Schema.org: cos’è e come usare markup e dati strutturati

SEO Gennaro Mancini 14 Ottobre 2024 Tempo di lettura : 26 minuti

Mettici alla prova

Analizza il tuo sito

Seleziona la lingua del database:

È praticamente “lo” standard che consente l’uso di dati strutturati per migliorare l’interpretazione dei contenuti da parte dei motori di ricerca e rappresenta la colonna portante del web semantico. Fondato nel 2011 da Google, Microsoft, Yahoo e Yandex, il progetto Schema.org ha continuato a evolversi e, ad oggi, oltre 45 milioni di domini web utilizzano più di 450 miliardi di oggetti, integrati su pagine web, mail, e molto altro, e le principali piattaforme leader digital si avvalgono di tale vocabolario per alimentare esperienze più ricche e interattive. Attraverso markup quali Microdata, RDFa e JSON-LD, Schema ci permette di aggiungere “etichette” semantiche alle nostre pagine, migliorando così la scansione e la comprensione che i motori di ricerca hanno dei contenuti: questo non solo aiuta a ottimizzare i risultati su Google, ma favorisce anche la creazione di rich snippet, estrazioni dal Knowledge Graph e altre funzionalità SEO avanzate e risultati multimediali che possono arricchire l’esperienza di navigazione per gli utenti. In questa guida esploreremo cos’è Schema.org, come funziona e perché la sua implementazione è essenziale per potenziare la visibilità di un sito web.

Che cos’è Schema.org

Schema.org è il vocabolario standard utilizzato per strutturare i dati presenti su una pagina web e migliorare la comprensione da parte dei motori di ricerca. Si riferisce specificamente all’insieme di tipi e strutture per descrivere entità e relazioni semantiche sul Web, che forma un corpus di informazioni effettivamente utilizzate nel markup sulle pagine web, come standard per i dati strutturati.

Tieni il tuo sito sotto controllo

Analizza e monitora le tue pagine e assicura la salute digitale del tuo progetto

Scopri di più

Il progetto Schema.org è nato nel 2011 grazie alla collaborazione di Google, Bing, Yahoo e Yandex proprio per standardizzare il modo in cui i dati strutturati sono letti dai motori di ricerca. È quindi una piattaforma collaborativa creata dalle principali aziende di motori di ricerca con la missione di fornire un vocabolario condiviso per i dati strutturati che consentisse ai webmaster di segnare semanticamente il contenuto delle pagine web in maniera uniforme e codificata, rendendo tali informazioni più facilmente comprensibili per i crawler dei motori di ricerca.

Dal punto di vista tecnico, il vocabolario di Schema.org si basa su un insieme di tipi, proprietà e valori enumerati che, tramite appositi markup, permettono di descrivere in maniera precisa le entità, le relazioni e i significati dei contenuti presenti nelle pagine, riducendo l’ambiguità e migliorando la comprensione da parte delle macchine web. Non sorprende che ormai oltre 45 milioni di domini abbiano integrato 450 miliardi di oggetti Schema.org al loro interno, a dimostrazione della portata e della rilevanza di questa tecnologia.

Questo imponente vocabolario supporta varie tecnologie di serializzazione di dati strutturati, tra cui JSON-LD, RDFa e Microdata, ed è effettivamente riuscito a sviluppare una semantica che rende fruibili e leggibili i dati non solo agli utenti umani, ma anche (e soprattutto) agli spider dei motori di ricerca.

In termini concreti, il risultato è una maggiore pertinenza e visibilità delle informazioni presentate nelle SERP, come ad esempio la generazione di rich snippet o di altre funzionalità avanzate che migliorano la qualità dei risultati mostrati sulle query.

Che cos’è un markup e a cosa serve

Per comprendere cos’è schema.org dobbiamo fare un passo indietro e fornire anche una definizione di markup, che come detto è uno degli elementi basilari di questo progetto.

A livello generale, il termine markup si riferisce a una lingua di contrassegno che utilizza tag o marcatori per identificare e rappresentare la struttura e le caratteristiche dei contenuti in un documento, conferendo significato semantico e strutturale. I linguaggi di markup annotano i testi con elementi strutturali, come intestazioni, paragrafi, immagini o link, fornendo specifiche interpretazioni di come queste informazioni devono essere visualizzate o elaborate.

Il linguaggio di markup più noto è HTML (Hypertext Markup Language), utilizzato per strutturare il contenuto delle pagine web, come titoli, paragrafi, immagini e collegamenti ipertestuali, ma ne sono esempi anche XML (Extensible Markup Language) e Markdown.

Nel contesto di Schema.org, il markup si riferisce all’insieme di tag semantici definiti da Schema.org e utilizzati all’interno di un documento HTML per descrivere in modo strutturato il contenuto di quella pagina.

A differenza del semplice HTML, che si occupa principalmente di visualizzazione, il markup di Schema.org aggiunge un livello di significato semantico ai dati attraverso l’uso di schemi predefiniti (o modelli concettuali), come Product, Event, Recipe, Person e così via. Il markup semantico di Schema.org viene implementato attraverso formati come JSON-LD, Microdata o RDFa, inseriti all’interno del codice HTML di una pagina. Questi marcatori riducono l’ambiguità dei dati presenti sul web, offrendo informazioni precise sulle entità presenti, come ad esempio un prodotto con nome, prezzo e disponibilità, o una persona con nome, biografia e affiliazione.

Ad esempio, ecco un’implementazione in JSON-LD del markup di Schema.org per un Evento:

{

“@context”: “https://schema.org”,

“@type”: “Event”,

“name”: “Concerto di musica classica”,

“startDate”: “2025-07-19T20:00”,

“location”: {

“@type”: “Place”,

“name”: “Teatro Italia”,

“address”: {

“@type”: “PostalAddress”,

“streetAddress”: “Via Dante 15”,

“addressLocality”: “Milano”,

“postalCode”: “20121”,

“addressCountry”: “IT”

}

“offers”: {

“@type”: “Offer”,

“url”: “https://www.example.com/biglietti_concerto”,

“price”: “30.00”,

“priceCurrency”: “EUR”

}

</script>

In questo caso, il markup JSON-LD viene utilizzato per descrivere un evento musicale. I dati strutturati specificano informazioni come il nome dell’evento, la data di inizio, la sede e i dettagli dei biglietti, che possono essere letti dai motori di ricerca per costruire una rappresentazione più ricca di questa entità nella SERP.

Cosa sono i microdati

Riassumendo, quindi:

Schema.org è un vocabolario coordinato per i dati strutturati che migliorano la comprensione dei contenuti da parte dei motori di ricerca.
Markup è un sistema di contrassegno per annotare il contenuto di un documento con informazioni strutturali e semantiche.
Il markup di Schema.org è una forma specifica di markup semantico che permette di descrivere entità e relazioni attraverso termini accettati dai motori di ricerca, migliorando l’indicizzazione e la visibilità del contenuto nelle SERP.

Il linguaggio di Schema si fonda quindi su tag o microdati che possiamo aggiungere all’HTML delle nostre pagine per migliorare il modo in cui i motori di ricerca leggono e rappresentano la pagina nelle SERP.

Più precisamente, le marcature o markup schema sono una forma di microdati utilizzati per rappresentare i dati; i dati effettivi sono chiamati dati strutturati e organizzano i contenuti della pagina facilitando la comprensione delle informazioni per Google e gli altri crawler. Quando aggiunto una pagina Web, il markup schema viene letto dai motori di ricerca, che riconoscono più precisamente il significato e le relazioni dietro le entità e possono fornire risultati multimediali o rich snippet nei risultati di ricerca per migliorare l’esperienza dell’utente.

L’elemento essenziale sono dunque i microdati, una specifica HTML5 utilizzata per annidare i metadati all’interno di contenuti esistenti sulle pagine Web: motori di ricerca, crawler Web e browser possono estrarre ed elaborare microdati da una pagina Web e utilizzarli per fornire un’esperienza di navigazione più ricca per gli utenti.

Come risultato dell’utilizzo dei microdati, la struttura del sito web sarà semplice e facile da scansionare per i motori di ricerca, e ciò può migliorare la sua visibilità nelle pagine dei risultati di ricerca, oltre che influire potenzialmente anche sul posizionamento.

La storia e l’evoluzione di Schema.org

Schema.org nasce ufficialmente il 2 giugno 2011 da una collaborazione cruciale tra alcuni dei maggiori attori del web, e in particolare Google, Microsoft (Bing) e Yahoo (a cui si è aggiunto pochi mesi dopo anche Yandex, principale motore di ricerca in Russia) con l’intento di fornire uno standard comune e condiviso che potesse facilitare l’interpretazione semantica dei contenuti sulle pagine web e, più in generale, su Internet, nei messaggi di posta elettronica e oltre, ripetendo un’operazione di condivisione già sperimentata alcuni anni prima con lo sviluppo delle sitemap XML. Il progetto si è imposto fin da subito come punto di riferimento per la strutturazione dei dati, giocando un ruolo strategico nella crescita della SEO semantica e contribuendo a rendere più facile e accessibile per milioni di siti l’uso di dati leggibili dalle macchine. In particolare, ha progressivamente aiutato la standardizzazione dei tag HTML utilizzati sui siti per creare risultati multimediali su specifici topic e la creazione di un’unica base per le informazioni che alimentano applicazioni usate ogni giorno da utenti di tutto il mondo.

Fin dall’inizio, il progetto ha attirato un supporto sostanziale da parte della community internazionale, che attraverso la partecipazione attiva su piattaforme come GitHub e la mailing list dedicata del W3C ha contribuito a migliorare costantemente il vocabolario e i relativi schemi. Questa collaborazione aperta ha garantito che Schema.org evolvesse in parallelo con la rapida crescita del web, adattandosi a nuovi trend tecnologici e aggiornando i suoi strumenti per le esigenze via via emergenti.

La piattaforma è stata infatti progettata in modo da permettere una continua espansione e adattamento. Dal suo lancio, Schema.org ha conosciuto una crescita continua, con nuove versioni e rilasci regolari, costruiti attorno a un modello di sviluppo incrementale. Ogni versione è associata a migliorie nelle funzionalità, nuovi tipi di dati, proprietà e correzioni di bug. Tra gli aggiornamenti di maggiore rilievo possiamo ricordare alcune evoluzioni chiave, come l’introduzione di JSON-LD nel 2015, che ha rivoluzionato la modalità di rappresentazione dei dati strutturati, rendendo più semplice e trasparente la loro implementazione. Altre release storiche, come quelle legate alla risposta tempestiva all’emergenza Coronavirus, con l’introduzione di tipi specifici come SpecialAnnouncement e CovidTestingFacility, hanno mostrato quanto il progetto fosse reattivo rispetto a eventi globali e contingenze reali.

Fin dalle prime fasi, il progetto si è evoluto per rispondere alle esigenze di una pluralità di settori, creando un ambiente in cui esperti di diversi campi potessero contribuire tramite estensioni e integrazioni specifiche. Nel 2015, per facilitare ulteriormente questo approccio collaborativo, sono state introdotte le hosted extensions, delle estensioni che permettono di aggiungere nuovi schemi mantenendo una stretta integrazione con il vocabolario principale. Queste estensioni, come bib.schema.org (per bibliografie) o auto.schema.org (per il settore automobilistico), richiedono discussione e coordinamento all’interno della community prima di integrarsi ufficialmente nel core. Parallelamente, sono state sviluppate anche le external extensions, affini per funzionamento ma maggiormente decentralizzate, permettendo a esperti di determinati settori di estendere il vocabolario senza duplicare termini o risorse.

Insomma, oltre al contributo consolidato degli attori principali Schema.org si è espanso attraverso collaborazioni strategiche con progetti esterni che hanno arricchito il vocabolario e contribuito a un modello di sviluppo aperto. Uno dei primi progetti a essere inglobati è stato GoodRelations, un’iniziativa che ha notevolmente migliorato il supporto per l’eCommerce e le situazioni commerciali, ampliando le capacità nel rappresentare termini legati a prodotti, offerte, prezzi e condizioni di pagamento. Un altro importante contributo è arrivato da LRMI, frutto della collaborazione con Creative Commons e l’Association of Educational Publishers, che ha introdotto metadati dedicati alle risorse educative usate da scuole, istituti e portali di apprendimento per armonizzare le descrizioni e facilitare la reperibilità di queste informazioni tramite i motori di ricerca.

Uno dei grandi punti di forza di Schema.org risiede proprio nel suo approccio dinamico allo sviluppo. Tra le ultime novità, oltre alle versioni ufficiali pubblicate, abbiamo anche le release in “staging”, accessibili su staging.schema.org, che riflettono in tempo reale le evoluzioni in corso e rappresentano una sorta di anticipazione per gli aggiornamenti futuri. Prodotti dalla discussione continua della community, questi rilasci vengono prima sottoposti al vaglio del Project Steering Group, il comitato di supervisione del progetto, per poi essere approvati formalmente se non si sollevano obiezioni entro un periodo di revisione.

Non solo schema: gli altri vocabolari del Web semantico

Il web semantico non è un concetto nuovo né è limitato all’esperienza di Schema.org. Prima e contemporaneamente alla sua nascita, altri vocabolari hanno tentato di colmare il bisogno di strutturare i contenuti, ma ciascuno di questi ha trovato ambiti di applicazione specifici diversi.

Già dalla metà degli anni 2000, in particolare, vocabolari come FOAF (Friend of a Friend) e Dublin Core hanno sviluppato standard destinati a particolari settori:

FOAF, già da tempo utilizzato per rappresentare individui e le loro relazioni sociali, era particolarmente popolare nell’ambito della descrizione delle identità online e dei social network.
Dublin Core, invece, si è affermato come uno degli standard principali per la descrizione bibliografica di risorse in contesti legati a biblioteche, archivi digitali e repo scientifici. Il suo set di metadati ha trovato ampia applicazione nel mondo accademico e dei contenuti digitali.

In parallelo, il progetto Linked Data ha guadagnato terreno con l’obiettivo di interconnettere dati strutturati sul web tramite l’uso di RDF (Resource Description Framework) e ontologie personalizzate. Tuttavia, queste tecnologie – sebbene potenti e potenti in termini di interoperabilità – hanno spesso richiesto maggiore sofisticazione, limitando la loro adozione ai settori con gestione delle informazioni particolarmente complessa o regolamentata, come le istituzioni governative o le scienze della vita.

È a partire dal 2011, con la nascita di Schema.org, che si verifica la vera svolta per la SEO semantica: a differenza di FOAF o Linked Data, Schema.org nasce già con la chiara missione di arrivare al grande pubblico e semplificare l’adozione dei dati strutturati sul web, senza richiedere complessi framework semantici. Inoltre, il progetto non ha escluso approcci precedenti ma, come nel citato caso di GoodRelations, li ha valorizzati in un contesto più orientato all’ottimizzazione per i motori di ricerca.

Schema.org e SEO: l’utilità e i vantaggi

I dati strutturati e quindi il concetto dietro a schema.org rappresentano l’elemento fondante della SEO moderna, articolandosi come una sorta di linguaggio di markup che fornisce significato ai contenuti web al di là delle semplici stringhe di testo.

Grazie all’uso di questo vocabolario, i dati vengono organizzati in modo coerente, permettendo ai motori di ricerca di andare oltre la mera interpretazione letterale del contenuto, per comprenderne il vero significato e il contesto. In ottica utilitaristica, aggiungendo questo semplice codice alle nostre pagine possiamo fornire informazioni vitali ai motori di ricerca, che possono migliorare l’efficacia dei risultati mostrati, la visibilità online nonché le percentuali di clic del nostro sito e delle nostre pagine. Soprattutto, i microdati possono fornire contesto a una pagina Web altrimenti ambigua.

Utilizzando microdati, RDFa o JSON-LD riusciamo a marcare con precisione entità specifiche come prodotti, organizzazioni, recensioni, eventi, persone e moltissimo altro ancora. Questo arricchimento semantico non solo aiuta Google e altri motori di ricerca a comprendere meglio ciò che è presente su una pagina, ma consente di restituire risultati molto più mirati e dettagliati agli utenti. Come sappiamo, Google (e altri motori di ricerca) si servono di tali microdati per comporre le feature delle proprie SERP, e qui ad esempio sono elencati alcuni dei principali tipi di risultati multimediali collegati a dati strutturati che appaiono su Google.

Lato SEO, il markup schema.org ha assunto un peso crescente in questi ultimi anni, al punto da essere ritenuto uno dei fattori di ranking per Google; ma è anche elemento fondamentale per la creazione del Knowledge Graph, scheletro che permette la definizione dei dati strutturati e, non ultimo, fattore da sfruttare per le ricerche vocali. In pratica, le evoluzioni di Google attingono a pieno da questa forma di microdati.

Come i markup semantici migliorano la SEO

L’implementazione dei dati strutturati permette di ottenere anche altri miglioramenti in termini SEO.

In primo luogo, semplificando la lettura dei contenuti da parte degli spider agevoliamo il processo di indicizzazione, consentendo ai motori di scoprire più facilmente le informazioni critiche che si vogliono comunicare. In secondo luogo, si accresce la possibilità di ottenere rich snippet o rich result, quelle porzioni di contenuto arricchito che emergono nelle SERP di Google e che offrono un vantaggio significativo in termini di click-through rate (CTR). Ad esempio, una pagina di recensioni di prodotti può risultare più visibile grazie a dettagli quali valutazioni a stelle o la presenza di recensioni degli utenti direttamente nei risultati di ricerca.

A conferma di ciò, numerosi studi e ricerche dimostrano che le pagine arricchite da dati strutturati tendono a performare meglio nelle SERP, proprio perché sono in grado di rispondere con maggiore precisione e dettaglio agli intenti di ricerca e ai bisogni diretti delle persone.

Schema e Google: in che modo i dati strutturati alimentano Rich Result e Knowledge Graph

Guardando al funzionamento di Google Search, l’implementazione dei dati strutturati con Schema.org può quindi supportare il più ampio obiettivo di guadagnare visibilità avanzata nelle SERP, principalmente poiché consente ai contenuti del sito di essere identificati e rappresentati in forma arricchita attraverso i cosiddetti Rich Result. Al contempo, Schema.org alimenta anche il Knowledge Graph di Google, la rete informativa che arricchisce l’esperienza di ricerca rispondendo a query specifiche con schede informative che vanno oltre semplici link verso siti esterni.

In breve, i Rich Result sono versioni arricchite dei risultati di ricerca tradizionali che includono dettagli estratti direttamente dalle pagine web grazie all’utilizzo di dati strutturati. Questi risultati possono presentarsi sotto diverse forme, come ad esempio rich snippet, carousel, ricette o recensioni, tutte informazioni che migliorano notevolmente l’esperienza degli utenti e aumentano la probabilità che un sito venga cliccato.

Attraverso l’implementazione dei principali schema come Product, Review, Event o Recipe forniamo a Google informazioni granulate sotto forma di microdati, che permettono al motore di ricerca non solo di capire cosa contiene una pagina, ma anche di comporre featured snippet, FAQ expanded rich results o preview in Google Discover. Utilizzare Schema.org nelle pagine chiave permette di espandere significativamente le possibilità che venga visualizzato un Rich Result in grado di attirare l’utente con contenuti visivi o testuali di interesse immediato.

Un esempio tipico di come funziona è l’implementazione dello schema Product nel contesto di un sito eCommerce. Incorporando dati strutturati relativi a prezzi, disponibilità e recensioni si può ottenere che Google rappresenti direttamente nelle SERP queste caratteristiche, incentivando gli utenti a cliccare sul link per notizie più dettagliate.

Inoltre, Schema.org occupa una posizione centrale nella costruzione del Google Knowledge Graph, il potente strumento che raccoglie e organizza informazioni per rispondere in modo più esaustivo alle query degli utenti. Il Knowledge Graph si basa su una rete di entità interconnesse e può restituire risposte dirette attraverso pannelli informativi, riducendo la necessità per l’utente di cliccare su risultati esterni per ottenere le informazioni di cui ha bisogno.

Attraverso i dati strutturati forniamo alle piattaforme di ricerca le entità e le relazioni necessarie per popolare il Knowledge Graph. Ad esempio, uno schema per una persona o un’organizzazione non dichiara solo che una pagina parla di un individuo o di un’entità, ma specifica chi siano e quali attributi o relazioni abbiano con altri elementi. Questo livello profondo di dati aiuta Google a costruire un profilo dettagliato nel Knowledge Graph, che a sua volta viene richiamato in risposte immediate attraverso la SERP, ad esempio con il Knowledge Panel.

Un caso classico è quello delle celebrità o personaggi pubblici: quando le pagine web associate a loro utilizzano correttamente schema come Person, Organization o CreativeWork, contribuiscono ad aggregare le informazioni che poi vediamo nei pannelli riassuntivi della colonna destra della SERP.

Schema.org e il Web semantico

La standardizzazione offerta da Schema.org ha quindi cambiato radicalmente il modo in cui pensiamo e costruiamo la nostra SEO. Non si tratta più solo di ottimizzare parole chiave o acquisire backlink: oggi per essere realmente competitivi è necessario arricchire il proprio sito con markup semantico, assicurandosi che i motori di ricerca comprendano appieno il contesto e i concetti che vogliamo comunicare. Questo ci permette non solo di migliorare la visibilità e il posizionamento, ma anche di offrire agli utenti risposte più precise, pertinenti e utili.

Gli effetti di questo approccio vanno quindi oltre le vecchie tattiche SEO e contribuiscono a rendere i contenuti del web più coerenti, accessibili e significativi anche per le tecnologie emergenti, come la ricerca vocale o gli assistenti virtuali. Nel contesto della SEO moderna, l’integrazione del markup semantico, abilmente supportata da Schema.org, è ormai considerata una pratica essenziale per chi desidera attivare una comunicazione chiara ed estesa tra il proprio sito web e le macchine che lo analizzano.

Ecco, dunque, che Schema.org non si limita a migliorare la SEO di un sito: è una chiave per anticipare e prepararsi alle future evoluzioni della ricerca online, rivestendo un’importanza strategica in ogni progetto digitale che ambisce a competere per visibilità e rilevanza nello scenario attuale.

La più grande forza di Schema.org risiede nella sua capacità di facilitare l’evoluzione del Web verso una forma sempre più intelligente e contestuale, basata sui principi della SEO semantica. In effetti, il Web semantico si distingue dal web tradizionale per la sua abilità di comprendere non solo i dati, ma le relazioni tra di essi, interpretando il loro significato in maniera accurata. Schema.org costituisce una delle chiavi di volta in questo passaggio cruciale, offrendo ai webmaster uno strumento con cui etichettare semanticamente le loro pagine, mettendo a disposizione dei motori di ricerca elementi più chiari e specifici per l’interpretazione.

Quando un motore di ricerca come Google scansiona il web, l’utilizzo dei dati strutturati offerti da Schema.org aiuta a dar maggior contesto a concetti come prodotti, recensioni, persone, eventi e tanto altro, che rappresentano i contenuti della pagina. Rispetto al passato, in cui i motori si limitavano a una lettura “superficiale” dei testi, oggi essi sono abilitati all’interpretazione semantica, individuando con precisione le entità e le relazioni tra di esse. Questo porta a un miglioramento nell’esperienza utente non solo in termini di risultati di ricerca più rilevanti, ma con interfacce ricche e fiancate informative che vanno a popolarei strumenti come il Knowledge Graph .

Ma l’importanza di Schema.org non si ferma qui. Le sue applicazioni si estendono alla modernizzazione delle tecniche di ottimizzazione SEO in base agli algoritmi di apprendimento automatico e all’integrazione di nuove tecnologie come gli assistenti vocali. I dati strutturati interpretati da Schema.org contribuiscono infatti al funzionamento di strumenti emergenti come Google Assistant o Amazon Alexa, i quali si basano su un’interpretazione intelligente del contesto per rispondere alle query vocali degli utenti. In questo modo, il vocabolario contribuisce a rendere le pagine web “comprensibili” non soltanto ai crawler, ma anche a queste tecnologie avanzate che stanno modificando il modo stesso di fruizione delle informazioni online.

Perché usare i markup schema.org su un sito?

Il markup ha iniziato a diventare particolarmente utile nell’era di Hummingbird e RankBrain: il modo in cui un crawler, e Googlebot nello specifico, interpretava il contesto di una query determinava la qualità di un risultato di ricerca, e il giusto uso di Schema.org poteva fornire il contesto a una pagina Web altrimenti ambigua.

Ancora oggi, le varie tipologie di strutturazione aiutano ad affinare il contenuto in modo più chiaro o più prominente nei risultati di ricerca e quindi, potenzialmente, ogni sito e ogni attività online può trarre beneficio dall’implementazione di Schema.org, per generare rich snippet o anche semplicemente per offrire informazioni specifiche e mirate agli utenti, soprattutto per le ricerche locali.

D’altra parte, ciò deriva dalla natura stessa del progetto, sviluppato come detto con l’idea ambiziosa di migliorare il web creando uno schema di markup dei dati strutturati supportato dai principali motori di ricerca Google, Bing, Yandex e Yahoo! per creare funzionalità di ricerca avanzate per gli utenti e consentire loro di trovare informazioni più pertinenti nelle SERP. Attraverso i markup in pagina, i crawler dei motori di ricerca comprendono meglio e più facilmente le informazioni sulle pagine Web e forniscono risultati di ricerca più ricchi. Un vocabolario condiviso, come già detto, permette anche ai webmaster di avere modelli di riferimento funzionali e funzionanti per massimizzare i risultati del lavoro e del business per i loro sforzi.

Come funziona Schema.org: tassonomia e struttura del vocabolario

Completata questa panoramica teorica, passiamo agli aspetti più pratici di questo tema.

Schema.org fornisce un vocabolario gerarchico per descrivere entità e relazioni tramite dati strutturati. Questo vocabolario è composto da tipi o classi e da una serie di proprietà che permettono di catalogare un’ampia gamma di concetti, come prodotti, persone, eventi, organizzazioni,ì e altro ancora.

Al momento, al più recente aggiornamento di settembre 2024 Schema.org include:

803 tipi (types), che rappresentano concetti ed entità diverse
1461 proprietà (properties), assegnate a ciascun tipo per dettagliare le caratteristiche
14 tipi di dati (DataTypes), che descrivono i valori come stringhe di testo, date o numeri
87 enumerazioni (properties che accettano valori predefiniti)
467 membri di enumerazione, che rappresentano le possibili opzioni per ciascuna enumerazione.

La struttura gerarchica del vocabolario consente di organizzare i concetti in livelli progressivi, partendo dai tipi generici, come il tipo “Thing“, verso classi più specifiche. Thing è il tipo di livello massimo che si riferisce a “qualsiasi cosa” e viene utilizzato comunemente come base per centinaia di domini web. Da qui si ramificano tipi più specifici, come Person, Product, Event, Organization e via dicendo. Ogni tipo è dotato del proprio insieme di proprietà che consentono di descrivere le caratteristiche specifiche di quella particolare entità.

Ad esempio, per il tipo Product le proprietà come name, brand e offers permettono di descrivere in dettaglio un prodotto, includendo informazioni quali nome, marca e offerte associate. Allo stesso modo, il tipo Person descrive informazioni come il nome, il titolo lavorativo e le affiliazioni. Attraverso questa modellazione gerarchica e logica, Schema.org permette ai motori di ricerca una facile estrapolazione delle informazioni presenti sui siti web, migliorando l’identificazione delle relazioni tra le diverse entità.

Quali sono i principali formati dei markup Schema.org

Uno dei pilastri dell’efficacia di Schema.org è la sua flessibilità nell’adattarsi a diversi formati di utilizzo. Grazie a questa versatilità, i dati strutturati possono essere implementati in vari modi, facilitando l’integrazione con diverse piattaforme e tecnologie, e adattandosi alle preferenze tecniche di sviluppatori e webmaster.

Come detto, sono tre i principali formati che Schema.org supporta: Microdata, RDFa e JSON-LD.

Microdata è stato tra i primi formati adottati da Schema.org al momento del suo lancio. Implementato direttamente nel codice HTML delle pagine, il markup viene aggiunto agli elementi esistenti con una sintassi HTML5 semplice. Nonostante sia stato tra i formati originari, il suo utilizzo è in calo, principalmente perché richiede modifiche dirette all’HTML, il che può complicare la gestione, soprattutto per chi utilizza sistemi di gestione dei contenuti. Tuttavia, rimane largamente supportato da motori di ricerca come Google, che ne interpreta correttamente i dati.

L’alternativa più recente e ampiamente raccomandata dai motori di ricerca, incluso Google, è il formato JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data). Introdotto nel 2015 e rapidamente adottato come lo standard più consigliato, JSON-LD permette l’inserimento di dati strutturati nel sito sotto forma di un piccolo script JavaScript. Una delle principali prestazioni del JSON-LD è la sua flessibilità: non solo può essere inserito nel body o nell’head delle pagine HTML, ma consente anche di separare i dati strutturati dal contenuto, riducendo le interferenze con la struttura di una pagina. Non necessita di modificare il markup HTML direttamente, il che rende molto più semplice e pulita la sua gestione, soprattutto su piattaforme dinamiche o su content management systems dove si preferisce non intervenire direttamente sul codice della pagina.

Un altro formato supportato da Schema.org è RDFa (Resource Description Framework in Attributes), utilizzato principalmente in contesti più avanzati, dove è importante descrivere relazioni molto precise tra le entità rappresentate. RDFa offre una maggiore espressività rispetto a Microdata e permette l’incorporazione di metadati non solo nell’HTML5, ma anche in altri tipi di documenti come XML o SVG. Sebbene versatile, l’implementazione di RDFa richiede maggiore complessità tecnica rispetto a Microdata o JSON-LD e per questo motivo tende a essere meno utilizzato, almeno nel contesto delle pagine web classiche.

Nonostante la diversità dei formati, la tendenza generale del settore SEO è chiara: l’uso di JSON-LD è ormai preferito non solo per la sua semplicità d’integrazione senza interventi diretti sull’HTML, ma anche per la migliore compatibilità con i motori di ricerca, tra cui Google, che ha raccomandato l’uso di JSON-LD in diverse sedi e documentazioni ufficiali. Tuttavia, Microdata e RDFa continuano a essere supportati ampiamente e, a seconda delle specifiche esigenze tecniche o di legacy, potrebbero essere il formato più adatto in certe circostanze.

Microdata vs JSON-LD: soluzioni a confronto

Quando si tratta di implementare dati strutturati su un sito web, i due formati principali che spesso entrano in gioco sono Microdata e JSON-LD. Entrambi puntano allo stesso obiettivo: fornire ai motori di ricerca informazioni strutturate che consentano di interpretare correttamente il contenuto delle pagine. Tuttavia, le differenze tra i due formati non sono trascurabili e l’adozione di uno o dell’altro può influire notevolmente sulle scelte tecniche e sul mantenimento del sito web.

Microdata, introdotto insieme al lancio di Schema.org, richiede che i markup vengano incorporati direttamente nel codice HTML di una pagina. Per ogni informazione che si vuole strutturare, vengono aggiunti attributi direttamente agli elementi esistenti. Dal punto di vista pratico, questo significa annidare il vocabolario Schema.org all’interno del contenuto già presente, aggiungendo una serie di attributi come itemscope, itemtype, itemprop a ciascun elemento HTML. Sebbene questo approccio possa essere inizialmente semplice da implementare in siti statici o piccoli progetti, porta con sé dei problemi di manutenibilità, soprattutto in contesti dinamici o con CMS complessi. Eventuali modifiche al layout o al design della pagina obbligano a toccare costantemente il markup richiedendo attenzione e cura, fattori che ne riducono l’efficienza nel lungo periodo.

JSON-LD, invece, si è affermato in tempi più recenti come la soluzione preferita e più consigliata dai motori di ricerca, tra cui Google; a differenza di Microdata, JSON-LD non richiede l’intrusione nel codice HTML della pagina. I dati strutturati vengono inseriti separatamente attraverso uno script in formato JSON. Questo formato consente di rappresentare le stesse informazioni con un grado di flessibilità molto maggiore: basta un semplice tag <script type=”application/ld+json”> per racchiudere il markup, lasciando così intatto il codice HTML sottostante. Per chi gestisce siti su piattaforme dinamiche o su framework dove il codice HTML non è facilmente accessibile, questa separazione risulta cruciale. JSON-LD riduce non solo il rischio di errori, ma permette anche di aggiornare rapidamente i dati senza toccare la struttura visiva delle pagine.

L’altro aspetto da non sottovalutare è la compatibilità, che gioca anch’essa a favore di JSON-LD. Dal 2015, Google e altri motori di ricerca hanno chiaramente raccomandato l’utilizzo di JSON-LD come formato preferito per l’implementazione di dati strutturati, proprio a fronte della sua semplicità e manutenibilità. Sebbene Microdata sia ancora pienamente supportato, è evidente che la concentrazione futura degli aggiornamenti e delle nuove implementazioni andrà nella direzione del formato JSON-LD.

In termini di performance SEO non ci sono differenze sostanziali tra i due formati. Entrambi sono in grado di produrre rich snippet e risultati multimediali, ma sono la praticità e la scalabilità di JSON-LD a portarlo in vantaggio. In particolare, per siti web di una certa dimensione o che richiedono aggiornamenti frequenti, JSON-LD permette di gestire questi cambiamenti in modo più efficiente e con minore rischio di rotture del codice HTML.

Schema.org: come implementare il markup per ottimizzare le pagine

Oltre alla scelta del formato, la corretta implementazione del markup di Schema.org e il processo di inserimento possono variare anche a seconda della piattaforma su cui il sito è costruito e delle nostre stesse esigenze specifiche.

Per chi usa piattaforme CMS mature come WordPress esistono plugin dedicati che semplificano enormemente l’integrazione degli schemi. I plugin più diffusi, come Yoast SEO o Rank Math, permettono di aggiungere markup automaticamente, semplicemente configurando le impostazioni globali del sito o apportando modifiche mirate su pagine specifiche, ad esempio per gestire entità quali articoli, prodotti e recensioni. Questi strumenti aiutano a implementare in modo corretto i dati strutturati necessari, senza richiedere interventi diretti sul codice, pur restando importante verificarne il funzionamento attraverso strumenti di testing specializzati.

Siti con architetture personalizzate o più dinamiche, invece, possono richiedere l’integrazione manuale del markup JSON-LD In questo caso, il linguaggio di scripting viene inserito direttamente nell’HTML della pagina, tipicamente all’interno di un <script> nell’intestazione (<head>) o nel corpo (<body>) della pagina. Uno dei vantaggi di questa soluzione, soprattutto su piattaforme complesse, è che permette di mantenere la separazione tra visualizzazione del contenuto e dati strutturati, riducendo il rischio di modifiche accidentali al design del sito, e semplificando eventuali aggiornamenti.

Indipendentemente dall’approccio scelto, un passaggio fondamentale post-implementazione è la validazione. Affinché i dati strutturati vengano riconosciuti correttamente dai motori di ricerca, cioè, è importante passare al setaccio le pagine con strumenti dedicati al controllo della correttezza del markup, come lo Strumento di Test dei Risultati Multimediali di Google. Questo processo permette di individuare eventuali errori di sintassi o di configurazione, o la mancata corrispondenza tra le informazioni contrassegnate e i contenuti realmente visibili sulla pagina.

Le best practices per l’implementazione dei markup schema

L’implementazione corretta dei dati strutturati con Schema.org richiede comunque attenzione a specifiche tecniche e una pianificazione strategica che permettono di massimizzare l’efficacia del markup e garantire che i motori di ricerca lo interpretino correttamente. Pur non essendo complicato integrare il markup Schema.org, seguire alcune best practice può aiutare a evitare errori comuni e sfruttare al meglio le possibilità offerte dai dati strutturati.

Una delle prime raccomandazioni è di non marcare tutto indiscriminatamente: devono essere oggetto di markup solo i contenuti che hanno effettivo valore per chi li vede. Se un contenuto non è visibile all’utente (ad esempio, è nascosto tramite display:none o non risulta immediatamente accessibile nella visualizzazione della pagina), è essenziale non includerlo nel markup strutturato. Google, così come gli altri motori di ricerca, potrebbe non considerare tali contenuti o addirittura penalizzare elementi marcatamente forzati che non contribuiscono alla trasparenza e alla chiarezza dei contenuti reali per l’utente.

La coerenza tra i contenuti marcati e i dati effettivamente visibili sulla pagina è altrettanto fondamentale. Ogni valore integrato nel markup deve corrispondere in modo esatto a quanto presentato sulla pagina stessa. Questo aiuta non solo i crawler, ma anche gli utenti che si interfacciano con i rich result nelle SERP, offrendo un’esperienza quanto più trasparente e coerente possibile tra anteprima e contenuti effettivi.

Dal punto di vista tecnico, l’implementazione di JSON-LD è generalmente preferibile, come già chiarito. Sebbene Microdata e RDFa siano ancora supportati, il JSON-LD offre maggiore flessibilità e facilità di gestione, soprattutto in contesti più dinamici dove si ha bisogno di separare l’HTML dal markup dei dati strutturati. Inoltre, l’uso di JSON-LD è fortemente raccomandato dai principali motori di ricerca, in particolare Google, e permette di effettuare modifiche future con meno impatto sulla struttura del sito.

Un’altra best practice importante riguarda la frequenza e l’accuratezza delle verifiche post-implementazione. Oltre ad assicurarsi che il markup sia corretto dal punto di vista tecnico, è utile monitorarne costantemente l’efficacia. Strumenti come il Rapporto sui risultati multimediali di Google Search Console aiutano a identificare eventuali problemi con i dati strutturati e consentono di visualizzare errori legati all’interpretazione o alla visualizzazione nelle SERP. In questo modo, possiamo comprendere meglio quali sezioni delle pagine e quali tipologie di markup stanno funzionando correttamente e quali invece necessitano di attenzione.

Infine, è consigliabile non abusare del markup Schema.org. Gli snippet di recensioni, prodotti o altri tipi di elementi visualizzati nelle SERP devono essere utilizzati con parsimonia e solo laddove effettivamente utili e rilevanti per chi cerca quel tipo di contenuti. In caso contrario, c’è il rischio di compromettere l’esperienza utente e di ottenere penalizzazioni dai motori di ricerca. Schema.org è uno strumento potente, ma deve essere usato con responsabilità e integrato in maniera oculata, con il preciso obiettivo di facilitare la comprensione dei contenuti da parte sia delle macchine sia degli utenti.

I principali tipi di schema da utilizzare: una guida completa

La potenza di Schema.org risiede nella sua capacità di descrivere una vasta gamma di entità e concetti in modo strutturato, offrendo ai motori di ricerca i segnali giusti per capire cosa è presente in una pagina.

I marcatori Schema.org, definiti come “tipi”, sono specifiche implementazioni volte a contrassegnare le varie entità presenti nei contenuti di un sito web, dai prodotti agli eventi fino alle recensioni e molto altro.

L’importanza di scegliere e implementare correttamente il tipo di schema adatto non può essere sottovalutata, dato che i rich snippet e i risultati multimediali che vediamo nelle SERP dipendono quasi sempre dalla corretta strutturazione di queste entità.

Vediamo ora quali sono i principali tipi di schema frequentemente utilizzati nei contesti SEO e come integrarli per massimizzare i benefici nei motori di ricerca.

Schema per Prodotti e eCommerce

Se il sito vende prodotti, lo schema più corretto da utilizzare è Product, che permette di descrivere i dettagli relativi a ciascun prodotto, come il nome, il prezzo, la valutazione e la disponibilità. Ad esempio:

name per il nome del prodotto.
offers per rappresentare i prezzi e le offerte disponibili.
aggregateRating per le recensioni aggregate di utenti o clienti.

L’adozione del markup Product consente di generare rich snippet nella SERP, mostrando agli utenti informazioni immediate come rating e disponibilità, aumentando così la probabilità di un clic.

Schema per Recensioni

Le recensioni sono da anni uno degli elementi principe per generare rich results utili nelle SERP. Usare il tipo Review permette di evidenziare le recensioni degli utenti direttamente nel risultato di ricerca. L’implementazione di questo schema può essere vitale per siti di e-Commerce, ristoranti, hotel o anche per singoli articoli e post di blog.

Gli elemento chiave includono:

reviewRating per definire la votazione numerica complessiva (ad esempio, su 5 stelle).
author per specificare il recensore.
reviewBody che contiene il testo della recensione.

Questi elementi migliorano la rilevanza del contenuto percepito dagli utenti, che vengono catturati dalla presenza di informazioni utili direttamente sulla SERP.

Schema per Eventi

Per chi organizza o promuove eventi sul proprio sito, rientrare nel tipo Event rende possibile segnalare il luogo, la data, il costo e altre informazioni pertinenti. Google supporta pienamente questo schema, dando la possibilità di mostrare eventi nelle sue SERP con dettagli ben visibili, soprattutto in ambito locale.

Tra le proprietà più importanti troviamo:

location , per identificare il luogo, che può essere sia fisico sia un VirtualLocation (ad esempio, per eventi live streaming).
startDate e endDate per indicare la durata dell’evento.
offers per descrivere informazioni legate ad acquistare biglietti o pass di accesso.

Schema per Organizzazioni e Local Business

Per le aziende e i negozi locali, l’implementazione dello schema Organization o LocalBusiness aiuta a marcare informazioni come l’indirizzo, il numero di telefono, gli orari di apertura e le recensioni, facilitando la visibilità nei risultati del Profilo dell’Attività su Google o le ricerche locali.

Tra le proprietà essenziali vi sono:

address, che può includere un markup strutturato per PostalAddress .
telephone, per identificare i dati di contatto.
openingHours, per gli orari di apertura legati in modo dinamico alle variazioni stagionali o giorni festivi.

Usare questi schemi correttamente è indispensabile per chi punta sulla SEO locale e per assicurarsi che la propria attività sia presente nelle mappe e nelle ricerche geolocalizzate.

FAQ e How-to

In questi ultimi anni, le FAQ e gli schemi How-to stanno acquisendo una crescente importanza nelle SERP, con Google che li mostra sempre più spesso per rispondere a query informative. Lo schema FAQPage permette di strutturare facilmente una pagina con domande frequenti, fornendo risposte dirette ai problemi degli utenti, visibili direttamente nel risultato di ricerca.

mainEntity identifica le FAQ, in cui ogni domanda e risposta può essere marcata separatamente con Question e Answer.

Inoltre, se il sito contiene istruzioni passo passo, come ad esempio ricette o guide tecniche, usare lo schema HowTo consente di rappresentare ogni passo in maniera dettagliata. Questo può generare rich snippet specifici che aiutano gli utenti a comprendere subito come risolvere un problema.

Schema per Articoli e Blog

Se il sito si occupa di contenuti editoriali, usare Article o BlogPosting rappresenta la base per i markup relativi agli articoli o post blog. Oltre a sfruttare il tipo più generico CreativeWork, Article permette di ottimizzare i metadati relativi agli articoli, come il titolo e l’autore, favorendo la rilevanza per Google News e altre piattaforme di indicizzazione dei contenuti.

Tra le proprietà chiave figurano:

headline (titolo dell’articolo).
author (autore dell’articolo).
datePublished per la data di pubblicazione.

In questo modo possiamo avere un supporto a migliorare la visibilità degli articoli nelle notizie o nei rilanci editoriali.

Strumenti per la verifica dei dati strutturati e markup validatori

Una volta implementati i dati strutturati utilizzando Schema.org, il passo successivo è assicurarci che tutto funzioni correttamente. La verifica del markup è essenziale per evitare errori che potrebbero impedire ai motori di ricerca di interpretare correttamente i nostri contenuti. Attualmente esistono vari strumenti distinti, sviluppati per verificare la correttezza e la compatibilità del markup con i motori di ricerca e con Schema.org.

Strumento di Test dei Risultati Multimediali di Google

Il principale strumento offerto da Google per validare i dati strutturati è lo Strumento di Test dei Risultati Multimediali. Questo tool è essenziale per verificare se le pagine sono idonee alla generazione di rich result come recensioni, prodotti, eventi o FAQ direttamente nelle SERP. Contrariamente al vecchio Strumento di Test dei Dati Strutturati, che Google ha dismesso nel 2021, questo nuovo strumento è specifico per i rich snippet e fa parte della nuova direzione strategica di Google verso un focus sui risultati multimediali.

Utilizzarlo è semplice: è sufficiente inserire l’URL della pagina o incollare il markup direttamente. Google analizzerà il JSON-LD o Microdata per segnalare eventuali errori di sintassi o problemi che potrebbero impedire la corretta comparsa dei rich result. È lo strumento di riferimento per chi cerca di ottenere visibilità tramite i dati strutturati.

Google Search Console

Oltre allo strumento di test, la Google Search Console svolge un ruolo cruciale nel monitoraggio a lungo termine delle performance dei dati strutturati. Oltre agli errori di indicizzazione e alle performance della pagina, la Search Console fornisce un rapporto sui dati strutturati che tiene traccia di eventuali problemi con i rich result , inclusi:

Errori critici o avvisi che potrebbero bloccare la visualizzazione dei rich snippet.
Rapporti dettagliati su implementazioni specifiche, come recensioni o prodotti.
Indicazioni su quante pagine sono idonee a mostrare i rich result e su eventuali problemi identificati dai crawler.

Search Console offre anche la possibilità di richiedere una nuova indicizzazione di una pagina dopo aver apportato correzioni, per verificare rapidamente se il problema è stato risolto.

Schema Markup Validator

Dopo la dismissione dello Strumento di Test dei Dati Strutturati di Google, lo Schema Markup Validator, sviluppato dalla community del W3C , ha preso il suo posto come strumento di validazione generale per Schema.org. Questo strumento non è focalizzato esclusivamente sui rich result, ma verifica la correttezza dei dati strutturati per qualsiasi tipo di markup implementato con Schema.org, sia che si utilizzi Microdata , RDFa o JSON-LD.

Lo Schema Markup Validator non è legato a specifiche funzionalità di Google, bensì offre una validazione universale e completa del vocabolario Schema.org, rappresentando uno strumento cruciale per le implementazioni più complesse o per i siti che richiedono una validazione più ampia.

Bing Markup Validator

Anche Bing offre il proprio strumento per la validazione dei dati strutturati, chiamato Bing Markup Validator. Sebbene meno utilizzato, questo strumento può rivelarsi utile per ottimizzare la presenza sui motori di ricerca alternativi, specialmente in mercati dove Bing ha una presenza considerevole. Similarmente a Google, questo validatore analizza eventuali problemi con il markup strutturato, segnalando errori di sintassi o di implementazione.

Altri strumenti di terze parti

Oltre agli strumenti ufficiali, ci sono diversi strumenti di terze parti disponibili per verificare i markup di Schema.org, come Yandex Microformat Validator, mentre strumenti come Merkle Schema Markup Generator permettono non solo di validare, ma anche di generare il markup. Questi strumenti offrono anche feedback dettagliati e suggerimenti per migliorare il modo in cui i dati strutturati vengono integrati.

Consigli finali su Schema.org

In definitiva, utilizzare i markup di pagina di Schema.org è un’operazione consigliata a tutti i siti, anche perché è possibile prevedere nuove evoluzioni dei sistemi con cui i motori di ricerca sfruttano tali dati per offrire risultati più mirati e precisi alle query. È bene comunque ricordare due elementi: non tutti i tipi di informazioni inseriti in schema.org vengono poi effettivamente visualizzati nei risultati di ricerca, ma è facile immaginare che ci siano altre accelerazioni in arrivo.

Evita gli errori!

Analizza il tuo sito e controlla se ci sono pagine con problemi da risolvere

Scopri di più

Come regola generale, poi, bisogna marcare solo i contenuti effettivamente visibili per le persone che visitano la pagina Web, e quindi non usare schema.org per il contenuto in elementi nascosti o div nascosti.

Ecco alcuni suggerimenti essenziali per garantire che il markup venga implementato e ottimizzato nel modo più efficace possibile:

Priorità alla qualità dei contenuti. Anche se l’utilizzo di dati strutturati è di vitale importanza, non va dimenticato il ruolo centrale dei contenuti di qualità. Schema.org non migliorerà magicamente una pagina se il contenuto non risponde effettivamente alle esigenze degli utenti. Assicurarsi che i contenuti siano pertinenti, utili e aggiornati è sempre il primo passo verso il successo SEO.
Conoscere i formati supportati. Mentre JSON-LD è generalmente il formato più consigliato per una facile gestione e flessibilità futura, è importante essere consapevoli dei vantaggi e delle difficoltà di ciascun formato supportato (Microdata, RDFa). In molte situazioni, quando si sviluppano siti più complessi o quando si gestisce un sito esistente con markup precedenti, potrebbe essere necessario bilanciare le soluzioni migliori per il caso specifico.
Evoluzione costante del vocabolario.org continua a crescere e a evolvere, con l’aggiunta di nuovi tipi di schema e proprietà per adattarsi alla varietà di contenuti che il web prospetta. È importante rimanere aggiornati sulle nuove versioni e capire come sfruttare le nuove opportunità. Si consiglia di monitorare periodicamente le versioni rilasciate, disponibili sia sul sito ufficiale (schema.org/docs/releases.html) sia tramite piattaforme di discussione aperte come GitHub, per trovare novità utili da implementare sul proprio sito.
Integrazione con strumenti di monitoraggio. Oltre alla validazione del proprio markup, è essenziale utilizzare piattaforme SEO come SEOZoom per monitorare l’effetto dell’implementazione dei dati strutturati sulle performance delle pagine nel tempo. Sebbene non esegua una validazione del markup stesso, SEOZoom aiuta a misurare il traffico e il posizionamento, consentendo di correlare direttamente l’impatto dei rich results o delle ottimizzazioni basate sui dati strutturati.
Non mettere l’implementazione in secondo piano. La SEO tecnica è altrettanto importante quanto i contenuti o il copia-incolla delle parole chiave corrette. Non è strategico rimandare ancora l’adozione dei dati strutturati, perché Google continua a dare centralità ai markup semantici per fornire risposte precise e contestuali agli utenti. Chi non integra tali soluzioni rischia di perdere opportunità di visibilità in favore di chi invece investe nell’ottimizzazione della SEO semantica.
Monitorare i risultati nelle SERP. Una volta implementato il markup Schema.org, è essenziale seguire i risultati nelle SERP per monitorare l’eventuale attivazione di rich snippet o rich results. Utilizzare gli strumenti di validazione menzionati precedentemente per identificare possibili errori o miglioramenti e, in parallelo, tenere d’occhio i log della Google Search Console per valutare impatti concreti in termini di click-through rate (CTR) e ranking.