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I dati strutturati non sono piu un trucco SEO: sono la lingua in cui i sistemi IA comunicano con il vostro sito web. Quando ChatGPT, Perplexity o risposte di ricerca AI rispondono a una domanda, si basano su informazioni leggibili automaticamente. Schema.org e il vocabolario piu utilizzato al mondo. Questo articolo spiega quali tipi di schema sono effettivamente rilevanti per la visibilita IA, perche JSON-LD e l'unico metodo di implementazione sensato e cosa Schema.org esplicitamente non fornisce.
Schema.org definisce un vocabolario comune per i dati strutturati. Come questo vocabolario viene tecnicamente incorporato in una pagina web e una questione separata, e la risposta e chiara: JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) e il metodo raccomandato, per diverse ragioni concrete. Microdata incorpora gli attributi Schema direttamente nei tag HTML: itemscope, itemtype, itemprop annidati nel DOM. Il problema: Microdata e strettamente legato alla struttura HTML. Chi cambia il layout rischia di distruggere accidentalmente gli attributi Schema. Inoltre Microdata e definito solo per HTML5, non per risposte JSON o endpoint API. RDFa (Resource Description Framework in Attributes) e il piu antico dei tre formati, proviene dall'ambito del Semantic Web ed e significativamente piu complesso da implementare. RDFa e accettato da Google, ma non offre vantaggi rispetto a JSON-LD, solo piu complessita. JSON-LD invece vive nel tag script, completamente disaccoppiato dal markup HTML. Questo ha tre vantaggi pratici: in primo luogo la manutenibilita, l'oggetto JSON-LD puo essere gestito centralmente senza toccare il template HTML. In secondo luogo la completezza, JSON-LD consente oggetti annidati senza limitazioni DOM. In terzo luogo la compatibilita con i crawler IA: la documentazione di Google stessa (Google Search Central) raccomanda esplicitamente JSON-LD come formato preferito. La raccomandazione pratica e quindi chiara: usate JSON-LD. Microdata e RDFa funzionano tecnicamente, ma non offrono vantaggi e generano uno sforzo di manutenzione significativamente maggiore.
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Non tutti i tipi di schema hanno lo stesso valore per la visibilita IA. Sulla base dell'analisi della documentazione di Google Search Central e dei pattern di citazione osservati negli risposte di ricerca AI, si possono identificare sette tipi con rilevanza particolarmente alta. FAQPage ottiene il piu alto tasso di citazione negli risposte di ricerca AI, e non e un caso. La struttura FAQ corrisponde esattamente al formato in cui i sistemi IA generano le risposte: una domanda, una risposta chiara. risposte di ricerca AI recupera direttamente lo schema FAQPage per riempire i blocchi di risposta. L'implementazione e semplice: un oggetto FAQPage con mainEntity come array di coppie domanda-risposta. Product e indispensabile per l'e-commerce. Uno schema Product completo contiene name, description, brand (con @type Organization), offers (con price, priceCurrency, availability), aggregateRating e review. I campi mancanti, specialmente GTIN, MPN o availability, riducono significativamente le possibilita di visualizzazione nelle funzioni shopping. Service corrisponde a Product per i prestatori di servizi. Campi importanti: serviceType, provider (Organization), areaServed, hasOfferCatalog. LocalBusiness con i suoi oltre 80 sottotipi e decisivo per la visibilita locale. Invece del generico LocalBusiness dovreste usare il sottotipo piu preciso: Plumber per idraulici, Dentist per dentisti, Restaurant per la ristorazione, Attorney per avvocati, Bakery per panetterie. Organization crea fiducia attraverso l'identita aziendale leggibile automaticamente: legalName, address, telephone, email, sameAs (con link a LinkedIn, Google Business, Wikidata). Person e rilevante per i settori ad alta intensita consulenziale: avvocati, medici, consulenti, coach. Review e AggregateRating agiscono come segnale di fiducia. Importante: le recensioni devono riflettere valutazioni reali. Validate le vostre implementazioni con il Google Rich Results Test e il validatore Schema.org.
Un malinteso diffuso e che il markup Schema.org da solo sia sufficiente per comparire nelle risposte IA. Questo e falso, e vale la pena enunciare chiaramente i limiti. Schema.org e un vocabolario, non un segnale di ranking. Aiuta i sistemi IA e i motori di ricerca a comprendere il contesto dei vostri contenuti. Non garantisce la visualizzazione nei Rich Snippets, nessuna citazione negli risposte di ricerca AI e nessun ranking migliore. Google stesso sottolinea nella documentazione di Search Central che i dati strutturati vengono trattati come suggerimento, non come istruzione vincolante. Un altro malinteso riguarda llms.txt: questo file non e attualmente uno standard ufficiale. Viene letto da alcuni crawler IA, ma la maggior parte dei grandi sistemi, ChatGPT, Perplexity, and Claude, non segue alcuna specifica llms.txt standardizzata. Non esiste neppure uno schema IA ufficiale o GEO-markup speciale: chi vuole vendervi estensioni di schema proprietarie per la visibilita IA vende aria fritta. Cosa conta effettivamente oltre a Schema.org: profondita contenutistica e indicazioni delle fonti (i sistemi IA citano fatti verificabili piu spesso di affermazioni non dimostrate), dati aziendali coerenti su tutte le piattaforme (coerenza NAP: Name, Address, Phone), aggiornamenti regolari (i dati obsoleti generano allucinazioni) e scansionabilita tecnica (robots.txt non deve bloccare le pagine rilevanti). Schema.org e il fondamento, ma e solo uno strato in una strategia multi-strato. Chi implementa solo Schema.org e non cambia nient'altro non vedra effetti drammatici. Chi lo utilizza come parte di una strategia dei dati coerente ha un vantaggio misurabile.
La gerarchia e chiara: JSON-LD come formato di implementazione, FAQPage e Product/Service come tipi di schema prioritari, sottotipi LocalBusiness invece del tipo generico, Organization per la fiducia, Review per l'autorita. Validate regolarmente con il Google Rich Results Test. E non dimenticate: Schema.org e il fondamento tecnico, non sostituisce la qualita contenutistica e la cura costante dei dati. La combinazione di entrambi determina se i sistemi IA riconoscono la vostra azienda come fonte affidabile.
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Fondatore, Beconova
Ha fondato Beconova in Germania nel 2025 per aiutare negozi e prestatori di servizi a essere visibili nei motori di ricerca IA. Scrive di GEO, visibilità IA e il futuro della ricerca.
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