Quello che trovo più spesso nei siti che analizzo: schema markup presente, ma sbagliato o incompleto. Non assente: sbagliato. E un markup sbagliato non è neutro: dice a Google cose diverse da quello che l’utente vede. Il risultato può essere l’invisibilità nei rich result, o peggio una segnalazione di incoerenza.
Quello che vedo spesso è un sito che ha il markup, ma sbagliato. Oppure uno che non ce l’ha, e si chiede perché i competitor compaiono con le stelle e le FAQ espanse in SERP mentre lui no. La risposta non è tecnica in senso stretto: è concettuale prima di tutto.
In questa guida non ti mostro solo il codice. Ti spiego il meccanismo completo: dalla logica che ci sta dietro, ai formati disponibili, fino agli strumenti per verificare che tutto funzioni prima di pubblicare.
Cosa sono i dati strutturati
I dati strutturati sono porzioni di codice aggiunte a una pagina web per comunicare il significato del contenuto ai motori di ricerca in modo non ambiguo, seguendo un formato standardizzato che le macchine sanno leggere e interpretare.
Vale la pena chiarire subito una cosa: il termine “dati strutturati” esiste anche fuori dal contesto SEO. In ambito database o data science, indica qualsiasi informazione organizzata secondo uno schema preciso, come una tabella o un file JSON. In SEO, invece, si parla specificamente di markup semantico inserito nel codice HTML di una pagina per descrivere entità, relazioni e significati ai crawler di Google e degli altri motori.
La distinzione è importante: un foglio Excel è un documento strutturato, ma non è un dato strutturato SEO. Quello che ci interessa qui è il codice che dice a Google “questo è un prodotto, ha un prezzo, ha delle recensioni, appartiene a questa categoria”. Non lo lasci dedurre. Glielo dichiari.
Cosa sono i dati strutturati, nel senso in cui li usa la SEO
I dati strutturati in ambito SEO sono snippet di codice in formato standardizzato che i motori di ricerca usano per identificare e classificare il contenuto di una pagina senza affidarsi esclusivamente all’interpretazione del linguaggio naturale.
Questa è la loro caratteristica tipica: la standardizzazione del formato. Il linguaggio naturale è ambiguo per definizione. “Il migliore di Milano” può riferirsi a un ristorante, un avvocato o un idraulico. Un markup strutturato corretto, invece, non lascia margine di interpretazione: dichiara il tipo di entità, i suoi attributi e le sue relazioni in modo che qualsiasi sistema algoritmico, da Google a un LLM come ChatGPT o Perplexity, possa elaborarli senza ambiguità.
È proprio questa caratteristica che li rende fondamentali non solo per la SERP tradizionale, ma anche per l’AI Overview di Google e per i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) degli LLM. Quando un brand è descritto in modo strutturato e non ambiguo, viene interpretato correttamente dai sistemi generativi, è più facilmente collegabile a competenze e verticalità specifiche, e riduce il rischio di essere confuso o ignorato nelle risposte AI.
Come funzionano i dati strutturati sul web
Il markup strutturato segue un percorso preciso: viene scritto nel codice della pagina, letto dai crawler di Google durante la scansione, elaborato per estrarre entità e relazioni, e infine utilizzato per generare risultati avanzati nella SERP.
Il flusso completo è questo:
- Scrittura del markup: il codice viene inserito nell’HTML della pagina seguendo il vocabolario Schema.org
- Scansione: il crawler di Google legge il markup durante l’indicizzazione
- Elaborazione: Google estrae le informazioni strutturate e le associa all’entità descritta
- Visualizzazione: se il markup è corretto e la pagina è ritenuta di qualità, Google può mostrare un rich result nella SERP
Nota critica che trovi raramente nelle guide: i dati strutturati non garantiscono il rich result. Google decide se mostrarli in base alla qualità complessiva della pagina, alla coerenza tra il markup e il contenuto visibile, e ad altri segnali di affidabilità. Il markup è una condizione necessaria, non sufficiente.
Il ruolo di Schema.org
Schema.org è il vocabolario standardizzato usato per scrivere il markup semantico, gestito da un consorzio che include Google, Microsoft, Yahoo e Yandex. Il fatto che i principali motori di ricerca lo supportino congiuntamente lo ha reso lo standard universale per il markup semantico sul web.
Questi sono i tipi di schema più usati in SEO:
| Tipo di schema | Caso d’uso tipico |
|---|---|
| Article | Post del blog, articoli di notizie |
| Product | Schede prodotto e-commerce |
| FAQ | Pagine con domande e risposte |
| LocalBusiness | Attività locali con indirizzo e orari |
| BreadcrumbList | Percorso di navigazione nella SERP |
| Review / AggregateRating | Recensioni e valutazioni medie |
| HowTo | Guide passo passo |
I formati di markup: JSON-LD, Microdata e RDFa
Google supporta tre formati per implementare il markup strutturato. L’ordine in cui li descrivo non è casuale: il primo è quello che ti consiglio quasi sempre.
- JSON-LD: formato raccomandato ufficialmente da Google, si inserisce in un blocco
<script>separato dal contenuto HTML. Vantaggi: è più semplice da scrivere, modificare e mantenere, non interferisce con il markup visibile della pagina - Microdata: si inserisce direttamente nei tag HTML della pagina, attributo per attributo. Più verboso, più difficile da mantenere nel tempo
- RDFa: simile a Microdata, supporta vocabolari multipli ma ha una curva di apprendimento più ripida e una diffusione molto minore in SEO
Scegli JSON-LD a meno che tu non abbia vincoli tecnici specifici. È il formato che Google preferisce, è più facile da validare e da aggiornare, e si integra bene con qualsiasi CMS.
Qual è un esempio di dato strutturato
Ecco un esempio concreto di markup JSON-LD per una pagina FAQ:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org", // Vocabolario di riferimento
"@type": "FAQPage", // Tipo di entità: pagina FAQ
"mainEntity": [
{
"@type": "Question", // Tipo: domanda
"name": "Cosa sono i dati strutturati?", // Testo della domanda
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer", // Tipo: risposta
"text": "I dati strutturati sono porzioni di codice che aiutano i motori di ricerca a capire il significato del contenuto di una pagina in modo standardizzato e non ambiguo."
}
}
]
}
</script>
Il risultato visivo atteso nella SERP, se Google decide di mostrarlo: la domanda e la risposta compaiono direttamente sotto il titolo del risultato, espanse o espandibili. L’utente vede la risposta senza aprire la pagina. Il CTR può aumentare perché il risultato occupa più spazio e risponde subito all’intento.
La causa è il codice. L’effetto è lo spazio in SERP. Capire questo collegamento è più utile di qualsiasi snippet copiato da una guida.
Quali sono i tipi di dati strutturati più usati in SEO
I tipi di schema con maggiore impatto diretto sulla SERP sono quelli che Google usa attivamente per generare rich result: non tutto il markup che aggiungi produce un risultato visibile, ma alcuni tipi hanno un tasso di attivazione molto più alto di altri.
Questi sono i principali, con il loro effetto concreto:
- FAQ: mostra domande e risposte espanse sotto il risultato organico
- HowTo: mostra i passaggi di una guida direttamente in SERP, a volte con immagini
- Product: abilita le stelle di valutazione, il prezzo e la disponibilità nelle schede prodotto
- Review / AggregateRating: mostra il punteggio medio e il numero di recensioni
- LocalBusiness: integra le informazioni dell’attività nel Knowledge Panel e nei risultati locali
- BreadcrumbList: sostituisce l’URL con il percorso di navigazione leggibile sotto il titolo
- Article: segnala a Google che il contenuto è editoriale, utile per News e Discover
Dati strutturati e risultati avanzati: cosa cambia nella SERP
Un markup corretto è il prerequisito per i rich result: stelle, FAQ espanse, sitelink, caroselli prodotto e breadcrumb visibili in SERP non compaiono senza schema markup implementato correttamente.
La parola chiave è “correttamente”. Ho visto siti penalizzati per markup fuorviante: dati strutturati che descrivono un prodotto con un prezzo diverso da quello mostrato sulla pagina, FAQ che non corrispondono al contenuto reale, recensioni aggregate che non riflettono le recensioni effettive. Google legge entrambi, confronta e, se trova incoerenza, ignora il markup o peggio penalizza la pagina.
La regola che seguo sempre: il markup deve descrivere quello che l’utente vede, non quello che vorresti che Google capisse.
Ma il lato opposto è quello che mi colpisce di più: cosa succede quando il markup è assente su un sito che avrebbe tutto il diritto di essere riconosciuto. Ho lavorato con un consulente Google Ads, Google Premier Partner, con una reputazione solida nel settore e già posizionato in SERP. Aveva un sito curato, contenuti aggiornati, presenza online consistente. Nessun Knowledge Panel. Visibilità quasi nulla nelle AI Overview per le keyword strategiche del suo settore.
Il problema non era il contenuto: era che Google non lo leggeva come entità dichiarata, solo come insieme di testi. Ho implementato uno schema Person e ProfessionalService granulare, con Review per i feedback dei clienti, e ho integrato il KGMID (l’identificatore univoco nel Knowledge Graph di Google) direttamente nel markup. Ho poi allineato tutte le sue proprietà web: sito, LinkedIn, Google Business Profile.
In dieci giorni dall’implementazione è comparso il Knowledge Panel e il dominio è entrato in AI Overview per query come “miglior consulente Google Ads”. I dati strutturati non avevano cambiato il suo sito. Avevano detto a Google chi era.
Come implementare i dati strutturati: strumenti e metodi
I dati strutturati si implementano in tre modi principali: direttamente nel codice HTML, tramite plugin CMS o tramite Google Tag Manager. La scelta dipende dal contesto tecnico del progetto.
- Manuale nel codice HTML: massima precisione e controllo, richiede accesso diretto al codice. Consigliata per sviluppatori o per progetti con requisiti molto specifici
- Plugin CMS: su WordPress, plugin come Rank Math o Yoast generano automaticamente il markup per articoli, prodotti e pagine. Soluzione pratica per chi non vuole toccare il codice, ma richiede configurazione attenta per evitare duplicati o markup incompleti
- Google Tag Manager: permette di aggiungere il markup senza modificare il codice del sito, utile in contesti enterprise o quando l’accesso al codice è limitato
Qualunque metodo tu scelga, il passaggio che non si salta è la validazione. Lo strumento che uso sistematicamente è il Rich Results Test di Google: incolla l’URL della pagina o il codice direttamente, e ti mostra gli errori, gli avvisi e i rich result che il markup attiverebbe. Se ci sono errori, il rich result non comparirà, indipendentemente da quanto sia ben scritto il contenuto.
L’URL dello strumento è: search.google.com/test/rich-results
Nessun markup va online senza aver superato questo test.
Che cos’è un documento strutturato
Un documento strutturato è un file o un testo organizzato secondo una gerarchia logica predefinita, come un file XML, un documento JSON o una tabella di database. Non va confuso con il dato strutturato SEO, che è invece il markup inserito nel codice HTML di una pagina.
La distinzione diventa più chiara se la metti in prospettiva:
- Dati non strutturati: testo libero, audio, video: nessun formato predefinito, l’algoritmo deve interpretare
- Dati semi-strutturati: email, file HTML, pagine web: hanno una struttura parziale ma il significato resta spesso ambiguo
- Dati strutturati: tabelle, JSON, XML, markup Schema.org: formato rigido, significato dichiarato, interpretazione non ambigua
Il markup strutturato SEO si posiziona in quest’ultima categoria: non è un documento strutturato in sé, ma è un layer di significato strutturato sovrapposto a un documento che altrimenti sarebbe semi-strutturato come qualsiasi pagina HTML.
Dichiarare il significato è sempre meglio che lasciarlo dedurre. Vale per Google. Vale ancora di più per i sistemi generativi che non “leggono” una pagina ma la elaborano come un insieme di segnali.
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Autore
Adriana Longhitano | SEO, GEO e AI Search Specialist
SEO Specialist con oltre 8 anni di esperienza. Progetto sistemi che integrano SEO, contenuti e AI generativa.
Non per portare traffico. Per fare in modo che un brand venga trovato, citato e ricordato.
