di ricerca che possono essere più coinvolgenti per gli utenti, che potrebbero essere così incoraggiati a interagire maggiormente con il sito web.

È proprio Google a rivelare i risultati di successo di alcuni case study di siti web che hanno implementato i dati strutturati per il proprio sito:

• Rotten Tomatoes ha aggiunto i dati strutturati a 100.000 pagine uniche e ha registrato una percentuale di clic del 25% superiore nelle pagine con dati strutturati, rispetto alle pagine senza dati strutturati.
• Food Network ha convertito l’80% delle sue pagine per attivare le funzionalità dei risultati di ricerca e ha registrato un aumento del 35% delle visite.
• Rakuten ha rilevato che gli utenti trascorrono 1,5 volte più tempo sulle pagine in cui sono stati implementati i dati strutturati rispetto alle pagine senza dati strutturati e una percentuale di interazione 3,6 volte maggiore sulle pagine AMP con funzionalità dei risultati di ricerca rispetto alle pagine AMP senza funzionalità.
• Nestlé ha rilevato che le pagine mostrate come risultati avanzati nella Ricerca hanno una percentuale di clic più elevata dell’82% rispetto alle pagine non mostrate come risultati avanzati.

I benefici dei markup per la visibilità organica

Qualche tempo fa, il Search Advocate Daniel Waisberg ha pubblicato un articolo per approfondire il tema, evidenziando che utilizzare i dati strutturati su un sito permette di garantire un’esperienza di ricerca più ricca e può far la differenza tra performance positive e negative – anche alla luce delle nuove tendenze di engagement degli utenti sulle SERP.

Per spiegare i vantaggi concreti dell’uso di dati strutturati, il blog di Mountain View analizza tre esempi concreti di siti che hanno tratto benefici in termini di prestazioni e ranking, ovvero Eventbrite, Jobrapido e Rakuten. Nel primo caso, il sito di gestione e ticketing di eventi

Eventbrite ha sfruttato i dati strutturati per la copertura degli eventi e ha visto un aumento del 100% della crescita del traffico anno su anno dalla ricerca.

L’altro caso di studio citato da Google riguarda il motore di ricerca per la ricerca di offerte di lavoro, Jobrapido, che si è integrato con la job experience su Google Search e ha visto un aumento del 115% del traffico organico, un aumento del 270% delle registrazioni di nuovi utenti da traffico organico e una riduzione della frequenza di rimbalzo del 15% per i visitatori di Google di pagine di lavoro. Infine, il colosso nipponico Rakuten, come già detto, ha utilizzato la recipe search experience (esperienza di ricerca per le ricette) e ha generato un aumento di 2,7 del traffico volte dai motori di ricerca e un aumento di 1,5 volte della durata della sessione.

I tre principali vantaggi diretti per un sito

Ancor più interessanti sono i consigli che arrivano da Google su come usare i dati strutturati per ottenere benefici per il proprio sito online, perché l’articolo elenca alcuni possibili benefit che si generano, sintetizzabili in aumento della brand awareness, evidenziazione del contenuto ed evidenziazione delle informazioni sul prodotto.

In relazione alla brand awareness, l’uso di dati strutturati permette di sfruttare funzionalità come il searchbox con logo, informazioni di Local business e link al sito; oltre ad aggiungere il markup, bisogna verificare il sito per il Knowledge Panel (il Riquadro informativo) e rivendicare l’attività sul Google Business Profile (ex Google My Business).

Chi pubblica contenuti online può invece trarre vantaggio dalle numerose feature che possono promuovere gli articoli e attirare più utenti, a seconda del proprio settore; l’elenco di rich result comprende articoli informativi, breadcrumb, eventi, offerte di lavoro, ricette, recensioni e altro ancora.

I benefici possono riguardare anche gli eCommerce che vendono prodotti, perché i dati strutturati in pagina consentono a Google di mostrare immediatamente informazioni come prezzo, disponibilità e punteggio delle recensioni.

I benefici per gli utenti e il miglioramento dell’esperienza di ricerca

Cambiando prospettiva, ci sono effetti positivi anche per gli utenti finali. L’obiettivo di Google non è solo quello di classificare le pagine web, ma anche di migliorare l’esperienza di navigazione delle persone che utilizzano il suo servizio. I dati strutturati rendono questo possibile fornendo informazioni contestualizzate e facilmente accessibili, riducendo il tempo necessario per ottenere risposte pertinenti.

L’adozione di queste tecnologie migliora la qualità delle interazioni tra chi cerca un’informazione e il motore di ricerca: una scheda prodotto completa elimina la necessità di cliccare su più pagine per ottenere dettagli su prezzo e disponibilità, mentre un article markup ben strutturato rende più semplice individuare contenuti specifici all’interno di un portale di news. Con l’introduzione di strumenti di ricerca generativa avanzata, la disponibilità di dati chiari e formalizzati influenzerà sempre più il modo in cui le informazioni vengono elaborate .

Chi dovrebbe usare i dati strutturati e perché

L’adozione dei dati strutturati non è limitata a grandi portali o piattaforme con risorse avanzate: qualsiasi sito web che intenda migliorare la propria visibilità nei risultati di ricerca e offrire esperienze più chiare e immediate agli utenti può trarre beneficio dall’implementazione di schema markup. Dai piccoli business agli eCommerce, dai blog ai siti di notizie, la capacità di fornire informazioni strutturate ai motori di ricerca rappresenta un’opportunità concreta per aumentare la rilevanza e la competitività online.

L’interpretazione accurata dei contenuti da parte di Google dipende dalla chiarezza delle informazioni fornite. Un sito che presenta dati strutturati ben implementati ha maggiori probabilità di essere compreso e valorizzato nei risultati di ricerca, con effetti diretti sulla presentazione delle pagine nelle SERP. La possibilità di comparire in formati avanzati, come i rich snippet o i caroselli tematici, arricchisce il modo in cui le informazioni vengono visualizzate dagli utenti che effettuano una ricerca, aumentando il tasso di interazione e la fiducia nei contenuti mostrati.

Oltre a incidere sulla visibilità nelle ricerche Google, l’adozione dei dati strutturati trova applicazione in contesti ancora più ampi. Nel settore eCommerce, facilita l’integrazione con piattaforme di vendita e marketplace, mentre nella gestione dei dati aziendali contribuisce all’adattamento agli standard GS1 Digital Link e Digital Product Passport, fondamentali per la trasparenza e la tracciabilità nel commercio digitale. Il loro impatto si riflette anche nei processi di ottimizzazione mediatica e giornalistica, dove le informazioni ben strutturate permettono di collegare fonti verificate e migliorare la classificazione tematica dei contenuti in ambito editoriale.

Quali sono business e settori con maggior beneficio

L’implementazione dei dati strutturati si traduce in vantaggi concreti per diversi settori, ottimizzando la maniera in cui Google e gli utenti percepiscono i contenuti e migliorandone la fruizione diretta dalle SERP. L’utilità non si misura soltanto in termini di ottimizzazione tecnica, ma anche come leva strategica per aumentare la visibilità e garantire maggiore affidabilità ai dati forniti.

• eCommerce

Nei siti di vendita online, i dati strutturati rappresentano un elemento chiave per la valorizzazione dei prodotti nelle ricerche Google. Attraverso il markup specifico per schede prodotto è possibile rendere immediatamente visibili informazioni come disponibilità, prezzo, brand, varianti e recensioni, migliorando l’esperienza di chi esplora il catalogo direttamente dai risultati di ricerca. L’adozione di strutture dati per le schede prodotto non si limita alle pagine individuali, ma si estende alle raccolte di articoli, offrendo a Google strumenti più efficaci per comprendere la classificazione delle informazioni e proporre risultati più coerenti. Le aziende che integrano correttamente i markup avanzati vedono un impatto positivo nelle performance di search, con un aumento del coinvolgimento degli utenti e un incremento potenziale del tasso di conversione.

• Blog e editori

Nel settore dell’editoria digitale, i dati strutturati sono ormai parte integrante delle strategie di ottimizzazione per Google News. L’organizzazione semantica dei contenuti redazionali permette ai motori di ricerca di distinguere non solo la natura di una pagina, ma anche la sua relazione con altri articoli dello stesso argomento. L’inclusione di pagine nei caroselli tematici e nelle sezioni dedicate ai contenuti informativi passa dall’implementazione corretta dei dati strutturati. Google utilizza il markup di tipo “Article” per identificare rapidamente la pubblicazione e classificarla tra le fonti rilevanti di una determinata tematica, favorendo una distribuzione più efficace degli articoli in base alle query degli utenti.

• Local business

Le imprese con una presenza fisica possono sfruttare i dati strutturati per ottimizzare la visibilità nella SEO locale. Attraverso il markup dedicato ai business locali è possibile fornire dettagli aggiornati su ubicazione, orari di apertura, categorie di servizio e contatti, facilitando la reperibilità dell’attività direttamente nelle SERP. L’integrazione con Google Maps e le schede Google Business Profile diventa più efficace quando il sito web aziendale adotta strutture dati coerenti con le informazioni già presenti nei database di Google. Oltre a migliorare il posizionamento nelle ricerche locali, questa pratica aiuta a rafforzare la coerenza del brand online, evitando incongruenze tra diverse piattaforme.

• Industria e supply chain

Nei settori che operano nella gestione della catena di distribuzione e nella vendita al dettaglio su larga scala, l’adozione di standard per la strutturazione dei dati risponde a esigenze di tracciabilità e trasparenza. Gli standard GS1 Digital Link e Digital Product Passport permettono di associare a ogni prodotto un’identità digitale, semplificando l’accesso alle informazioni chiave legate a caratteristiche, certificazioni, provenienza o modalità di smaltimento. Questi sistemi di dati strutturati trovano applicazione nell’eCommerce, nelle piattaforme di logistica e nei sistemi di gestione cataloghi per distributori e rivenditori. L’integrazione nativa con i motori di ricerca e con i marketplace digitali garantisce vantaggi competitivi nella presentazione di prodotti certificati, offrendo maggiore accessibilità ai dati tecnici da parte di consumatori e operatori del settore.

SEO e marketer: perché lavorare con i dati strutturati

L’ottimizzazione dei dati strutturati non è solo una necessità tecnica, ma una leva strategica per professionisti del marketing e specialisti SEO che mirano a migliorare il posizionamento di un sito web e aumentarne la capacità di attrarre traffico qualificato. L’evoluzione delle SERP e l’uso crescente dell’intelligenza artificiale nelle ricerche rendono imprescindibile l’adozione di strumenti efficaci per garantire che le informazioni siano interpretate nel modo più chiaro e completo possibile.

Google sta premiando sempre di più i contenuti strutturati, facilitandone la classificazione e valorizzando quelli che offrono informazioni dettagliate e facili da leggere sin dai risultati di ricerca. Questo impatta direttamente sulla competitività, consentendo a un sito di differenziarsi visivamente nelle SERP rispetto ai concorrenti e di ottenere snippet arricchiti che catturano maggiormente l’attenzione degli utenti.

Il ruolo dei dati strutturati si estende anche alle strategie di digital PR e social SEO, facilitando la connessione tra informazioni pubblicate su diverse piattaforme e garantendo una maggiore coerenza semantica tra sito web, news media e profili aziendali online. La possibilità di integrare markup specifici per eventi, comunicati stampa o schede informative aiuta a rendere le campagne mediatiche più efficaci, migliorando la loro diffusione sui canali di distribuzione digitale e aumentando le probabilità di apparire in knowledge panel o risultati avanzati.

L’efficacia di queste tecniche non si misura solo in termini di visibilità immediata, ma anche nelle opportunità di analisi avanzata che offrono. Google Search Console e strumenti di monitoraggio SEO permettono di valutare il rendimento delle pagine con markup e di comprendere meglio come i dati strutturati incidano sulle performance di ricerca. Questo consente di ottimizzare nel tempo la strategia, intervenendo sui markup più rilevanti e adattando le implementazioni alle caratteristiche specifiche del settore di riferimento.

Integrare correttamente i dati strutturati significa, quindi, non solo migliorare l’interpretazione delle pagine web da parte dei motori di ricerca, ma anche favorire strategie di content marketing più efficaci, con un impatto misurabile sulle metriche di crescita e di interazione con l’utente.

Quali sono i dati strutturati: tipologie e utilizzo

I dati strutturati si presentano sotto diverse forme e tipologie, adattandosi alle esigenze specifiche di siti web, eCommerce, blog e piattaforme informative. La scelta del formato e del tipo di markup dipende dagli obiettivi del sito e dalle informazioni che si vogliono rendere accessibili ai motori di ricerca.

Google ha progressivamente affinato il proprio utilizzo dei dati strutturati, introducendo nuove funzionalità e rimuovendo markup ormai meno rilevanti. L’eliminazione dei FAQ Rich Results e degli How-To Results dalle SERP, ad esempio, ha segnato una svolta nel modo in cui Google gestisce le informazioni strutturate, mentre l’aggiunta di schemi come Vehicle listing, Discount offers e 3D Model ha dimostrato un’evoluzione verso un maggiore supporto per il commercio elettronico e le ricerche transazionali.

Comprendere le categorie di dati strutturati disponibili consente di adottare le soluzioni più adatte per migliorare la leggibilità del sito, attivare risultati avanzati nelle SERP e garantire una maggiore rilevanza per il pubblico di riferimento.

I formati supportati da Google

I dati strutturati possono essere implementati in diversi formati, ognuno con caratteristiche che ne influenzano l’efficacia e la facilità di gestione. Google ha dichiarato ufficialmente di preferire un formato rispetto agli altri, ma continua a supportare anche alternative utilizzate da specifici CMS e piattaforme.

• JSON-LD

Il formato JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) è la soluzione suggerita da Google per l’implementazione dei dati strutturati. Questo standard consente di inserire i dati strutturati all’interno del codice della pagina senza modificarne direttamente l’HTML, semplificando la gestione e il debugging del markup.

Dal punto di vista tecnico, si tratta di una notazione JavaScript incorporata in un tag <script> negli elementi <head> e <body> di una pagina HTML; questo markup non è interlacciato con il testo visibile all’utente, fatto che rende più facile esprimere elementi di dati nidificati, come l’elemento Country di PostalAddress di MusicVenue di Event.

Uno dei punti di forza di JSON-LD sta nella sua flessibilità: il contenuto strutturato può essere gestito facilmente attraverso script dinamici, permettendo ai sistemi di aggiornamento automatico di modificare i dati senza dover intervenire sul codice sorgente della pagina. Inoltre, Google può leggere i dati JSON-LD quando vengono inseriti dinamicamente nei contenuti della pagina, ad esempio tramite codice JavaScript o widget incorporati nel sistema di gestione dei contenuti. Queste caratteristiche li rendono particolarmente adatto per eCommerce, piattaforme editoriali e siti che pubblicano frequentemente contenuti aggiornati.

• Microdati

I Microdati rappresentano un’alternativa che incorpora direttamente gli elementi di dati strutturati nell’HTML della pagina. Questo metodo associa ogni informazione strutturata a specifici elementi visibili del sito, annidando il markup all’interno dei tag già presenti nel codice.

Dal punto di vista tecnico, si tratta di una specifica HTML open-community utilizzata per nidificare i dati strutturati all’interno del contenuto HTML, utilizzando gli attributi dei tag HTML per denominare le proprietà che intendiamo esporre come dati strutturati. Viene generalmente utilizzata nell’elemento <body>, ma può essere usata nell’elemento <head>.

Sebbene questo approccio garantisca una stretta connessione tra contenuto e dati, risulta più complesso da gestire in contesti dinamici. Ogni modifica richiede un intervento diretto nel codice della pagina, aumentando il rischio di errori e disallineamenti tra i dati mostrati all’utente e quelli interpretati dal motore di ricerca.

• RDFa

L’RDFa (Resource Description Framework in Attributes) è una soluzione che estende l’HTML5 per arricchire le informazioni di una pagina con dati strutturati. Sfrutta attributi di tag HTML che corrispondono al contenuto visibile all’utente che intendiamo descrivere per i motori di ricerca, comunemente usati sia nella sezione <head> che <body> della pagina HTML.. Questo approccio consente di espandere il collegamento semantico tra gli elementi del sito, favorendo una più chiara interpretazione dei contenuti da parte dei motori di ricerca.

Nonostante la sua scalabilità e potenziale efficacia in contesti di knowledge graph, l’adozione di RDFa è meno diffusa rispetto a JSON-LD, principalmente a causa della maggiore complessità di integrazione e gestione del markup. Google continua a supportarlo, ma incentiva l’uso di alternative più semplici e flessibili.

I markup più utilizzati e le funzionalità attivate

Il ricorso ai dati strutturati non si limita alla loro implementazione tecnica, ma riguarda soprattutto le funzionalità che possono attivare nei risultati di ricerca. Google analizza il contenuto della pagina e, in presenza di un markup valido, può generare SERP arricchite da elementi visivi e informativi che migliorano l’esperienza dell’utente e aumentano la visibilità del sito.

L’aggiornamento degli standard ha portato alla rimozione di alcune feature precedentemente molto diffuse, come gli FAQ e How-To rich results, mentre ha ampliato il supporto per schemi orientati al commercio elettronico e alla gestione delle identità digitali.

• Article

Il markup Article è progettato per migliorare la classificazione e la presentazione degli articoli di blog e delle pubblicazioni editoriali. Contribuisce a rendere più chiara la struttura del contenuto, facilitando il riconoscimento di titolo, autore, data di pubblicazione e altri metadati.

Usato in modo corretto, permette di attivare risultati avanzati nei Google News Carousels, aumentando la copertura dei contenuti nelle ricerche tematiche e nelle aree dedicate alle notizie.

• Product e Review

Per gli eCommerce, i dati strutturati associati ai prodotti consentono ai motori di ricerca di comprendere più dettagliatamente le caratteristiche delle offerte disponibili sul sito. Il markup Product permette di specificare nome, prezzo, disponibilità e descrizione di un prodotto, mentre Review consente di aggiungere valutazioni, punteggi e recensioni degli utenti, evidenziando queste informazioni già nella SERP.

L’uso combinato di questi elementi migliora l’efficacia della ricerca transazionale e consente a Google di generare schede più rilevanti per gli acquirenti, favorendo il traffico qualificato sulle pagine di vendita.

• Breadcrumbs e LocalBusiness

I dati strutturati dedicati alla navigazione del sito e alle attività locali migliorano la struttura delle pagine e ne ottimizzano la presentazione nei risultati di ricerca correlati a ricerche geolocalizzate e percorsi di navigazione.

Il markup BreadcrumbList aiuta a definire la gerarchia delle pagine di un sito, permettendo di mostrare percorsi intuitivi direttamente nei risultati organici. Il markup LocalBusiness, invece, consente alle attività commerciali di trasmettere a Google informazioni verificate su sede, orari di apertura, contatti e servizi offerti, migliorando la gestione della presenza locale online.

• Recipe

Il markup Recipe è dedicato ai siti che pubblicano contenuti legati alla cucina e alle ricette. Google utilizza questi dati per costruire risultati interattivi che evidenziano ingredienti, tempi di preparazione, difficoltà della ricetta e informazioni nutrizionali, migliorando la fruizione delle pagine per gli utenti che cercano istruzioni culinarie dettagliate.

Nuovi markup e feature rese disponibili da Google

Di recente, Google ha introdotto nuovi schemi che rispondono alle esigenze emergenti del settore eCommerce e della vendita online, permettendo ai rivenditori di ottimizzare la presentazione delle schede prodotto e di gestire promozioni con maggiore visibilità nei risultati di ricerca.

• Vehicle listing

Il markup Vehicle listing consente alle aziende che operano nel settore automobilistico di presentare veicoli in vendita con schede dettagliate direttamente nei risultati di ricerca. I dati possono includere marca, modello, anno di produzione, chilometraggio ed eventuali offerte speciali, facilitando il confronto tra più opzioni per gli utenti interessati all’acquisto di un’auto.

• Discount offers

L’inclusione del markup Discount offers è un passo significativo per l’ottimizzazione delle campagne promozionali nei motori di ricerca. Questo schema consente di associare sconti e offerte a specifici prodotti e servizi, con dettagli aggiornati in tempo reale che migliorano la visibilità delle promozioni direttamente nelle SERP senza necessità di campagne a pagamento.

• 3D Model per prodotti

L’introduzione del supporto ai modelli 3D nei risultati di ricerca offre un’esperienza più immersiva per gli utenti che vogliono esaminare i prodotti prima dell’acquisto. Questo markup è fondamentale per aziende che operano in settori come tecnologia, arredamento e moda, dove la visualizzazione tridimensionale può influenzare la decisione d’acquisto.

Come implementare i dati strutturati sul sito

L’inserimento dei dati strutturati in una pagina web richiede un approccio preciso, che può variare a seconda del livello di controllo, delle competenze tecniche e delle esigenze di aggiornamento del sito.

A livello generale, i dati strutturati sul eeb utilizzano Schema.org come vocabolario di riferimento; l’implementazione nelle pagine può avvenire in modi diversi, come modificare direttamente il codice HTML, utilizzare plugin e strumenti automatizzati o affidarsi all’intelligenza artificiale per la generazione del markup.

Per ottenere i migliori risultati occorre assicurarsi che il markup sia conforme agli standard definiti da Google e Schema.org, evitando errori sintattici o attributi non supportati, e in tal senso possiamo fare affidamento a tool come l’Assistente per il markup dei dati strutturati di Google. Anche una configurazione formalmente corretta potrebbe non portare vantaggi SEO se i dati forniti non sono coerenti con il contenuto della pagina o se Google non li ritiene rilevanti per l’attivazione di risultati avanzati nelle SERP.

Possiamo scegliere di aggiungere manualmente il codice alle pagine del sito se sappiamo come lavorare con il codice e abbiamo familiarità col processo di creazione e aggiunta dei dati strutturati al sito; in alternativa, possiamo utilizzare un plugin dedicato, che non richiedono conoscenze tecniche nel codice, ma necessitano comunque di una comprensione della SEO e del funzionamento del markup semantico, oltre di una revisione generale del contenuto e della gestione dei campi obbligatori. Molti di questi plugin aggiungono automaticamente i dati più importanti per la tipologia di sito e possiamo selezionare e determinare quale tipo di contenuto è presente per pagina o articolo, e quindi descrivere la pagina nel modo più appropriato per i motori di ricerca con dati strutturati validi.

Un passaggio fondamentale è la verifica del codice prima della pubblicazione: strumenti come il Test dei risultati avanzati di Google e il Validator di Schema.org permettono di individuare eventuali problemi e garantire che i dati siano strutturati nel modo più efficace possibile.

Inoltre, per semplificare ancor di più le operazioni, Google mette a disposizione degli elenchi di dati strutturati da copiare, personalizzare e incollare nella pagina del sito, ma anche su schema.org è possibile reperire esempi prelevabili completi di documentazione. Sono presenti script da inserire per implementare i dati strutturati per varie tipologie di informazione o proprietà, come breadcrumb, bullets, nome del sito, sitelinks, contatti, profili social, loghi, corsi, recensioni, video e informazioni scientifiche (tra le voci più recenti).

Aggiungere i dati strutturati: inserimento manuale nel codice HTML

L’inserimento diretto dei dati strutturati nel codice della pagina è un metodo che consente massima libertà e controllo, ma richiede una conoscenza avanzata della sintassi e delle best practice di Schema.org. Tra i vari formati disponibili, Google ha dichiarato che JSON-LD è quello preferito, poiché separato dal contenuto visibile e più semplice da modificare rispetto alle alternative come Microdata e RDFa.

L’implementazione manuale del markup JSON-LD avviene tipicamente nel <head> della pagina o prima della chiusura del <body>. Ad esempio, per una scheda prodotto in un eCommerce, il codice potrebbe essere strutturato nel seguente modo:

<script type=”application/ld+json”>

{

  “@context”: “https://schema.org/”,

  “@type”: “Product”,

  “name”: “Smartphone XYZ”,

  “image”: “https://www.sito.com/images/smartphone.jpg”,

  “description”: “Smartphone di ultima generazione con tripla fotocamera e batteria a lunga durata.”,

  “brand”: {

    “@type”: “Brand”,

    “name”: “XYZ”

  },

  “offers”: {

    “@type”: “Offer”,

    “price”: “399.99”,

    “priceCurrency”: “EUR”,

    “availability”: “https://schema.org/InStock”

  }

}

</script>

L’inserimento manuale di questo codice JSON-LD permette a Google di interpretare con precisione dettagli cruciali del prodotto, come nome, prezzo, disponibilità e immagine.

Oltre alla scrittura diretta del markup, è possibile validare la sintassi prima della pubblicazione utilizzando strumenti dedicati. Il Test dei risultati avanzati di Google permette di verificare se il codice è leggibile e compatibile con le funzionalità della ricerca, mentre il Validator Schema.org consente di controllare la corretta applicazione del formato JSON-LD.

Come funziona l’automazione con AI e strumenti dedicati

L’aggiunta manuale dei dati strutturati è una soluzione efficace per chi necessita di un controllo diretto sul markup, ma può risultare impegnativa per siti con molte pagine o aggiornamenti frequenti. In questi casi, ricorrere a strumenti basati su AI o a script automatizzati semplifica l’implementazione e la gestione del codice.

L’intelligenza artificiale ha reso possibile l’estrazione e la generazione automatica di dati strutturati, migliorando la precisione e la scalabilità della loro implementazione. Strumenti basati su AI, come WordLift, analizzano automaticamente il contenuto della pagina e generano il markup JSON-LD più appropriato.

Questi sistemi funzionano attraverso modelli di apprendimento automatico che riconoscono entità chiave all’interno del testo, come nomi di prodotti, autori, date e recensioni. Dopo aver identificato questi elementi, l’AI è in grado di strutturare i dati e integrarli direttamente nel codice della pagina, senza che sia necessario un intervento manuale.

Un vantaggio di questo approccio è la continua ottimizzazione del markup, grazie alla capacità dell’AI di adattare dinamicamente i dati in base ai cambiamenti del sito e agli aggiornamenti degli algoritmi di Google. Questo rende gli strumenti basati su AI particolarmente utili per testate giornalistiche, grandi portali di contenuti e siti in rapida espansione.

Tra gli strumenti disponibili per l’aggiunta di dati strutturati dobbiamo citare anche Evidenziatore di dati (Data Highlighter), accessibile tramite Google Search Console, una funzione che consente di marcare le informazioni rilevanti direttamente nell’interfaccia dello strumento, senza la necessità di modificare il codice HTML del sito.

L’utilizzo è basato su un’interazione visuale: il webmaster seleziona gli elementi di una pagina (ad esempio il titolo di un articolo, il nome di un prodotto o la data di un evento) e assegna loro un’etichetta corrispondente al tipo di dato supportato. Google interpreta queste annotazioni e utilizza le informazioni per migliorare la visualizzazione del sito nei risultati di ricerca.

Tuttavia, Evidenziatore di dati presenta alcune limitazioni che lo rendono meno efficace rispetto all’inserimento diretto di markup JSON-LD. Google può interpretare solo le pagine già scansionate, il che significa che eventuali modifiche o contenuti di nuova pubblicazione potrebbero non essere immediatamente elaborati. Inoltre, l’utilizzo di questa soluzione avviene solo a beneficio di Google, mentre altri motori di ricerca come Bing o Yahoo non potranno usufruire delle stesse informazioni.

Python per l’implementazione avanzata

Per chi gestisce siti con molte pagine dinamiche, l’automazione può essere portata a un livello più avanzato utilizzando Python e librerie specifiche per la generazione dinamica di dati strutturati.

Librerie come BeautifulSoup permettono di estrarre informazioni testuali da pagine HTML esistenti, mentre con jsonschema è possibile strutturare il markup JSON-LD in modo conforme agli standard richiesti dai motori di ricerca. Questo tipo di implementazione è particolarmente utile per portali di eCommerce, siti di recensioni e piattaforme che necessitano di creare schemi personalizzati senza doverli scrivere manualmente per ogni singola pagina.

Un esempio pratico di generazione automatizzata di JSON-LD con Python:

import json

structured_data = {

    “@context”: “https://schema.org”,

    “@type”: “BlogPosting”,

    “headline”: “Come generare dati strutturati con Python”,

    “author”: {

        “@type”: “Person”,

        “name”: “Mario Rossi”

    },

    “datePublished”: “2025-02-15”,

    “mainEntityOfPage”: {

        “@type”: “WebPage”,

        “@id”: “https://www.sito.com/articolo”

    }

}

json_ld = json.dumps(structured_data, indent=4)

print(json_ld)

Questo script permette di generare dinamicamente il markup per articoli di blog, personalizzando automaticamente titolo, autore e altri dettagli. Una volta integrato con un sistema CMS, il codice JSON-LD può essere popolato in modo dinamico per ciascun nuovo contenuto pubblicato.

Come verificare i dati strutturati e fare debugging del codice

L’implementazione dei dati strutturati, come detto, non termina con la loro integrazione nel sito, ma richiede una costante verifica e ottimizzazione per rispondere alle evoluzioni degli algoritmi di ricerca e sfruttare al meglio le opportunità offerte da Google e dagli altri motori di ricerca.

Insomma: dopo aver aggiunto i dati strutturati è essenziale testare la validità del codice prima della pubblicazione per evitare errori che possano compromettere la loro interpretazione da parte di Google. La mancata compliance con gli standard può infatti rendere il markup inefficace e impedire l’attivazione di funzioni avanzate nei risultati di ricerca.

Google mette a disposizione strumenti appositi che permettono di verificare se il markup JSON-LD, Microdata o RDFa è stato applicato correttamente e se tutti gli attributi richiesti sono presenti.

• Test dei risultati avanzati di Google

Questo tool consente di testare una pagina o un frammento di codice per verificare quali dati strutturati Google riesce a leggere e interpretare. Il sistema segnala eventuali errori, evidenziando attributi mancanti o proprietà che potrebbero rendere il markup non idoneo per attivare determinate feature nelle SERP.

Utilizzarlo prima della pubblicazione è un passaggio fondamentale per evitare problemi di implementazione che potrebbero annullare i benefici dei dati strutturati.

I dati strutturati possono essere aggiunti a una pagina utilizzando il vocabolario schema.org oppure taggando i dati nella pagina utilizzando il tool Evidenziatore di dati di Google, e attualmente sono supportate nove categorie di dati, per definire articoli, eventi, attività commerciali locali, film, prodotti, ristoranti, applicazioni software, puntate TV e libri.

Oltre agli strumenti ufficiali di test, ricordiamo che anche Evidenziatore di dati di Google può essere un’opzione alternativa per segnalare informazioni strutturate senza dover modificare il codice della pagina. Sebbene possa essere utile in alcuni casi, questa soluzione non sostituisce comunque un’implementazione diretta in JSON-LD e potrebbe non garantire un riconoscimento costante delle informazioni da parte del motore di ricerca.

• Validator Schema.org

Lo strumento ufficiale di Schema.org permette di analizzare in modo dettagliato il codice JSON-LD, mostrando possibili problemi di sintassi e suggerendo correzioni per migliorare la compatibilità del markup. Contrariamente al Test dei risultati avanzati di Google, che valuta solo gli schemi supportati dal motore di ricerca, il Validator Schema.org verifica la conformità all’intero vocabolario utilizzabile dai motori di ricerca e dalle applicazioni semantiche.

Integrare questi controlli nella normale procedura di pubblicazione dei dati strutturati aiuta a garantire maggiore accuratezza e affidabilità del markup, evitando penalizzazioni o la mancata visualizzazione dei risultati avanzati nelle SERP. In presenza di errori, correggere rapidamente il codice previene inutili perdite di opportunità in termini di visibilità e interazione dell’utente.

L’evoluzione dei dati strutturati e il ruolo dell’AI

L’adozione dei dati strutturati non si limita più alla semplice ottimizzazione SEO e il loro utilizzo sta evolvendo rapidamente grazie all’integrazione con tecnologie di intelligenza artificiale, knowledge graph e sistemi di ricerca basati su AI generativa.

Negli ultimi anni, Google e altri motori di ricerca hanno accelerato lo sviluppo di algoritmi in grado di comprendere il significato profondo delle informazioni online, andando oltre la semplice indicizzazione testuale. In questo scenario, i dati strutturati rappresentano un pilastro fondamentale perché forniscono un quadro semantico chiaro e interpretabile dalle AI, migliorando la qualità e l’affidabilità dei risultati di ricerca.

Le nuove tecnologie di retrieval-based search e AI generativa hanno modificato il modo in cui le informazioni vengono elaborate. Strumenti come Google AI Overview e Bing Copilot non si limitano a mostrare risultati testuali, ma generano risposte semantiche basate su set di dati strutturati e connessioni logiche tra i contenuti. La costruzione di modelli intelligenti in grado di connettere informazioni diverse passa dall’adozione di pattern di dati chiari, verificabili e classificabili, che solo una strutturazione solida dei contenuti può offrire.

L’evoluzione in atto dimostra come i dati strutturati non siano più semplicemente un modo per arricchire una pagina web di metadati, ma uno strumento essenziale per rendere le informazioni machine-readable e inserirle in un ecosistema più vasto, alimentato dall’AI. L’integrazione con i knowledge graph e la ricerca avanzata porterà nei prossimi anni a un uso sempre più raffinato del markup semantico, con un impatto significativo sulla visibilità e sull’affidabilità delle fonti digitali.

L’incrocio tra AI, knowledge graph e structured data

L’applicazione dell’intelligenza artificiale nel campo dei dati strutturati si basa su un modello di connessione tra entità, contenuti e relazioni semantiche. I motori di ricerca non operano più come semplici aggregatori di risultati testuali, ma utilizzano knowledge graph, ontologie semantiche e modelli avanzati di recupero dati per generare risposte più articolate e contestualizzate.

L’integrazione tra structured data e knowledge graph permette di costruire un’infrastruttura informativa nella quale le relazioni tra concetti diversi vengono elaborate con maggiore precisione. Un esempio significativo è Graph-based Retrieval Augmented Generation (Graph RAG) , un modello che combina knowledge graph con sistemi di retrieval-based search, migliorando la capacità dell’AI di generare risposte basate su fonti strutturate e interconnesse.

L’uso di Graph RAG e knowledge graph consente di superare i limiti della ricerca testuale classica, offrendo informazioni contestualizzate e verificabili. Le AI che adottano questo modello costruiscono risposte più dettagliate perché possono accedere a contenuti organizzati semanticamente, identificando connessioni che nelle ricerche tradizionali non emergerebbero.

Il ruolo dell’ontologia semantica nei Large Language Models (LLM) è sempre più centrale. Le AI attuali funzionano su basi probabilistiche e predittive, ma l’assenza di dati strutturati ben definiti può portare a risposte inesatte o a informazioni prive di contestualizzazione. L’integrazione con un’ontologia ben costruita riduce il rischio di ambiguità, garantendo che le informazioni siano interpretate e selezionate correttamente prima di essere inserite nei risultati di ricerca.

Il futuro con l’intelligenza artificiale

L’adozione dell’AI nei motori di ricerca non sta solo ridefinendo i criteri di classificazione dei contenuti, ma sta anche aumentando la dipendenza dalle informazioni strutturate per generare risposte più affidabili e trasparenti. I sistemi di AI-powered search non si limitano più a una ricerca keyword-based, ma processano set di dati interconnessi per offrire soluzioni informative più articolate.

L’evoluzione più significativa si osserva nei sistemi di risposta generativa come Google AI Overview e Bing Copilot, che non si affidano più esclusivamente alla semplice ricerca di documenti, ma analizzano dati strutturati per comporre risposte complete e dettagliate .

Google AI Overview utilizza dati strutturati per estrarre entità, collegare concetti e generare contenuti informativi basati su fonti affidabili. La differenza rispetto ai risultati di ricerca tradizionali è evidente: mentre prima le SERP si limitavano a mostrare un elenco di link pertinenti, oggi le informazioni possono essere direttamente sintetizzate e presentate sotto forma di risposte AI-driven.

Bing Copilot segue un approccio simile, integrando knowledge graph e structured data per costruire risposte complesse, riducendo la necessità dell’utente di navigare tra più pagine per trovare le informazioni rilevanti. Questa tendenza suggerisce che i contenuti che non adottano dati strutturati corrono un rischio crescente di rimanere invisibili nelle nuove interfacce di ricerca basate su AI, che privilegiano fonti ottimizzate per la comprensione semantica.

Il futuro dell’ottimizzazione digitale si sta spostando sempre di più verso una sinergia tra AI e dati strutturati. Se in passato si pensava ai dati strutturati come semplici metadati aggiuntivi per arricchire le SERP, oggi è evidente che la loro funzione si sta trasformando in un elemento chiave per rendere i contenuti interpretabili dall’intelligenza artificiale e inserirli in un ambiente di ricerca completamente nuovo. Il modo in cui Google e Bing sfruttano questi dati dimostra che la ricerca del futuro non sarà solo basata su parole chiave e posizionamento, ma su un concetto più ampio di rilevanza semantica e relazione tra entità digitali.

Come usare bene i dati strutturati: strategie e best practice

L’implementazione dei dati strutturati è uno strumento potente per migliorare la comprensione e l’indicizzazione dei contenuti, ma l’efficacia dipende dalla qualità del markup e dalla sua coerenza con gli standard richiesti da Google. Non basta aggiungere uno schema senza criterio: occorre adottare una strategia precisa che tenga conto delle specificità del sito, della pertinenza delle informazioni e delle opportunità offerte dalla semantica del web.

L’uso corretto dei dati strutturati non si limita all’attivazione delle funzionalità SERP avanzate, ma può favorire una migliore integrazione con strategie di content marketing, migliorare il collegamento tra entità e potenziare la distribuzione delle informazioni attraverso knowledge graph. Per massimizzare l’impatto del markup, è essenziale seguire linee guida precise, ottimizzare la struttura semantica del sito e garantire che ogni schema implementato sia coerente con i contenuti reali della pagina.

Ottimizzazione avanzata per migliorare la resa in SERP

La semplice implementazione dei dati strutturati non è sufficiente a garantire un miglioramento delle performance nelle SERP. È fondamentale perfezionare la strategia di markup per ottimizzare il tasso di clic (CTR) e migliorare la qualità dell’informazione fornita ai motori di ricerca.

Un aspetto determinante è la scelta dei dati strutturati in base agli obiettivi del sito. Un eCommerce trarrà maggiore beneficio dall’integrazione dei markup Product e Offer, mentre un blog o un sito editoriale dovrebbe concentrarsi sugli elementi Article e Author per migliorare la leggibilità da parte di Google News. Oltre alla tipologia di dati utilizzata, è essenziale ottimizzare la loro disposizione semantica all’interno della pagina per garantire che l’intera struttura sia coerente con il contesto testuale.

Uno degli strumenti più efficaci per consolidare la brand identity e migliorare la reputazione nelle ricerche è l’uso corretto della proprietà sameAs. Questo attributo permette di collegare un ente o un brand ai suoi profili ufficiali, evitando ambiguità e favorendo la comparsa nelle schede informative di Google. Se utilizzato correttamente, può aiutare a consolidare l’identità digitale del sito e migliorare la sua connessione con knowledge panel verificati.

L’integrazione con i knowledge graph aziendali rappresenta un ulteriore livello avanzato di ottimizzazione. Strutturare i dati in modo che possano essere interpretati e collegati semanticamente alle reti informative esistenti permette di espandere la validità del sito come fonte affidabile, aumentandone la potenziale esposizione nei motori di ricerca. La gestione efficace di queste informazioni passa attraverso una pianificazione mirata del markup e l’utilizzo di dataset verificati e riconosciuti all’interno delle reti semantiche esistenti.

Le norme sulla qualità per i dati strutturati

Ovviamente, poi, ci sono delle regole più generali che riguardano il corretto approccio all’implementazione dei dati strutturati sulle nostre pagine, che ad esempio non devono violare le classiche linee guida di Ricerca Google per i contenuti, comprese quelle relative allo spam, così come sono elencate delle norme sulla qualità.

1. Contenuti.

• Fornire informazioni aggiornate, perché Google non mostrerà risultati avanzati per contenuti obsoleti non più pertinenti.
• Fornire contenuti originali generati da noi o dai nostri utenti.
• Non eseguire il markup di contenuti non visibili ai lettori della pagina: ad esempio, se il markup JSON-LD descrive un artista, il corpo HTML deve descrivere lo stesso artista.
• Non eseguire il markup di contenuti irrilevanti o fuorvianti, come recensioni fittizie o contenuti estranei all’argomento di una pagina.
• Non utilizzare dati strutturati per ingannare o fuorviare gli utenti; non rubare l’identità a persone o organizzazioni e non rappresentare in maniera ingannevole la nostra proprietà, affiliazione o scopo principale.
• I contenuti dei dati strutturati devono inoltre rispettare le linee guida o le norme sui contenuti aggiuntive, come documentato nella guida della funzionalità specifica. Ad esempio, i contenuti nei dati strutturati JobPosting devono rispettare le norme relative ai contenuti delle offerte di lavoro. I contenuti nei dati strutturati di tipo Esercitazioni devono rispettare le linee guida relative ai contenuti di tipo Esercitazioni.

2. Pertinenza. I dati strutturati devono essere una rappresentazione fedele dei contenuti della pagina, e Google segnala come esempi di dati non pertinenti:

• Un sito di live streaming sportivo che etichetta le trasmissioni come eventi locali.
• Un sito sulla lavorazione del legno che etichetta le istruzioni come ricette.

3. Completezza.

• Specificare tutte le proprietà obbligatorie elencate nella documentazione relativa al tipo di risultato avanzato specifico; gli articoli per cui non vengono specificate proprietà obbligatorie non sono idonei per i risultati avanzati.
• Più proprietà consigliate forniamo, maggiore è la qualità dei risultati per gli utenti. Ad esempio, gli utenti preferiscono le offerte di lavoro con l’indicazione esplicita del salario, rispetto a quelle che non la riportano, e le ricette con recensioni di utenti reali e valutazioni a stelle autentiche (le recensioni o le valutazioni non provenienti da utenti reali potrebbero comportare un’azione manuale). Il ranking dei risultati avanzati prende in considerazione informazioni aggiuntive.

4. Località.

• Inserire i dati strutturati nella pagina che descrivono, se non diversamente specificato dalla documentazione.
• Se disponiamo di pagine duplicate per lo stesso contenuto, ti consigliamo di inserire gli stessi dati strutturati in tutte le pagine duplicate, non solo in quella <a href=”https://www.seozoom.it/rel-canonical-cosa-sono-e-come-suggerire-a-google-gli-url-canonici/”>canonica</a>.

5. Specificità.

• Utilizzare, per quanto possibile, il tipo e i nomi delle proprietà applicabili più specifici definiti da schema.org per il markup.
• Seguire tutte le linee guida aggiuntive fornite nella documentazione per il tipo specifico di risultato avanzato.

6. Immagini.

• Nello specificare un’immagine come proprietà dei dati strutturati, è importante che l’immagine sia pertinente alla pagina in cui si trova; ad esempio, se definiam la proprietà image di NewsArticle, l’immagine deve essere pertinente all’articolo di notizie in questione.
• Tutti gli URL immagine specificati nei dati strutturati devono poter essere sottoposti a scansione e indicizzati; in caso contrario, la Ricerca Google non riesce a trovarli e visualizzarli nella pagina dei risultati di ricerca.

7. Più elementi in una pagina.

Più elementi in una pagina significa che nella pagina sono presenti più tipi di elementi: ad esempio, una pagina potrebbe contenere una ricetta, un video che mostra come realizzarla e informazioni breadcrumb relative al modo in cui gli utenti possono trovare la ricetta. Tutte queste informazioni visibili agli utenti possono anche essere sottoposte a markup usando i dati strutturati, consentendo così ai motori di ricerca come la Ricerca Google di comprendere più facilmente le informazioni presenti in una pagina. Se aggiungiamo più elementi a una pagina, la Ricerca Google può ottenere un quadro più completo del tema che tratta e visualizzarla in diverse funzionalità di ricerca.

La Ricerca Google comprende più elementi in una pagina, sia nel caso di annidamento che di specifica di ogni elemento singolarmente, e in particolare:

• Annidamento. Quando c’è un solo elemento principale e gli elementi aggiuntivi vengono raggruppati sotto tale elemento – una soluzione particolarmente utile per raggruppare elementi correlati, come una ricetta con un video e recensioni.
• Singoli elementi. Quando ogni elemento è un blocco separato nella stessa pagina.

Linee guida per evitare errori comuni

Affinché un dato strutturato sia efficace, deve essere interpretato correttamente dai motori di ricerca e deve rispondere alle linee guida ufficiali di Google. Ogni markup ha proprietà richieste e consigliate, ed è fondamentale rispettare tutte le specifiche tecniche per evitare che Google ignori o penalizzi le implementazioni errate.

Un errore frequente è l’uso di markup generici o non pertinenti al contenuto reale della pagina. Applicare dati strutturati incoerenti con le informazioni effettivamente visibili agli utenti può portare alla rimozione del contenuto dalle SERP avanzate o, nei casi più gravi, a penalizzazioni manuali. La sintassi deve essere sempre valida e conforme agli schemi Schema.org riconosciuti: codici non validi o formattazioni errate possono risultare inutili e vanificare l’implementazione.

È necessario prestare attenzione anche all’aggiornamento costante del markup. Google modifica regolarmente il supporto per determinati tipi di dati strutturati, come dimostrato dalla recente rimozione degli FAQ rich results. Per evitare l’uso di schemi deprecati o non più supportati, è consigliabile monitorare frequentemente le linee guida ufficiali e aggiornare il codice in base alle pratiche più recenti.

Errori da evitare nell’uso dei dati strutturati

Pur essendo un elemento chiave dell’ottimizzazione per i motori di ricerca, l’implementazione errata dei dati strutturati può generare problemi tecnici o, nei casi più gravi, compromettere la credibilità di una pagina nei risultati di ricerca. Affinché un markup sia efficace, deve non solo essere valido dal punto di vista della sintassi, ma anche rispettare le norme di qualità e trasparenza stabilite da Google.

Gli errori frequenti si possono suddividere in due categorie principali: problemi tecnici legati alla formattazione del codice e pratiche scorrette dal punto di vista SEO, che possono portare alla perdita di ranking o a penalizzazioni manuali.

Quali sono i problemi tecnici più frequenti

Uno degli errori più comuni riguarda la formattazione errata del codice, che può impedire a Google di leggere e interpretare correttamente i dati. JSON-LD, essendo il formato consigliato, è meno soggetto a errori di annidamento rispetto a Microdata e RDFa, ma resta fondamentale validare il codice prima della pubblicazione utilizzando strumenti come il Test dei risultati avanzati di Google.

Anche una sintassi formalmente corretta potrebbe non essere funzionale se la struttura del sito impedisce a Googlebot di accedere ai dati. L’uso di dati strutturati su pagine bloccate da robots.txt o con attributo noindex rende impossibile la loro interpretazione da parte dei motori di ricerca, vanificando ogni possibile beneficio SEO. Una verifica della scansione del sito, effettuata periodicamente tramite strumenti come Google Search Console , permette di individuare questo genere di problemi e correggerli tempestivamente.

Un altro errore tecnico frequente è l’uso di dati strutturati senza informazioni complete, con proprietà essenziali omesse o inserite in modo ambiguo. Alcuni risultati avanzati di Google richiedono campi obbligatori affinché il rich snippet possa essere mostrato in SERP: un’incompleta compilazione del markup potrebbe limitarne l’efficacia o impedire l’attivazione delle funzionalità.

Pratiche SEO scorrette che possono penalizzare il sito

L’uso improprio dei dati strutturati può rappresentare una strategia controproducente, al punto da indurre Google a rimuovere determinate pagine dalle SERP o ad applicare azioni manuali.

Uno degli errori più gravi è l’inserimento di dati strutturati ingannevoli, ossia la pratica di marcare un contenuto con informazioni non corrispondenti alla realtà della pagina. Se un sito applica il markup Review a prodotti e servizi che in realtà non hanno recensioni, o utilizza il template Event per eventi inesistenti, rischia di violare le linee guida di Google e perdere la possibilità di apparire nei risultati avanzati.

Allo stesso modo, l’abuso di markup non pertinenti o forzati può generare effetti negativi: utilizzare dati strutturati privi di rilevanza per il contenuto non offre alcun beneficio SEO e potrebbe persino indurre il motore di ricerca a ignorare il markup su tutto il sito.

Le violazioni delle linee guida possono portare a penalizzazioni più severe se Google considera i dati strutturati come parte di una strategia poco trasparente per alterare i risultati di ricerca. La documentazione ufficiale di Google raccomanda di implementare solo schemi che riflettano esattamente il contenuto reale della pagina, evitando qualsiasi tentativo di manipolazione algoritmica. In caso di penalizzazioni manuali, Google Search Console notifica l’errore e richiede correzioni immediatamente, ma il ripristino della visibilità può richiedere tempo e interventi tecnici approfonditi.

L’adozione dei dati strutturati, quindi, deve seguire criteri di qualità e correttezza, garantendo che ogni informazione trasmessa sia verificabile e realmente presente nella pagina. L’approccio migliore è mantenere un equilibrio tra ottimizzazione e autenticità, fornendo a Google metadati chiari e coerenti con il contenuto effettivamente offerto all’utente.

I principali errori evitare per i markup sulla pagina

Per tirare le somme, abbiamo detto che i dati strutturati stanno acquistando un peso sempre maggiore per Google, che dedica a questi markup un’attenzione specifica e piuttosto costante: il sistema della Ricerca si basa d’altra parte sul tentativo di comprendere nel miglior modo possibile il contenuto di una pagina web, e gli structured data sono un mezzo per fornire a Google indicazioni esplicite sul significato di una webpage.

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Essendo un tema piuttosto tecnico, è possibile però incappare in alcuni errori che possono danneggiare la strategia o comunque rendere vano il lavoro eseguito, e qui di seguito proviamo a elencare i principali problemi con i dati strutturati, approfondendo in modo particolare alcuni temi tecnici e uno di carattere più teorico, per così dire.

Di fondo, Google mette in chiaro che se la nostra pagina contiene un problema relativo ai dati strutturati, questo può comportare una azione manuale: al contrario di quelle “generali”, in questo caso non ci sono effetti sul ranking della pagina nella Ricerca Google, ma la pagina perde l’idoneità alla visualizzazione come risultato multimediale.

1. Non comprendere il valore dei dati strutturati.

Il primo errore è quello a cui accennavamo parlando di teoria: potrebbe essere infatti semplice interpretare in modo sbagliato il valore e il significato dei dati strutturati implementati in una pagina web, e di conseguenza valutare male il loro utilizzo.

È Google a specificare un punto centrale: “L’utilizzo di dati strutturati attiva la presenza di una funzionalità, ma non la garantisce“, e inoltre “non esiste alcuna garanzia che la tua pagina venga visualizzata nei risultati di ricerca con la funzione specificata”. Insomma, è sempre Google a decidere se e quando mostrare i dati strutturati.

Questo significa che i risultati di ricerca saranno sempre mostrati in base alle interpretazioni dell’algoritmo di Big G e al suo tentativo di offrire all’utente la “migliore esperienza di ricerca“, prendendo in considerazione “molte variabili, tra cui la cronologia delle ricerche, la posizione e il tipo di dispositivo”. Pertanto, l’algoritmo può “in alcuni casi può determinare il fatto che una funzionalità sia più appropriata di un’altra, o anche che lo sia un semplice link blu”, oppure può privilegiare la pagina di un sito concorrente anziché la nostra.

2. Commettere errori di sintassi.

La sintassi per la corretta marcatura dei dati strutturati è piuttosto rigida e complessa, e quindi non è raro cadere in qualche difficoltà di compilazione o dimenticare di aggiungere una proprietà richiesta o consigliata. Uno degli errori più frequenti è saltare una virgola necessaria, oppure non badare alla case sensitivity, la distinzione tra lettere maiuscole e minuscole cui è soggetta il linguaggio JSON-LD.

Per evitare questo errore si possono usare gli strumenti per i test sui dati strutturati di Google, che consentono di verificare la correttezza delle informazioni durante lo sviluppo, o i rapporti sullo stato dei risultati multimediali dopo il deployment, che permettono di monitorare lo stato delle pagine.

3. Usare male i dati strutturati.

Come abbiamo cercato di spiegare, i dati strutturati dovrebbero essere” una rappresentazione fedele dei contenuti della pagina”, dei markup che aiutano Google a mostrare risultati più utili e precisi agli utenti. Ne consegue che inserire dei dati strutturati che “non sono rappresentativi del contenuto principale della pagina o sono potenzialmente fuorvianti” è un errore grave, perché va contro il principio stesso dello strumento, così come la guida ufficiale del motore di ricerca ci mette in guardia dal creare pagine vuote solo per includere dati strutturati e dall’aggiungere dati strutturati su informazioni che non sono visibili all’utente, anche se accurate.

Tra i casi di dati non pertinenti Google cita due esempi off-limits, ovvero “un sito di live streaming sportivo che etichetta le trasmissioni come eventi locali” oppure “un sito di lavorazione del legno che etichetta le istruzioni come ricette”. Altri utilizzi sbagliati delle marcature sono creare pagine vuote solo per contenere dati strutturati oppure aggiungerli “su informazioni che non sono visibili all’utente, anche se queste sono accurate”. Sembra comunque chiaro che agire in questo modo dà luogo a storture che non servono all’ottimizzazione onpage.

4. Bloccare l’accesso di Googlebot .

Anche il quarto punto è molto tecnico: un errore diffuso, per quanto ingenuo, è bloccare l’accesso di Googlebot alle pagine implementate da dati strutturati usando uno dei metodi di controllo come robots.txt, noindex o altri sistemi. Così facendo, com’è chiaro, si impedisce la corretta scansione del contenuto e, in pratica, si rendono inutili i dati strutturati, che non possono essere usati da Google per l’indicizzazione né mostrati in SERP.

5. Gli errori frequenti per categoria di dati strutturati.

Nella linee guida sul tema Google presenta anche un utile elenco di errori, problemi e malfunzionamenti comuni dei dati strutturati, suddiviso per categoria di marcatura.

• Ad esempio, nella categoria eventi si riscontrano due tipi di sbagli: utilizzare in markup in pagina ma non avere effettivamente contenuti relativi a eventi visibili, oppure utilizzare testi che appaiono maggiormente “finalizzati a promuovere o vendere l’evento che non a descriverlo”. Il problema di presentare una marcatura che non ha attinenza con il contenuto si verifica anche con la categoria delle ricette
• Contenuto in pagina che non corrisponde al markup. Nel campo delle offerte di lavoro, invece, gli errori sono più numerosi: oltre a quello generico di non concordanza tra markup e contenuto in pagina, Google cita anche l’impossibilità per l’utente di presentare la propria candidatura per il posto e la mancata corrispondenza tra il markup e la descrizione del lavoro visibile all’utente. Ritenuti gravi anche la presenza in pagina di documentazione di lavoro fuorviante e la scarsa qualità dell’offerta (ovvero se è “richiesto un pagamento per presentare la candidatura o il lavoro sembra essere falso”).
• I problemi con i dati strutturati di elenchi e prodotti. Tra le voci elenco è incorretto trattare le varie voci come un singolo elemento quando si assegnano le proprietà dell’oggetto: in particolare, “eseguire il markup di una sola entità della categoria tra quelle elencate nella pagina va contro le nostre linee guida”, sottolinea Google. Pertanto, si deve evitare di assegnare una singola valutazione di revisione o una posizione a un elenco di elementi, così come non bisogna considerare gli elenchi come singoli elementi.Molto specifiche anche le indicazioni sui prodotti e sulle loro recensioni. Innanzitutto, c’è una serie di regole precise per l’indicazione del nome del prodotto, che non deve essere identificato semplicemente attraverso il brand della società di produzione o di vendita né con una sua descrizione: è valida l’indicazione Nexus 5X, dice Google, ma non “Telefoni Android” o “Telefoni Nexus più venduti”.
• Riguardo al markup di recensioni ci sono altre raccomandazioni stringenti: è ritenuta sbagliata una recensione scritta dal sito o dalla persona che fornisce il prodotto o il servizio, mentre sono accettate quelle realizzate da un cliente o da un revisore indipendente e non retribuito. Inoltre, se una pagina mostra delle recensioni deve anche offrire agli utenti la possibilità di sottoporre la propria opinione, con la sola eccezione di una recensione singola e d’autore riconosciuto.

Dati strutturati: FAQ e dubbi frequenti

L’uso dei dati strutturati è diventato una pratica essenziale per migliorare la visibilità nei motori di ricerca e ottimizzare la classificazione dei contenuti. Tuttavia, molti webmaster e professionisti SEO hanno ancora dubbi sulla loro implementazione, sulle reali implicazioni SEO e sulle migliori strategie da adottare.

In questa sezione rispondiamo alle domande più comuni sugli structured data, chiarendo i concetti fondamentali e fornendo consigli utili per un uso corretto e strategico. Questa panoramica conclusiva aiuta a consolidare le conoscenze acquisite e a evitare errori comuni che potrebbero compromettere l’efficacia di questi strumenti nel migliorare la visibilità online.

• Che cosa si intende per dati strutturati?

I dati strutturati sono informazioni organizzate secondo un formato standardizzato, progettato per essere facilmente interpretato dai motori di ricerca. Grazie a essi, Google e altri search engine comprendono meglio il significato di una pagina e il contesto delle informazioni.

• Che differenza c’è tra dati strutturati e non strutturati?

I dati strutturati seguono schemi precisi e facilmente elaborabili (come tabelle e markup JSON-LD), mentre quelli non strutturati sono privi di una formattazione chiara e richiedono processi avanzati di AI e Natural Language Processing per essere interpretati.

• Qual è differenza tra dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati?

I dati strutturati hanno una struttura rigorosa e standardizzata, quelli semi-strutturati contengono elementi organizzati in modo parziale (come JSON e XML), mentre i dati non strutturati sono privi di qualsiasi schema fisso (come immagini, video e testi non marcati).

• Cosa sono i dati strutturati in informatica?

Nella programmazione e nella gestione dei database, i dati strutturati si riferiscono a informazioni organizzate in tabelle o record facilmente interrogabili attraverso linguaggi come SQL. All’interno del web, invece, vengono rappresentati utilizzando markup HTML o script JSON-LD.

• Che tipo di dato è una pagina web?

Una pagina web può contenere dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati contemporaneamente. Le informazioni nei database collegati sono generalmente strutturate, ma i testi, le immagini e i video presenti nelle pagine sono spesso non strutturati, a meno che non siano accompagnati da un markup adeguato.

• A cosa servono i dati strutturati?

Servono a rendere più comprensibili i contenuti di una pagina web per i motori di ricerca, migliorando la classificazione delle informazioni e permettendo di attivare formati avanzati nei risultati di ricerca.

• Quali sono i dati non strutturati?

Sono informazioni prive di una formattazione specifica riconoscibile dai motori di ricerca, come immagini, video, testi liberi o registri di dati non standardizzati.

• Qual è la differenza tra un dato semplice e un dato strutturato?

Un dato semplice è un singolo valore (es. un numero o una stringa), mentre un dato strutturato è organizzato all’interno di un sistema che definisce relazioni e categorie, rendendolo più facilmente interpretabile da software e algoritmi.

• Come si definisce un insieme di dati elaborati o strutturati in una forma che fornisce significato e utilità?

Un set di dati strutturati possiede un’organizzazione che ne permette un’elaborazione chiara e logica, facilitando l’analisi e l’utilizzo. È il principio su cui si basa qualsiasi database o sistema di categorizzazione avanzata delle informazioni.

• Perché sono importanti i dati strutturati?

Aiutano a creare risultati più informativi e visivamente accattivanti nei motori di ricerca, come rich snippet, caroselli e pannelli informativi, rendendo il contenuto più accessibile e comprensibile.

• Qual è il principale vantaggio dei dati strutturati?

Aumentano la probabilità che una pagina web ottenga una presentazione avanzata nei risultati di ricerca, migliorando il click-through rate (CTR) e facilitando l’accesso alle informazioni chiave già nelle SERP.

• I dati strutturati influenzano direttamente il ranking?

No, Google ha dichiarato che non sono un fattore di ranking diretto, ma possono aumentare il CTR e migliorare l’esperienza utente, elementi che indirettamente possono influenzare le prestazioni di una pagina nei motori di ricerca.

• Quali sono i tipi di dati strutturati più importanti per la SEO?

Dipende dal settore e dal tipo di contenuto. Tra i più utilizzati troviamo Article, Product, Review, FAQ, LocalBusiness, ciascuno pensato per specifiche categorie di informazioni.

• Cosa sono i tipi di dati strutturati?

Schema.org ha definito numerosi tipi di dati strutturati classificabili in differenti categorie, come informazioni su prodotti, eventi, luoghi, recensioni e molto altro. La loro funzione è consentire ai motori di ricerca di interpretare e visualizzare meglio le informazioni pertinenti.

• Come si implementano i dati strutturati?

Si possono aggiungere manualmente scrivendo direttamente il codice JSON-LD, utilizzando plugin per CMS come WordPress o impiegando strumenti online dedicati per generare automaticamente il markup.

• Qual è la differenza tra JSON-LD, Microdata e RDFa?

JSON-LD è uno script JavaScript esterno più semplice da gestire, Microdata e RDFa invece sono markup che devono essere integrati direttamente nel codice HTML della pagina, risultando meno pratici da implementare e aggiornare.

• JSON-LD è meglio di Microdata o RDFa?

Sì, Google consiglia JSON-LD perché è più facile da implementare, aggiornare e gestire, oltre a essere più flessibile in termini di integrazione con i CMS e i sistemi dinamici. Microdata e RDFa vengono ancora supportati, ma risultano più complessi da modificare e meno performanti.

• Come inserire i dati strutturati?

L’inserimento può avvenire direttamente nell’HTML della pagina, nel <head> o nel <body>, oppure essere dinamicamente generato tramite script lato server che automatizzano l’integrazione del markup JSON-LD.

• Cosa sono i rich snippet?

I rich snippet sono risultati di ricerca avanzati che contengono informazioni strutturate aggiuntive, come valutazioni a stelle, prezzi, immagini e altre dettagli specifici estratti dai dati strutturati della pagina.

• Perché Google ha rimosso gli FAQ Rich Results?

Google ha ridotto la visibilità degli FAQ Rich Results per limitare la presenza di markup ridondanti e risultati ripetitivi nelle SERP. Ora vengono mostrati solo in casi molto specifici e per fonti altamente autorevoli.

L’evoluzione delle strategie di ricerca ha portato a una maggiore selettività nell’uso dei dati strutturati da parte di Google. Le modifiche più recenti suggeriscono un’ottimizzazione mirata all’efficacia del contenuto piuttosto che all’accumulo di markup generici. Adattarsi a questi cambiamenti significa concentrarsi su implementazioni strategiche e pertinenti, garantendo coerenza con le nuove logiche di ricerca.